Цифровая трансформация:
искусственный интеллект в бухгалтерском учете и аудите

Модуль 1

Введение в цифровые навыки и искусственный интеллект Google Colab + AI

Цель:

Ознакомиться с основными цифровыми инструментами и возможностями AI.

Содержание:

• Что такое цифровизация и зачем она нужна?
• Виды искусственного интеллекта.
• Что такое нейронные сети.
• Примеры использования AI в бухгалтерском учете и аудите.
• Что такое данные и как с ними работать?
• Использование генеративного AI в обработке и анализе бухгалтерской информации.

Практика:

Генерации идей и анализа данных на основе генеративных моделей ИИ (Chat GPT/Gemini). Обработка финансовых данных на основе нейронных сетей (Google Colab). Построение дашбордов и финансовых моделей.

Модуль 2

Автоматизация рабочих процессов: Make & AI

Цель:

Освоить работу в Make для интеграции сервисов и автоматизации цепочек обработки данных без кода.

Содержание:

• Что такое RPA (Robotic Process Automation) и как он помогает в автоматизации рутинных процессов в работе финансовых служб компании?
• Архитектура Make: сценарии, модули, роутеры, обработка ошибок
• Разработка финансовой модели: переменные, сценарии, расчет
• Генерация формул, логики и пояснений с помощью GPT
• Автоматизация: загрузка данных, расчет, экспорт, отправка

Практика:

Создание RPA сервиса по сверке налоговой отчетности с данными бухгалтерского учета (1C, Google Sheets).

Модуль 3

Google Looker Studio & AI

Цель:

Освоить продвинутые возможности построения BI-дашбордов для финансового анализа и прогнозирования.

Содержание:

• Построение логики дашборда сообразно управленческим задачам и требованиям стейкхолдеров;
• Моделирование данных, вычисляемые поля и параметры;
• Объединение источников данных;
• Динамические фильтры, пользовательские формулы;
• Построение KPI и визуализация финансовых показателей.

Практика:

Разработка дашборда «Финансовые показатели».

Для участия в программе необходимо иметь:

• Базовое понимание стратегии и финансов (KPI, бюджет, отчетность);
• Уверенное владение Excel и/или Google Таблицами;
• Ноутбук с установленным браузером Chrome;
• Устойчивое интернет-соединение (от 5 Мбит/с);
• Аккаунт Google с доступом к Google Диску и ChatGPT (желательно с доступом к GPT-5).

Модуль 1

Google Apps Script (GAS) & AI

Цель:

Научиться автоматизировать задачи в экосистеме Google с помощью GAS, работать с API и обрабатывать финансовые данные.

Содержание:

• Интерфейс и архитектура GAS;
• Работа с Google Sheets, Docs, Drive;
• Словари правил и автоматическая подстановка проводок;
• Интеграция с Gmail и формирование документов по шаблонам;
• Подключение внешних API, обработка JSON, OAuth2.

Практика:

Разработка Приложения «Международный налоговый калькулятор».
Разработка Приложения «Оптимизатор производственных затрат».

Модуль 2

Google Looker Studio & AI

Цель:

Освоить продвинутые возможности построения BI-дашбордов для финансового анализа и прогнозирования.

Содержание:

• Построение логики дашборда сообразно управленческим задачам и требованиями стейкхолдеров;
• Моделирование данных, вычисляемые поля и параметры;
• Объединение источников данных;
• Динамические фильтры, пользовательские формулы;
• Построение KPI и визуализация финансовых показателей.

Практика:

Разработка дашборда «Операционная детальность».
Разработка дашборда «Стратегические финансы».

Модуль 3

API - n8n & AI

Цель:

Освоить работу в n8n для интеграции различных сервисов и автоматизации цепочек обработки данных.

Содержание:

• Архитектура n8n, узлы, креды и секреты;
• Работа с Google Sheets, Gmail, Drive, S3/FTP;
• Webhooks, планировщики, обработка ошибок;
• Интеграция с API банков, ERP и налоговых сервисов.

Практика:

Создание сценария обработки выписки банка и автоматической генерации проводок с публикацией данных в Looker Studio.