Ирина Гришина
Искусственный интеллект в работе аудитора. Как ChatGPT и Claude стали моими интеллектуальными помощниками

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

В РАБОТЕ АУДИТОРА

Как ChatGPT и Claude стали моими интеллектуальными помощниками

Ирина Гришина

В создании книги участвовали ChatGPT и Claude

Оглавление

Предисловие 1

Глава 1. Первое и последнее китайское предупреждение 10

Глава 2. Как изменилась моя работа 24

Глава 3. Кто здесь неправ 36

Глава 4. Двадцать минут до звонка 53

Глава 5. Патроны кончаются в пять 67

Глава 6. Сколько это стоило 76

Когда клиентом оказалась я 100

Один фильм, три ответа 115

Третий оказался лишним 121

Рецепт, найденный в декабре 128

Договор, который сам себе противоречил 139

Скважина 145

Всё сошлось. Кроме смысла 155

Обязан, вправе, решил 162

Стоп, аудитор, просыпайтесь 172

Заключение 185

Благодарности 192

Об авторе 194

До чего дошёл прогресс…

* * *

Предисловие

Почему появилась эта книга

У каждого свой ChatGPT.

На первый взгляд эта фраза звучит странно. Как это «свой»? Разве ChatGPT не один для всех?

Когда я начала использовать искусственный интеллект в профессиональной работе, мне тоже казалось, что всё устроено довольно просто. Есть программа, которой можно задать вопрос и получить ответ. Иногда полезный. Иногда спорный. Иногда настолько уверенный, что особенно хочется проверить, не придумала ли она всё от первого до последнего слова.

Выяснилось, что настоящий результат рождается не в программе.

Он рождается в диалоге.

Одна из таких историй произошла, когда я готовила материал для своего профессионального блога. Мы с ChatGPT разбирали новые подходы к признанию выручки в ФСБУ 9/2025 «Доходы»¹ и сопоставляли их с моделью МСФО (IFRS) 15 «Выручка по договорам с покупателями».

Мы исследовали стандарт, сравнивали подходы, спорили о формулировках и постепенно выстраивали основную идею публикации. Текст показался практически готовым.

Перед публикацией я решила провести ещё одну проверку и передала материал другой модели искусственного интеллекта, Claude. Не для того, чтобы она написала текст заново. Ей досталась менее благодарная роль.

Стать критиком.

Claude разобрал аргументацию и обратил внимание на место, которое мы изложили слишком осторожно. В тексте недостаточно ясно была показана методологическая связь новых российских правил признания выручки с подходами IFRS 15. Одновременно стало понятно, что такую формулировку нельзя оставлять просто потому, что она кажется логичной. Её нужно подтвердить документами.

Пришлось снова вернуться к нормативным материалам, проверить основания и уточнить вывод.

Так и выяснилось: одна модель может помогать исследовать вопрос и строить аргументацию, другая — искать в ней слабые места. Но решить, какая позиция выдерживает проверку, всё равно должен человек.

Искусственный интеллект не избавил меня от необходимости думать.

Он заставил думать ещё больше.

Разные роли

Такой подход стал частью моей ежедневной работы. Искусственный интеллект помогал анализировать договоры, исследовать вопросы бухгалтерского учёта и налогообложения, готовить консультации, искать противоречия, проверять расчёты, формулировать письма и превращать сложные профессиональные рассуждения в понятный текст.

Иногда он находил то, что человек не заметил.

Иногда сообщал то, чего никогда не существовало.

В обоих случаях работа продолжалась. Просто во втором к профессиональному исследованию добавлялась ещё одна процедура: выяснить, откуда искусственный интеллект взял эту блистательную ерунду.

Постепенно у разных моделей появились разные роли. ChatGPT стал моим основным рабочим собеседником. Он помогал исследовать идеи, находить структуру, формулировать и редактировать тексты.

Claude чаще становился независимым критиком. Он спорил с выводами, искал логические пробелы, предлагал альтернативные позиции и возвращал на доработку тексты, которые уже очень хотелось считать законченными.

Иногда это раздражало.

Почти всегда это было полезно.

Значительная часть этой книги надиктована голосом между делами: я отправляла ChatGPT очередную историю, спорила с формулировками, пересылала результат Claude на критику и получала обратно перечень того, что ещё не готово. Иногда чья-нибудь реплика попадала настолько точно, что рабочее обсуждение превращалось в комедию, и я смеялась вслух — при свидетелях, которым это было решительно не объяснить.

Однажды я спросила, почему при одинаковых запросах они такие разные по характеру. Ответ пришёл красивый: будто выпускники двух разных институтов, где в одном учили защищать позицию, а в другом искать в ней дыры. Я успела восхититься примерно на секунду, прежде чем сообразила, что восхищаюсь метафорой, под которой нет ничего, кроме удачной формулировки. Никаких институтов не существует. Формулировка была отличная.

Роли, кстати, держались недолго. Почти в каждом проекте мы начинали с одного распределения, а к середине оно менялось: то один упирался и отказывался видеть очевидное, то другой. Саботировали они по-разному, и решать, кому что поручить, приходилось по ходу дела.

При этом роли назначает человек, а не разработчик модели. Сегодня одна система лучше подходит для исследования, другая — для критического анализа, третья — для работы с документами. Завтра всё может поменяться. Важно не название инструмента, а то, какую задачу профессионал ему поставил и как проверил результат.

О промптах

За время работы с искусственным интеллектом я пришла к выводу, что хорошие промпты оказались не самой главной частью этой истории.

Сначала мне тоже казалось, что где-то существует тот самый идеальный промпт. Я сохраняла удачные примеры из блогов, делала скриншоты, собирала собственную библиотеку, переписывала понравившиеся формулировки и была уверена, что рано или поздно найду тот самый волшебный запрос.

Со временем оказалось, что искала я совсем не там.

Лучший промпт для меня сегодня чаще всего выглядит как обычное голосовое сообщение, записанное на ходу, но отправленное в нужном проекте, где искусственный интеллект уже знает контекст, помнит предыдущие обсуждения и понимает, над какой задачей мы работаем.

Иногда это звучит примерно так:

«Слушай, сравни это с тем договором, который мы вчера разбирали. И ещё посмотри, не поменяется ли вывод по НДС, если это лицензия, а не услуга. Хотя подожди… сначала перечитай наше вчерашнее обсуждение, а потом уже отвечай».

Со стороны это может показаться довольно бессвязной речью. Иногда её не сразу понял бы даже собственный муж. А искусственный интеллект, если для него уже выстроена система работы и накоплен нужный контекст, понимает её удивительно хорошо.

Вслух, если рядом есть кто-то ещё, звучит только «тот договор» и «вчерашнее обсуждение». Названия, суммы и реквизиты вслух не произносятся и в чат не загружаются: аудиторская тайна тем и отличается от прочих тайн, что отвечает за неё аудитор. Быстрое голосовое сообщение не должно превращаться в быстрый способ раскрыть чужие данные. Об этом ещё будет отдельный разговор.

Ошибка, как выяснилось, была в другом. Мне казалось, что вся структура должна находиться внутри промпта. А потом выяснилось, что она давно переехала в сам проект: в накопленный контекст, инструкции, библиотеку знаний, загруженные материалы и предыдущие обсуждения.

Промпты неожиданно стали короче, а ответы — значительно лучше.

Это не означает, что формулировка запроса не важна. Плохо поставленная задача по-прежнему способна привести к плохо применимому результату. Просто хороший промпт оказался не волшебной формулой, которую можно однажды найти и потом использовать в любой ситуации.

Он стал частью более широкой системы работы.

Так постепенно и появилась идея этой книги.

Сначала таких планов не было.

Сперва я искала обучение: курсы по искусственному интеллекту для аудитора, бухгалтера, методолога, налогового консультанта. Курсов про искусственный интеллект нашлось множество — на Stepik и не только. Среди них обнаружился курс для работников детского сада. Подруга у меня как раз заведует детским садом, и я честно отправила ей ссылку: смотри, кажется, это правда полезно. Там действительно есть что поручить — методические материалы, меню, бесконечная отчётность.

Для аудиторов не нашлось ничего.

Потом я искала книгу. Книга про искусственный интеллект для всех отыскалась быстро. Я открыла бесплатный фрагмент, дочитала оглавление и не нашла в нём ни одной строки, ради которой стоило бы двигаться дальше. Дальше, впрочем, начинался платный доступ.

Так я и осталась без курса и без книги.

Не книги о ChatGPT.

Не книги о Claude.

И не сборника ста универсальных промптов, которые рискуют устареть примерно в тот момент, когда книга вернётся из типографии.

Эта книга появилась не потому, что искусственный интеллект научился писать. Она появилась потому, что аудитор научился работать с ним.

Названия моделей, их возможности и интерфейсы будут меняться. Поэтому эта книга не о конкретной технологии. Она о том, как профессионал может использовать искусственный интеллект, не отдавая ему то, что должно оставаться за человеком: профессиональное суждение и ответственность.

Ответственность — вещь консервативная. Передать её искусственному интеллекту пока невозможно, даже если очень хочется и даже если он весьма убедительно сделает вид, что уже её принял.

Книга из реальной практики

Все главы этой книги выросли из реальных профессиональных задач: аудиторских проверок, консультаций, споров с налоговыми органами, сложных договоров, расчётов, анализа новых стандартов бухгалтерского учёта и поиска ошибок.

В основе каждой главы лежит не придуманная для наглядности история, а ситуация, с которой действительно пришлось разбираться.

Сначала возникал вопрос. Затем начиналось исследование: анализировались нормы законодательства, официальные разъяснения, судебная практика, документы и возможные варианты решения. Искусственный интеллект помогал ускорить эту работу, предложить гипотезы, найти слабые места и посмотреть на проблему с другой стороны.

Некоторые идеи рождались за несколько минут. Другие приходилось переписывать неделями.

А иногда самый полезный результат заключался вовсе не в правильном ответе, а в вопросе, который раньше никто не задавал.

Выводы искусственного интеллекта никогда не принимались только потому, что они хорошо сформулированы. Если история попала в эту книгу, значит, она действительно произошла. Если вывод оказался на этих страницах, значит, ему предшествовали исследование, спор и повторная проверка.

Иначе ему здесь не место.

Эта книга создавалась в совместной работе человека и искусственного интеллекта. Профессиональный опыт, выбор тем, оценка фактов и окончательные выводы оставались моей ответственностью. ChatGPT помогал исследовать, структурировать и писать. Claude выступал критиком и оппонентом. Другие инструменты использовались там, где они лучше подходили для конкретной задачи.

Это не означает, что книгу написал искусственный интеллект.

Она возникла из моего профессионального опыта, моих задач, решений, сомнений и ошибок. Искусственный интеллект помог всё это исследовать, упорядочить и превратить в текст.

У каждого свой ChatGPT

На первый взгляд ChatGPT у всех один: один сервис, похожий интерфейс, общая технология. Кажется, что два человека могут задать один и тот же вопрос и получить примерно одинаковый результат.

Но универсальная модель постепенно превращается в индивидуального рабочего помощника.

Меняется не сама программа.

Разным становится контекст.

Он складывается из профессиональных задач, предыдущих разговоров, загруженных материалов, сохранённых инструкций, исправленных ошибок, требований к доказательствам, привычных способов проверки и уже принятых решений.

Аудитор учит искусственный интеллект искать противоречия и не доверять красивым выводам.

Бухгалтер требует точности в суммах, проводках и датах признания операций.

Налоговый консультант заставляет проверять действующую редакцию нормы и отличать официальный источник от неподтверждённого комментария.

Юрист анализирует каждое слово договора.

Писатель ищет ритм, голос и точную формулировку.

Инструмент может быть одним и тем же. Но контекст, который создаёт вокруг него человек, всегда разный.

Так появляется собственная система работы: свои правила, роли моделей, способы ставить задачи и проверять ответы. Искусственный интеллект начинает учитывать не только то, что вы спрашиваете, но и то, как именно вы привыкли думать.

Поэтому другой автор, используя те же модели, написал бы другую книгу. Не хуже и не лучше. Просто другую. Он принёс бы в работу собственный опыт, свои вопросы, сомнения, ошибки и критерии качества.

Эта книга родилась из моей профессиональной системы.

Но написана она для того, чтобы читатель смог построить свою.

У каждого свой ChatGPT. Потому что у каждого свой профессиональный путь.

Глава 1. Первое и последнее китайское предупреждение

Что необходимо знать до первого вопроса искусственному интеллекту

Однажды искусственный интеллект разобрал для меня договор настолько хорошо, что первой реакцией было не восхищение, а лёгкая профессиональная тревога.² Риски найдены, аргументы разложены по полочкам, варианты учёта предложены, и всё это написано языком, который не хотелось править. На такую работу у меня самой ушёл бы день, а может быть, и не один.

Потом я открыла договор.

Один из ключевых выводов опирался на условие, которого в договоре не было.

С тех пор я знаю про искусственный интеллект самое важное. Его самая опасная ошибка выглядит не глупо. Она выглядит профессионально.

Именно поэтому книга начинается не с промптов, не с обзора нейросетей и не с рассказа о том, сколько часов можно сэкономить. Она начинается с предупреждения — и не потому, что искусственный интеллект опасен, а потому, что он очень полезен. Настолько полезен, что доверять ему начинаешь заметно раньше, чем успеваешь понять его ограничения.

Мне всегда нравилось выражение «последнее китайское предупреждение». В советские годы оно стало почти шуткой: предупреждений было столько, что их перестали считать всерьёз. Моё будет только одно, и мне бы очень хотелось, чтобы оно действительно оказалось последним. Дальше в этой книге мы будем работать, а не осторожничать.

Но сначала придётся договориться о правилах.

Конфиденциальность

Прежде чем обсуждать, насколько хорошо искусственный интеллект анализирует договоры и ищет ошибки, стоит ответить на вопрос попроще: а можно ли вообще показывать ему рабочие документы?

Для аудитора этот вопрос совсем не теоретический. Мы каждый день работаем с информацией, которую клиент доверил нам не для того, чтобы она путешествовала по внешним сервисам. Поэтому первое правило работы с искусственным интеллектом начинается не с выбора модели и даже не с качества промпта. Оно начинается с понимания того, какие данные вообще могут покинуть рабочий контур.

Летом 2026 года эта тема перестала быть предметом кабинетных дискуссий. Широкую известность получило дело, в котором руководитель отдела продаж московской инженерной компании оспаривала своё увольнение. Среди эпизодов, которые работодатель расценил как разглашение коммерческой тайны, была и загрузка служебных документов из внутренней защищённой системы в стороннюю нейросеть. В иске об изменении формулировки увольнения и о выплате компенсации суд отказал.³

Самый важный вывод из этой истории вообще не связан с конкретным сервисом. На его месте мог оказаться любой другой.

Важно другое: суду не понадобился специальный закон об искусственном интеллекте. Хватило действующих норм о коммерческой тайне и норм трудового законодательства. Вопрос решался не о том, можно ли пользоваться нейросетями, а о том, имел ли сотрудник право вывести конфиденциальные документы за пределы защищённой корпоративной среды.

И ещё одна деталь, которую стоит прочитать дважды. Суду оказалось достаточно самой угрозы перехвата сведений. Доказывать, что информация действительно куда-то утекла, не потребовалось.

Для аудитора это означает довольно неприятную вещь: чтобы нарушить режим тайны, не нужно, чтобы данные где-то всплыли. Достаточно того, что вы их отправили.

Дальше ситуация становится ещё строже. Работодатель может разрешить или запретить конкретный сервис внутренними правилами компании — это его право. Но обязанность хранить аудиторскую тайну возникает не только перед работодателем. Она возникает перед клиентом и установлена законом.⁴ Внутренним регламентом её не отменить и корпоративной подпиской не закрыть. Клиент передал документы для проверки, а не для загрузки в сторонние сервисы, и согласия на такую загрузку он не давал никогда.

Поэтому вопрос должен звучать не так:

«Можно ли использовать ChatGPT, Claude или другую модель?»

Гораздо правильнее спросить:

«Можно ли передать именно эти сведения именно в этот сервис?»

Довольно часто ответом будет «нет», и это совершенно нормально. Во многих случаях искусственный интеллект прекрасно помогает вообще без загрузки документов: достаточно описать ситуацию своими словами, сформулировать вопрос или привести небольшой обезличенный фрагмент.

Практика показывает, что именно желание сэкономить ещё пять минут чаще всего и становится источником лишнего риска.

Практический вывод. Прежде чем прикрепить документ к запросу, представьте, что вместо окна чата перед вами сидит незнакомый человек. Если вы не готовы спокойно передать ему этот файл, значит, сначала стоит подумать, действительно ли документ нужно загружать целиком.

Обезличивание документов

После разговора о конфиденциальности обычно возникает закономерный вопрос: хорошо, а как тогда вообще пользоваться искусственным интеллектом?

Универсального безопасного рецепта не существует. Но за время работы у меня сложились несколько правил, которые действительно снижают риск.

Первое. Если сервис позволяет отключить использование ваших диалогов для обучения модели, эту возможность стоит использовать. Внешний сервис от этого не превращается в закрытый корпоративный контур, но один из рисков уменьшается.

Второе. Если у организации есть корпоративная версия сервиса, работать нужно через неё. Это уже вопрос не к аудиторам, а к руководителям аудиторских компаний. Думаю, через несколько лет корпоративные версии станут таким же обычным рабочим инструментом, как правовые системы или программы аудита. Пока это скорее исключение.

Третье, и самое недооценённое. Не нужно автоматически загружать документ целиком. Очень часто искусственному интеллекту достаточно одного пункта договора, одного абзаца учётной политики или одного фрагмента переписки. Чем меньше информации передано, тем проще контролировать риск, и тем, кстати, точнее ответ: модель не отвлекается на сорок страниц, к делу не относящихся.

Если идентифицирующие сведения всё же пришлось изменить, я предупреждаю об этом модель одной фразой: «Все идентифицирующие сведения изменены. Экономическое содержание ситуации сохранено». Сама по себе эта фраза, разумеется, ничего не защищает. Но она избавляет модель от попыток найти смысл в искусственно изменённых названиях, датах и реквизитах.

И ещё одно наблюдение. Некоторые специалисты увлекаются обезличиванием настолько, что в итоге отправляют примерно такой запрос:

«Организация А заключила договор с организацией Б на выполнение работ в соответствии с законодательством Российской Федерации…»

После чего искренне удивляются, что ответ получился слишком общим. А искусственный интеллект честно старается помочь. Просто анализировать ему уже нечего.

Обезличивание не должно превращаться в уничтожение задачи.

Практический вывод. Цель обезличивания не в том, чтобы удалить из документа всё подряд. Цель в том, чтобы убрать сведения, по которым можно определить конкретного клиента, сохранив экономическую суть вопроса.

Ограничения искусственного интеллекта

Предположим, вопрос удалось сформулировать без нарушения конфиденциальности. Документы не покинули безопасный контур или были корректно обезличены. Кажется, самое сложное позади.

На самом деле всё только начинается.

Одной из первых задач, которые я поручила искусственному интеллекту, было оформление аудиторского замечания. Само нарушение я уже определила: описала его своими словами, приложила образец и попросила написать текст в стиле, принятом в нашей аудиторской организации.

Результат мне понравился. Настолько, что замечание почти без изменений попало в отчёт клиенту.

Через некоторое время, перечитывая документ, я заметила в нём ссылку на ФСБУ 18. На момент подготовки этой книги такого стандарта не существовало. Существовало ПБУ 18/02 «Учёт расчётов по налогу на прибыль организаций», которое как раз к вопросу и относилось.

Возможно, когда вы читаете эти строки, ФСБУ 18 уже утверждён. И это, пожалуй, самое интересное во всей истории.

Искусственный интеллект не придумал ничего невероятного. Он увидел реальную тенденцию: старые ПБУ последовательно заменяются новыми ФСБУ, причём нередко с сохранением привычного номера, — и просто продолжил её на один шаг вперёд. Он ошибся не в логике. Он ошибся в календаре.

Минфин ещё не знал, что выпустил ФСБУ 18, а клиент уже получил замечание со ссылкой на него.

Именно такие ошибки опаснее всего. Они выглядят не нелепо, а почти правильно. Номер знакомый, тема подходит, аббревиатура современная, весь остальной текст написан грамотно и профессионально. Глаз видит ожидаемый смысл и проскальзывает мимо одной-единственной буквы.

Причина не в том, что искусственный интеллект пытается кого-то обмануть. Он строит наиболее вероятное продолжение на основании запроса и известных ему закономерностей. Если в тысячах похожих документов обычно встречается определённая формулировка, модель вполне способна достроить её и там, где её нет. Для литературного текста такая способность иногда полезна. Для аудита она выглядит менее романтично.

Отсюда, кстати, и тот договор, с которого началась эта глава. Условие, которого в нём не было, встречается в большинстве похожих договоров. Модель не выдумала его из воздуха — она сочла его само собой разумеющимся. Ровно так же, как это иногда делает уставший человек.

Поэтому при анализе документа мало попросить перечислить существенные условия. Гораздо полезнее потребовать, чтобы каждый вывод сопровождался точной цитатой с указанием пункта или раздела. Придуманное условие трудно спрятать, когда рядом должна стоять его буквальная формулировка из текста.

Тот же приём работает с нормативными источниками. Вместо расплывчатого «обоснуй вывод законодательством» лучше попросить отдельно назвать норму, привести короткую цитату и объяснить, как именно она связана с фактами задачи. Цитата всё равно проверяется по первоисточнику, но сама структура ответа делает подмену заметной.

Практический вывод. Проверять нужно не только вывод, но и источник: существует ли документ, действует ли он в нужной редакции и подтверждает ли он на самом деле то, ради чего процитирован. Убедительность рассуждения проверить трудно. Отсутствующую цитату заметить гораздо проще.

Проверка выводов

Когда я получаю консультацию от коллеги, я почти всегда спрашиваю: почему ты так считаешь? Искусственному интеллекту стоит задавать ровно тот же вопрос — и по той же причине.

Со временем у меня сложился короткий порядок проверки. Сначала модель готовит черновой вывод. Затем я прошу показать нормативные основания и объяснить, как они связаны с конкретной ситуацией. После этого проверяю нормы сама, в правовой системе или на официальном ресурсе. Если вопрос сложный, отдаю решение другой модели с просьбой найти слабые места в рассуждении.

Формулировка здесь имеет значение. Если попросить вторую модель подтвердить ответ первой, она чаще всего охотно согласится. Если прямо предложить ей найти ошибки, качество проверки заметно выше. Две нейросети, разумеется, способны ошибиться и дружно, поэтому окончательная проверка всё равно делается по первоисточнику. Но взгляд со стороны нередко цепляется за то, мимо чего человеческий глаз уже проскользнул.

И только после этого формируется профессиональное суждение.

На практике такой порядок экономит гораздо больше времени, чем кажется. Исправить ошибку в черновике консультации несопоставимо проще, чем объяснять её клиенту после отправки документа.

Есть, впрочем, ловушка, в которую попасть особенно легко. Если ответ полностью совпал с тем, что вы и сами ожидали увидеть, желание его перепроверять исчезает почти мгновенно.

Аудитору не нужно объяснять, что это такое. Профессиональный скептицизм — не личная черта характера и не признак дурного нрава, а прямое требование МСА 200. Мы годами применяли его к пояснениям клиента, к расчётам бухгалтерии, к заключениям сторонних специалистов. Теперь его придётся применять и к собственному помощнику. Спорить он, вопреки распространённому мнению, умеет и делает это охотно. А вот стоять на своём под давлением — почти нет. Настойте во второй раз, и он с готовностью найдёт, в чём правы именно вы. Клиент, которому есть что терять, так себя не ведёт. К этому свойству мы ещё вернёмся отдельно.

Совпадение ответа с вашим мнением — не повод проверять меньше. Скорее наоборот.

Практический вывод. Не спрашивайте только «какой вывод». Спрашивайте «почему именно такой» — и проверяйте ответ по первоисточникам.

Когда расчёты необходимо проверять программно

Есть ещё одна история, после которой мои инструкции для работы с искусственным интеллектом стали длиннее ровно на одну строчку.

Клиент попросил подготовить ответ контрагенту и объяснить причины убытка, отражённого в бухгалтерской отчётности. Саму причину я прекрасно знала. Нужно было не искать её заново, а объяснить на языке цифр и подтвердить расчётами.

Оговорюсь сразу, потому что предыдущие страницы обязывают: годовая бухгалтерская отчётность у большинства организаций публична и размещается в государственном информационном ресурсе бухгалтерской отчётности, который ведёт ФНС. Это как раз тот случай, когда документ клиента тайной не является и давно доступен любому желающему. Не всё, что получено от клиента, закрыто, и разбираться, что именно у тебя в руках, — тоже часть работы.

Я загрузила отчётность, кратко описала ситуацию и поставила одну и ту же задачу сразу двум моделям. Обе подготовили хорошие ответы. Я уже собиралась взять один из них в работу, но решила сначала сравнить результаты между собой.

И не зря.

В расчётах ChatGPT неожиданно появился лишний миллиард рублей.

Не миллион. Именно миллиард.

Текст при этом выглядел настолько убедительно, что без сравнения двух ответов ошибка вполне могла уехать к клиенту. Claude повёл себя иначе: помимо основного ответа он пересчитал несколько контрольных показателей отчётности. Именно эта дополнительная проверка и показала, что где-то в вычислениях появилась ошибка.

Дальше было самое интересное. Разбирались втроём. ChatGPT объяснял, откуда взялось число. Claude искал, где именно расходятся контрольные показатели. Я решала, кому из них верить. Окончательный ответ клиент получил только после того, как всё было пересчитано ещё раз.

Из этого разговора и родилось правило, которое с тех пор стоит в инструкциях практически ко всем моим рабочим проектам. Оно состоит буквально из одной строки:

«Если задача содержит расчёты, используй Python для всех вычислений и проверки результатов».

Правило появилось не из статьи про нейросети и не из теории. Оно появилось из лишнего миллиарда.

Здесь важно не сделать неправильный вывод. Дело не в том, что одна модель считает хуже другой: в следующий раз они вполне могут поменяться ролями, и строить работу на репутации бренда я бы не советовала. Сработала не марка, а сама сверка двух независимых ответов.

Суть правила тоже не в языке программирования. Современные модели умеют писать код и считают им хорошо. Но делают это не всегда и обычно молча. Поэтому правильный вопрос звучит не «умеет ли модель считать», а «каким способом получено это число». Программный расчёт можно открыть, повторить и проверить шаг за шагом. Число, возникшее посреди обычного текста, проверить нельзя. Его можно только пересчитать заново.

Я не стала меньше доверять искусственному интеллекту. Я просто перестала просить языковую модель работать калькулятором.

Практический вывод. Если от расчёта зависит профессиональный вывод, расчёт должен быть воспроизводим. Python, Excel, специализированная программа — инструмент не так важен. Важно, чтобы результат можно было независимо проверить.

Что я никогда не поручаю искусственному интеллекту

После всех этих историй меня обычно спрашивают: так что же тогда вообще можно ему доверить?

Очень многое. Но не всё.

Сегодня я совершенно спокойно прошу искусственный интеллект подготовить первый черновик консультации, структурировать большой документ, найти слабые места в моей аргументации, предложить альтернативную точку зрения или помочь разобраться в новой теме. Иногда он предлагает решение, до которого я дошла бы значительно позже. Иногда задаёт вопрос, который мне самой не пришёл бы в голову. Именно за это я его и ценю.

Но есть вещи, которые я не перекладываю на него принципиально.

Я не прошу принять окончательное решение в спорной ситуации. Не прошу выбрать единственно верную позицию, если судебная практика противоречива. Не прошу решить, достаточно ли у меня аудиторских доказательств.

И вот здесь стоит остановиться, потому что за этой фразой прячется вещь более серьёзная, чем осторожность.

Ответ искусственного интеллекта сам по себе аудиторским доказательством не является. У него нет источника, на который можно сослаться, и его нельзя получить повторно: задайте тот же вопрос завтра — и получите другой текст, возможно, лучше, возможно, с другим выводом. В аудите же то, что не задокументировано, попросту не существует. Поэтому в рабочий файл ложится не ответ модели, а норма, документ и моё собственное суждение. Искусственный интеллект остаётся там же, где всегда оставался калькулятор: в черновиках.

Полезно время от времени задавать себе очень простой вопрос: что именно я подошью в файл?

Первый вопрос, который мне начали задавать коллеги после появления ChatGPT, звучал примерно одинаково: «А если он ошибётся?» Я отвечала встречным: «А кто подпишет документ?» После этого разговор обычно становился заметно короче.

Постепенно я перестала воспринимать искусственный интеллект как специалиста, который знает ответы лучше меня. Гораздо ближе к правде другой образ — собеседник и оппонент. Он способен за несколько минут просмотреть огромный объём информации, предложить идеи, найти противоречия, поспорить с моей позицией и выступить в роли профессионального критика. Всё это очень много. Но профессиональное суждение остаётся человеческим, и подпись под документом тоже.

Наверное, поэтому со временем изменились и мои запросы. Раньше я чаще спрашивала: «Как правильно?»

Теперь гораздо чаще: «Что я могла упустить?»

Этот вопрос оказался самым полезным за всё время моей работы с искусственным интеллектом.

Конец предупреждения

Если после этой главы возникло ощущение, что искусственный интеллект опасен, значит, я плохо справилась с задачей.

Опасен не искусственный интеллект. Опасно безоговорочно доверять любому инструменту, каким бы убедительным он ни казался.

За годы работы аудитором я перепроверяла документы клиентов, расчёты бухгалтеров, заключения оценщиков, выводы юристов и собственные рабочие документы. Появление искусственного интеллекта в этом смысле не изменило ровно ничего. Просто в списке появился ещё один участник — очень быстрый, очень начитанный и совершенно не отвечающий за результат.

Первую главу я сознательно посвятила ограничениям. Не потому, что они важнее возможностей, а потому, что именно с них начинается профессиональная работа. Стандарт, которого ещё не существует, выглядит абсолютно нормально, пока не откроешь правовую систему. Условие, которого нет в договоре, выглядит абсолютно нормально, пока не откроешь договор. Лишний миллиард выглядит абсолютно нормально, пока не пересчитаешь.

Так что это глава не про страх. Это глава про правила, при которых с искусственным интеллектом можно работать всерьёз: не отправлять лишнего, не верить красивым ссылкам, проверять числа и не отдавать никому право подписи.

Предупреждений в этой книге больше не будет. Осторожность останется — но она и так часть профессии, а не отдельная тема для разговора.

Дальше речь пойдёт о том, ради чего книга вообще написана: о том, как искусственный интеллект помогает аудитору работать быстрее, глубже и, что для меня особенно важно, интереснее.

На этом первое и последнее китайское предупреждение заканчивается. Можно переходить к настоящей работе.

Глава 2. Как изменилась моя работа

Как одна случайная фраза превращается в неделю профессиональных вопросов

На одну из проверок я приехала электричкой.⁵

Клиент любезно прислал за мной служебную машину. До предприятия было минут двадцать езды. Ехать всё это время молча было неудобно, поэтому разговор завязался сам собой.

— Как у вас дела?

Вопрос был самый обычный. Я не собиралась проводить аудит водителя. Просто спросила первое, что обычно спрашивают люди.

— Да всё нормально… Только пожар недавно был.

Дальше разговор свернул совсем не туда, куда я ожидала.

Оказалось, что на территории предприятия произошло возгорание. Пострадало имущество арендатора, была повреждена часть здания самого клиента. Потом арендатор ушёл, начался судебный спор. По словам водителя, это был один из крупнейших контрагентов предприятия.

К проходной мы подъехали уже совсем с другим настроением. Я почти перестала поддерживать разговор и мысленно перебирала вопросы, которые собиралась задать бухгалтерии.

Вообще-то я человек довольно стеснительный. Но на проверке со мной происходит что-то странное. Как будто внутри щёлкает какой-то переключатель. Я начинаю разговаривать со всеми. С водителем. С охранником. С кладовщиком. С уборщицей. Иногда потом сама удивляюсь, как легко это получается.

Тогда мне казалось, что это просто черта характера, которая почему-то включается только на работе. Сейчас я понимаю, что это и есть часть профессии.

«А кто вам вообще про это рассказал?»

В бухгалтерии всё оказалось ещё интереснее.

Когда разговор дошёл до пожара, сначала наступила пауза. Не та деловая пауза, когда человек вспоминает дату, а другая — когда в кабинете внезапно становится слышно, как работает кулер в системном блоке.

Потом одна из сотрудниц посмотрела на меня с явным удивлением.

— Подождите… А кто вам вообще про это рассказал?

— Водитель.

И почти сразу, почти хором:

— Ну зачем он вам это рассказал?!

Вот эта реакция удивила меня гораздо больше самого пожара.

Поразил их не мой вопрос. Их поразило, что я вообще об этом узнала.

Я тогда впервые подумала, что без случайного разговора в машине могла бы не узнать ничего. Меня повели бы на инвентаризацию другого объекта. Показали бы документы, заранее подготовленные к проверке. Ответили бы на все мои запросы — вежливо, полно и строго по существу заданного вопроса. Проверка прошла бы совершенно нормально.

А пожар остался бы где-то за её пределами.

И здесь я не стану делать вид, что истолковала происходящее как-то деликатнее, чем оно выглядело.

Рассказывать мне о пожаре не собирались. В учёте событие не отражено. Документы по нему не представлены. Ни в одном ответе на мои запросы оно не упоминалось. А первой реакцией на вопрос стала не готовность объяснить, что произошло, а досада на человека, который проговорился. Каждый из этих фактов по отдельности ещё можно списать на невнимательность и текучку. Все вместе они объясняются значительно проще.

Для проверки это означало вещь куда более неприятную, чем сам пожар. Если об одном существенном событии мне не сказали, вопрос о том, что ещё осталось за пределами переданных документов, перестаёт быть теоретическим. С этого момента меняется не только объём процедур. Меняется и то, с каким весом принимаются устные объяснения — те самые, которые до сих пор звучали вполне убедительно.

Практический вывод. Информация, которой нет в документах и в ответах на запросы, существует независимо от этого. Вопрос только в том, встретится ли аудитор с человеком, который к разговору с ним не готовился.

Со слов начальника котельной

В тот момент мне вспомнилась история, которую я услышала в самом начале карьеры.

Когда я только пришла работать в аудиторскую компанию, коллеги рассказывали её как профессиональный анекдот. Молодой помощник аудитора написал в рабочих документах:

«Со слов начальника котельной…»

Над этой фразой смеялись все. Историю передавали из года в год как образец того, как писать нельзя.

Я была совсем новичком и, разумеется, спорить не стала. Новичку вообще полезно первое время больше слушать, чем высказываться. Но я помню своё недоумение — довольно упрямое для человека, который только что получил пропуск и ещё путался в этажах.

Мне всё время хотелось спросить: а что, собственно, здесь смешного?

Да, слова начальника котельной сами по себе ничего не доказывают. Они не заменяют документы, они требуют проверки, и строить на них вывод аудитора нельзя. Но из этого никак не следует, что они не заслуживают внимания. Запрос — в том числе устный — прямо назван в стандартах одной из аудиторских процедур, а ответ на него является аудиторским доказательством. Просто из наименее надёжных: документ надёжнее устного ответа, и это записано прямым текстом.⁶ Для вывода такого доказательства мало. Для того чтобы изменить направление процедур, — вполне достаточно.

Собственно, над помощником смеялись не за то, что он поговорил с начальником котельной. Смеялись над формулировкой, попавшей в рабочие документы. Но за шуткой потерялось различие, которое в профессии стоит дорого: между источником информации и доказательством вывода. Первое может быть любым. Второе — только проверенным.

Разговор с водителем неожиданно вернул меня к этой старой истории. Пятнадцать лет спустя я получила ответ на вопрос, который тогда так и не задала вслух.

Где во всём этом искусственный интеллект

А теперь внимательный читатель имеет полное право спросить: книга вроде бы про искусственный интеллект — где он?

Пока нигде.

Был обычный аудит. Обычный разговор в машине. Обычное человеческое любопытство. И событие, о котором аудитор мог никогда не узнать.

Искусственный интеллект не поехал бы на электричке. Не спросил бы водителя, как дела. Не услышал бы паузу в кабинете и не заметил бы, что удивил бухгалтерию не вопрос, а его источник. И дело здесь совсем не в том, что ему не хватает интеллекта. Дело в том, что у него не было доступа к этой информации. Он работает с текстом, который ему передали. Всё остальное для него попросту не существует.

Исходную информацию добывает аудитор. Искусственный интеллект помогает исследовать её последствия.

Вот с этого места он и вступает в работу.

Один пожар и двадцать вопросов

Мы с бухгалтерией разобрались, как организация отразила последствия пожара в учёте, и довольно быстро выяснили, что почти никак.

Дальше я открыла ChatGPT. Не потому, что не знала бухгалтерский учёт, и не потому, что рассчитывала получить готовое решение, которое можно переложить в рабочие документы. Мне нужно было другое: развернуть событие в систему последствий и убедиться, что я ничего не упустила.

Сначала казалось, что задача понятна. Произошёл пожар — значит, надо определить последствия для бухгалтерского и налогового учёта. Через несколько минут стало ясно, что я слишком просто сформулировала даже вопрос.

Сгорело ведь не отдельное основное средство. Не станок, который списывается одним актом. Не автомобиль. Повреждена была часть здания, а в учёте здание существовало как один инвентарный объект.

И вот здесь начались настоящие вопросы.

Сначала меня занимало самое простое: что, собственно, подлежит списанию, если пострадала часть объекта, а объект в учёте один? С какого момента прекращается признание этой части? И существует ли она как отдельная величина хоть в одном регистре — или её придётся выделять расчётным путём?

Допустим, выделять. Тогда немедленно возникает следующий вопрос: как определить её стоимость настолько надёжно, чтобы отражать выбытие? Клиент, разумеется, привлёк оценщика. Отчёт оценщика — солидный документ с печатью, и печать успокаивающе действует даже на аудитора. Только отвечает этот отчёт на свой собственный вопрос: какова рыночная величина ущерба. Балансовая стоимость повреждённой части и её налоговая стоимость — это два других вопроса, и ответы на них лежат совсем не в отчёте оценщика. Перепутать их удивительно легко, особенно когда в документе много цифр.

А потом выяснилось, что самое интересное лежит вообще в другой плоскости, до которой в начале проверки я не додумалась бы. Если здание физически изменилось, что происходит с ним юридически? Остался ли объект недвижимости прежним? Требуется ли вносить изменения в сведения реестра, и если да, то на основании каких документов? Бухгалтерский учёт основных средств и государственная регистрация недвижимости — разные системы координат, и они не обязаны совпадать. Аудитора, впрочем, интересуют обе.

Дальше цепочка потянулась сама. Налоговые последствия утраты имущества. Судьба ранее принятого вычета по НДС — вопрос, вокруг которого профессиональный спор идёт уже много лет и по которому уверенный ответ должен настораживать сильнее, чем осторожный. Возможное страховое возмещение. Расходы на восстановление. Оценочные обязательства по претензиям ушедшего арендатора. Раскрытие информации в пояснениях к отчётности.

А затем появился вопрос, которого в начале проверки не существовало вовсе.

Крупнейший контрагент расторг отношения и обратился в суд. Часть недвижимости повреждена. Впереди расходы на восстановление и, возможно, компенсации. По отдельности ни один из этих фактов ещё ничего не означает. В совокупности они требуют оценить, нет ли здесь существенной неопределённости в отношении непрерывности деятельности организации.⁷

Я заметила, что всё реже думаю о пожаре как о самостоятельном событии. Он превратился в отправную точку большого исследования, где каждый ответ открывал следующий вопрос.

Практический вывод. Первый ответ модели — это не конец работы, а её начало. Список вопросов по одному событию теперь появляется за вечер. Закрывается он неделями.

Где искусственный интеллект остановился

Здесь я должна сказать неудобную вещь, потому что после первой главы читатель вправе ждать подвоха.

Подвоха не было. По учётным и налоговым вопросам ChatGPT работал отлично: раскладывал варианты, находил направления, предлагал аргументы за и против, помогал сформулировать запросы юристу и оценщику. Всё это я, разумеется, проверяла по первоисточникам — но проверка подтверждала, а не опровергала.

Ограничение обнаружилось в другом месте, и оказалось куда интереснее ошибки.

Ему нечего было сказать про водителя.

Я передала ему факты: событие произошло, в учёте не отражено, документы не представлены, информация получена в устном разговоре с сотрудником, не имеющим отношения к отчётности. И модель приняла это как данность. Как строчку исходных данных.

А для аудитора это не строчка. Это вопрос, на который надо ответить самому: насколько надёжен источник? Откуда водитель может знать про арендатора и суд — возил руководителя на переговоры или пересказал разговор в курилке? Насколько он вообще склонен преувеличивать? Что означала реакция бухгалтерии — досаду на болтливого коллегу или что-то ещё? И сколько процедур можно строить на этом сигнале, пока он не подтверждён документами?

Оценка надёжности источника — не текстовая задача. В ней участвуют интонация, обстоятельства разговора, репутация человека, ваш опыт общения с такими организациями и понимание того, кто здесь кому подчиняется. Ничего из этого в чат не загружается.

Забавно, что ошибка получилась та же самая, что и пятнадцать лет назад. Тогда не различали источник информации и доказательство вывода. Сейчас ждут от модели ответа на вопрос, который она по своей природе не решает.

Практический вывод. Модель может исследовать последствия факта. Оценить, насколько надёжен источник самого факта, она не может — у неё нет ничего, кроме вашего пересказа. Этот шаг остаётся человеку целиком.

Почему работа не стала легче

Несколько лет назад такая проверка выглядела бы иначе.

Значительная часть времени уходила на поиск отправной точки: найти норму, проверить действующую редакцию, посмотреть судебные подходы, отыскать похожие ситуации, сопоставить несколько документов между собой. Иногда на этом этапе проходила половина рабочего дня, и к моменту, когда можно было начинать думать, думать уже не очень хотелось.

Теперь эта часть занимает минуты.

Освободившееся время, вопреки ожиданиям, свободным не стало. Его мгновенно заняла другая работа: проверка найденных источников, сопоставление бухгалтерских, налоговых и гражданско-правовых последствий, уточнение фактических обстоятельств, запросы юристу и оценщику, оценка существенности, определение того, каких доказательств не хватает, и формирование вывода.

У любого исследования есть граница, и определяется она не любознательностью аудитора, а сроками проверки и разумным объёмом процедур. Существенные вопросы задавались всегда — иначе это был бы не аудит. Но там, где раньше исследование приходилось закрывать, потому что дальше начиналась работа на несколько дней, теперь можно сделать ещё несколько шагов. Граница отодвинулась. Проверка по-прежнему заканчивается в назначенный день, но успеть в этот день удаётся заметно больше.

Так что моя работа не сократилась. Она сместилась — в сторону самого сложного.

Это, пожалуй, главное изменение, которое искусственный интеллект принёс в мою профессию. Он не научил меня задавать вопросы. Он перестал отнимать время, которое раньше уходило на поиск ответов. И выяснилось, что освободившееся время тут же занимают новые вопросы — те самые, на которых прежде исследование приходилось останавливать.

Практический вывод. Быстрее на поверхности не означает легче по существу. Если после появления искусственного интеллекта ваша работа стала проще, стоит проверить, не стала ли она при этом мельче.

Что решает человек

Список вопросов — ещё не аудит. Рано или поздно приходится закрывать чат и отвечать на вещи, которых там нет.

Существенно ли это событие для данной отчётности. Достаточно ли собранных доказательств. Можно ли полагаться на заявления руководства. Требуется ли расширять процедуры по другим событиям, о которых мне тоже не сообщили. И есть ли существенная неопределённость в отношении непрерывности деятельности.

Ни на один из этих вопросов нельзя ответить из текста. Нужна вся совокупность обстоятельств: масштаб бизнеса, финансовое состояние, структура выручки, реальные перспективы судебного спора, возможность заменить потерянный доход, состояние оставшейся недвижимости и — да, не в последнюю очередь — то, как эта организация вела себя всё время проверки.

Профессиональное суждение плохо описывается словом «мнение». Это не мнение, а процедура: обнаружить сигнал, сформулировать риск, собрать доказательства, понять, чего не хватает, проверить альтернативные объяснения и задокументировать решение. Ускорить её увеличением скорости ответов невозможно.

Чем всё закончилось

Развязка вышла не такой, какой её рисуют в учебниках.

К моменту окончания проверки часть вопросов не имела ответа в принципе. Судебный спор не был разрешён, размер возможных обязательств достоверно не определялся, восстановительные работы не завершились. Признать в учёте то, что не поддаётся надёжной оценке, нельзя — но и промолчать о событии такого масштаба тоже нельзя.

В итоге информация о пожаре, об уходе крупнейшего арендатора и о судебном споре была раскрыта в пояснениях к бухгалтерской отчётности.⁸

Далась эта формулировка не с первого разговора. И я вполне отдаю себе отчёт, что это компромисс: было бы значительно приятнее написать, что аудитор пришёл, всё увидел и добился идеального отражения в учёте. Но исходное состояние выглядело так: в отчётности не было ничего. Итоговое: событие раскрыто, пользователь отчётности о нём знает и может сам оценить последствия.

Аудит вообще редко заканчивается так, как его задумывал аудитор. Он заканчивается тем, что подтверждено доказательствами.

Как у вас дела?

Иногда меня спрашивают, не делает ли искусственный интеллект аудит слишком кабинетной профессией. У меня сложилось прямо противоположное ощущение. Чем сильнее становятся инструменты работы с текстом, тем дороже стоит информация, которой нет ни в одном тексте.

Начальник котельной не составляет бухгалтерскую отчётность.

Водитель не готовит пояснения к балансу.

Охранник не подписывает аудиторское заключение.

Но каждый из них может знать то, что однажды полностью изменит ход проверки.

Искусственный интеллект не заговорит с начальником котельной. Он не спросит водителя, как у него дела, не услышит случайно брошенную фразу, не заметит паузу в кабинете и не услышит:

— Ну зачем он вам это рассказал?!

Это по-прежнему работа аудитора.

Но когда разговор состоялся и случайная фраза превратилась в профессиональный вопрос, начинается работа, в которой искусственный интеллект действительно оказывается сильным помощником. Не вместо человека. Рядом с ним.

За годы работы я ни разу не пожалела, что заговорила с человеком.

Зато не раз жалела, что не успела задать ещё один вопрос.

Глава 3. Кто здесь неправ

Почему согласие проверяет хуже, чем разногласие

Почти каждый, кто начинает использовать искусственный интеллект в работе, задаёт один и тот же вопрос:

«Можно ли ему доверять?»

Со временем выяснилось, что вопрос поставлен неудачно. Не потому, что доверять нельзя, а потому, что доверие здесь вообще не та категория. Мы ведь не спрашиваем, можно ли доверять коллеге, с которым разбираем спорный пункт договора. Мы с ним спорим — и именно поэтому разбираем.

С искусственным интеллектом всё то же самое. Просто спорить приходится чаще.

За время работы я заметила закономерность, которая сначала показалась мне обидной. Самые сильные профессиональные выводы появлялись не после первого ответа. Они появлялись после третьего или четвёртого возражения — причём совершенно неважно, чьего.

Три таких разговора стоит рассказать подробно.

В первом неправа оказалась я.

Во втором — никто, потому что неправым был сам вопрос.

В третьем не прав до сих пор никто, и я подозреваю, что так продлится ещё некоторое время.

Инвестиционная недвижимость без амортизации

⁹

Я проводила консультационный проект для компании, основным бизнесом которой была сдача коммерческой недвижимости в аренду. В бухгалтерской отчётности здание учитывалось как инвестиционная недвижимость.

И меня снова посетила одна и та же мысль.

Этот вопрос не давал мне покоя уже несколько лет. Я обсуждала его с коллегами, слышала разные объяснения на курсах повышения квалификации, читала статьи. Практика казалась общепринятой: если компания сдаёт здание арендаторам, объект можно учитывать как инвестиционную недвижимость. Но внутреннего сопротивления это не снимало.

Компания получала выручку именно благодаря этому зданию. Кроме предоставления помещений она обеспечивала эксплуатацию объекта, содержание общих зон, охрану и инженерное обслуживание. Всё это составляло её обычную деятельность.

Но само здание учитывалось как инвестиционная недвижимость.

Компания выбрала модель оценки по переоценённой стоимости. При таком подходе объект регулярно переоценивается до справедливой стоимости, амортизация не начисляется, а результаты переоценки относятся прямо на финансовый результат периода.¹⁰

Мне казалось, что здесь есть серьёзное противоречие.

Если именно это здание создаёт практически всю выручку компании, почему оно не считается используемым в её деятельности? Где тогда основная себестоимость арендного бизнеса? Получалось странно: дорогостоящий актив приносил доход, но его стоимость не переносилась на расходы через амортизацию. Более того, при росте цен на недвижимость компания могла дополнительно признать доход от переоценки.

Недвижимость вообще удобный актив: молчит, стоит на месте и при правильно выбранной учётной политике ещё и улучшает прибыль.

Чем больше я об этом думала, тем сильнее мне казалось, что передо мной не просто особенность стандарта, а возможная манипуляция отчётностью.

На этот раз у меня появился новый собеседник.

Я открыла ChatGPT.

Честно говоря, не столько для исследования, сколько для подтверждения собственной позиции. Мне хотелось получить хорошо сформулированное обоснование того, почему такой учёт искажает себестоимость и финансовый результат.

Но вместо этого ChatGPT начал возражать.

Сначала он предложил отделить мои экономические ощущения от критериев классификации. Получение арендных платежей прямо входит в определение инвестиционной недвижимости. Поэтому сама по себе сдача здания в аренду не могла одновременно быть основанием для такой классификации и доказательством того, что она неправильна.

Это выглядело неприятно логично.

Тогда я вернулась к формулировке IAS 40. Международный стандарт прямо противопоставляет инвестиционной недвижимости объекты, используемые владельцем при производстве товаров, оказании услуг или в административных целях. Если аренда и содержание здания являлись основной деятельностью компании, разве недвижимость не использовалась именно при оказании услуг?

Модель не согласилась и предложила посмотреть на проблему иначе.

Не важно, является ли аренда основным видом деятельности организации. Важно, каким способом объект создаёт экономические выгоды.

И привела пример с гостиницей.

Пример, который я знала наизусть

Здесь придётся сказать неудобную вещь.

Пример с гостиницей я знала. Он приведён в самом IAS 40, в применительной части стандарта. Гостиницу, которой владелец управляет сам, стандарт относит к объектам, используемым владельцем, а не к инвестиционной недвижимости.¹¹

Более того, там же есть пример, написанный будто специально про мой случай: собственник офисного здания обеспечивает арендаторам охрану и техническое обслуживание. Такие услуги признаются незначительными для договорённости в целом, и объект остаётся инвестиционной недвижимостью.

То есть стандарт отвечал на мой вопрос моими же словами. Охрана и инженерное обслуживание, из-за которых я несколько лет сомневалась, названы в тексте поимённо.

Я это читала. Я это слышала на курсах. И всё равно не понимала.

Не понимала я вот чего. И гостиница, и офисное здание приносят доход. В обоих случаях источником дохода является недвижимость. В обоих случаях компания что-то делает: в гостинице селит гостей, в офисном здании обеспечивает охрану и уборку. Где здесь принципиальная разница, ради которой один объект попадает в одну строку баланса, а другой в другую?

Разговор с моделью на этот вопрос ответ дал.

В гостинице здание — инструмент. Клиент покупает не квадратные метры, а проживание, завтрак, уборку, работу персонала. Здание нужно для того, чтобы эту услугу можно было оказать, но предметом сделки оно не является.

В офисном здании здание — сам предмет сделки. Арендатор покупает именно возможность пользоваться помещением. Охрана и обслуживание идут довеском, без которого пользоваться помещением просто неудобно.

Отсюда и рабочий критерий, которым я пользуюсь до сих пор: вопрос не в том, основная ли это деятельность, а в том, насколько значительны сопутствующие услуги для договорённости в целом. Если клиент приходит за ними, а недвижимость лишь обслуживает их оказание — объект операционный. Если клиент приходит за недвижимостью — объект инвестиционный.

Разница действительно тонкая. Настолько, что несколько лет я читала правильный пример и делала из него неправильный вывод.

Искусственный интеллект не открыл мне ничего нового. Он привёл меня в то место стандарта, мимо которого я ходила годами. Как выяснилось, это тоже неплохой результат.

Чем закончилось моё сопротивление

Итак, классификация вполне могла быть правильной.

Но моё первоначальное ощущение тоже оказалось небеспочвенным. Просто относилось оно совсем не к классификации.

Учёт объекта как инвестиционной недвижимости сам по себе ещё не означает отсутствия амортизации. Всё зависит от выбранной модели последующей оценки. Именно применение модели по переоценённой стоимости и вызывало у меня внутреннее сопротивление.

Компания показывала арендную выручку, не признавала амортизацию одного из главных активов бизнеса и одновременно могла отражать в прибыли доход от роста его стоимости.

Экономический эффект, который меня настораживал, существовал в действительности.

Ошибка была не в ощущении, а в аргументе.

Я спорила о классификации, хотя вопрос находился в модели последующей оценки. Это разные вопросы, и ответы на них лежат в разных пунктах стандарта.

А вместе с этим изменилось и то, что я стала проверять.

Если аудитор подозревает управление финансовым результатом, проверять надо не классификацию объекта, а оценку справедливой стоимости. Кто оценщик и независим ли он. Какие исходные данные использованы и к какому уровню иерархии справедливой стоимости они относятся. Что происходило с оценкой в предыдущие периоды и совпадают ли её изменения с потребностями отчётности. Классификация может быть безупречной, а результат при этом вполне управляемым — именно через оценку.

Есть и вопрос попроще, который стоит задавать всегда: понимает ли пользователь отчётности, какая часть прибыли получена от аренды, а какая от переоценки. Если из отчётности этого не видно, разговаривать надо не о стандарте, а о раскрытии.

Практический вывод. Если профессиональная интуиция сопротивляется, а норма формально соблюдена, скорее всего, вы сопротивляетесь правильно, но не тому пункту. Прежде чем спорить с выводом, проверьте, на тот ли вопрос вы его получили.

В аудите такое случается.

Норма уже убедила, аргументация выстроена, а профессиональная интуиция всё ещё сидит в углу и недовольно считает неначисленную амортизацию.

Мы искали не тот вопрос

Ко мне обратился клиент с несколькими вопросами, связанными с продажей объекта незавершённого строительства.

На первый взгляд консультация выглядела вполне обычной. Нужно было определить дату признания реализации, разобраться с оформлением документов и оценить налоговые последствия сделки.

Мы начали с даты реализации.

Я изучила договор, первичные документы и сведения о государственной регистрации. ChatGPT предложил осторожный подход: если документы уже оформлены определённым образом, менять их задним числом рискованно, это может создать новые юридические проблемы.

Я ещё раз перечитала договор.

И увидела то, чего модель не заметила.

В договоре было указано, что право собственности переходит с момента регистрации договора.

Именно эта фраза меня насторожила.

В нашей ситуации государственной регистрации подлежал не договор, а переход права собственности.¹² Формулировка выглядела привычно, звучала юридически и была при этом неверна.

Но самое интересное лежало дальше. Даже правильно определённый момент перехода права собственности не отвечал на вопрос клиента. Дата реализации для налога на прибыль и дата отгрузки для налога на добавленную стоимость определяются не государственной регистрацией, а передачей объекта по акту. Авансовый НДС при этом считается по общим правилам.¹³

Мы разделили три вещи, которые в договоре были свалены в одну: юридический переход права, момент передачи объекта и дату признания дохода. Первый вопрос был закрыт.

Но почти сразу появился следующий.

Клиент спросил, можно ли после государственной регистрации объекта незавершённого строительства продолжать признавать капитальные вложения.

Теперь главным казался уже этот вопрос.

Разбирались недолго. Государственная регистрация подтверждает права на объект, а не завершение строительства. Признание капитальных вложений прекращается тогда, когда объект приведён в состояние, пригодное для использования, — а не тогда, когда сведения о нём попали в реестр.¹⁴ Если объект продолжает достраиваться, основания для признания капитальных вложений сохраняются.

Казалось, консультация подходит к концу.

Но именно в этот момент разговор неожиданно изменился.

Пока мы обсуждали даты, регистрацию и капитальные вложения, меня всё сильнее не покидало ощущение, что мы исследуем совсем не ту проблему.

Я попросила ChatGPT ещё раз посмотреть на ситуацию целиком.

И тогда он обратил внимание на обстоятельство, которое до этого воспринималось лишь как фон.

Объект продавался с существенным убытком.

Здесь надо сразу оговориться, потому что вывод напрашивается более широкий, чем следует. Сам по себе убыток нарушением не является. Убыток от реализации незавершённого строительства признаётся единовременно: этот объект не относится к амортизируемому имуществу, и правило о равномерном списании убытка к нему не применяется.¹⁵

Дело было в другом обстоятельстве. Оно с самого начала лежало в описании сделки и до этой минуты никого не беспокоило.

Покупатель был взаимозависимым лицом.

Само по себе это тоже ещё не нарушение, и цена в такой сделке не становится нерыночной автоматически.¹⁶ Но сочетание меняет картину целиком. Существенный убыток плюс взаимозависимость — это уже не вопрос о дате признания дохода. Это вопрос о том, сможет ли компания объяснить экономический смысл сделки, когда её об этом спросят.

Клиент это понимал и заранее привлёк оценщика — именно для того, чтобы обосновать цену.

Вот здесь я и остановилась.

В такой конструкции отчёт об оценке перестаёт быть подтверждением и сам становится предметом проверки. Первый вопрос к нему не «какая получилась цифра», а «кто ставил задачу и как она была сформулирована». Документ, заказанный заинтересованной стороной для обоснования уже согласованной цены, документом быть не перестаёт. Независимым в том смысле, в каком это слово обычно произносят, он при этом тоже не становится.

После этого направление консультации изменилось окончательно. Вместо даты реализации мы разбирали деловую цель сделки, допущения и исходные данные отчёта об оценке, дальнейшую судьбу объекта и то, какими доказательствами компания подтвердит свою позицию, если вопрос задам не я.

Эта часть работы в итоге оказалась самой важной.

Когда позже я вспоминала проект, поняла одну вещь.

За время одной консультации мы трижды меняли направление исследования. Сначала искали правильную дату. Потом разбирались с регистрацией объекта незавершённого строительства. И только после этого увидели вопрос, который действительно определял риск всей сделки.

Этот разговор отличался от предыдущего.

Здесь почти не было спора.

Зато было другое. Мы несколько раз меняли сам вопрос, который пытались решить, — и это оказалось ценнее любого ответа на первоначальный.

Практический вывод. Клиент формулирует вопрос из того, что его беспокоит. Профессионал обязан проверить, совпадает ли это с тем, что действительно создаёт риск. Прежде чем отвечать, стоит один раз спросить: а это точно главный вопрос по этой сделке?

Контроль, которого никто не может объяснить

Когда вступил в силу ФСБУ 14/2022, мне казалось, что один старый профессиональный спор наконец закончился.

Много лет я придерживалась одной и той же позиции: если организация получает неисключительное право пользоваться программой, фильмом или другим объектом интеллектуальной собственности, само по себе отсутствие исключительных прав ещё не означает, что нематериального актива нет. Такой подход когда-то предложил Бухгалтерский методологический центр, и мне он всегда казался логичным.¹⁷

Но ФСБУ 14/2022 неожиданно перевёл этот спор совсем в другую плоскость.

ФСБУ 14/2022 перестроил формулировку критерия вокруг контроля: организация имеет право на получение экономических выгод от объекта и способна ограничивать доступ иных лиц к этим выгодам.¹⁸ Исключительность из центра конструкции ушла окончательно — хотя, справедливости ради, прямого универсального требования о ней не было и раньше. Именно поэтому спор вообще был возможен.

Формально спор был снят. Фактически — начался заново, только теперь с более сложной формулировкой.

На курсах этот критерий объясняли по-разному.

Кто-то говорил, что всё определяется лицензионным ключом. Если организация получила программу и никто не может просто взять и лишить её возможности пользоваться, значит, контроль существует.

Другие приводили пример с фильмами. Если право использования уже передано, встречных обязательств у правообладателя больше нет и организация самостоятельно получает экономические выгоды, значит, критерий контроля тоже выполняется.

Объяснения выглядели убедительно.

Но оставалось ощущение, что они отвечают на какой-то другой вопрос.

Я открыла ChatGPT.

— Если программа установлена только на моём компьютере, разве я её не контролирую?

Ответ был вполне логичным.

— Вы контролируете доступ к экземпляру программы, но не обязательно контролируете экономические выгоды от самого объекта.

На этом месте разговор обычно заканчивается.

У нас он только начался.

Я возражала, что организация получает вполне определённое договорное право, которым может пользоваться независимо от того, сколько ещё аналогичных лицензий выдаст правообладатель. Выгоды приносит именно это право, а не объект вообще.

ChatGPT отвечал, что нужно разделять сам объект интеллектуальной собственности и конкретное право его использования. Ограничить доступ к объекту организация не может — правообладатель волен передать его кому угодно. Ограничить доступ к выгодам от собственного использования — может.

Постепенно стало ясно, что мы спорим уже не о программах и не о фильмах.

Мы пытались понять, что именно законодатель называет контролем.

И тут я поймала себя на неприятном узнавании. Это была ровно та же трудность, что и с гостиницей. Там надо было различить объект как предмет сделки и объект как инструмент. Здесь — доступ к объекту и доступ к выгодам от объекта. В обоих случаях два понятия называются почти одинаково, а последствия у них разные.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Федеральный стандарт бухгалтерского учёта ФСБУ 9/2025 «Доходы» утверждён приказом Минфина России от 16 мая 2025 г. № 56н, зарегистрированным Минюстом России 8 августа 2025 г. за № 83158. Стандарт обязателен к применению начиная с бухгалтерской отчётности за 2027 год; организация вправе принять решение о его досрочном применении. ФСБУ 9/2025 заменяет ПБУ 9/99 «Доходы организации» и ПБУ 2/2008 «Учёт договоров строительного подряда». Сопоставление с IFRS 15 проводилось по редакции стандарта, действовавшей на момент подготовки текста.

Вернуться

2

Все кейсы реальны, но все совпадения случайны: отдельные обстоятельства изменены, чтобы исключить возможность идентификации участников.

Вернуться

3

Решение Бабушкинского районного суда города Москвы по делу № 02-1545/2026. По сообщениям правовых информационных агентств решение вынесено судом первой инстанции и стало известно в конце июля 2026 года. На дату завершения работы над книгой сведения о вступлении решения в законную силу не подтверждены.

Вернуться

4

Статья 9 Федерального закона от 30 декабря 2008 г. № 307-ФЗ «Об аудиторской деятельности».

Вернуться

5

См. оговорку об обезличивании в Главе 1.

Вернуться

6

Международный стандарт аудита 500 «Аудиторские доказательства», введённый в действие на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 9 января 2019 г. № 2н (приложение № 16). Запрос — обращение за финансовой и нефинансовой информацией к осведомлённым лицам внутри организации и за её пределами, в форме от официальной письменной до неформальной устной, — прямо отнесён стандартом к аудиторским процедурам (п. A22). Пункт A31 исходит из того, что доказательства в виде документов надёжнее полученных устно. В отношении отдельных вопросов ответы на устные запросы подтверждаются письменными заявлениями руководства (п. A25; МСА 580 «Письменные заявления», приложение № 26 к тому же приказу).

Вернуться

7

Международный стандарт аудита 570 (пересмотренный) «Непрерывность деятельности», введённый в действие на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 9 января 2019 г. № 2н (приложение № 25). Термин «существенная неопределённость» употреблён в значении, установленном этим стандартом.

Вернуться

8

Порядок отражения условных обязательств установлен ПБУ 8/2010 «Оценочные обязательства, условные обязательства и условные активы», утверждённым приказом Минфина России от 13 декабря 2010 г. № 167н (в редакции приказа от 6 апреля 2015 г. № 57н): условное обязательство в бухгалтерском учёте не признаётся, информация о нём раскрывается в пояснениях к бухгалтерской отчётности (раздел V). Общие требования к раскрытию существенной информации в отчётности установлены ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчётность», утверждённым приказом Минфина России от 4 октября 2023 г. № 157н (в редакции приказа от 7 ноября 2025 г. № 159н).

Вернуться

9

Обстоятельства проектов, описанных в этой главе, изменены: экономическое содержание ситуаций и профессиональные выводы сохранены.

Вернуться

10

ФСБУ 6/2020 «Основные средства», утверждённый приказом Минфина России от 17 сентября 2020 г. № 204н, пп. 21, 28. Инвестиционная недвижимость, оцениваемая по переоценённой стоимости, переоценивается на каждую отчётную дату до справедливой стоимости; результаты переоценки включаются в доходы или расходы соответствующего периода, амортизация по таким объектам не начисляется. Выбранный способ последующей оценки применяется ко всем объектам инвестиционной недвижимости организации.

Вернуться

11

МСФО (IAS) 40 «Инвестиционная недвижимость», введён в действие на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 28 декабря 2015 г. № 217н (приложение № 27); поправки к стандарту введены в действие приказами Минфина России от 27 июня 2016 г. № 98н, от 11 июля 2016 г. № 111н, от 20 июля 2017 г. № 117н и от 4 июня 2018 г. № 125н. Пункты 11–14. Если организация оказывает пользователям объекта незначительные сопутствующие услуги, объект может оставаться инвестиционной недвижимостью; стандарт приводит в качестве примера охрану и техническое обслуживание офисного здания. При существенности услуг объект, как правило, признаётся недвижимостью, занимаемой владельцем; примером служит гостиница, которой собственник управляет самостоятельно.

Вернуться

12

Согласно п. 1 ст. 551 ГК РФ государственной регистрации подлежит переход права собственности на недвижимость к покупателю. Сам договор продажи недвижимости государственной регистрации не подлежит: правила ГК РФ о регистрации таких сделок не применяются к договорам, заключённым после 1 марта 2013 года.

Вернуться

13

Для налога на прибыль датой реализации недвижимого имущества признаётся дата передачи объекта приобретателю по передаточному акту или иному документу о передаче (п. 3 ст. 271 НК РФ). Для налога на добавленную стоимость день передачи недвижимого имущества покупателю по передаточному акту приравнивается к дню отгрузки (п. 16 ст. 167 НК РФ). Общее правило п. 1 ст. 167 НК РФ, по которому налоговая база возникает также на дату получения оплаты в счёт предстоящей поставки, при этом сохраняется.

Вернуться

14

ФСБУ 26/2020 «Капитальные вложения», утверждённый приказом Минфина России от 17 сентября 2020 г. № 204н, п. 18. Капитальные вложения считаются завершёнными после приведения объекта в состояние и местоположение, в которых он пригоден к использованию в запланированных целях. Государственная регистрация среди критериев завершения не названа.

Вернуться

15

При реализации объекта незавершённого строительства доход уменьшается на стоимость незавершённых капитальных вложений и расходы, связанные с реализацией (подп. 2 п. 1 ст. 268 НК РФ). Полученный убыток учитывается единовременно на основании п. 2 ст. 268 НК РФ. Правило п. 3 ст. 268 НК РФ о равномерном признании убытка применяется к амортизируемому имуществу и на объект незавершённого строительства не распространяется.

Вернуться

16

Цены в сделках между лицами, не признаваемыми взаимозависимыми, признаются рыночными (п. 1 ст. 105.3 НК РФ). В сделках между взаимозависимыми лицами отклонение условий от условий сопоставимых сделок между независимыми лицами может повлечь налоговую корректировку; при этом внутрироссийские сделки признаются контролируемыми только при соблюдении условий и превышении суммовых порогов, установленных ст. 105.14 НК РФ. Дополнительно применяются ограничения ст. 54.1 НК РФ — при установленном искажении сведений о фактах хозяйственной жизни либо при преимущественно налоговой цели операции. Вне контролируемых сделок налоговые органы по общему правилу не вправе оспаривать применённую сторонами цену, а само по себе её несоответствие рыночному уровню не свидетельствует о необоснованной налоговой выгоде; многократное отклонение цены может учитываться лишь как один из признаков — в совокупности с иными обстоятельствами (пункт 3 Обзора, утверждённого Президиумом Верховного Суда РФ 16 февраля 2017 г.).

Вернуться

17

Рекомендация Р-14/2011-КпР «Исключительные права как критерий признания нематериальных активов», Фонд «НРБУ "БМЦ"». Рекомендация указывала, что исключительное право само по себе не является обязательным критерием признания нематериального актива, но прямо исключала из сферы своего применения временные неисключительные права пользования, учитывавшиеся по специальным правилам ПБУ 14/2007. После вступления в силу ФСБУ 14/2022 рекомендация может рассматриваться как источник истории методологического подхода, а не как действующее основание учёта.

Вернуться

18

ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы», утверждённый приказом Минфина России от 30 мая 2022 г. № 86н, подп. «б» п. 4. Одним из условий признания объекта нематериальным активом является наличие у организации права на получение экономических выгод, которые объект способен приносить в будущем, и способности ограничивать доступ иных лиц к таким выгодам.

Вернуться