RPA-решения имитируют работу бухгалтера с интерфейсом программы по заложенному алгоритму. Например, робот создает и проводит счет-фактуру на основе накладной. Со стороны это выглядит так: курсор бегает по экрану, заполняет документ, нажимает кнопки. Полная иллюзия работы бухгалтера, только бухгалтера нет. Такой вариант обычно используется для работы в старых бухгалтерских программах, не имеющих API.

Более современные бухгалтерские системы умеют напрямую взаимодействовать с роботами. В этом случае в системе просто появляются готовые документы и отчеты без использования графического интерфейса. Например, на базе RPA-платформ решаются следующие бухгалтерские задачи:

• создание первичных документов;

• выставление счетов покупателям и отслеживание оплаты по ним;

• заполнение справочников;

• сверки взаиморасчетов с контрагентами;

• составление и рассылка отчетов;

• перенос данных в бухгалтерскую базу из CRM-системы и других программ.

Внедрение RPA начинается с формализации и описания бухгалтерских бизнес-процессов. Затем роботы настраиваются на выполнение заданных алгоритмов. Но RPA ограничена рутинными бухгалтерскими процедурами, такими, как создание и проведение цепочек связанных документов или проведение сверок данных. RPA не умеет анализировать информацию и принимать решений. Она не альтернатива бухгалтеру, а его рабочий инструмент.

Ничего принципиально нового в RPA нет. Это продолжение идеи классической автоматизации на следующем уровне сотрудничества человека и машины в бухгалтерии. Робот – помощник бухгалтера, упрощающий рутинные процедуры. Не более того. Так что можно ожидать полной замены бухгалтера роботизированными решениями примерно с той же вероятностью, что и наступления Судного дня с восстанием Excel и калькуляторов.

Внедрение RPA дает бухгалтеру сконцентрироваться на задачах, в которых требуется применять профессиональное суждение, анализировать и интерпретировать данные. Из профессии из-за этого уйдут люди, которые являются бухгалтерами только по должности. А фактически выполняют операторскую работу.

Гораздо более сложны технологии AI. Их называют искусственным интеллектом, но это не совсем разум, скорее, его дополнение. AI-решения основаны на методах машинного обучения, компьютерном зрении и анализе больших данных. Они обучаются, накапливая опыт, но не умеют думать. Искусственный интеллект отлично справляется с задачами классификации и прогнозирования – большего он пока не умеет.

В бухгалтерии развиваются AI-решения, основанные на технологии Machine Learning (ML) – машинного обучения. Это математические модели, которые анализируют большой объем данных и принимают решение без следования четкому алгоритму. Например, ML применяется для классификации отсканированных первичных документов. Метод называется Optical Character Recognition (OCR) – оптическое распознавание символов. Благодаря OCR данные извлекаются из отсканированных бумажных документов и PDF-файлов и преобразуются в машиночитаемый формат. Акт, накладная или счет могут выглядеть по-разному, но обучение системы с использованием ML позволяет в 98–99 % случаев верно классифицировать документ и определить какое значение необходимо ввести в какое поле экранной формы документа, создаваемого в бухгалтерской программе.