Пользователь Фейсбук Евгений Кобзев рассказал, как сдают отчеты в Пенсфонд в больших компаниях и какое будущее ждет автоматизацию бухгалтерии.
Пост мелкой гордости. Есть такой отчёт СЗВ-М, по нему был дедлайн был 17 июля. Все работодатели должны ежемесячно передавать в «пенсионку» список сотрудников. Это делается, чтобы не индексировать пенсию работающим пенсионерам (делается ежемесячно уже два года, а пенсию за это время индексировали один раз, ну, это детали, привычный идиотизм). За непредоставление отчёта штраф в 500 рублей за каждого сотрудника.
Отчёт простой, его делать 5 минут.
Но если у вас 1000 работодателей на обслуживании, это превращается в 10 человекодней.
На отчёт есть 15 дней, он предоставляется каждый месяц и 10 человекодней это занимает.
Дак вот, 85% СЗВ-М в июле было сдано в "Кнопке" вообще без участия человека.
В июле это просто освободило время бухгалтеров для других отчётов.
Но в неквартальный месяц у нас уже будет 10 дополнительных человекодней, чтобы качественнее и быстрее считать зарплаты и авансы и чтобы люди могли не ночевать на работе в ночь перед дедлайном отчётности.
Будущее автоматизации
На вопрос, когда наступит полная автоматизация бухгалтерии и какие условия нужны для этого, можно ответить вот что.
Есть несколько уровней автоматизации.
1. Перекладывание данных из одного места в другое не человеком, а программой.
С этими отчётами именно это и происходит. Реализовывать не так трудно, но для этого в качестве условия нужны корректные данные (если список сотрудников не актуален – отчёт не будет актуален, будут штрафы). Такие данные попадают от потребителя. Потребитель обычный человек, может забыть, ошибиться, прислать поздно. При наличии глобальной базы учёта работающих на уровне страны с доступом к части полей, проблема некорректных данных уйдёт.
Более того, сам отчёт будет не нужен, данные и так будут в органах.
2. Классификация операций без чётких критериев. Читаешь, что написано в назначении платежа и понимаешь, является он налогооблагаемым доходом или нет. Для этого есть все технологии и условия, нужна большая провалидированная выборка, на которой все смогут обучаться.
Объясняю. Например, есть эталонная выборка в миллион размеченных изображений, где отмечено в какой части картинки лошадь, а в какой - китаец. За 10 лет достигнут огромный прогресс в классификации изображений благодаря этому. Люди обучают алгоритмы, соревнуются друг с другом и т.д. Такой выборки для бухгалтерских транзакций нет (у нас есть, но мы не можем дать, потому что это данные клиентов, да и не хотим, потому что это наш актив).
3. Существенную часть сервиса составляют консультации бухгалтеров. Ответы на вопросы. Тут тоже нужна выборка для машинного обучения. И её даже у нас нет, но мы сможем её накопить постепенно.
Лет через 5 думаю все станет сильно по-другому.
Начать дискуссию