В 2020 году финансовым директорам нужны были новые инструменты. Теперь эти инструменты меняют саму роль.
Роль становилась всё более стратегической, но софт оставался в прошлом. Финдиректора были наполовину аналитиками данных, наполовину архитекторами: они вручную сшивали выгрузки из десятков точечных решений и Excel-таблиц, вращающихся вокруг тридцатилетних ERP-систем. Узким местом были данные. Они хранились в слишком многих местах, их было сложно собрать воедино, а надстройки над ними оказывались хрупкими и ограниченными в возможностях.
Теперь ИИ снимает эти ограничения. Собирать данные стало проще, а софт начал выполнять больше работы самостоятельно. А когда меняется это, меняется и то, как делается работа, и кто её делает. Это значит, что трансформируется сама финансовая функция, команда и даже архетип человека, который ею руководит.
От бухгалтера к банкиру, а затем — к строителю
Это хорошо видно по тому, кого компании нанимали на эту должность в разные годы:
Критерии отличного финдиректора удивительно хорошо выдержали проверку временем. Лучшие CFO не просто приносят цифры или презентации для совета директоров. Они используют данные, чтобы формировать обоснованное мнение о том, куда бизнесу стоит двигаться. Меняется лишь то, какой дефицитный навык эпоха требует от них прямо сейчас.
Архетип каждой эпохи отражал этот сдвиг. Когда задача состояла в том, чтобы навести порядок в учёте, выстроить контроли и отчитаться о результатах, компании забирали финдиректоров из аудиторских фирм «Большой четвёрки». Когда нужно было привлекать капитал и закрывать сделки — нанимали из инвестбанкинга. Когда фокус сместился на планирование, метрики и партнёрство с бизнесом, на первый план вышли навыки финансового планирования и анализа (FP&A), хотя компании по-прежнему часто искали людей с бэкграундом в банкинге или private equity.
Сегодняшний дефицитный навык — нечто совершенно новое: проектирование операционной системы, на которой работает компания. Это данные, воркфлоу, агенты, скиллы и контроли, превращающие контекст в инсайты и решения. Это заметно по появлению «финансовых инженеров» внутри финансовых команд и по тому, что сами финдиректора всё чаще берут эту роль на себя.
Финансовые лидеры, работающие по-новому, описывают свою функцию иначе, чем их предшественники. Сара Фрайар, CFO OpenAI, называет финансы функцией реального времени. Финанс движется к закрытию периода за нулевой день и непрерывно обновляемому прогнозу — это огромный отход от традиционного ритма ежемесячного закрытия. Будь то распределение вычислительных мощностей или капитала, лучшие финансовые лидеры сегодня звучат меньше как счетоводы и больше как создатели.
Больше данных, лучше инструменты, компактнее команда
Смена архетипа финдиректора и всей финансовой организации происходит благодаря стремительному развитию AI-native инструментов. Быстрый и простой доступ к данным открыл дорогу новому софту, который изменил то, как и кем выполняется работа, а вслед за этим — структуру и принципы работы финансовых команд.
1. Данные перестали быть узким местом. Главная претензия нашего материала 2020 года заключалась в том, что сырьё финдиректора — данные — устаревало, было разрозненным и собиралось через боль. Финансовые команды тратили львиную долю сил у подножия пирамиды, сшивая входящие потоки: вытягивали выгрузки, сводили таблицы, выбивали объяснения отклонений, погребённые в длинных email-цепочках или, что ещё хуже, в личных сообщениях и каналах Slack. ИИ ускоряет и упрощает извлечение, загрузку и интерпретацию данных, разбросанных по разным системам и форматам. Команды могут тратить меньше времени на сбор информации и больше — на действия по её итогам.
2. Финансовый стек становится частью финансовой команды. В 2020 году мы послойно разобрали финансовый стек и заявили, что на каждый слой придёт волна современных инструментов. Поскольку ИИ помог решить проблему данных, эта волна пришла. Новое поколение систем разворачивается за дни, а не кварталы, автоматизирует сам сбор данных вместо того, чтобы ждать, пока их загрузят, и выдаёт инсайты в реальном времени, а не в конце месяца. Сегодня в каждом сегменте той рыночной карты есть AI-native претендент — от ERP до налогов и закупок.
Несколько примеров из нашего портфеля:
- ERP-система Rillet сокращает внедрение с месяцев до дней или недель, автоматически подтягивает данные и превращает ежемесячное закрытие в ежедневное.
- Concourse разворачивает агентов для финансового планирования и прогнозирования, используя данные пайплайна в реальном времени для построения живых сценариев.
- Lio применяет мультиагентную модель для закупок: её агенты проводят проверку поставщиков, согласовывают контракты, контролируют внутренние аппрувы и следят за исполнением.
- Stuut управляет полным циклом дебиторской задолженности — от первого контакта и напоминаний до взыскания и разрешения споров, автоматизируя процесс разнесения платежей.
- Sphere превращает сложное соблюдение требований по косвенным налогам в полностью автоматизированный сквозной процесс.
- Petual автоматизирует тестирование по SOX и корпоративные процессы внутреннего аудита.
Все это воркфлоу, которые раньше требовали выделенных команд или внешних подрядчиков.
Прошлое поколение софта помогало финансистам управлять работой. Нынешнее выполняет работу само. Лучший AI-native финансовый софт теперь занимается финансами.
3. Расцвет финансового инженера. По мере того как проблема данных отступает, появилось то, чего мы не предвидели в 2020 году. Самые продвинутые финансовые команды не только используют ИИ-инструменты, но и создают собственные автоматизации, дашборды и другие внутренние продукты. Многие из этих людей никогда не писали код, скептически относились к ИИ и не имели доступа к ресурсам разработки. За последние 9–12 месяцев они буквально «подсели» на ИИ.
Финансовая команда Anthropic создала и поддерживает библиотеку из более чем 70 специализированных ИИ-скиллов для финансов, к которым они относятся как к продакшен-коду. Один из них формирует готовый на 90–95% ежемесячный финансовый обзор, сжимая часы ручной работы примерно до тридцати минут. В OpenAI команда Фрайар собирает кастомные GPT для отношений с инвесторами и закупок, а также живые дашборды, заменяющие статические отчёты для совета директоров.
Один финдиректор портфельной компании стадии роста попросил свою команду создать агентов — и через две недели их было уже 50. Не все оказались полезными, но каждый получил шанс пережить тот самый волшебный момент, когда агент действительно делает реальную работу. Другой рассказал, что его команды финансов и бухгалтерии становятся продукт-менеджерами: вместе с разработчиками они создают собственные инструменты.
Как мы видели появление GTM-инженеров, growth-инженеров и talent-инженеров, многие компании начинают заводить «финансовых инженеров». Как и в других ролях, сочетающих экспертизу в предметной области и умение строить, обычно это финансист, часто с техническим бэкграундом, который освоил Codex или Claude Code и возглавляет создание инструментов для команды. Он связывает системы между собой и устраняет узкие места в процессах. Например, это может быть инструмент, который объединяет выручку по клиентам с затратами на инференс моделей, потреблением облака и расходами на поддержку, а затем подсвечивает аккаунты, где падает маржа или где объём использования сделал конкретный контракт убыточным.
Раньше для этого требовалась маловероятная помощь core-команд разработки или попытки нанять инженеров прямо в финансовый отдел. Сегодня многие финдиректора сами тратят больше времени на создание решений с помощью ИИ или использование AI-native инструментов и меньше — на совещания. «Эти новые продукты реально в кайф использовать» — отзыв, который мы слышим постоянно.
Операционная дисциплина финансового инженера проста: если ты делаешь что-то дважды — напиши воркфлоу; если пишешь воркфлоу дважды — напиши агента.
4. Финансовая команда становится меньше, но эффективнее. Большинство финансовых команд всё ещё организованы по старинке: слой контролёров, слой FP&A, слой операционистов и CFO. Всё это заточено под месячный цикл и принцип «один человек — одна задача». Такая структура имела смысл, когда каждый слой существовал лишь для того, чтобы перемещать и сверять данные.
Старое правило, по которому финансы — это около 5% штата, тоже уходит в прошлое. Самые компактные команды, которые мы видим, целятся в 2% и ставят плотность талантов выше численности. Новый сотрудник в финансах способен связать несколько систем одним API-вызовом, написать SQL-запрос и собрать прототип автоматизации. Свободное владение ИИ становится базовым требованием. Вместо «проведи меня по своей модели» теперь звучит «проведи меня по своей цепочке промптов».
Максимальную отдачу от ИИ получают опытные эксперты в предметной области. В Anthropic главный пользователь в финансовой команде — руководитель налогового направления. Как заметил один из наших финдиректоров стадии роста, велик соблазн думать, что активнее всех будут джуниоры, но им не хватает опыта и контекста, чтобы понимать, как выглядит «идеальный результат» и что вообще стоит создавать.
5. Планирование становится непрерывным. Выручка, зависящая от потребления (токены, минуты, API-вызовы), всегда была сложной для прогнозирования. Более того, стандартные процессы и инструменты с месячным циклом работают недостаточно быстро, особенно теперь, когда агенты стали полноценными участниками P&L. Многие финансовые лидеры переходят к непрерывному прогнозированию, которое даёт картину в реальном времени на основе статистических моделей, данных по конкретным аккаунтам и финансовой экспертизы. FP&A эволюционирует от ежегодного бюджетирования к непрерывным операционным решениям. Теперь сложные сценарии можно прогонять прямо во время встречи.
6. Контроли становятся критически важной фичей продукта. Поскольку софт берёт на себя всё больше финансовой работы, жизненно необходима аудируемая и надёжная цепочка от каждой цифры до её источника. Финансам нужно знать, откуда взялось каждое число, как оно рассчитано, где и какие агенты были задействованы. Если, например, агент черновиком создаёт проводку, он должен сохранить подтверждающие рабочие документы и доказательства, а также соблюсти правила согласования перед тем, как её провести. ИИ по-прежнему можно использовать для сверки записей, выявления и объяснения отклонений и исключений, но правила задаёт финансовая команда, и она же несёт ответственность за финальный аппрув. Наличие контролей даёт скорость. Команда может сосредоточиться на стратегии, а не на ручном восстановлении и проверке каждого шага.
7. Мандат финансов расширяется. Благодаря данным в реальном времени и возможности быстро прогонять сценарии, финансистов привлекают к гораздо большему числу стратегических решений. Для многих ИИ-компаний вычисления — одна из крупнейших статей операционных расходов и важнейшее решение по распределению капитала. Теперь финансовые команды могут свести воедино актуальную картину по использованию, инфраструктурным затратам и клиентской выручке, а ИИ-инструменты помогут оценить, как новая функция или рост потребления клиентами повлияет на маржу. Это даёт финансам более весомые основания участвовать в решениях по ценообразованию, запускам продуктов и обязательствам по расходам.
Компании также принимают всё больше решений, где финдиректор выступает ключевым арбитром. Например, вопрос о том, как команды делят работу между людьми и софтом, важен для всей организации, и это финансовое решение. Имея более детальные данные о компромиссах между затраченным временем, расходом токенов, утилизацией софта и прочим, финансы могут эти компромиссы оценивать. Дилемма «строить или покупать» — часть этого набора решений. «Строить» теперь может означать как крупный инженерный проект, так и нетехническую команду, которая методом vibe coding собирает небольшой инструмент. «Покупать» может означать оплату за использование или за выполненную работу, поэтому затраты меняются в зависимости от уровня внедрения. С помощью ИИ финансы могут моделировать такие сложные сценарии быстрее и точнее.
Роль, написанная заново
Работа финдиректора менялась и раньше. Но сейчас иначе ощущается масштаб: перепроектируется не только финансовая функция, но и сама организация. Исторически CFO выстраивал команды вокруг слоёв людей, необходимых для сбора, сверки и проверки данных, разбросанных по множеству инструментов, — всё ради отслеживания и управления работой. Теперь финдиректор с меньшей командой и большей эффективностью может создавать и использовать инструменты, которые выполняют работу. Решения, которые принимались раз в неделю или месяц, теперь могут приниматься непрерывно.
CFO становится строителем и архитектором операционной системы компании. Это значит — определять, что лучше делать людям, а что отдать софту. AI-native финдиректор должен ставить автоматизацию на первое место и понимать, как формировать, обучать и обеспечивать ресурсами современную финансовую команду. Ему также нужны новые фреймворки для решений о том, что создавать, что покупать и как считать ROI этих решений. Бонус — больше времени на сам бизнес и на роль стратегического партнёра CEO. Работа остаётся финансовой, но теперь значительная её часть заключается в проектировании того, как именно делаются финансы.
cc: @IvanoMakSF David Borecky
Спасибо @astrange и @BKRoberts за помощь в подготовке этого материала!
