Как ИИ меняет нефинансовую отчётность

ИИ активно используют для упрощения подготовки отчётности в области устойчивого развития, но всё упирается в то, как построена работа с данными в компании.
 
Да, нейросеть может помочь на отдельных этапах, но не заменяет специалистов и не подготовит полный отчёт самостоятельно — или подготовит так, что читать не захочется.

Подробнее о состоянии дел в этой сфере @esgworld попросил рассказать ведущего эксперта "Горизонт КФ" Наталью Ротарь:

ИИ всё заметнее меняет подготовку отчетности в области устойчивого развития.

По данным 2025 Sustainability Reporting Outlook от Reuters Events, почти 90% специалистов считают, что ИИ существенно повлияет на формирование таких документов, а четверть организаций уже применяют нейросети.

Но главное ограничение остается прежним: 50% респондентов называют серьезной проблемой низкое качество исходных данных.

Для российского рынка эти цифры стоит воспринимать с оговоркой: опрос проводился в глобальном контексте, где сильным драйвером стали европейские стандарты отчетности (CSRD).

Но общий вывод универсален: даже самый продвинутый ИИ не исправит слабую систему данных.

Не отчёт, а система данных

• Нефинансовая отчетность перестает быть просто текстом на сайте. Регуляторы, инвесторы, банки и рейтинговые агентства все чаще воспринимают ее как массив данных, который нужно сопоставлять и проверять.

• Растёт значение машиночитаемых форматов. XBRL присваивает показателям цифровые метки: система видит не просто число, а его смысл, период, единицу измерения и связь с другими данными.

• Банк России опубликовал XBRL-таксономию для раскрытия информации в области устойчивого развития эмитентами, чьи ценные бумаги включены в котировальные списки первого или второго уровня.

Пока требования не обязательны, но направление понятно: раскрытие потребует детализации данных и прозрачности их происхождения.

Что автоматизируют компании

• На глобальном рынке ИИ развивается как набор функций внутри ESG-платформ, а не «нейросеть для написания отчета»: сбор показателей, поиск ошибок, сопоставление раскрытия со стандартами и выявление аномалий. Такой подход характерен для Microsoft Sustainability Manager, Workiva AI и SAP Sustainability Control Tower.

• Мы ожидаем, что в России будут развиваться платформы для сбора ESG-данных, сопоставления раскрытия со стандартами, XBRL-разметки, а также безопасные ИИ-контуры.

Последнее особенно важно. Не все данные для отчета можно загружать во внешние сервисы: сведения о травматизме, производственные показатели, персональные данные и планы до раскрытия должны обрабатываться внутри защищенной корпоративной среды.

ИИ-инструменты могут заметно упростить работу с отчетностью. Но начинать стоит не с выбора технологии, а с подготовки данных.

Если показатели собираются вручную, методики расчета не закреплены, а одна и та же информация по-разному отражается в годовом отчёте, отчёте об устойчивом развитии, презентациях для инвесторов и анкетах рейтинговых агентств, ИИ не устранит эти проблемы.

Больше того, LLM может усугубить их, дублируя ошибки и неверно интерпретируя данные. Чем выше качество нефинансовых данных, тем больше пользы компания получит от ИИ

Детали — в статье Натальи для "Ведомостей" вот здесь 👈

#Экспертиза

ESG World