Автор: Минина Наталия Викторовна, профессиональный главный бухгалтер, г. Санкт-Петербург.

Опубликовано в журнале "Вектор научной мысли: научный журнал". Январь 2026.-СПб., Изд.МИПИ им. Ломоносова -2026. №1(30).

В дебете строк и кредите чисел,
Где строгий баланс хранит покой,
Искусственный разум новым зрением
Рассматривает бухучёт иной.

(Эпиграф создан ИИ - https://giga.chat/)

Аннотация. В статье рассмотрена теория искусственного интеллекта и практика его применения в бухгалтерском учете. Предложена цель развития применения  искусственного интеллекта в решении практических задач бухгалтерского учета РСБУ. Сформулированы выводы перспектив и направлений автоматизации бухгалтерского учета при применении искусственного интеллекта.

Ключевые слова. Искусственный интеллект, бухгалтерский учет, оцифровка первичных документов, прикладные решения, бухгалтерская отчетность.

Введение

Актуальность применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете обусловлена нахождением цивилизованного государства на информационном уровне развития общества. Характеристикой этого уровня является максимальная цифровизация процессов, что обеспечивает точность, быстроту обработки информации, а так же минимизация стандартизации и максимизация детализации.

Новизна применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете обусловлена его недавним возникновением в мире и высокой скоростью развития и внедрения в практику. Разветвление направлений развития искусственного интеллекта в бухгалтерском учете обусловлена развитием и расширением видов фактически происходящих экономических процессов на экономическом рынке.

Степень разработанности проблем теоретического и практического развития искусственного интеллекта в бухгалтерском учете в РФ низкая, НИОКР практически отсутствуют, созданные программные функции имеют низкий уровень.

Целью настоящей статьи является анализ степени внедрения искусственного интеллекта в бухгалтерский учет.

Задачами настоящей статьи являются исследование аспектов использования искусственного интеллекта в бухгалтерском учете и выявление направлений их развития.

Основная часть

Искусственный интеллект (далее, ИИ) в момент его появления – это понятие, не имеющее научного определения, возникшее в процессе разработки и применения специфических функций программы компьютера для решения реальных технических задач, в 1956 году, в США, Джоном Маккарти [2, с.16]. Понятие имеет только практическое значение.

ИИ в момент настоящий (Artificial Intelligence – искусственный интеллект, далее,  AI) – это специфическая функция программы компьютера, способная думать логически, обучаться. Она используется не только в технических областях, но и во многих других (техника, промышленность, образование, здравоохранение, статистика, экономика, рисование, игры, строительство, архитектура и др.). Понятие имеет и практическое значение, и научное значение.

ИИ в момент будущий (General Artificial Intelligence – общий искусственный интеллект, далее,  GAI) – это специфическая функция программы компьютера, способная думать логически, обучаться, думать творчески. Вероятность появления этих функций ИИ не известна, но ожидаема.

Понятие «думать» для ИИ в настоящий момент – это осуществлять «статистическое угадывание», то есть программа использует большой массив заложенных в неё алгоритмов и формул, использует большой массив обрабатываемых ими данных, и с их применением «находит» решение, ответ на вопрос, метод действий. Например, все новые процессоры ПК разрабатываются и создаются программами ПК (компьютеры создают компьютеры), человеческий мозг не может это сделать из-за сложности задачи и большого количества подлежащих использованию  данных и критериев, но алгоритмы и формулы в программу разработки нового процессора закладывает человек, а так же человек создает и программирует саму цель работы этой создающей программы. То есть фактически ни компьютер, ни программа компьютера, ни ИИ ничего нового не делают, мышлением не обладают, цель и задачи своей работы не определяют. Например, если программе ПК дать задание вне ее машинного кода, то задача не будет выполнена, а если ИИ дать задание вне ее машинного кода, то задача будет выполнена но с ошибками, так как ИИ найдет ее решение не с помощью мышления, а с помощью случайных комбинаций внедренных в нее алгоритмов. Например, на рисунке 1 представлено решение нейросети «АртГенератор» (artgeneration.me) в ответ на запрос «рыба-слон» хотя в реальности такого животного не существует.

Рис. 1 – Рисунок нейросети «artgeneration.me» – «рыба-слон»

ИИ разработан практически одновременно с появлением компьютеров, он применяется только в компьютерах и, соответственно, в компьютерно-техническо-физико-математических науках.

ИИ как наука – это наука о проектировании, моделировании и применении компьютерного аналога человеческого интеллекта [3, с.6].

ИИ как технология – это проектирование, моделирование компьютерных систем (функций компьютерных программ, функций компьютеров целиком), способных с помощью запрограммированной математической логики обрабатывать данные, информацию.

ИИ как законодательный термин – это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека [11, п.п. 2 п. 1 ст. 2].

ИИ как элемент этики – это инструмент, приносящий пользу людям [4, п. 4]  и, соответственно, он должен быть антивоенным [1, введение].

Отличие ИИ, как функции компьютерной программы, от компьютерной программы как таковой в том, что ИИ решает задачи, не имеющие единого алгоритма, то есть задачи в условиях неопределенности, в условиях меняющейся обстановки. Например, анализ медицинского МРТ, где программе известны нормируемые значения и фактические значения, последние из которых при каждом исследовании являются для программы новыми данными, оба которых она сопоставляет между собой и делает «интеллектуальный вывод» в виде перечня разниц, их значений, а затем формирует их характеристику.

 ИИ физически находится в двух видах – либо как отдельная функция программы, в компьютере (шахматная игра с компьютером), либо как отдельная ИИ-программа в виде системы функций в программе, в компьютере или в нейрокомпьютере (системы ИИ: виртуальный помощник Алиса, поисковый Яндекс, рекомендательный YouTube, робот-такси Waymo, медицинская платформа Aurora). Носителем всегда является компьютер или нейрокомпьютер, и если ранее нейросети (вид ИИ) чаще всего размещались на серверах, например известный в 2022-2023 годах ChatGPT, то в 2024-2025 годах нейросети (вид ИИ) размещаются на домашних компьютерах, например нейросеть DeepSeek-R1 [5].

ИИ по степени автономности имеется в трех видах – автономные (робот-такси Waymo), встроенные (поисковый Яндекс), гибридные (для получение результата, решения нужен человек. Например, медицинская платформа Aurora) системы.

В США в бухгалтерском учете ИИ используется с 2016 года, а в РФ с 2021 года в программе 1С:РПД (а далее в аналоговых программах других фирм).

Важно! Бухгалтерский учет – это классификация его объектов при помощи бухгалтерской проводки с целью последующего составления бухгалтерской отчетности. Если функция ИИ не обеспечивает это действие фактически автоматически – это не бухгалтерский учет. Поэтому вспомогательные действия для бухгалтера, обеспечиваемые ИИ, в данной статье не рассматриваются.

Например, применение программ (1С, СБИС бухгалтерия, Контур бухгалтерия, Мое дело, др.) для ведения бухгалтерского учета – это не ИИ в бухгалтерском учете, так как программа сама не обучается, так как введение данных осуществляет только человек.

Например, создание обязательное для налогового мониторинга или инициативное для Требований ФНС, архива документов в электронной форме и в виде скан-копий документов любого фактически имеющегося формата, в нейросети Directum RX (directum.ru) – это не бухгалтерский учет.

Например, создание бухгалтером промпта в нейросети GigaChat (developers.sber.ru) о создании шаблона ответа на Требование ФНС – это не бухгалтерский учет.

Например, создание бухгалтером промпта в нейросети Perplexity (perplexity.ai) или в нейросети ИИ-Ассистент банка Точка (tochka.com/ai-assistant) о налогообложении НДС медицинских услуг со ссылкой на статьи НК РФ – это не бухгалтерский учет.

Например, создание бухгалтером промпта в нейросети ЯндексGPT (alice.yandex.ru) о шаблоне должностной инструкции для главного бухгалтера – это не бухгалтерский учет.

ChatGPT заблокирован в РФ в рамках мер обороны.

Например, создание бухгалтером промпта в нейросети АртГенератор (artgeneration.me [6]) образца плаката в кабинет бухгалтерии «Миссия бухгалтерии: автоматизируй все автоматизируемое» – это не бухгалтерский учет, рисунок 2.

Рис. 2 – Рисунок нейросети «artgeneration.me» – «Миссия бухгалтерии: автоматизируй все автоматизируемое»

В бухгалтерском учете применение ИИ в настоящее время осуществляется в виде функций специальных программ 1С, СБИС, КОНТУР, так как владеющие ими организации, являясь крупными, имеют финансовую возможность осуществлять данные НИОКР-разработки [10, п.п. в п. 5]. Частные лица и не крупные организации разработки ИИ в бухгалтерском учете, как правило, не осуществляют.

Фирма 1С и разрабатывает собственные встраиваемые в программу 1С ИИ-системы и интегрирует сторонние ИИ-системы в свою программу 1С.

Интеграция сторонних ИИ осуществляется множествами различных нижеприведенных методов. Например, в 1С можно интегрировать сервис ИИ распознавания речи от стороннего сервиса ИИ (встроенный вид), а именно из нейросети Yandex SpeechKit. Например, в 1С можно интегрировать сервис ИИ ввода документов от стороннего сервиса ИИ (гибридный вид), а именно из нейросети Directum RX (документы в любой форме и в любом формате от оператора ЭДО загружаются в Directum RX, где преобразуются в электронный формат, а заем выгружаются в 1С). Например, в 1С можно интегрировать самостоятельно индивидуально разработанную, с помощь открытых библиотек машинного обучения, таких как TensorFlow или PyTorch, систему ИИ (встроенный вид). Например, саму 1С можно интегрировать в неросеть при помощи  «1С запрос copilot», написав текстовый запрос, а затем вернуть запрос, преобразованный в язык 1С, обратно в программу 1С (встроенный вид).

Собственные ИИ-системы и ИИ-функции сама фирма 1С разработала и внедрила через множество сервисов, прикладных решений, а именно:

1С:Распознавание первичных документов (1С:РПД) – единственное прикладное решение с ИИ по бухгалтерскому учету.

1С: Документооборот.

1С:Сканер документов.

1С:Распознавание текста.

1С:Распознавание речи.

1С:Синтез речи [7, п. 4].

1С:Универсальное прогнозирование».

Чат-боты: чат-бот «Ася», Ассистент управления «Даша». 

RCM: Прогнозирование отказов оборудования.

CRM: iРуководител.

LIMS: Помощник лаборанта.

1С:Напарник.

1С: Виктория. Нейросеть.

1С-Коннект.

1С:Самозанятый ИИ.

1С: МС:Автовыверка.

Важно, что ни одна из вышеназванных собственных 1С ИИ-систем, кроме 1С:РПД, и интегрируемых в/из 1С сторонних ИИ-систем, кроме аналогов 1С:РПД, не осуществляет ни один из этапов ведения бухгалтерского учета, а все они по отношению к нему являются вспомогательными. Единственной ИИ-системой для бухгалтерского учета в настоящее время в 1С является «1С: РПД», которая, в свою очередь, обеспечивает решение только одной из трех (первичные документы по сделкам и операциям, классификация сделок бухгалтерской проводкой в бухгалтерском регистре, составление на основании бухгалтерских регистров бухгалтерской отчетности) задач бухгалтерского учета, а именно учет первичных документов по сделкам и операциям (создание бухгалтерского документа в 1С).

1С:РПД – это прикладная к 1С программа, имеющая функции ИИ, в которую вложена технология преобразования документов «Оптическое распознавание символов (OCR — Optical Character Recognition), при помощи которых осуществляется оцифровка в электронный формат первичного документа 1С (создание карточки документа 1С) загружаемых первичных документов иных форматов.  1С:РПД относится по степени автономности к «гибридному виду», то есть для его применения нужен человек.

Функциями ИИ в 1С:РПД являются следующие стандартные функции, которые могут либо дополняться, либо исключаться пользователем:

  1. Распознавание документа. Например, при загрузке документов (счет, накладная ТОРГ-12, акт, счет-фактура, УПД, Универсальный корректировочный документ, кассовый чек) в 1С:РПД, она разделит и идентифицирует их по видам.

  2. Оцифровка документа. То есть 1С:РПД сравнивает показатели загруженного документа разных форматов (а именно 1С:РПД распознает документы форматов: сканы и фото (pdf, png, jpeg, tiff); цифровые документы (файлы Word (docx), Excel (xlsx), OpenDocument); архивы (zip, rar, 7z - если внутри них документы поддерживаемых форматов. Не оцифровывает в настоящее время 1С:РПД видео и аудио материалы, сигналы, что при их наличии относилось бы к ИИ [8, п. 3.5]) с карточкой этого документа в электронной форме 1С (двоичного кода), находит соответствие полей и преобразует загруженный документ в электронный документ 1С (карточка документа 1С), который далее преобразуется в документ 1С (накладные ТОРГ-12 в поступление товаров (услуг), чеки ККТ в авансовый отчет, акт об услугах в поступление товаров (услуг), др.), после подтверждения его создания бухгалтером.

  3. Сравнение показателей первичного документа и показателей справочника 1С. Например, если одинаковые ИНН, но разные названия контрагента, то 1С:РПД «подсветит» этот показатель как подлежащий контролю.

  4. Сопоставление показателей первичного документа и показателей справочника 1С. Например, если наименование товара совпадает, но не полностью, 1С:РПД найдет все совпадающие наименования и предложит выбрать из них нужный.

  5. Сравнение показателя из первичного документа с показателями  справочника 1С и предложение 1С ввести новый показатель, при не нахождении аналогов, как отдельный, автоматическим способом создания, при получении такой команды от бухгалтера. Например, если номенклатура в первичном документе не совпадает полностью с номенклатурой в справочнике 1С.

  6. Выбор вида документа в 1С (бухгалтерского документа 1С, например «Поступление товаров (услуг)»). Например, если загружен документ УПД, то 1С:РПД выберет для создания в 1С документ «Поступление товаров (услуг)», а если счет от поставщика то 1С:РПД выберет для создания документ «Счет», а если кассовый чек поставщика то 1С:РПД выберет для создания документ «Авансовый отчет».

  7. Объединение документов. Например, если поступили документы разных видов (Акт и счет-фактура или накладная ТОРГ-12 и счет-фактура) по одной сделке от одного контрагента, то 1С:РПД предложит их объединить в комплект чтобы сформировать по ним один документ «Поступление товаров (услуг)».

  8. Прикрепление документов. Например, после распознавания, проверки, создания в программе 1С документов, 1С:РПД предложит прикрепить загруженные документы к созданным в 1С документам, распознает их соответствие между собой.

  9. Распознавание кассовых чеков. Если 1С подключена к сайту ФНС через Астрал, то 1С:РПД автоматически проверит наличие чека в базе ФНС. Это распознавание не функция ИИ, но функция распознавания самого чека это ИИ.

Бухгалтерские проводки (вторая задача бухгалтерского учета, после первичных документов) в 1С с использованием ИИ не формируются. В 1С в настоящее время не существует обработки, функции ИИ, которые бы формировали бухгалтерские проводки на основании введенных документов. Это дело можно максимально автоматизировать при помощи встроенной простой программы «Программный агент» нижеследующими способами, но эти способы не относятся к ИИ ни автономно, ни встроено, ни гибридно, а они являются работой программы и написанного в ней машинного кода: вменение проводок к договору, вменение проводок к номенклатурной единице, вменение проводок к номенклатурной группе, вменение проводок в учетной политике к виду операции, вменение проводок к виду начисления зарплаты, вменение проводок к аналитическому показателю при обмене данными между программами 1С. Однако можно индивидуально создать  ИИ-функцию к программе и внедрить их в 1С, например, поставя в зависимость контрагента, вид первичного документа, номер договора, а так же некий элемент с характеристикой неопределенности, например, «если нет договора, то….» и далее ИИ-функция должна «принять решение» какой договор должен быть подставлен в документ исходя из других характеристик (если подставляется всегда при наличии неопределенности один заранее выбранный человеком договор, то это не ИИ, а программа. ИИ-функция должна выбрать из нескольких возможных вариантов сама).

Бухгалтерская отчетность (третья задача бухгалтерского учета, после первичных документов, после бухгалтерских проводок) в 1С с использованием ИИ не формируются. В 1С в настоящее время не существует обработки, функции ИИ, которые бы формировали бухгалтерскую отчетность на основании бухгалтерских проводок и бухгалтерских регистров. Это дело можно максимально автоматизировать при помощи встроенной простой программы «Программный агент» нижеследующими способами, но эти способы не относятся к ИИ ни автономно, ни встроено, ни гибридно, а они являются работой программы и написанного в ней машинного кода: вменение заполнение строк отчетности на основании данных бухгалтерских регистров.

Контроль автоматический, внутренний автоматический аудит, автоматический анализ трех вышеназванных бухгалтерских задач в 1С с использованием ИИ не формируются. В 1С в настоящее время не существует обработки, функции ИИ, которые бы осуществляли автоматический контроль любого вида на основании бухгалтерских документов, бухгалтерских проводок и регистров, бухгалтерской отчетности. Это дело можно максимально автоматизировать при помощи встроенной простой программы «Программный агент» нижеследующими способами, но эти способы не относятся к ИИ ни автономно, ни встроено, ни гибридно, а они являются работой программы и написанного в ней машинного кода: контроль соответствия регистров строкам отчетности, контроль соответствия строк предыдущей отчетности и  новой отчетности, контроль соотношение строк разных видов отчетностей между собой, контроль соответствия отчетности действующему законодательству например по форме, контроль соответствия отчетности действующему законодательству например при ручном ее заполнении данными которые не соответствуют данным бухгалтерских регистров.

Контур, СБИС – операторы ЭДО – они дополнительно предлагают пользователям бухгалтерскую программу он лайн (Контур.Бухгалтерия, Сбис.Бухгалтерия) в которой есть функция распознавания документов, аналогичная 1С:РПД, но в упрощенной форме. Других ИИ-функций, вспомогательных к бухгалтерскому учету, у этих операторов, в отличии от 1С, нет. Но Контур планирует внедрить ИИ-ассистент (нейросеть). Других ИИ-функций по ведению бухгалтерского учета у этих операторов, как и у 1С, нет.

Мое дело, другие сервисы по ведению бухгалтерского учета – не операторы ЭДО – не используют ИИ-функции в бухгалтерском учете, но могут по отдельному заданию заказчика использовать нейронные сети с функцией распознавания документов, аналогичной 1С:РПД, и интегрировать результаты их использования в свою программу по ведению бухгалтерского учета. Аналогично они могут интегрировать вспомогательные к бухгалтерскому учету ИИ-фукнции.

Заключение

С учетом того что с даты официального начала применения ИИ в США с 1956 года по дату 01.01.2026 года прошло 70 лет, начало его скромного применения в бухгалтерском учете РФ ИИ-фукнцией и ИИ-системой [9, п. 3.1.4] «Распознавание документов», с выполнением одной из трех задач бухгалтерского учета, является недостаточным и неэффективным. Программистам давно пора создать множество прикладных решений, автоматизирующих бухгалтерский учет максимально. В РФ выявлен монополизм фирмы 1С, занимающий 80-90% рынка бухгалтерских программ и 100% количества заключенных госконтрактов, что негативно характеризует тенденции экономической безопасности, открытости, прозрачности, перспективности бухгалтерских и всех остальных компьютерных технологий РФ. РФ находится на 42 месте по рейтингу мировой цифровизации и при факте отключения интернета в 2025 году, отсутствия собственного электронного производства, изоляции из мирового научного сообщества, перспективы и так малого развития ИИ-технологий ухудшаются. Цифровизация, автоматизация, внедрение ИИ в практику бухгалтерского учета требует быстрых и объемны улучшений.

Список использованных источников

1. Альянс в сфере искусственного интеллекта [электронный ресурс] Альянс в сфере искусственного интеллекта. –  URL: https://a-ai.ru/

2. Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В. Системы искусственного интеллекта, –  СПб: Университет ИТМО, 2022 – 186 с.

3. Искусственный интеллект: учебное пособие / И.А.Калинин, Н.Н.Самылкина, А.А.Салахова. – 2-е изд. стер. – Москва: Просвещение, 2025. – 144 стр. 

4. Кодекс этики в сфере ИИ [электронный ресурс] Альянс в сфере искусственного интеллекта. –  URL: https://ethics.a-ai.ru/

5. На каком ПК запустится нашумевшая нейросеть DeepSeek-R1: какие компоненты нужны и сколько стоят [электронный ресурс] Trashbox.ru. –  URL:  https://trashbox.ru/link/na-kakom-pk-zapustitsya-deepseek-r1

6. Нейросеть «АртГенератор» [электронный ресурс] ArtGeneration.me. –  URL:   https://artgeneration.me/generator

7. Приказ Минэкономразвития России от 29.06.2021 N 392 «Об утверждении критериев определения принадлежности проектов к проектам в сфере искусственного интеллекта».

8. Приказ Росстандарта от 20.11.2025 № 1435-ст «ГОСТ Р 72393-2025. Национальный стандарт Российской Федерации. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Алгоритмы идентификации вовлеченности при онлайн-обучении. Общие положения и методика испытаний».

9. Приказ Росстандарта от 28.10.2024 N 1550-ст «ГОСТ Р 71476-2024 (ИСО/МЭК 22989:2022). Национальный стандарт Российской Федерации. Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта».

10. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»)

11. Федеральный закон от 24.04.2020 N 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве, об особенностях обработки персональных данных при формировании региональных составов данных и предоставления доступа к региональным составам данных и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных».