Практический курс для бухгалтеров: вы научитесь использовать ИИ для автоматизации обработки первичной документации, интерпретации новых формулировок НК РФ и приказов Минфина, а также построения дашбордов в Power BI для анализа дебиторской задолженности и кассовых разрывов.

Освоите налоговое планирование с помощью ИИ и проверку контрагентов на благонадёжность и AML-риски. Отдельные модули посвящены соблюдению требований, защите персональных данных и налоговой тайны при работе с публичными нейросетями, а также анализу изменений налоговой реформы 2026 года.

Курс построен с учётом новых требований к безопасности данных и прозрачности ИИ-решений.

Обзор ключевых изменений 2026 года: новая налоговая реформа, усиление контроля за трансграничными операциями и цифровыми активами, расширение систем прослеживаемости («Честный Знак», «Меркурий»).

Почему ИИ становится обязательным инструментом, а не игрушкой.

Юридическая ответственность и безопасность: что можно «скормить» нейросети, а что нельзя (персональные данные, налоговые тайны). Понятие прозрачного и объяснимого ИИ (Audit-Ready AI).

• Практика: работа с открытыми ИИ-сервисами для интерпретации новых формулировок НК РФ. Учим ИИ пересказывать сложные приказы Минфина простым языком под конкретную ситуацию компании. Составление промптов для поиска противоречий в трактовках.

Интеллектуальная классификация документов. Как ИИ распознает типы документов (счета, акты, накладные), подставляет реквизиты и проверяет контрагентов по реестрам ФНС в один клик.

Тренд 2026 года: встроенные в 1С и ERP ИИ-модули, которые делают сверку разнородных данных за 3-5 минут вместо 3-4 часов ручной работы.

• Практика: извлечение данных, сверка с заказом, поиск аномалий (завышение цен, неверный НДС). Создание шаблонов автоматических ответов контрагентам по расхождениям.

Бухгалтер как аналитик: переход от роли «учетчика» к роли «контролера и интерпретатора». Возможности Power BI и Tableau для бухгалтера: построение живых дашбордов по дебиторской задолженности, кассовым разрывам и налоговой нагрузке.

Роль ИИ в выдвижении гипотез: почему упала маржинальность и где искать ошибку?

• Практика: на естественном языке просим ИИ посчитать динамику, построить график и найти выбросы в данных. Интерпретация полученных результатов.

ИИ в налоговом планировании: анализ упущенной выгоды и налоговых рисков. Как нейросети помогают моделировать сценарии («Что будет, если мы перейдем на ОСНО с НДС?» или «Как повлияет на налоги покупка основного средства в лизинг?»).

Тренд 2026 года: противодействие отмыванию денег (усиление AML-контроля) — как ИИ ищет «красные флаги» в операциях.

• Практика: кейс — загружаем обезличенные данные по контрагенту и просим ИИ проверить его благонадежность (косвенные признаки), оценить налоговые риски сделки и подготовить.