Норникель ежемесячно экономит 2000 часов: как ИИ-агенты трансформировали бюджетный контроль

Ежемесячно сотрудники «Норникеля» тратили до 2000 часов рабочего времени на рутинные проверки финансовых документов. Это огромный объём, который приходилось выполнять вручную, чтобы обеспечить точность бюджетного и проектного контроля. После внедрения ИИ-агентов, эти 2000 часов были высвобождены, а точность выявления рисков увеличилась втрое.

В крупной корпорации, такой как «Норникель», бюджетный и проектный контроль, это не просто формальность, а критически важный элемент финансовой стабильности. Но когда сотни параметров приходится проверять вручную по тысячам документов, неизбежны ошибки, задержки и упущенные риски. Это не просто потерянные часы, это потенциальные миллионы убытков. Раньше это считалось неизбежным злом, сегодня — задачей для ИИ-агента.

Сложность бюджетного контроля в масштабах «Норникеля»

«Норникель», один из крупнейших мировых производителей металлов, оперирует огромными бюджетами и множеством проектов. Контроль за расходованием средств, это многоуровневый процесс, требующий проверки каждого документа по десяткам, а то и сотням параметров. Сотрудникам приходилось вручную сопоставлять данные из договоров, заказов на поставку, ремонтных заказов, служебных записок, протоколов и решений органов управления.

Такая работа, это не только колоссальные временные затраты, но и высокая вероятность человеческой ошибки. При объёме в тысячи документов даже опытный специалист мог пропустить критически важную деталь, что приводило к финансовым рискам, задержкам в проектах и снижению общей эффективности. Каждая проверка занимала в среднем 15-20 минут, и при таком количестве документов это складывалось в тысячи часов ежемесячно.

Почему существующие системы не справлялись

В «Норникеле» уже использовались различные системы автоматизации документооборота и финансового учёта. Однако они были ориентированы на фиксацию и хранение информации, а не на её интеллектуальный анализ. Эти системы могли показать, где лежит документ, но не могли самостоятельно проанализировать его содержание на предмет соответствия бюджетным правилам, выявить расхождения или потенциальные риски. Ручная проверка оставалась единственным способом обеспечить должный уровень контроля.

Потребность заключалась не в ещё одной базе данных, а в инструменте, который мог бы «читать» и «понимать» документы, сопоставлять их с регламентами и выявлять аномалии. Именно поэтому компания обратилась к концепции ИИ-агентов, способных выполнять когнитивные задачи.

Как проектировали ИИ-агентов для финансового контроля

Для решения поставленной задачи было решено использовать несколько ИИ-агентов, каждый из которых специализировался на определённом аспекте контроля. Основная идея заключалась в создании «виртуальных аудиторов», способных анализировать текстовую информацию и числовые данные из различных источников.

• Агент бюджетного соответствия. Его задачей было проверять каждый документ (договор, заказ) на соответствие утверждённому бюджету проекта или статьи расходов. Он сравнивал суммы, сроки и номенклатуру с плановыми показателями, выявляя превышения или несоответствия.
• Агент проектного контроля. Этот агент фокусировался на соблюдении регламентов и условий конкретных проектов. Он анализировал служебные записки, протоколы и решения, чтобы убедиться, что все действия соответствуют утверждённому плану и не создают рисков для сроков и стоимости.
• Агент выявления рисков. Самый сложный агент, который не просто фиксировал отклонения, но и искал косвенные признаки потенциальных рисков: необычные формулировки в договорах, отклонения от стандартных процедур закупок, несвоевременное предоставление документов. Он агрегировал информацию от двух других агентов и использовал её для построения комплексной картины.

Все агенты работали в связке, обмениваясь данными и формируя единый отчёт для сотрудников экономического блока. Человеческое вмешательство требовалось только для принятия решений по выявленным аномалиям.

Внедрение и адаптация

Внедрение проходило поэтапно, начиная с наименее критичных, но наиболее трудоёмких процессов. Первыми были автоматизированы проверки на соответствие бюджету, где правила были наиболее чёткими. Это позволило быстро продемонстрировать ценность ИИ-агентов и получить поддержку со стороны сотрудников. Постепенно функционал расширялся, агенты обучались на реальных данных и адаптировались к специфике внутренних регламентов «Норникеля».

Важным аспектом было обучение сотрудников: их не просто научили пользоваться новой системой, но и объяснили, как ИИ-агенты помогают им в работе, освобождая от рутины и позволяя сосредоточиться на более сложных аналитических задачах. Это способствовало быстрому принятию новых инструментов.

Достигнутые результаты

Высвобождение 2000 рабочих часов в месяц, это эквивалент работы более 12 штатных сотрудников. Эти ресурсы были перенаправлены на более стратегические задачи, требующие глубокой аналитики и принятия управленческих решений. Значительное повышение точности выявления рисков позволило «Норникелю» предотвращать потенциальные финансовые потери и оптимизировать расходование средств.

Как это внедрить у вас

Кейс «Норникеля» показывает, что даже в самых сложных и регламентированных процессах, таких как бюджетный контроль, ИИ-агенты могут принести огромную пользу. Если у вас есть объёмные ручные проверки и согласования, начните с:

• Идентификации наиболее трудоёмких рутинных проверок. Соберите данные о том, сколько времени сотрудники тратят на рутинные сопоставления и проверки документов.
• Формализации правил и параметров контроля. Чётко опишите, по каким критериям происходит проверка, это основа для обучения ИИ-агента.
• Поэтапного внедрения. Начните с одного, наиболее простого и массового процесса, чтобы быстро получить первые результаты и на их основе масштабировать решение.
• Обучения и вовлечения команды. Покажите сотрудникам, как ИИ-агенты освобождают их от рутины, делая работу более интересной и продуктивной.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру