Аудит и налоговый учёт включают множество структурированных и повторяемых задач: сверку данных, анализ документов, проверку соответствия требованиям, подготовку отчётов. Именно такие процессы проще всего автоматизировать с помощью современных ИИ‑инструментов. Аналитики считают, что значительная часть подобных задач может быть автоматизирована в ближайшие годы.
Компании по всему миру активно внедряют искусственный интеллект в финансовые системы, управление рисками и операционные процессы. В результате «Большая четвёрка» всё чаще конкурирует с технологическими консалтинговыми компаниями и IT‑интеграторами за проекты по внедрению ИИ.
Это создаёт высокий спрос на инженеров и архитекторов систем, а не только на традиционных аудиторов.
К 2025 году сотрудники в аудитe, налогах и консалтинге регулярно используют генеративных помощников и агентные AI‑системы, которые автоматизируют задачи и ускоряют анализ данных.
В итоге наиболее быстро растущий сегмент работы этих фирм — не проверка отчётности, а технологическая трансформация бизнеса клиентов.
Кадровые изменения сопровождаются масштабными инвестициями в технологии.
Важно, что эти инвестиции направлены не только на повышение внутренней эффективности. Они создают новые коммерческие продукты, которые можно продавать клиентам.
Следующий этап трансформации — внедрение agentic AI, автономных систем, способных выполнять сложные многошаговые задачи.
Примеры таких решений:
Такие системы автоматизируют анализ документов, выборку транзакций, поиск аномалий и проверки соответствия — работу, которую раньше выполняли младшие сотрудники.
ИИ не полностью уничтожает стартовые позиции, но радикально меняет их содержание.
Традиционно молодые сотрудники занимались большим объёмом повторяемой работы:
Теперь значительную часть этих задач могут выполнять системы ИИ.
Поэтому некоторые фирмы уже сократили набор выпускников или уменьшили программы стажировок в последние годы.
Те позиции, которые остаются, постепенно смещаются в сторону:
Другими словами, роль меняется: от выполнения задач к их интерпретации и проверке.
Экономика консалтинга десятилетиями строилась на пирамиде: много младших сотрудников выполняют оплачиваемую работу, а небольшое число менеджеров и партнёров управляют проектами.
ИИ подрывает эту модель. Когда машины выполняют значительную часть структурированной работы, проектные команды могут быть меньше и состоять из более опытных специалистов.
Теперь фирмы всё чаще используют не только «человеческое плечо» (human leverage), но и цифровое плечо — AI‑инструменты и агенты, которые увеличивают продуктивность опытных экспертов.
Это может изменить и ценообразование услуг. Вместо оплаты за часы всё чаще появляются:
Парадоксально, но сам ИИ создаёт новые направления услуг.
Компаниям, внедряющим искусственный интеллект, требуется независимая проверка таких вопросов, как:
Все эти темы напрямую связаны с экспертизой «Большой четвёрки» в области аудита, контроля и управления рисками. Поэтому многие аналитики ожидают, что услуги по AI‑assurance и управлению ИИ станут одним из самых быстрорастущих сегментов отрасли.
Однако у трансформации есть и обратная сторона.
Исторически Deloitte, EY, KPMG и PwC использовали массовый набор выпускников как систему подготовки будущих менеджеров и партнёров. Если автоматизация слишком сильно сократит этот поток, компании могут ослабить традиционную «школу» подготовки специалистов.
Вероятно, выиграют те фирмы, которые смогут найти баланс: использовать ИИ для устранения низкоценной работы, но при этом сохранять достаточно практического опыта для молодых специалистов.
Одно уже очевидно: крупнейшие аудиторско‑консалтинговые фирмы мира постепенно превращаются не просто в бухгалтерские компании, а в технологические и AI‑ориентированные профессиональные сервисные платформы.
Comments
0 comments