• Ускорение составления отчетности
  • Доступ к прогнозным данным для принятия решений
  • Как нейросети работают в ведении бухгалтерии?

    Нейросетка способна анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и прогнозировать финансовые показатели. Например, система может автоматически классифицировать транзакции, формировать счета, а также идентифицировать возможные ошибки или разногласия в документах.

    Популярные инструменты AI для бухгалтерского учета

    Среди наиболее известных решений для использования нейросетей в бухгалтерии выделяются:

    • Программное обеспечение для автоматической обработки счетов
    • Системы предиктивного анализа финансовых данных
    • Платформы для создания отчетов и аудита

    © 2025 ИИ в бухгалтерии. Ваш надежный помощник в управлении финансами.


    Стоимость и эффективность ИИ-решений

    6 мин.
    451 просмотр
    Обзор услуг по разработке и внедрению искусственного интеллекта для маркетинга в 2025 году
    FAQ
    Знаете, сегодня бизнес без ИИ почти как смартфон без интернета — вроде работает, но большую часть возможностей упускает. По данным McKinsey за июль 2024 года, компании, внедрившие ИИ в маркетинг, увеличивают ROI на 15-30% в первый же год. А российский рынок услуг по внедрению искусственного интеллекта в первом полугодии 2024 вырос на 42% (РБК Исследования). Многие руководители теряются: где найти разработчиков, сколько это стоит и главное — окупится ли? В этой статье разберемся, как ИИ-решения реально помогают бизнесу зарабатывать больше и как выбрать подходящую компанию для их внедрения (спойлер: важно не только что умеют делать, но и как понимают вашу отрасль).

    Рассмотрим пять конкретных нейросетей, уже успешно применяемых в маркетинге, которые можно приобрести или интегрировать в бизнес-процессы без необходимости масштабной разработки с нуля.


    Содержание
    Persado — платформа искусственного интеллекта для создания маркетингового контента с максимальной конверсией. Анализирует эффективность фраз и конструкций, генерируя текст, который резонирует с конкретной аудиторией. С её помощью можно создавать высококонверсионные email-рассылки, где ИИ подбирает оптимальные заголовки и призывы к действию — Chase Bank увеличил CTR на 45% именно благодаря этому инструменту.

    Albert AI — автономная платформа для цифрового маркетинга, управляющая рекламными кампаниями без человеческого вмешательства. Система самостоятельно перераспределяет бюджет между каналами, тестирует креативы и оптимизирует таргетинг. Harley-Davidson с помощью Albert повысил лидогенерацию на 2930% (не опечатка!), автоматически определяя, какой креатив работает лучше для разных сегментов аудитории.

    Phrasee — специализированная нейросеть для генерации и оптимизации email-маркетинга и push-уведомлений. Создает и тестирует разные варианты копирайтинга, подстраиваясь под тон бренда. Компания Virgin Holidays использовала Phrasee для A/B-тестирования строк темы писем, что привело к росту открываемости на 13,4% и увеличению доходов в абсолютных цифрах.

    Adobe Sensei — встроенный в экосистему Adobe ИИ для анализа данных и персонализации контента. Помогает автоматически тегировать изображения, создавать персонализированные пути клиента и оптимизировать дизайн. Используя Sensei, маркетологи могут, например, автоматически создавать баннеры для разных сегментов аудитории с учётом их предпочтений, экономя до 70% времени на рутинной графике.

    Pattern89 — платформа прогнозирующей аналитики для рекламных кампаний в социальных сетях. Анализирует свыше 2900 факторов, влияющих на эффективность рекламы. Позволяет предсказать, какие визуальные элементы (цвета, композиция, объекты на фото) принесут наилучший результат в конкретной кампании — клиенты Pattern89 отмечают среднее повышение CTR на 31% при снижении стоимости конверсии.
    Все эти решения доступны по модели подписки с ежемесячной оплатой, начинающейся от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов, в зависимости от объема использования.
    Современные ИИ-технологии активно трансформируются из дорогостоящих экспериментов в рабочие инструменты, приносящие реальную прибыль. Согласно исследованию Deloitte (август 2024 г.), 78% компаний, внедривших ИИ для маркетинговых задач, сократили расходы на привлечение клиентов на 17-23%.

    В 2024 году выделяются несколько направлений, где ИИ-решения показывают высокую эффективность:

    1. Прогнозирование поведения клиентов. Нейросети вроде Retention.ai анализируют исторические данные и определяют, кто из клиентов собирается уйти. Как рассказал CMO финтех-компании Revolut: "Мы смогли снизить отток на 19%, автоматически запуская персонализированные предложения для клиентов с высоким риском ухода".

    2. Оптимизация медиамикса в реальном времени. Инструменты вроде MediaMath используют машинное обучение для перераспределения рекламных бюджетов. Одна из розничных сетей смогла сократить затраты на рекламу на 31%, сохранив тот же уровень конверсии благодаря алгоритмам, которые ежечасно корректируют ставки.

    3. Генерация и персонализация контента. Платформы наподобие Writer.com помогают создавать десятки вариантов одного сообщения для разных сегментов аудитории. Интересный кейс представила компания Unilever, автоматически адаптировавшая описания продуктов под разные регионы, что увеличило конверсию на 25%.

    При этом стоимость внедрения таких решений становится всё доступнее. Если еще год назад базовая интеграция ИИ-инструментов стоила от 1,5-2 млн рублей, сегодня многие решения доступны по подписке за 30-90 тысяч рублей в месяц (данные Price Intelligently, июль 2024). Разработка под ключ, конечно стоит других денег. Но поверьте, она того стоит!

    Примеры внедрений для Pay Pal:

    AI-модель для анализа тональности обращений и тегирования сообщений в FinTech

    Для компании Pay Pal, управляющей онлайн-платежами на международных рынках, было важно соблюдать требования регуляторов, обеспечивая приоритетную обработку претензий от пользователей. В ответ на это была разработана AI-модель, которая автоматически распознает тему и контекст запросов, поступающих через различные каналы связи (live-chat, email, звонки). Модель оперативно передает информацию о претензиях нужным специалистам. Если решение затягивается, система автоматически создает краткое резюме для передачи вопроса другому сотруднику.

    Результаты:
    • 29% сокращение времени обработки запросов.
    • 100% соответствие требованиям регуляторов.
    Смотреть кейс
    Внедрение искусственного интеллекта в маркетинговые стратегии становится не просто конкурентным преимуществом, а необходимостью для бизнеса в 2024 году. Когда дело касается разработки кастомных ИИ-решений под специфические задачи вашей компании, FlexiTech — именно тот партнер, который обеспечит качественную реализацию проекта с учетом всех ваших требований.

    Наша компания накопила солидный опыт создания и внедрения систем искусственного интеллекта в различных отраслях, что позволяет нам понимать не только технические аспекты, но и бизнес-потребности клиентов. Для успешной интеграции ИИ в ваш маркетинг выбирайте партнера, который предложит не просто технологию, а комплексное решение ваших задач.

    Преимущества работы с FlexiTech.ai

    Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
    Экспертиза
    Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
    Проактивность
    Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
    Гибкий подход
    Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
    Сокращение издержек
    FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
    Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
    Эффективная команда
    Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
    Рост продаж

    Пакетные предложения

    Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
    * Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
    С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
    СОТРУДНИЧЕСТВО
    НАШИ КЛИЕНТЫ

    КЕЙСЫ

    ПОРТФОЛИО
    >90%
    Точность без обучающего набора данных
    с 16% до 83%
    Увеличение покрытия списком атрибутов
    АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
    Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
    РЕЗУЛЬТАТ
    Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
    РЕЗУЛЬТАТ
    +3,7%
    Рост продаж напитков в магазине
    Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
    Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
    Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
    На 6 минут
    увеличилось среднее время, проведенное на сайте
    +7%
    рост конверсии
    Анализ информации о поведении пользователя
    Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
    РЕЗУЛЬТАТ
    Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
    РЕЗУЛЬТАТ
    29%
    экономия времени сотрудников службы поддержки
    модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений
    Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
    146 000 руб
    экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
    1 день
    на подготовку сотни уникальных изображений
    Подбор и замена фона rich-контента для производителей
    РЕЗУЛЬТАТ
    Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
    Аудит
    Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
    Старт
    Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
    Анализ данных
    Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
    Разработка MVP
    Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
    Внедрение
    Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
    Мы поможем оптимизировать ваши процессы.
    Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение

    Где применить ИИ в вашей сфере?

    FAQ

    Автор статьи:
    Ведущий эксперт компании FlexiTech с более чем 10-летним опытом в разработке и интеграции нейросетей для магазинов и e-commerce

    Сергей Вендин

    Автор статьи