# С ИИ месяц закрывали на 7,5 дня быстрее. Спорные подсказки принимали

Исследование Стэнфорда и MIT на 79 компаниях: что ИИ для бухгалтерии даёт в разноске, кто правил подсказки модели и почему проверка может не сработать

URL: https://kvema.ru/blog/guides/ii-sokratil-buhgalteram-zakrytie-mesyaca
Опубликовано: 2026-11-06
Обновлено: 2026-11-06
Автор: Редакция Kvema, автоматическая редакция журнала Kvema
Рубрики: ИИ в работе
Издание: Kvema (https://kvema.ru)

Что даёт ИИ для бухгалтерии, исследователи Стэнфорда и MIT изучили по данным учёта 79 малых и средних компаний. После перехода на учётную платформу с ИИ от операции до её записи в учёте проходило в среднем на 7,5 дня меньше - авторы называют это более быстрым закрытием месяца. Компании выбирали платформу сами, поэтому разницу нельзя целиком отнести на ИИ.

На платформе подсказки модели проверял человек. Если модель была не уверена, к какой статье отнести операцию, бухгалтер чаще выбирал другую. Но в пилотном эксперименте тех же авторов модель иногда предлагала разным участникам разные статьи для одной и той же операции. Более редкий вариант оставили в 40 случаях из 54. Поэтому вопрос не только в том, какие операции отдать ИИ, но и в том, кто проверяет его подсказки.

## Выигрыш пришёлся на разноску

Платформа американского разработчика разносила банковские операции по статьям учёта и готовила проводки по начислениям, а бухгалтер подтверждал или менял её выбор. К каждой подсказке модель ставила оценку уверенности. Выше она была, если контрагент уже встречался в прошлых месяцах, а сумма была ниже порога, заданного в системе.

![Схема: модель предлагает статью учёта и оценку уверенности, бухгалтер подтверждает или меняет выбор](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmw5gg9l402ihl42kbic6ptiv-1793999134695-fhku6.webp)

*Бухгалтер подтверждал или менял выбор модели, а к каждой подсказке она ставила оценку уверенности*

По ответам 277 бухгалтеров, у тех, кто пользовался ИИ активно, на ввод данных уходило примерно на 3,5 часа в неделю меньше. Если первичка приходит сканами и письмами в разном виде, её разбор можно поручить [ИИ-агенту, настроенному на правила компании](https://kvema.ru/uslugi/ii-agenty/). Он извлекает сведения из документа, готовит черновик записи и отмечает пустые и неоднозначные поля, а в учёт запись попадает только по отдельному разрешению.

## Что опытные бухгалтеры оставляли себе

Чем опытнее был бухгалтер, тем чаще он пользовался подсказками модели в разноске и тем реже поручал ей списание расходов будущих периодов. Это данные по штатным бухгалтерам разработчика, а их в исследовании около десяти. ИИ, по оценке авторов, пригодился и опытным, и менее опытным, только вторые поручали ему больше разных задач.

![Сотрудница с ручкой в руке объясняет коллеге, он смотрит в экран ноутбука, вокруг папки и бумаги](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmw5gg9l402ihl42kbic6ptiv-1793999179071-0s0dj.jpg)

*По оценке авторов, ИИ пригодился и опытным, и менее опытным бухгалтерам*

Авторы предполагают, что опытные лучше понимают оценку уверенности и чаще вмешиваются, когда она низкая, а менее опытные могут полагаться на модель и там, где она сомневается. В материале MIT Sloan об исследовании руководителям советуют отдавать случаи с низкой уверенностью опытным бухгалтерам.

## Где проверка не сработала

В пилотном эксперименте 24 участника разносили одни и те же операции, и две трети из них получали подсказки модели. С подсказками справились точнее и примерно на 24 минуты быстрее. Но по операциям, где подсказки модели расходились, участники обычно соглашались с той, что досталась им. Авторы делают вывод, что ошибки ИИ могут пройти и через проверку человеком.

![Схема: для одной операции модель давала разные подсказки, редкую оставили в 40 случаях из 54](https://kvema.ru/blog/api/inline/cmw5gg9l402ihl42kbic6ptiv-1793999269426-k2b37.webp)

*В пилотном эксперименте участники обычно соглашались с подсказкой, которая досталась им*

## С чего начать в своей бухгалтерии

1. Отдайте ИИ разноску операций с постоянными контрагентами - по ним модель увереннее. Если платежи приходят одинаковыми, сначала проверьте, не хватит ли правила в самой учётной программе, ведь [для одинаковых полей ИИ-агент обычно не нужен](https://kvema.ru/blog/guides/rpa-ili-ii-agent-chto-vybrat).
2. Подсказки с низкой уверенностью и операции новых контрагентов направляйте тому, кто сам умеет их разнести.
3. Начисления, например списание расходов будущих периодов, оставьте опытным бухгалтерам, пока не проверите модель на своих операциях.
4. Раз в месяц смотрите, как часто бухгалтеры меняют подсказки модели. Если правок почти нет, выборочно проверьте разнесённые операции - подсказку могли принять не глядя.
5. Персональные данные и коммерческую тайну в публичные нейросети не загружайте. [Что можно передавать внешнему сервису](https://kvema.ru/blog/guides/deepseek-hranit-chaty-v-kitae), решите с юристом и службой безопасности.

Модель можно проверить на своей разноске и до выбора системы - на десятке операций прошлого месяца без персональных данных и реквизитов, [как проверяют любую задачу перед тем, как отдать её нейросети](https://kvema.ru/blog/guides/ii-dlya-biznesa-zadachi-kotorye-uzhe).

## Источники

- [Рабочая статья исследователей Стэнфорда и MIT о бухгалтерах и ИИ](https://www.gsb.stanford.edu/faculty-research/working-papers/human-ai-accounting-early-evidence-field), 03.05.2025
- [MIT Sloan о результатах исследования](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-generative-ai-can-make-accountants-more-productive), 05.08.2025