Айеша Ханна: «Нужно ли бухгалтерам бояться искусственного интеллекта?»

Знакомьтесь: Айеша Ханна

Одним из ярких событий Всемирного конгресса бухгалтеров 2018 (WCOA 2018, Sydney) стал доклад известного специалиста в области искусственного интеллекта Айешы Ханны.

Айеша (Dr. Ayesha Khanna) – соучредитель и генеральный директор компании ADDO AI – консультативной фирмы и инкубатора по искусственному интеллекту (AI). Она бакалавр экономики Гарвардского университета, магистр по исследованию операций Колумбийского университета и PhD в области информационных систем и инноваций Лондонской школы экономики.

В настоящее время Айеша Ханна является научным сотрудником Института этики и новых технологий и Совета консультантов Humanity+ – международной некоммерческой образовательной организации, занимающейся повышением уровня жизни людей и выступающей за этическое использование технологий, таких как искусственный интеллект, для расширения человеческого потенциала.

Айеша – советник стартапов Octa (чатбот для юных путешественников) и Arro (робот, который доставляет воду и полезные закуски детям во время спортивных тренировок и игр).

В 2017 году компания ADDO AI была представлена в журнале Forbes как одна из четырех ведущих компаний в области искусственного интеллекта в Азии, а в 2018 году Айеша была названа одной из революционных женщин-предпринимателей в Юго-Восточной Азии.

Айеша также является учредителем 21C GIRLS – благотворительной организации, которая предоставляет бесплатные курсы по программированию и искусственному интеллекту девушкам в Сингапуре.

До основания ADDO AI Айеша более десяти лет проработала на Уолл-стрит, принимая участие в разработке крупномасштабных электронных систем торговли, управления рисками и анализа данных.

Айеша была соучредителем Института гибридной реальности, исследовательской и консультативной группы, созданной для анализа социальных и экономических последствий ускоряющихся технологий. Она руководила Группой городов будущего в Лондонской школе экономики и была консультантом Университета Сингулярности.

Доклад А. Ханны назывался: «Фактор цифровизации: искусственный интеллект, автоматизация и возможности – прыжок в 21 век». Вот такое название, прекрасно отражающее пожалуй самую мощную фобию нашего с вами профессионального сообщества последних лет – страх сокращения рабочих мест из-за роботизации и использования искусственного интеллекта.

The Economist: взгляд в будущее из 2013 года

Айеша начала свое выступление с того, что вспомнила широко известную статью «Будущее рабочих мест» в журнале The Economist от 18 января 2014 года, в которой приводились данные из доклада представителей Оксфордского университета Карла Фрея и Майкла Осборна о возможных последствиях компьютеризации для рынка труда.

Такое внимание всемирно известного издания к данной работе было отнюдь не случайным. Прогнозы, сделанные его авторами, выглядели совсем не утешительными. В частности, аудиторам и бухгалтерам была предсказано сокращение до 94% рабочих мест, что было воспринято широкой публикой как прогноз исчезновения профессии как таковой.

Авторы The Economist вспомнили знаменитую статью Дж. М. Кейнса «Экономические возможности наших внуков». (Впервые идеи этого эссе Кейнс раскрыл перед студентами Кембриджа и Винчестера в 1928 году. В 1930 году статья была прочитана в качестве лекции в Мадриде, к ней добавилось несколько замечаний великого экономиста относительно Великой депрессии. Окончательная версия была опубликована в книге «Опыты во убеждение» в 1931 году. С оригиналом статьи можно, например, ознакомится в её публикации: Keynes J. M. Economic Possibilities for our Grandchildren // Essays in Persuasion. N.Y.: W.W. Norton& Co, 1963. P 358 – 373. Перевод статьи на русский язык опубликован: Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60 – 67.) Эта работа увидела свет во время Великой депрессии, периода глубокого пессимизма в обществе, времени, когда «общим местом стали разговоры о том, что эпоха поразительного экономического прогресса, присущего XIX веку, закончилась, …что в ближайшее десятилетие мы, скорее всего, столкнемся не с увеличением благосостояния, а с его падением» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

Однако позиция Кейнса относительно трактовки момента и обусловливаемого им будущего была чрезвычайно оптимистична. Великий экономист видел в ситуации тех лет свидетельство не упадка, но, напротив, прогресса, прогресса технологического, к которому человечество сложно адаптируется, но который, тем не менее, таит в себе огромный потенциал благосостояния общества.

Мы позволим себе привести здесь ряд выдержек из этой работы великого экономиста.

По мнению Кейнса, «в основе всех этих разговоров лежит глубокое заблуждение относительно того, что с нами … происходит. Мы, – утверждал Кейнс, – страдаем не от "ревматизма" старой эпохи, а от болезней роста, вызванных слишком быстрыми изменениями, от трудностей перехода к новому экономическому периоду. Эффективность производства увеличивается такими темпами, что нам не удается приспособиться к этому росту и занять высвободившихся рабочих» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

«Всемирная депрессия, парадоксальное наличие безработицы в мире, где столько потребностей, катастрофические ошибки, которые мы совершили, – все это помешало нам увидеть, что происходит в действительности, какова подоплека долгосрочных тенденций. И я предсказываю, – писал великий экономист, – что мы еще застанем время, когда станет очевидной ошибочность нынешнего пессимизма (так широко овладевшего сегодня умами)» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 61).

«С древнейших времен, о которых сохранились письменные свидетельства, скажем с 2000 г. до н.э. и до начала XVIII в. уровень жизни среднего жителя в центрах цивилизации значительно не изменялся. Конечно, были некоторые подъемы и спады. Временами – чума, голод и войны. Временами наступал "золотой век". Но никаких резких и прогрессивных изменений не было. Некоторые периоды, возможно, были на 50% лучше, чем остальные, в крайнем случае – на 100% лучше, и так на протяжении почти четырех тысячелетий, закончившихся, скажем, в 1700 г.» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

Одной из причин «столь медленного темпа роста или даже отсутствия прогресса» Кейнс видел «нехватку важных технических новшеств» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60). «Почти все, – писал он, – что действительно важно и чем человек владел в начале современной эпохи, было известно ему еще на заре истории. Язык, огонь, домашние животные, которых мы держим и теперь, пшеница, ячмень, вино и оливки, плуг, колесо, весло, парус, кожа, холст и сукно, кирпичи и горшки, золото и серебро, медь, олово, свинец и железо вошли в этот список еще до 1000 г. до н.э.» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

«Начиная с XVI в. и в нарастающем темпе крещендо, с XVIII в. вступает в свои права великая эпоха науки и технических изобретений. Она окончательно сформировалась в начале XIX в.: уголь, пар, электричество, бензин, сталь, резина, хлопок, химическая промышленность, механизация и средства массового производства, радиосвязь, печать, Ньютон, Дарвин, Эйнштейн и еще тысячи людей и вещей, слишком известных, чтобы их перечислять. А что в результате? Несмотря на громадный рост мирового населения, которое необходимо обеспечивать домами, машинами и прочим, средний уровень жизни в Европе и Соединенных Штатах вырос, я думаю, примерно в четыре раза. Объем капитала увеличился в масштабах, более чем в 100 раз превысивших масштабы всех предшествующих эпох. Причем в настоящее время мы можем не опасаться столь же значительного роста населения» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

«В то же время, – писал ученый, – скорость внедрения технических усовершенствований в производстве и транспорте за последнее десятилетие настолько высока, что не имеет исторических прецедентов. (Согласитесь, как похоже это утверждение на те, которыми описываются сегодня наши дни! – М.П.) … Имеются основания полагать, что революционные технические изменения, которые пока затрагивали в основном промышленность, вскоре коснутся и сельского хозяйства. Мы стоим на пороге коренных сдвигов в эффективности пищевой промышленности, подобных тем, что уже произошли в транспорте, добывающей и обрабатывающей промышленности. Всего через несколько – мы еще доживем до этого – для функционирования всех отраслей сельского хозяйства, добывающей и обрабатывающей промышленности нам потребуется в четыре раза меньше человеческих усилий» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 63).

Однако в этой оптимистичной картине дел Кейнс видел одно чрезвычайно важное обстоятельство, которое сегодня бы назвали вызовом данного времени. «Сейчас, – писал он, – сама скорость происходящих изменений становится болезненной и ставит перед нами трудные проблемы. … Нас одолевает болезнь, о которой отдельные читатели, возможно, еще не слышали, но которую в ближайшие годы будут много обсуждать, – технологическая безработица. Она возникает потому, что скорость, с какой мы открываем трудосберегающие технологии, превосходит нашу способность находить новое применение высвобожденному труду. Но это всего лишь временная болезненная фаза адаптации. В долгосрочном периоде человечество решит свою экономическую проблему» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

Футуристические выводы о наиболее вероятном пути экономического развития человечества, «обеспеченном силами науки и сложного процента» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 65), которые делал Кейнс в конце 1920-х годов, сегодня кажутся во многом утопическими. «Впервые со дня сотворения человек столкнется с реальной всеобщей проблемой: как использовать свою свободу от насущных экономических нужд, чем занять досуг, обеспеченный силами науки и сложного процента, чтобы прожить свою жизнь правильно, разумно и в согласии с самим собой? … Я уверен, – писал Кейнс в те дни, – что, имея немного больше опыта, мы сможем использовать вновь обретенный дар природы более разумно … Мы будем делать для себя больше, … радуясь небольшим обязанностям и рутинным занятиям. Но помимо этого нам придется как можно тоньше размазывать хлеб по маслу, чтобы работа, которую все еще необходимо выполнять, была распределена среди максимального числа людей. Отложить проблему на довольно долгий срок могут 3-часовая смена или 15-часовая рабочая неделя, поскольку трех часов в день достаточно, чтобы ветхий Адам в каждом из нас был вполне удовлетворен!» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

И вот, как пишут авторы The Economist, читатели Кейнса, которые, по его мнению, должны были в скором времени узнать о технологической безработице, «по большей части, этого не сделали». Более того, «в настоящее время большинство экономистов уверенно отбрасывают подобные опасения. Повышая производительность, утверждают они, любая автоматизация, которая экономит на использовании труда, увеличивает доходы. Это создаст спрос на новые продукты и услуги, что, в свою очередь, создает новые рабочие места для "перемещенных" работников. Думать иначе означало быть новыми луддитами – имя, принятое текстильными работниками 19-го века, которые разбивали машины, устраиваясь на работу» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

Люди по-прежнему нужны, но…

«В течение большей части 20-го века те, кто утверждал, что технологии приносят все больше рабочих мест и процветание, как представляется, одержали верх. … Индустриализация не привела к тому, что исчезла потребность в людях. Напротив, это создало возможности для трудоустройства, достаточные для того, чтобы поглотить растущее население в XX веке. Предсказание Кейнса о том, что в 20–30-е годы все станут богаче, в значительной степени сбылось. Однако, его убеждение, что люди его будущего будут работать всего 15 часов или около того в неделю, не подтвердилось» (Дж. М. Кейнс Экономические возможности наших внуков // Вопросы экономики, №6, 2009. С. 60).

Однако, по мнению авторов The Economist, эти факты не могут полностью избавить нас от тревожности относительно будущего рабочих мест целого ряда профессий, включая область корпоративных финансов. Почему?

Экономисты воспринимают связь между инновациями и более высоким уровнем жизни как нечто само собой разумеющееся отчасти потому, что считают, что история оправдывает такой взгляд. Индустриализация явно привела к огромному росту доходов и уровня жизни в долгосрочной перспективе. И все же дорога к богатству была сложнее, чем это принято считать.

В 1500 году около 75% британской рабочей силы трудились в сельском хозяйстве. К 1800 году эта цифра упала до 35%. Когда в XVIII-м веке начался переход к производству, в подавляющем большинстве случаев это происходило в небольших масштабах, будь то дома или в небольшой мастерской; работа на крупной фабрике была редкостью. К концу XIX-го века огромные заводы в крупных промышленных городах стали нормой. Великий сдвиг стал возможен благодаря автоматизации и паровым двигателям.

Промышленные фирмы совмещали человеческий труд с большим, дорогим капитальным оборудованием. Чтобы максимизировать выпуск этого дорогостоящего оборудования, владельцы заводов реорганизовали процессы производства. Рабочим было дано одно или несколько повторяющихся заданий, часто составляющих компоненты готовых изделий, а не целые куски. Боссы установили жесткий график и строгую рабочую дисциплину, чтобы поддерживать продуктивный темп. Промышленная революция была не просто вопросом замены мышц паром; это был вопрос преобразования самих рабочих мест в точно определенные компоненты, в которых нуждалась паровая техника – винтики в заводской системе.

Преобразование рабочих мест – это, прежде всего, адаптация работников к новым условиям труда, освоение навыков использования новой техники. Вопрос современности состоит в том, сможем ли мы адаптироваться к подобным изменениям сегодня, учитывая, что происходят они гораздо быстрее, чем в XIX в.?

Даже после того, писал The Economist, как компьютеры побеждали гроссмейстеров в шахматах (когда-то это считалось маловероятным), никто не думал, что они смогут победить людей в играх свободной формы, в которые играют на естественном языке. Затем Watson, суперкомпьютер с распознаванием образов, разработанный IBM, обошел лучших конкурентов среди людей в популярной и синтаксически хитроумной американской викторине «Опасность!». Версии Watson продаются фирмам в различных отраслях, чтобы помочь со всеми видами проблем распознавания образов. Его проницательность будет расти, а его стоимость падать, поскольку фирмы учатся использовать его возможности.

Машины не просто умнее, они также имеют доступ к гораздо большему количеству данных. Сочетание больших данных и интеллектуальных машин неизбежно отразится на будущем нескольких профессий, отмечали авторы The Economist.

Важно то, писали они, что задания, которые пока нелегко автоматизировать, могут быть преобразованы. Новая технология обработки данных может разбить «когнитивные» задания на более мелкие и мелкие задачи.

Каждый, заканчивалась статья The Economist, должен получить выгоду от повышения производительности – в этом Кейнс был един со своими преемниками. Его беспокойство по поводу технологической безработицы было главным образом беспокойством о «временной фазе дезадаптации», поскольку общество и экономика приспосабливались к все более высоким уровням производительности. Это вполне доказывает история. Однако, что ждет наше общество при новом витке инноваций?

Оптимизм А. Ханны

И вот Айеша Ханна предложила собравшимся участникам WCOA 2018 попробовать вместе с ней, как одним из ведущих специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ), по возможности безэмоционально, поискать ответ на вопрос: действительно ли развитие технологий в данной области несет в себе угрозу бухгалтерской профессии?

Прежде всего, сказала она, нам нужно понять и принять тот уже свершившийся факт, что очень многое из нашей сегодняшней повседневности и практически все, что будет касаться нашего завтрашнего дня, так или иначе происходит (будет происходить) под влиянием искусственного интеллекта.

Примеров тому уже достаточно. Мы, отметила она, уже сегодня можем видеть, как это работает, на примере использования технологий искусственного интеллекта полицией Китая. Соответствующие алгоритмы подключены к 76 миллионам камер наблюдения. В систему загружено более миллиарда изображений, так или иначе характеризующих преступные действия и иные объекты реагирования сил полиции. Используя их, алгоритм, ведя наблюдение за попадающими в поле камер территориями, формирует молниеносный сигнал о ситуациях, требующих внимания. Алгоритм делает это круглосуточно, каждую долю секунды, он вглядывается в каждый квадратный миллиметр «подотчетного» ему пространства, и очевидно, что сам процесс «наблюдения» он выполнит гораздо лучше любого человека. Его эффективность будет определяться способностью «распознать» опасную ситуацию. И здесь, чем больше изображений будет в него загружено, и чем больше будет количество «удачно» и «неудачно» зафиксированных им фактов, которые будут множить эту базу данных, тем его работа будет становиться все совершеннее и совершеннее.

По мнению Айеши, очевидность преимуществ, связанных с использованием ИИ, прекрасно иллюстрирует тот факт, что в последнее время практически ежемесячно все новые и новые страны объявляют его частью своей национальной стратегии успешного развития.

И вот здесь, по словам А. Ханны, парадоксальной выглядит ситуация, когда в сообществе бухгалтеров, чрезвычайно обеспокоенном развитием искусственного интеллекта, собственно его использование сегодня находится в «самом зачаточном состоянии». Хотя именно в сфере учета, корпоративных финансов и юриспруденции существуют весьма впечатляющие потенциальные возможности для его использования на уже существующем уровне развития соответствующих технологий.

Боимся того, что не используем

В области учета и финансов ИИ способен, например, автоматически (то есть без специальной команды пользователя, будучи подключенным к соответствующим правовым системам) просматривать и «понимать» нормативно-правовые и иные юридические документы, «оценивая» их последствия для деятельности компании и «предлагая» возможные варианты их «трактовки» относительно правового обеспечения деятельности компании.

Далее, именно ИИ способен обеспечивать практику так называемых «смарт-контрактов» – алгоритмов, обрабатывающих данные, связанные с исполнением заключенных компанией договоров и, в пределах своих «компетенций», автоматически продляющих и/или корректирующих их содержание и исполнение.

Как это может работать? Жизнь любой компании предполагает непрерывное исполнение определенного набора типовых для ее деятельности договоров. Заключение таких контрактов не предполагает каких-то сложных, нестандартных управленческих решений и/или серьезной юридической работы по разработке и согласованию их содержания. Иными словами, если, например, какой-то завод производит продукцию из определенного закупаемого сырья, он должен будет заключить и исполнять договор на приобретение этого сырья у поставщика. При этом ряд понятных характеристик такого завода – производственные мощности, объемы складских помещений и т. п., будут определять и условия такого договора об объемах закупаемых материалов. Что же касается условий о цене, то их определяет рынок, и если сделка «честная», то расчет цены становится, скорее, делом математики, чем специальной договоренности между сторонами.

И вот в таких условиях, компания-поставщик и компания-покупатель, используя соответствующие алгоритмы, могут как заключать такие договоры, так и корректировать их условия автоматически. Это, конечно, становится возможным при условии «подключенности» такого алгоритма – ИИ – к данным о работе производства, загруженности склада, физическом движении материалов и т. д. И чем успешнее будет идти процесс «самообучения» ИИ, «управляющего» такими договорами, тем меньше вмешательства человека в работу такой системы будет требоваться.

Безусловно, глобализация и автоматизация принятия решений о заключении сделок позволят сделать этот процесс более «рыночным», так как на принятие решений в большей степени будет влиять математика соотношения спроса и предложения, выравниваемых ИИ опять же автоматически.

Также огромный потенциал использования ИИ Айеша видит в области налогового контроля, борьбы с нелегальным бизнесом, отмыванием денег и т. п. Возможности контроля определенных параметров сделок со стороны глобального ИИ способны в перспективе чрезвычайно затруднить нелегальную экономическую деятельность.

Пока же, как отметила Айеша, область использования ИИ в бухгалтерской практике преимущественно ограничивается процедурами инвентаризации. Здесь развитие технологий идет от хорошо знакомой нам процедуры фиксации объекта посредством «считывания» его штрихкода к технологическому обеспечению «восприятия» системой объекта в целом как уникального неповторимого образа.

В качестве примера использования ИИ в сфере бухгалтерского учета и аудита Айеша привела практику компании KPMG, которая начала использовать беспилотные летательные аппараты для помощи австралийским (видимо, потому что WCOA 2018 проходил в Сиднее) фермерам в инвентаризации скота, контроля за здоровьем животных и определении объемов урожая.

Искусственный интеллект как помощник и коллега

Приведя еще несколько примеров использования ИИ в различных сферах, в том числе в военной промышленности и вооруженных силах, А. Ханна перешла к обсуждению вопроса о том, что же должно измениться в требовании к работнику-человеку в условиях повсеместного использования возможностей ИИ. И здесь она также обратилась к очень известной публикации – «Как искусственный интеллект переопределит управление», увидевшей свет в ноябре 2016 года на страницах Harvard Business Review. Ее авторы провели опрос 1770 менеджеров из 14 стран, а также 37 руководителей крупнейших компаний, отвечающих за «цифровую трансформацию» своих организаций. В результате они сформулировали пять методов работы, которые должен использовать успешный менеджер будущего, где деятельность ИИ будет являться окружающей его (менеджера) повседневностью.

Метод 1: оставить ИИ контроль и управление рутинными процессами

Согласно опросу, – пишут авторы, – менеджеры на всех уровнях тратят больше половины своего времени на административную координацию и контроль. (Например, отмечают они, типичный менеджер магазина или ведущая медсестра в доме престарелых должны постоянно манипулировать графиками смены из-за болезней, отпусков или внезапных отъездов сотрудников.) Это те самые обязанности, которые легко будет способен выполнять ИИ. Сюда же, по мнению авторов, можно будет отнести и формирование текущей отчетности на самых различных уровнях управления.

Авторы отмечают, что опрошенные ими менеджеры видят такие изменение в позитивном свете: 86% респондентов сказали, что хотели бы, чтобы ИИ поддерживал мониторинг и отчетность в их повседневной работе.

Метод 2: сосредоточиться на вынесении суждений (оценке происходящего) как основе принятия решений

Большинство решений, касающихся управления деятельностью компаний, требуют понимания того, что искусственный интеллект может «выжать» из данных, но не способен «осознать». Менеджеры, пишут авторы, должны использовать свои знания организационной истории и культуры, а также навыки сочувствия и этического осмысления. В этом суть человеческого суждения – применение опыта и экспертизы к важнейшим бизнес-решениям и практикам.

Опрошенные нами менеджеры, отмечается в статье, ощущают сдвиг в этом направлении и определяют ориентированные на суждение навыки творческого мышления и экспериментов, анализа и интерпретации данных и разработки стратегии как три из четырех главных новых навыков, которые потребуются для успеха в будущем.

Метод 3: относиться к интеллектуальным машинам как к «коллегам»

Менеджеры, которые рассматривают ИИ как своего рода коллегу, признают, что нет необходимости «гоняться против машины». Хотя человеческое суждение вряд ли будет автоматизировано, интеллектуальные машины могут значительно помочь в этом виде работ, обеспечивая информационную поддержку принятия решений, предоставляя требуемые данные, осуществляя управляемое моделирование, а также поиск и обнаружение фактов.

Отмечается, что 78% опрошенных менеджеров считают, что они будут доверять советам интеллектуальных систем при принятии деловых решений в будущем.

Метод 4: работать как дизайнер, формируя «композиции идей»

Хотя собственные творческие способности руководителей имеют жизненно важное значение, возможно, еще важнее их способность использовать творческий потенциал других людей. «Менеджеры-дизайнеры» объединяют разнообразные идеи в интегрированные, работоспособные и привлекательные решения. Они внедряют дизайнерское мышление в практику своих команд и организаций.

Треть менеджеров в проведенном опросе определили креативное мышление и эксперименты в качестве ключевой области навыков, которые им необходимо освоить, чтобы оставаться успешными, так как ИИ все больше будет способен брать на себя административную работу.

Метод 5: Развивать социальные навыки

Опрошенные менеджеры признали ценность вынесения суждений в своей деятельности, но они, отметили авторы, недооценили глубокие социальные навыки, необходимые для создания социальных связей, обучения и сотрудничества, которые помогут им выделиться в мире, где ИИ выполняет многие административные и аналитические задачи, которые они выполняют сегодня. Хотя они будут использовать цифровые технологии, чтобы использовать знания и суждения партнеров, клиентов и сообществ, они должны быть в состоянии выявить и объединить различные точки зрения, идеи и опыт.

В заключение авторы статьи пришли к выводу о том, что использование ИИ, несомненно, является очередным шагом прогресса на пути к экономическому благополучию и процветанию.

Оптимизм и еще раз оптимизм

В конечном итоге, отмечает Harvard Business Review, ИИ в определенных областях сможет быть дешевле, эффективнее и беспристрастнее в своих действиях, чем люди. Но такой сценарий не должен вызывать беспокойство у менеджеров. Это просто означает, что их работа изменится, чтобы сосредоточиться на вещах, которые могут делать только люди.

Составление текущих отчетов о доходах, лишь отражающих данные первичных документов, – это одно, но разработка сообщений, которые могут привлечь рабочую силу и дать чувство цели, является человеческой насквозь (имеются в виду годовые отчеты компаний, их отчетность об устойчивом развитии, интегрированная отчетность и т. п.). Составление графиков, отражающих текущее движение ресурсов, может вскоре попасть в юрисдикцию машин, но разработка стратегии остается безошибочно человеческой. Проще говоря, наша рекомендация, отметили авторы, состоит в том, чтобы принять ИИ для автоматизации администрирования и информационного обеспечения, но отнюдь не замены человеческого суждения.

Итак, спустя три года после публикации в The Economist прогнозы Harvard Business Review звучали уже более оптимистично. А итоги доклада Айеши Ханны и того оптимистичнее. Целью использования ИИ в любой сфере социальной жизни является только одно – усиление возможностей человека. Доверьтесь новому, сказала она, встаньте на серф ИИ, поймайте волну и наслаждайтесь будущим.

Какие же из всего этого можно сделать выводы сегодня, оценивая настоящее и пытаясь заглянуть в ближайшее будущее бухгалтерского учета?

Искусственный интеллект и будущее бухгалтерского учета

Отвечая на поставленный выше вопрос, хочется обратить ваше внимание, дорогие читатели, на то, что сегодня большинство наших коллег практически не используют те знания и навыки, которые они получили в процессе обучения специальности.

Нам с вами преподавали экономическую теорию, финансовый анализ, теорию управления фирмой, маркетинг, теорию рынков капитала и т. д., и т. д.

Мы, бухгалтеры, являемся уникальными специалистами, способными понимать и оценивать происходящие в компании процессы на основе первичного наблюдения за ними, мы способны комплексно анализировать финансовую и производственную составляющие работы компаний. Посредством баланса как универсальной финансовой модели фирмы мы можем оценивать управление ресурсами компании в комплексе с анализом структуры источников их финансирования. Мы поставляем данные всем звеньям управленческой системы компании, при этом мы одни понимаем взаимообусловленность этих данных, начиная от источников и методов их формирования и интерпретации.

И что же? Насколько эти наши возможности востребованы и используются в нашей работе. Рискнем утверждать – далеко не полностью!

Мы живем и работаем в условиях постоянного усложнения и роста масштабов информационного поля, в котором функционируют наши предприятия. Стремительно растущее число нормативных правовых актов, часто не согласованных между собой, постоянное усложнение документального оформления хозяйственных операций, усложнение рынка в результате так широко обсуждаемой глобализации.

При этом в аудиториях вузов до сих пор зачастую обучение бухгалтерскому учету проходит в стиле «разучивания» очередных действующих нормативных документов и стандартов, которое становится абсолютно бесполезным, как только одни нормативные документы сменяются другими.

Ориентация на процедуру бухгалтерского учета как на центральный элемент знаний о нем является, пожалуй, ключевым пороком бухгалтерского образования, сохраняющимся и в настоящее время.

Мой учитель, замечательный бухгалтер, профессор Я.В. Соколов (1938–2010) не уставал обращать внимание своих студентов на то, что обучение бухгалтерскому учету в большинстве случаев является прекрасным примером подтверждения идей И.П. Павлова об условных рефлексах. Студент, говорил Ярослав Вячеславович, поступает на первый курс вуза на бухгалтерский факультет, и вот в курсах «Введение в специальность» и т. п. ему начинают рассказывать о балансе, счетах и двойной записи как о незыблемых аксиомах учетного мироздания, неопровержимым доказательством силы которых является равенство актива и пассива. Получив это равенство в решаемой задаче, студент успешно сдает экзамен и переходит к изучению более сложных учетных дисциплин.

А там обучение уже приближается к практике и выглядит примерно так. Преподаватель, исполнившись значимости света знаний, которые он несет неоперившемуся юношеству, изрекает: «Поступили материалы: дебет счета 10, кредит счета 60». Студент внимает и запоминает магическую формулу. «Проданы товары: дебет счета 62, кредит счета 90». К концу обучения проводка становится уже ничем иным, как правильной реакцией на заданный стимул.

Далее, совсем уж серьезные предметы. Анализ баланса. Там студент узнает, что если коэффициент ликвидности равен двум, то это хорошо, а если не равен двум, то это уже не очень хорошо, а то и совсем плохо.

А потом студент приходит работать, и меняется план счетов. Его настигает разочарование.

Кстати, совсем недавно, на лекциях в рамках программы второго высшего образования, студенты рассказали мне, что во внутренних инструкциях многих банков значение коэффициента текущей ликвидности не ниже двух рассматривается как одно из обязательных условий получения фирмой кредита.

Так вот посчитать по данным бухгалтерского баланса коэффициент текущей ликвидности вполне может и машина, а понять, что к нему привело, – это как раз задача человека, специалиста в области бухгалтерского учета и финансов. Может быть, изменилась учетная политика – метод оценки запасов или способ распределения условно-постоянных затрат. Может быть, образовались расходы будущих периодов. Может быть, изменилась договорная политика фирмы. Может быть, была проведена переоценка запасов в связи с их обесценением. Может быть, возросли оборотные активы за счет увеличения долгосрочных обязательств. Причин может быть много. И «арифметический» подход к оценке финансового положения фирмы по значениям рассчитываемых на основе данных баланса аналитических коэффициентов может оказаться весьма и весьма опасным.

Использование технологий, называемых сегодня ИИ, может избавить работу бухгалтера от огромных массивов рутинной, чисто механической деятельности, отнимающих его время от задач, ради решения которых и существует наша профессия – управления информационными потоками компании, интерпретации соответствующих данных, принятия решений в области формирования публичной информации о состоянии дел фирмы, информационной и консультационной поддержки принятия управленческих решений, и проч., и проч.

ИИ следует рассматривать как долгожданного помощника бухгалтера, способного изменить его роль в системе управления компанией.

Мы не случайно привели выше выдержки из знаменитой статьи Кейнса. Она прекрасно показывает, что технологические новации – это инструмент прогресса нашего общества, неизменно пугающий нас и столь же неизменно облегчающий наше существование. Со времени изобретения паровых машин население Земли неуклонно растет, а рабочих мест отнюдь не становится меньше. Многое из того, что человек совсем недавно делал благодаря колоссальным затратам времени и сил, сегодня гораздо быстрее и лучше делают за нас машины. Просто то, что уже случилось в этой области, кажется нам привычным, естественным и совсем не пугает.

Не случайно Айеша Ханна в своем выступлении цитировала рассмотренные нами статьи The Economist и Harvard Business Review. Их содержание показывает снижение за очень короткий срок (с 2013 по 2016 г.) тревожности относительно «наступления роботов» и рост гораздо более позитивного восприятия тех возможностей, которые дает использование ИИ в управлении компанией.

Давайте и мы с вами, дорогие коллеги, задумаемся над открывающимися нам перспективами использования новейших технологий в практике бухгалтерского учета, способных значительно упростить рутинную часть нашей работы, подарив нам возможности более глубокого и творческого ее выполнения, и значимо поднять престиж профессии бухгалтера как специалиста, управляющего важнейшими аспектами деятельности организаций.