AI для фінпланавання: што значаць Br4 млрд дэпазітаў

Лічба, якая прайшла б міма большасці кіраўнікоў вытворчасці, на справе шмат пра што гаворыць: за 11 месяцаў 2025 года доўгатэрміновыя дэпазіты ў Беларусі перавысілі Br4 млрд (пры тым што за ўвесь 2024 год было больш за Br2 млрд). Гэта не проста пра «банкі і працэнты». Гэта пра паводзіны грошай у эканоміцы — і пра тое, як іх можна чытаць, прагназаваць і ператвараць у рашэнні.

Калі ў краіне растуць доўгія ўклады, значыць людзі і бізнес больш схільныя фіксаваць даходнасць і планаваць на гарызонце месяцаў, а не дзён. Для прамысловасці гэта сігнал: капітал шукае стабільнасці, а попыт на прадказальныя фінансавыя патокі ўзмацняецца. І тут самы практычны ход — падключыць штучны інтэлект у фінансах вытворчасці, каб не толькі рэагаваць на рынкі, але і працаваць на крок наперадзе.

Гэты матэрыял — частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі». Мы разбяром, што рост доўгатэрміновых дэпазітаў кажа пра эканоміку, як AI можа дапамагчы заводам і прамысловым холдынгам планаваць ліквіднасць, і чаму «фінансы» — такі ж вытворчы працэс, як лагістыка, рамонт або кантроль якасці.

Чаму рост доўгатэрміновых дэпазітаў — сігнал для прамысловасці

Адказ просты: доўгія дэпазіты — гэта маркер змены чаканняў і паводзін, які ўплывае на кошт грошай і на якасць планавання.

Калі кіраўнік Нацбанка агучвае, што за 11 месяцаў 2025 года сума доўгатэрміновых дэпазітаў перасягнула Br4 млрд, важна бачыць другі пласт:

• Прадпрыемствы і насельніцтва выбіраюць “прадказальна”. Гэта ўзмацняе попыт на інструменты, дзе ёсць ясныя правілы: тэрмін, стаўка, вынік.
• Банкі атрымліваюць больш “доўгіх” рэсурсаў. У ідэале гэта можа ўплываць на структуру фондаў, а значыць — на магчымасці крэдытавання і кошт фінансавання.
• Фінансавая дысцыпліна становіцца канкурэнтнай перавагай. У 2026 годзе выйграюць не тыя, хто “падкруціць бюджэт” у Excel, а тыя, хто паставіць кіраванне грашовым патокам на аналітыку і аўтаматыку.

Канец снежня — традыцыйны сезон бюджэтных закрыццяў, бонусаў, планавання закупак і перамоваў па кантрактах на 2026. Таму такія макралічбы асабліва карысныя: яны падсвечваюць, што рынак у цэлым чакае стабільнасці і яснасці, і гэта падказка, як будаваць унутраныя працэсы.

Як AI ператварае банкаўскія трэнды ў рашэнні для завода

AI не “прадказвае будучыню”. Ён робіць яе менш туманнай. Для прамысловасці гэта азначае: меней касавых разрываў, больш дакладныя бюджэты, больш упэўненасці ў закупках і інвестпраграмах.

Ніжэй — тры практычныя сцэнары, дзе рост даўгатэрміновых укладаў і агульны попыт на стабільнасць можна выкарыстаць як «сігнал» у AI-мадэлях.

1) Прагназаванне ліквіднасці і касавых разрываў

Класічная праблема вытворчасці: грошы “на паперы ёсць”, а на рахунку — не хапае сёння, бо кліент аплаціць праз 18 дзён, а сыравіну трэба аплаціць заўтра.

AI-мадэль ліквіднасці збірае:

• гісторыю паступленняў/аплат (па контрагентах, датах, валютах),
• сезоннасць (асабліва важна ў канцы года і ў першым квартале),
• графікі выплат зарплат, падаткаў, лізінгу,
• статусы заказаў і адгрузак з ERP.

На выхадзе вы атрымліваеце не “сярэднюю тэмпературу”, а прагноз касавай пазіцыі па днях і сцэнары “што будзе, калі”:

• калі пастаўшчык патрабуе перадаплату,
• калі кліент просіць адтэрміноўку,
• калі курс/стаўкі змяняюцца.

Практычны вынік: фіндырэктар перастае быць пажарнікам. Ён пачынае быць дыспетчарам.

2) Аптымізацыя структуры рэзерваў: дэпазіты, абаротка, інвестыцыі

Калі рынак паказвае рост доўгіх дэпазітаў, у многіх прадпрыемстваў з’яўляецца спакуса “таксама пакласці грошы пад працэнты”. Часта гэта робіцца інтуітыўна.

AI для treasury-кіравання дапамагае разнесці грошы па “кошиках”:

• аперацыйная ліквіднасць (штодзённыя плацяжы),
• страхавы буфер (выпадкі збоёў паставак/аплат),
• мэтавыя фонды (мадэрнізацыя, рамонты, энергаэфектыўнасць).

І галоўнае — AI можа прапанаваць параметры тэрмінаў: на колькі дзён/месяцаў можна “замарозіць” сродкі без рызыкі для вытворчасці.

Тут я заўсёды настойваю на простым правіле: дэпазіт — гэта не стратэгія. Гэта інструмент. Стратэгія — гэта прадказальнасць вашых грашовых патокаў.

3) Інтэлектуальная праца з дэбіторкай і ўмовамі кантрактаў

Вытворчасць часта губляе маржу не на станку, а ў кантракце: не той графік аплаты, не тая структура штрафаў, не тая формула індэксацыі.

AI можа:

• сегментаваць кліентаў па рызыцы пратэрміноўкі,
• прапаноўваць умовы аплаты, якія мінімізуюць касавыя правалы,
• падказваць, дзе трэба “забіраць грошы наперад”, а дзе можна даць адтэрміноўку дзеля аб’ёму.

Гэта асабліва важна ў 2026, калі многія рынкі будуць працягваць жыць у рэжыме пераналадкі лагістыкі і ланцужкоў паставак.

Якія AI-інструменты даюць вынік хутчэй за ўсё (і без “вялікай рэформы”)

Самы хуткі эфект даюць не робаты на лініі, а аналітыка ў фінансах і планаванні. Бо там менш “жалеза” і больш дадзеных, якія ўжо існуюць.

Вось спіс інструментаў, якія можна запускаць паэтапна:

1. ML-прагноз cash-in/cash-out (па днях/тыднях) з улікам сезоннасці.
2. Anomaly detection для выяўлення нетыповых плацяжоў, дублявання рахункаў, “праліваў” у бюджэце.
3. NLP для дакументаў: аўтаматычнае счытванне рахункаў, дамоваў, актаў; выманне ключавых умоў (тэрміны, штрафы, валютныя агаворкі).
4. Скораінг контрагентаў: прагноз рызыкі пратэрміноўкі, прапановы па лімітах і ўмовах.
5. Панэль CFO/CEO: адзін экран, дзе бачна, што адбываецца з ліквіднасцю, дэбіторкай, запасамі і вытворчым планам.

Ключавы момант: гэтыя рашэнні добра працуюць толькі тады, калі іх прывязаць да канкрэтных працэсаў — хто прымае рашэнне, калі, па якіх правілах.

Як прамысловай кампаніі пачаць: 30-дзённы план без тэорыі

Пачынаць трэба з аднаго паказчыка і аднаго болю. Калі адразу “лічбавізаваць усё”, атрымаецца дарагі праект без карысці.

Вось працоўны план на месяц, які я бачыў у дзесятках варыяцый (і ён сапраўды рэалістычны).

Тыдзень 1: вызначыць 2 KPI і крыніцы дадзеных

Абярыце:

• KPI №1: дакладнасць прагнозу ліквіднасці (напрыклад, MAPE па 14 днях),
• KPI №2: доля пратэрмінаванай дэбіторкі або сярэдні тэрмін аплаты.

Складзіце карту дадзеных: бухулік, банк-кліент, ERP, CRM, склад.

Тыдзень 2: “чыстка” і мінімальная мадэль

Задача не ў ідэальнай data governance. Задача — каб мадэль не ламалася аб дублікаты і пустыя палі.

Пабудуйце baseline:

• простая мадэль сезоннасці + лагі на паступленні,
• табліца рызыкі па контрагентах.

Тыдзень 3: уключыць у працэс, а не ў прэзентацыю

Зрабіце адзін рэгламент:

• кожную раніцу прагноз cash position,
• дзеянні пры “чырвоным” сцэнары: стоп закупак, перамовы, перанос плацяжоў, інкасацыя.

Тыдзень 4: эканамічны эфект і маштабаванне

Зафіксуйце вынікі:

• колькі разоў вы пазбеглі касавага разрыву,
• колькі зэканомілі на штрафах/пратэрміноўках,
• ці змаглі размясціць рэзервы на больш выгадных умовах без рызыкі.

Пасля гэтага ўжо мае сэнс пашыраць AI на закупкі, запасы, планаванне вытворчасці.

Пытанні, якія кіраўнікі задаюць найчасцей

Ці трэба заводу “свой AI-аддзел”, каб пачаць?

Не. На старце патрэбныя ўладальнік працэсу (CFO/treasury/планаванне), аналітык дадзеных і тэхнічны інтэгратар. Поўная каманда — толькі калі вы маштабуеце некалькі мадэляў.

Ці можна выкарыстоўваць банкаўскія і макраданые легальна і карысна?

Для ўнутраных мадэляў дастаткова вашых транзакцый і дакументаў. Макратрэнды (як рост доўгіх дэпазітаў) — гэта хутчэй фон і параметр сцэнарыяў, а не “паліва” мадэлі.

Дзе рызыка, што AI будзе памыляцца?

AI памыляецца там, дзе:

• дадзеныя не абнаўляюцца,
• працэсы не вызначаны,
• людзі не давяраюць вынікам і ўсё роўна робяць “як раней”.

Рашэнне — не “лепшая мадэль”, а мадэль + рэгламент дзеянняў.

Што зрабіць цяпер, пакуль 2026 яшчэ не пачаўся

Рост доўгатэрміновых дэпазітаў да Br4 млрд за 11 месяцаў 2025 — гэта прыкмета, што рынак цэніць прадказальнасць. Для прамысловасці гэта азначае адну рэч: фінансавая кіравальнасць становіцца такой жа важнай, як OEE, якасць і тэрміны паставак.

Калі вы ўжо ўкараняеце AI на вытворчай лініі — вы на правільным шляху. Але я б не адклаў “AI ў фінансах вытворчасці” на потым: менавіта ён часта дае самы хуткі эфект, бо ўплывае на ўсе падраздзяленні ад закупак да продажаў.

Наступны крок просты: выберыце адзін кейс (ліквіднасць або дэбіторка) і зрабіце пілот за 30 дзён. А потым задайце сабе пытанне, якое аддзяляе кампаніі 2026 года ад кампаній 2016-га: у вас грошы “бачныя” ў рэжыме амаль рэальнага часу — ці толькі пасля закрыцця месяца?