Четвёртая промышленная революция. Что она меняет в мире финансов?

Какая такая революция? Сколько я спал? Спокойно, не паникуем, — речь о четвёртой промышленной революции, и, хотя она уже в разгаре, у вас всё ещё есть шанс влиться в курс событий. Сейчас разберёмся, что происходит и как это влияет на финансы и бизнес.

Содержание

Что понимают под четвёртой промышленной революцией

Какие ключевые тренды определяют четвёртую промышленную революцию

Внедрение инноваций: что может взять на вооружение каждый бизнес

Чек-лист: как проверить готовность к внедрению инноваций

Финдир в эпоху четвёртой промышленной революции: важная роль или лишняя позиция

Поможем соединить опыт финдиректора и новые технологии

Что понимают под четвёртой промышленной революцией

Чтобы понять смысл четвёртой промышленной революции, сначала кратко разберёмся с тремя предыдущими. А уже потом обсудим четвёртую, которая происходит прямо сейчас.

Первая промышленная революция началась в конце XVIII века. Тогда люди начали механизировать производство, используя пар и воду. Это время паровозов и паровых машин.

Вторая промышленная революция произошла вскоре после первой, в конце XIX — начале XX века. Появились конвейеры, и из-за этого производство стало более эффективным, объёмы продукции сильно выросли. 

Третья промышленная революция была совсем недавно, в конце XX века. В это время начали появляться первые компьютеры и вычислительные системы, что стало началом автоматизации.

Теперь перейдём к четвёртой промышленной революции. Это наше время, когда искусственный интеллект занимает важное место в бизнесе и других сферах. Он автоматизирует процессы и берёт на себя много задач, которые люди раньше выполняли вручную. 

Какие ключевые тренды определяют четвёртую промышленную революцию

Новые технологии сложно воспринимать, если с ними плотно не работать. Поэтому тут мы остановимся на самых популярных трендах и сразу покажем их связь с бизнес-процессами и финансами на примерах. В основном все тренды, которые мы рассмотрим, — разновидности искусственного интеллекта.

• Аналитика данных на основе машинного обучения

Простыми словами — это когда система учится на данных, которые мы ей даём, и делает на их основе прогнозы. Например, представьте сеть пекарен, у которой есть данные о продажах булочек в разных точках. С помощью машинного обучения можно проанализировать множество факторов, которые влияют на продажи, например, погоду или расположение школ и бизнес-центров.

Допустим, модель определяет, что в дождливую погоду продажи булочек растут, поскольку люди чаще заходят за кофе, а близость школы тоже увеличивает спрос. Модель обрабатывает эти данные и предсказывает будущие продажи, что помогает планировать как объём продаж, так и финансовые показатели. Этот подход особенно полезен для крупных сетей, где необходимо быстро и точно обрабатывать большое количество данных.

• Интернет вещей (англ. IoT — Internet of Things)

Интернет вещей — это феномен, когда устройства могут «общаться» между собой, передавать данные автоматически. В быту это, например, умный дом: лампочки, чайники и вся техника, которой можно управлять через интернет.

В бизнесе это тоже удобно, особенно на складах. Например, если у вас большой склад и вы продаёте на маркетплейсах, IoT-устройства могут сами следить за остатками товаров. Как только что-то заканчивается, система отправляет уведомление менеджеру. Ему уже не нужно бегать по складу и вручную всё проверять — датчики сканируют штрих-коды и передают нужную информацию. Всё просто и экономит кучу времени.

• Системы распознавания лиц

Системы распознавания лиц чаще всего применяют в ритейле из-за большого числа неизвестных потерь. Речь идёт о кражах, которые совершают сотрудники или посторонние и с которыми не справляется служба безопасности. А системы распознавания лиц как раз могут помочь выявить злоумышленников.

Если в магазин зайдёт человек, который уже попадался на кражах, система сразу его распознает и отправит сигнал охране. Это даст охране возможность быстро среагировать и предотвратить кражу ещё до того, как она произойдет. Такие системы сильно экономят затраты на персонал, так как с ними не нужно иметь много охранников, делают процесс охраны намного проще и снижают объём неизвестных потерь из-за краж.

• Облачные решения 

Облачные решения — это простой и удобный инструмент для любой компании. Это не только Гугл- или Яндекс-диски, но и внутренние облака на собственных серверах. Даже в таких консервативных сферах, как охрана и медицина, облако помогает хранить и обмениваться данными. Ты всегда можешь подключиться к нужным папкам коллег, менять файлы — и никаких 15 версий одного документа.

Плюс это очень доступно. Настраивать почти ничего не нужно, а польза огромная. Облака избавляют от путаницы с копиями файлов и делают работу быстрее и проще. Как пример в сфере финансов: управленческий учёт часто организуют на базе облачных решений — Гугл- и Яндекс-таблиц.

• Блокчейн

Блокчейн — это технология, которая хранит данные в виде цепочки блоков, и каждый блок содержит информацию о важных событиях, например, о транзакциях. Эти данные невозможно подделать, потому что блоки связаны: изменишь один — придётся менять все остальные. Благодаря этому у всех участников есть доступ к полной истории объекта, что делает систему прозрачной.

Чтобы лучше понять блокчейн, рассмотрим пример с NFT. Помните, как в 2020–2021 годах многие покупали картинки с обезьянами в интернете? Так вот, когда люди покупают NFT, они фактически получают цифровое изображение, которое легко скопировать. Так зачем за это платить? Всё просто: оригинальность изображения подтверждается технологией блокчейн, которая фиксирует всех владельцев с самого начала и сохраняет эту информацию в цепочке.

• Роботизация

Роботы — это уже не новинка, но давайте посмотрим, как они работают в финансах. В 2021 году «Лемана ПРО» (тогда она ещё называлась «Леруа Мерлен») начала использовать программных роботов, которые автоматически обновляют цены на мебель. Теперь почти всю эту работу делают машины, и клиенты всегда видят актуальные цены как на сайте, так и в магазинах.

Роботы собирают данные от поставщиков, сканируют счета-фактуры и накладные, распознают суммы, штрих-коды, артикулы и обновляют цены в системе. Этот процесс стал в четыре раза быстрее и почти не требует вмешательства людей. Если что-то не совпадает, система сразу сигналит бухгалтеру, чтобы всё быстро исправить.

• Кибербезопасность

С искусственным интеллектом на подъёме всё больше компаний внедряют IT-решения, многие из которых работают в облаке. Если вы развиваете IT-среду даже на базовом уровне, обязательно подключите специалиста по кибербезопасности — иначе ваши системы могут стать лёгкой мишенью для хакеров.

С каждым новым шагом в технологиях растут и угрозы: злоумышленники могут украсть или скомпрометировать ваши данные. Поэтому важно, чтобы в команде были IT-эксперты, знающие, как защитить информацию и соблюдать законы. Нельзя допустить утечку данных клиентов или, что ещё хуже, продажу их личной информации. Например, помните, как несколько лет назад взломали Яндекс Еду? Это лишь подтверждает, как критична кибербезопасность для бизнеса.

Внедрение инноваций: что может взять на вооружение каждый бизнес

Главное при внедрении инноваций — это понимать, когда и зачем они нужны. Не стоит гнаться за модой, если новшество не приносит реальной пользы. Но есть технологии, которые могут быть полезны почти для любого бизнеса. Давайте их рассмотрим:

• Облачные технологии и аналитика в реальном времени. Облачные решения позволяют хранить и обрабатывать большие объемы данных, и для этого не нужно никакого дополнительного оборудования или технических знаний. Инструменты бизнес-аналитики помогут отслеживать ключевые показатели в реальном времени, а интерактивные дашборды сделают анализ данных простым и наглядным.

• Чат-боты для автоматизации общения с клиентами. Чат-боты становятся незаменимыми в работе с входящими обращениями. Как пример: они могут автоматически отвечать на частые вопросы клиентов, что снижает нагрузку на операторов и позволяет экономить ресурсы.

• Аналитика данных для больших компаний. В крупных организациях аналитика данных становится ключевым инструментом для принятия решений. Анализ данных с помощью методов машинного обучения помогает выявлять тенденции и прогнозировать спрос. Это как раз важно для эффективного управления бизнесом.

• Автоматизация финансовых процессов. Сервисы для учёта, такие как Финтабло, позволяют автоматизировать сбор отчётов и управление данными. Это значительно упрощает процесс подготовки финансовых отчётов, позволяя сосредоточиться на анализе и стратегии, а не на рутинных задачах.

Не торопитесь внедрять сложные системы, если ваши процессы учёта финансов ещё не настроены. Сначала разберитесь с основами, а потом переходите к автоматизации — так вы избежите лишних трудностей и потерь. По чек-листу проверьте, готовы ли вы к внедрению инноваций ↓

Чек-лист: как проверить готовность к внедрению инноваций

Прежде чем внедрять инновации, важно оценить, готов ли ваш бизнес к изменениям. Используйте наш чек-лист, чтобы понять, на что стоит обратить внимание перед внедрением новых технологий.

1. Определите, какие процессы можно автоматизировать

Начните с анализа текущих бизнес-процессов и выявите те, которые требуют значительных временных затрат и ручной работы. Помните, что автоматизировать можно только те процессы, которые уже имеют чётко прописанные шаги и результаты. Убедитесь, что у вас есть доступ к актуальным и структурированным данным, которые можно использовать для автоматизации. 

2. Изучите опыт других компаний

Оцените, как конкуренты или компании из других отраслей успешно внедряют искусственный интеллект и автоматизацию. Это поможет вам понять, какие технологии работают в вашем сегменте и как избежать распространённых ошибок.

3. Оцените актуальность применения технологий

Если новые технологии не приносят реальной пользы, следует отложить их внедрение до лучших времен. Сосредоточьтесь на решениях, которые реально смогут улучшить процессы и результаты вашего бизнеса.

4. Проверьте готовность сотрудников

Организуйте обсуждения и опросы, чтобы понять, насколько ваша команда готова к изменениям и как они относятся к новым технологиям. Если сотрудники не видят пользы в использовании инновационных инструментов, это может привести к сопротивлению и снижению эффективности.

5. Оцените финансовые ресурсы

Проведите анализ бюджета, чтобы определить, достаточно ли у вас средств для внедрения новых технологий без ущерба для текущих обязательств. Учтите, что внедрение может потребовать не только стартовых инвестиций, но и постоянных затрат на обслуживание и обновление систем.

6. Проверьте, нужны ли технические специалисты

Определите, нужны ли вам программисты, аналитики или другие специалисты для успешной реализации инноваций. Если вы планируете проводить анализ данных, может быть полезным привлечь продуктового аналитика, который поможет вам понять, как лучше использовать собранные данные.

Финдир в эпоху четвёртой промышленной революции: важная роль или лишняя позиция

Наш ответ — финдир всё ещё незаменим. Искусственный интеллект пока не может полностью заменить его, потому что современные модели справляются только с узким кругом задач, например, генерируют текст и картинки или делают расчёты. Говорить о решении сложных задач, требующих интеграции разных моделей, пока рано. А финдир сочетает в себе критическое мышление и технические навыки в финансах. 

Да, есть умные IT-помощники, которые помогают оптимизировать бизнес-процессы, но они не понимают контекст и не могут интерпретировать результаты. Искусственный интеллект не способен принимать управленческие решения, потому что не знает специфику бизнеса и лишён критического мышления.

Поможем соединить опыт финдиректора и новые технологии

Финансовый директор — это не просто цифры, а способность делать выводы и интерпретировать данные. Если у вас нет системы финансового учёта, искусственный интеллект не сможет помочь, так как без данных он будет бесполезен. 

Именно финансовый директор собирает отчёты в одно целое, учитывает специфику бизнеса и помогает собственнику принимать обоснованные решения. Искусственный интеллект пока что не способен сделать это так, как человек. 

Если вам нужны надежные финансовые решения, можно обратиться к команде финдиректоров из Нескучных. Они отлично разбираются в данных и знают, как эффективно использовать искусственный интеллект, чтобы он был полезен. Вот примеры их успешных решений:

• Нашли дыру в зарплатах, куда утекало по 1 млн ₽ в месяц просто так

• Мошенничество на миллионы: раскрыли воровство в турфирме

• За год помогли повысить доходность бизнеса в 30 раз, а дивиденды — в 10

• Рекламное агентство: калькулятор сделок избавил от убыточных проектов

• Стоматология: нашли 38 млн ₽ дебиторки, хотя клиники не работали в долг

Вы тоже можете прийти к нам со своей бизнес-задачей — тип бизнеса, город и даже страна не важны. Мы работаем онлайн, поэтому можем сотрудничать с бизнесом из любых городов России, СНГ и Европы.

А самый простой способ подробнее узнать о том, как финдир Нескучных финансов решает задачи компаний, — это онлайн-экскурсия ↓