Мар’яна Татарин керує проєктами впровадження ШІ у фінансові процеси для найбільших корпорацій та університетів Північної Америки — і знає, що відрізняє успішні ініціативи від багатомільйонних провалів
У 2024 році компанії витратили мільярди доларів на інтеграцію штучного інтелекту у свої бізнес-процеси. Але, за даними McKinsey, менше третини таких проєктів дали вимірюваний результат. Решта залишилися дорогими експериментами, які не вийшли за межі презентацій.
Мар’яна Татарин — одна з експерток, яка розуміє, чому так стається. Менеджерка Deloitte, вона керує проєктами цифрової трансформації фінансів для університетів із мільярдними бюджетами, глобальних корпорацій і державних установ у США, Канаді, Польщі та Україні. Її спеціалізація — інтеграція ШІ у фінансові процеси так, щоб це дійсно працювало.
"Всі говорять про ШІ. Всі хочуть його впровадити. Але мало хто розуміє, що у фінансах це зовсім інша історія, ніж у маркетингу чи продажах", — пояснює Мар’яна.
Коли ШІ змінює все
Один із її нещодавніх проєктів наочно демонструє, як це працює на практиці. Медична система з річним доходом понад $500 мільйонів зіткнулася з класичною проблемою: між наданням медичної послуги та оплатою в середньому проходило 90 днів. Страхові компанії відхиляли кожну восьму заявку на оплату. Фінансова команда витрачала понад половину часу на розбір відмов, виправлення помилок у кодуванні послуг і повернення коштів.
"Стратегія була реактивною: надсилаємо рахунки — сподіваємося, що страхова заплатить. Якщо ні — розбираємося вже потім. Планувати грошовий потік було неможливо", — згадує Мар’яна.
Команда впровадила рішення на основі штучного інтелекту, яке працювало у трьох напрямках. Прогнозна аналітика передбачала ймовірність відмови ще до надсилання рахунку — на основі історичних даних про те, які заявки які страхові зазвичай відхиляють і чому. Автоматична перевірка знаходила помилки у медичних кодах до того, як документи потрапляли до страховика. Система виявлення аномалій розпізнавала патерни — наприклад, якщо певний лікар систематично використовував неправильні коди.
Результати за рік вражали: час між наданням послуги та оплатою скоротився з 90 до 62 днів. Відсоток відмов знизився з 12% до 4%. У фінансової команди звільнилося 40% часу — замість «гасіння пожеж» вони почали займатися стратегією.
Але головна зміна — не в цифрах.
"Компанія перейшла від реактивного до проактивного підходу. Замість “надіслали й сподіваємось” — тепер “попереджаємо проблеми до відправлення”. Це дало змогу точніше планувати фінанси й звільнити ресурси для розвитку", — розповідає Мар’яна.
Був і несподіваний ефект. Клінічна команда побачила, що ШІ виявляє шаблони помилок у документації. Це покращило не лише фінансові процеси, а й якість медичних записів — а отже, і якість допомоги пацієнтам.
Але так буває не завжди. Мар’яна бачила чимало випадків, коли проєкти з мільйонними бюджетами та гучними заявами закінчувалися нічим. Причини — типові.
"Головна проблема — це “чорна скринька”. Модель дає рекомендацію, але не пояснює чому. У маркетингу це ще кудись годиться. Але у фінансах — неприйнятно".
Аудитори ставлять просте запитання: на якій підставі було ухвалене рішення? І відповідь «так сказала модель» — не приймається. Фінансова звітність має бути зрозумілою, перевірюваною, прозорою. Якщо ШІ рекомендує перекласифікувати транзакцію чи скоригувати прогноз — потрібно розуміти логіку.
Друга проблема — упередженість у даних. Моделі навчаються на історичних даних, які часто містять системні викривлення. Якщо компанія історично недооцінювала певні категорії витрат чи підрозділи, модель повторить цю помилку.
"Я бачила проєкт на кілька мільйонів доларів, який провалився саме через “брудні” дані. Не має значення, наскільки досконала ваша технологія — якщо на вході сміття, на виході буде те саме", — каже вона.
Третя проблема, яку Мар’яна спостерігає постійно, — спроба автоматизувати все поспіль. «Люди думають: є ШІ — нехай приймає всі рішення. Але у фінансах завжди має бути людина, яка несе відповідальність. ШІ може радити, але фінальне рішення — за тим, хто розуміє контекст».
Що дійсно працює
Знаючи, де зазвичай усе йде не так, Мар’яна навчилася розпізнавати, що дійсно приносить результат. Є кілька недооцінених способів застосування ШІ у фінансах — саме вони дають реальну користь.
- «Всезнаючі» агенти, які допомагають з повсякденними задачами.«Уявіть: новий співробітник приходить у фінансовий відділ. Замість того щоб тиждень шукати, де яка форма, як закрити місяць, кого запитати про бюджет — він просто ставить питання агенту. Агент навчений на даних компанії, знає всі процеси. Це різко знижує плутанину і прискорює адаптацію».
- Персоналізована аналітика.
Система показує кожному користувачу саме ті дані й метрики, що важливі для його ролі. Фінансовий директор бачить одне, керівник підрозділу — інше, рядовий співробітник — своє. - Інтеграція між системами.
«У більшості компаній дані живуть у десятках різних систем. ШІ може автоматично зіставляти й пов’язувати інформацію, знаходити невідповідності, пропонувати виправлення». - Бюджетування й планування.
Моделі аналізують історичні дані, враховують сезонність, зовнішні чинники й пропонують точніші прогнози, ніж ручні розрахунки.
Етика і принциповість
Після багатьох впроваджень у Мар’яни сформувалися чіткі етичні принципи. Вона їх не порушує — навіть якщо це дорого коштує. У її кар’єрі були випадки, коли вона відмовлялася від проєктів.
"Бували ситуації, коли клієнт хотів упровадити рішення, яке суперечить етичним нормам або вимогам регулятора. Я казала: ні, так не можна. Іноді це коштувало проєкту, але репутація важливіша".
Для неї етичність ШІ у фінансах базується на трьох принципах: прозорість (кожне рішення має бути поясненим), справедливість (жодної упередженості в даних і моделях) та відповідальність (завжди є людина, яка несе відповідальність).
Результати, які можна виміряти
Коли враховуєш усі ризики й обмеження, результати — відчутні.
В університеті з бюджетом $1,5 мільярда, де Мар’яна керувала впровадженням Workday та інтеграцією ШІ, зміни видно в цифрах. Закриття фінансового року скоротилося з восьми тижнів до трьох. Звітність за дослідницькими грантами, яку раніше збирали вручну тижнями, стала автоматизованою. Декани отримали панелі в реальному часі — тепер вони бачать бюджет і фактичні витрати без запитів до фінансового відділу.
"Головне — ми змінили культуру. Фінанси перестали бути “тягарем”, який лише контролює витрати. Вони стали стратегічним інструментом для ухвалення рішень", — говорить Мар’яна.
Міст між Україною і Північною Америкою
Паралельно з роботою в Deloitte Мар’яна активно підтримує українську tech-екосистему. Вона регулярно консультує українські фінтех-стартапи щодо виходу на північноамериканський ринок: пояснює, що шукають інвестори, як працюють регуляції.
Один із прикладів — український стартап у сфері платіжної інфраструктури. Мар’яна допомогла розібратися в канадських нормативних вимогах, зв’язала з потенційними банківськими партнерами та представила канадським інвесторам. Стартап успішно вийшов на ринок, залучив фінансування й відкрив офіс у Торонто.
"Українські фахівці мають потужну технічну базу. Але часто не розуміють, як працює північноамериканський ринок — культурні нюанси, очікування інвесторів, процеси найму. Я допомагаю з цим “перекладом”", — пояснює вона.
Мар’яна продовжує працювати з провідними організаціями Північної Америки, виступає на конференціях, консультує стартапи. Її історія доводить: якісна освіта, відкритість до навчання та здатність бачити реальні проблеми відкривають двері навіть у світову індустрію фінансових інновацій.
