Назад в библиотеку

Механизмы адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте бухгалтерской экспертизы

Автор: И. В. Поправко
Источник: Поправко, И. В. Механизмы адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте бухгалтерской экспертизы / И. В. Поправко // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17, № 2. – EDN EFKUWI.

Ключевые слова: интеллектуальный чат-бот; большие языковые модели; адаптивное обучение; бухгалтерская экспертиза; налоговый учет; автоматизация; обучение с подкреплением.

Введение

В условиях цифровизации экономики и развития технологий искусственного интеллекта все более актуальным становится применение специализированных чат-ботов в профессиональных областях, включая бухгалтерский учет, аудит и налоговое консультирование. Такие чат-боты являются программными агентами, способными вести диалог на естественном языке и решать сложные информационные задачи благодаря использованию нейронных сетей и механизмов глубокого обучения. В последние годы значительного прогресса достигли большие языковые модели (Large Language Models, LLM), обученные на больших объемах текстовых данных. Такие модели, как GPT-4, GigaChat, YandexGPT, DeepSeek и другие, продемонстрировали способность генерировать осмысленные тексты и отвечать на разнообразные вопросы, имитируя человеческое общение. Это открывает новые возможности для автоматизации рутинных операций и поддержки принятия решений в бухгалтерском и налоговом учете.

Однако применение подобных моделей на практике требует решения ряда проблем. Во-первых, базовые LLM зачастую обучены на общих данных и не обладают изначально специализированными знаниями в области бухгалтерского учета и налогового законодательства. Во-вторых, они могут давать неверные или неактуальные ответы, поскольку Российская система бухгалтерского и налогового учета характеризуется регулярными обновлениями нормативно-правовых актов. Поэтому для успешного применения чат-ботов в бухгалтерской экспертизе необходимо, чтобы модель могла адаптивно обучаться под специфические требования отрасли и законодательные изменения.

Цель данного исследования — проанализировать и обобщить механизмы адаптивного обучения чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте задач бухгалтерской и налоговой экспертизы. Под адаптивным обучением понимается совокупность методов, позволяющих улучшать навыки модели за счет тонкой настройки с использованием отраслевых данных, нормативно-правовых систем, интерактивного обучения, использования обратной связи от пользователей и других приёмов.

Для достижения поставленной цели в процессе исследования решаются следующие задачи:

  1. Анализ и систематизация современных научных публикаций и практико- ориентированных разработок, посвящённых применению больших языковых моделей — LLM — и интеллектуальных чат-ботов в области бухгалтерского (финансового) учета, с целью выявления ключевых направлений и нерешённых проблем в данной сфере.
  2. Выявление и классификация основных методологических подходов к адаптивному обучению LLM-агентов, включая тонкую настройку моделей (fine-tuning, FT), обучение с подкреплением и обратной связью от человека (reinforcement learning with human feedback, RLHF), механизмы непрерывного обучения, а также интеграцию внешних источников знаний.
  3. Обобщение и сравнительный анализ эмпирических данных, отражающих практическое применение интеллектуальных чат-ботов в бухгалтерском учете и аудиторском сопровождении.
  4. Анализ полученных результатов с позиции потенциального трансформирующего влияния LLM-технологий на практику бухгалтерской экспертизы и финансового контроля.
  5. Формулирование выводов о перспективах, потенциальных рисках и ограничениях применения адаптивно обучаемых языковых моделей в задачах бухгалтерского учёта и аудита.

Объектом исследования являются интеллектуальные информационные системы на базе больших языковых моделей, предназначенные для автоматизированной поддержки профессиональной деятельности в сфере бухгалтерского учета и налогообложения.

Предметом исследования выступают механизмы и архитектурные подходы к адаптивному обучению чат-ботов, направленные на повышение их эффективности, точности и актуальности в контексте задач бухгалтерской и налоговой экспертизы в Российской Федерации.

Интеграция современных методов адаптивного обучения (как, например, тонкая настройка на отраслевых данных, обучение с подкреплением с участием экспертов — RLHF, непрерывное дообучение и подключение к внешним источникам знаний — RAG) позволяет обеспечить интеллектуальным чат-ботам на базе больших языковых моделей высокую степень релевантности, точности и устойчивости в условиях динамически изменяющегося нормативного регулирования в сфере бухгалтерского и налогового учета. Предполагается, что реализация такой многоуровневой архитектуры адаптивности не только повышает качество диалогового взаимодействия, но и способствует формированию полноценных систем интеллектуальной поддержки принятия решений в профессиональной учетной практике.

Методы и материалы

Методологическая база настоящего исследования опирается на комплексный, междисциплинарный подход, сочетающий положения теории искусственного интеллекта, информационных технологий, бухгалтерского учёта, а также системного анализа и прикладной экономики. В силу межотраслевого характера задачи применены как теоретические, так и эмпирические методы научного исследования.

В качестве общенаучных методов были использованы:

  • анализ и синтез, позволившие выделить ключевые категории и свойства адаптивных обучающих систем, формализовать их в виде концептуальной модели и сопоставить с требованиями предметной области;
  • абстрагирование и идеализация, применённые для конструирования обобщённой архитектуры адаптивного чат-бота с учётом особенностей нормативно-правовой среды в Российской Федерации;
  • системный подход, на основе которого исследуемые явления рассматривались как элементы сложной информационно-коммуникационной системы с открытой структурой и множеством связей между её компонентами.

Методы теоретического моделирования применялись для построения функциональной схемы интеллектуальной системы и обоснования взаимосвязей между её подсистемами.

Методы сравнительного анализа использовались при исследовании и классификации различных подходов к адаптивному обучению LLM.

Эмпирическая составляющая опиралась на анализ существующих практик внедрения чат-ботов в бухгалтерских и аудиторских организациях и исследование функциональных возможностей и пользовательских сценариев взаимодействия с интеллектуальными агентами.

В рамках оценки перспектив практического внедрения разработанных решений применялись элементы социотехнического анализа, учитывающего поведенческие и институциональные барьеры адаптации искусственного интеллекта (ИИ) в сферах бухгалтерского и налогового учета: уровень доверия пользователей к рекомендациям чат-бота, возможность экспертной ревизии ответов LLM, специфику регуляторной среды и требования к защите персональных данных и конфиденциальности финансовых информации. Таким образом, совокупность использованных методов обеспечила не только целостное теоретическое осмысление исследуемой проблемы, но и возможность экстраполяции полученных выводов в прикладные рекомендации по проектированию и эксплуатации интеллектуальных LLM-систем в области бухгалтерской экспертизы.

Результаты и обсуждение

Бурное развитие больших языковых моделей началось после появления архитектуры трансформеров (Transformer) [1; 2] и моделей GPT (Generative Pretrained Transformer) компании OpenAI, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) [3] от Google и других. Однако ключевое значение имела разработка модели GPT-3 в 2020 г. [4; 5], а затем и GPT-4 в 2023 г. [6; 7], продемонстрировавших возможность генерации связного текста по произвольной теме. В 2022 г. был запущен публичный чат-бот ChatGPT, быстро завоевавший популярность благодаря умению поддерживать диалог и выполнять разнообразные задачи на естественном языке. Модель ChatGPT (на базе серии GPT-3.5) обучена следовать инструкциям пользователя и давать развернутые ответы, в том числе за счет алгоритма обучения с подкреплением с обратной связью от человека. За несколько месяцев после запуска ChatGPT в мировой литературе появилось множество работ, посвященных оценке его возможностей в различных профессиональных областях — от программирования до медицины и права. В сфере бухгалтерского учета и финансов также начались исследования по применению ChatGPT и подобных LLM.

В частности, в работе Стрит и Уилк [8] обсуждается потенциал использования ChatGPT в практике судебно-бухгалтерской экспертизы и формулируются принципы безопасной интеграции LLM в деятельность аудиторов и бухгалтеров. Авторы отмечают, что большие языковые модели могут автоматизировать подготовку черновиков отчетов, резюмировать большие объемы текстовой финансовой информации и выступать в роли виртуальных ассистентов, но при этом подчеркивается важность контроля качества, проверок фактов и этических аспектов (конфиденциальность данных, предотвращение искажений или мошенничества). Другое направление исследований — проверка способностей LLM непосредственно решать профессиональные задачи бухгалтеров. В частности, Ким и соавт. [9] протестировали GPT-4 на анализе финансовой отчетности компаний: модель должна была прогнозировать изменение прибыли на следующий год по данным бухгалтерского баланса и отчета о финансовых результатах. Оказалось, что с правильно сформулированными пошаговыми подсказками (chain-of-thought prompting) GPT-4 достигла точности около 60 % при определении роста или снижения прибыли, что превысило средний показатель аналитиков (около 53 %). Это свидетельствует о значительном потенциале LLM в области финансового анализа, хотя авторы отмечают, что модель не дает гарантированно верных ответов без специальных приемов и может галлюцинировать, например, уверенно выдавать ложную информацию.

Одновременно развиваются специализированные языковые модели для финансового сектора. Примером является BloombergGPT [10], представленная в 2023 г. — большая языковая модель, обученная на обширных финансовых данных (новости, ценовые ряды, отчеты компаний). Согласно авторам BloombergGPT, такая узкоспециализированная LLM превосходит общие модели в финансовых задачах, демонстрируя важность учета отраслевых особенностей. В открытом сообществе также был запущен проект FinGPT [11], представляющий собой финансовую LLM. Особенностью FinGPT является подход, ориентированный на исходные данные, где делается акцент на сборе и очистке финансовой информации для обучения, а также использовании методов донастройки LoRA (Low-Rank Adaptation, низкоранговая адаптация). Метод LoRA позволяет эффективно адаптировать большие модели под новые данные, значительно сокращая число настраиваемых параметров. Эти работы показывают, что для достижения высоких результатов в финансовой сфере модели должны не только обладать базовыми языковыми способностями, но и быть специально обучены на предметной области.

Дополнительную ценность в контексте бухгалтерской экспертизы представляют исследования, посвященные обучению моделей с участием человека. Метод RLHF, лежащий в основе ChatGPT, подробно рассмотрен в трудах OpenAI [12] и получил дальнейшее развитие в прикладных работах Hopper1, где описано пошаговое построение финансового ассистента Otto с использованием человеческой оценки качества ответов на вопросы CPA (Certified Public Accountant, профессиональная квалификация бухгалтера и аудитора, присваиваемая в США) и CFA (Chartered Financial Analyst, профессиональная квалификация в области инвестиционного анализа, портфельного управления и корпоративных финансов, присуждаемая CFA Institute). Таким образом, заложены практические принципы интеграции профессиональной экспертизы в цикл обучения модели.

В отечественном контексте значительный вклад в адаптацию LLM под русскоязычную терминологию и защиту данных в корпоративных системах был внесен проектами Norbit GPT2 и «GigaChat», где декларируется возможность обучения модели на внутренних данных предприятия с соблюдением требований законодательства РФ о персональных данных.

Крупные аудиторские и консалтинговые компании также активно экспериментируют с генеративным ИИ. В частности, Deloitte 3 разработала внутреннего чат-бота DARTbot для поддержки аудиторов и консультантов в повседневной работе. Он способен в режиме реального времени отвечать на запросы специалистов, помогая разбираться в сложных вопросах бухгалтерского учета и аудита. По сообщению компании, этот инструмент доступен тысячам сотрудников Deloitte и призван повысить эффективность их работы, позволяя быстрее находить нужную информацию.

Таким образом, научная литература последних лет предоставляет как теоретические основания, так и практические примеры применения LLM в финансово-учётной сфере. Однако, несмотря на наличие фрагментарных решений и разрозненных кейсов, комплексное рассмотрение адаптивных механизмов обучения чат-ботов на основе больших языковых моделей именно в контексте бухгалтерской экспертизы, особенно с учётом специфики российского законодательства, остаётся недостаточно проработанным. Настоящее исследование направлено на восполнение данного пробела посредством систематизации известных подходов, их соотнесения с отраслевыми особенностями и предложением целостной архитектуры адаптивного интеллектуального ассистента для сферы бухгалтерского учёта.

На этой теоретической основе далее рассмотрим конкретные механизмы, позволяющие обучать и адаптировать интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей для бухгалтерской экспертизы.

Механизмы адаптивного обучения

Адаптивное обучение чат-бота означает, что после первоначального обучения на разнообразных текстах общего характера модель продолжает улучшать свои ответы и функциональность под воздействием дополнительной информации, обратной связи и взаимодействия с пользователями. В контексте бухгалтерской экспертизы это может включать настройку под отраслевую терминологию, правила учета, особенности налогового законодательства, а также учет предпочтений конкретной организации или специалиста.

Рассмотрим основные механизмы, с помощью которых достигается такая адаптивность у чат-ботов. В состав таких механизмов входят:

  1. Тонкая настройка с использованием отраслевых данных (Fine-tuning).
  2. Обучение с подкреплением и обратной связью от человека (RLHF).
  3. Непрерывное обучение и дообучение на новых данных.
  4. Подключение внешних источников знаний (RAG, базы знаний).
  5. Персонализация и учет контекста пользователя.

1. Тонкая настройка с использованием отраслевых данных (Fine-tuning). Fine-tuning (тонкая настройка) — это процесс дополнительного обучения предобученной большой языковой модели на специализированном наборе данных, относящемся к какой-либо определенной сфере. В отличие от обучения модели с нуля, при fine-tuning используются уже имеющиеся знания модели, которые затем корректируются под новую задачу. Тонкая настройка позволяет существенно улучшить качество ответов в узкой предметной области без колоссальных затрат ресурсов, необходимых для полного обучения LLM.

В случае бухгалтерских чат-ботов fine-tuning может выполняться на основе следующих данных:

  • нормативные документы по бухгалтерскому и налоговому учету (Налоговый кодекс РФ, федеральные стандарты бухгалтерского учета, письма Министерства финансов, разъяснения ФНС);
  • учебные материалы и руководства (например, сборники типовых проводок, комментарии к счетам бухгалтерского учета, методические рекомендации по заполнению отчетных форм);
  • накопленная база вопросов и ответов бухгалтерских консультантов, часто задаваемые вопросы клиентов бухгалтерских фирм;
  • данные из внутренних систем предприятия, например, типовые операции в бухгалтерской программе, шаблоны отчетности, рабочие инструкции.

Проведение тонкой настройки на подобном наборе данных позволит модели освоить профессиональную лексику, выучить соответствия между формулировками на естественном языке и конкретными нормами законодательства и т. д. Например, после fine-tuning модель сможет корректно трактовать фразу пользователя «начислить амортизацию по основному средству» и выдавать ответ с описанием проводок Дт/Кт, ссылкой на соответствующий стандарт и расчетом суммы.

Практический пример тонкой настройки описан Hopper G. при создании прототипа финансового чат-бота Otto для аудита. Для обучения модели GPT-3.5 автор отобрал около 100 вопросов и ответов из экзаменов CPA и CFA, охватывающих различные темы бухгалтерского учета и финансов. После дообучения модель приобрела энциклопедические знания в выбранных темах и умела отвечать в профессиональной манере, подобающей аудитору. В результате fine-tuning удалось улучшить способность модели следовать инструкциям, обеспечить единообразие формата ответов и придать им официальный стиль изложения.

Таким образом, тонкая настройка — важный механизм адаптации LLM, создающий прочный фундамент, на котором чат-бот оперирует профессиональными понятиями и контекстом.

2. Обучение с подкреплением и обратной связью от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) Обучение с подкреплением и обратной связью от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) представляет собой метод, позволяющий улучшать ответы модели на основе оценок или предпочтений, выраженных реальными людьми. В контексте чат-ботов RLHF получил известность благодаря тому, что компания OpenAI использовала его при обучении ChatGPT. Схема работы RLHF следующая:

  1. Сначала модель обучается на примерах диалогов: люди-учителя выступают в обеих ролях (пользователь и ассистент) и генерируют образцовые вопросы и ответы. Такой начальный этап задает базовый шаблон поведения модели.
  2. Затем формируется модель вознаграждения (reward model). Для этого собираются данные сравнения ответов: людям (экспертам-тренерам) показываются несколько различных ответов модели на один и тот же запрос, и они ранжируют ответы по качеству. Модель вознаграждения обучается предсказывать, какой ответ лучше, на основе этих примеров.
  3. Наконец, происходит обучение с подкреплением: исходная модель-ассистент дообучается таким образом, чтобы максимизировать награды от модели вознаграждения. Иными словами, модель корректирует свои параметры, чтобы ее ответы больше соответствовали предпочтениям, выраженным людьми.

В результате RLHF модель начинает выдавать результаты, более соответствующие человеческим ожиданиям, например, становится вежливее, точнее, учится избегать нежелательных тем. По сути, через обратную связь она подстраивается под требования качественного ответа, которые задали эксперты. Именно RLHF позволил ChatGPT научиться отказываться от некорректных запросов, уточнять неясные вопросы и следовать инструкциям пользователя в диалоге.

Для применения в чат-боте для целей бухгалтерского учета и налогообложения метод RLHF представляет большой интерес. Он позволяет привлечь в цикл обучения знания и опыт профессиональных бухгалтеров и аудиторов. Например, можно развернуть предварительно обученного (fine-tuned) бота в тестовой среде и попросить группу экспертов-бухгалтеров пообщаться с ним, оценивая полноту и корректность ответов. Эксперты могли бы задавать вопросы, имитирующие реальные ситуации: «Как учесть поступление основного средства с частичной предоплатой?», «Какие налоговые льготы доступны для IT-компаний в 2025 году?» и т. п. Получив ответы бота, эксперты ранжируют, насколько ответ точен, правильно ли расставлены ссылки на нормативные акты, использует ли модель профессиональную лексику и т. д. На основе этих рейтингов строится модель вознаграждения, после чего выполняется дообучение самого бота с использованием алгоритма подкрепления. В результате бот учится давать ответы, которые профессионалы считают лучшими.

Важно отметить, что RLHF помогает не только повысить точность ответов, но и скорректировать стиль общения под предпочтения пользователей. В разных организациях могут быть свои стандарты общения с клиентами или оформления заключений. Через механизм обратной связи можно, например, настроить степень детализации ответа (лаконичный ответ или развернутое пояснение со ссылками на нормативные акты), тон (нейтрально-официальный или более дружелюбный) и т. д. Все это особенно актуально в бухгалтерской экспертизе, где с одной стороны, требуется строгость и однозначность формулировок, а с другой, необходимость донести сложную информацию понятным языком.

Ограничением RLHF является необходимость участия экспертов и тщательная организация процесса сбора обратной связи. Кроме того, существует риск того, что модель будет оптимизироваться под предпочтения той выборки людей, которая участвовала в обучении, что может не полностью отражать точку зрения всего профессионального сообщества. Тем не менее при грамотном применении RLHF способен существенно улучшить качество чат-бота. Фактически он вводит цикл постоянного совершенствования, в котором по мере использования системы можно продолжать собирать рейтинги ответов от реальных пользователей и периодически обновлять модель.

3. Непрерывное обучение и дообучение на новых данных Помимо разовых циклов тонкой настройки или RLHF, важным является способность модели к непрерывному обучению (continual learning). В идеале интеллектуальный чат-бот должен уметь обновлять свои знания по мере появления новой информации, не забывая при этом уже полученные навыки. Для регламентированного учета это является критичным, поскольку каждый год вносятся изменения в налоговое законодательство, принимаются новые стандарты учета, появляются дополнительные разъяснения и обогащается судебная практика. Чат-бот, обученный на данных 2022 года, может в 2025 году содержать устаревшие сведения, которые могут оказывать негативное влияние на принимаемые в бухгалтерской экспертизе решения.

Механизмы непрерывного обучения LLM все еще находятся в стадии исследований. Использование классических подходов дообучения нейросетей на новых наборах данных для больших языковых моделей приводит к проблеме забывания — модель может утратить часть ранее усвоенной информации, настроившись на новые данные. Тем не менее, разрабатываются стратегии, позволяющие этого избежать:

  • Continual pre-training — периодическое дополнительное обучение модели на свежих данных. Например, можно раз в квартал дообучать чат-бота на новом наборе текстов: свежих редакциях законов, статей и рекомендациях Минфина, часто задаваемых вопросах, подмешивая туда другие данные, чтобы минимизировать забывание старого материала.
  • Domain-specific adapters — подключение специализированных модулей, например, с использованием упомянутого ранее метода LoRA. Примерами таких адаптеров могут быть «Налоговое законодательство 2025», «Федеральные стандарты бухгалтерского учета» и другие. Включать их можно по мере необходимости.
  • Retraining vs. fine-tuning trade-off — комбинация полных переобучений и локальных апдейтов. Например, раз в год можно выполнять полноразмерное обновление модели с нуля на всём массиве актуальных данных (что дорого, но обеспечивает целостность знаний), а в промежутках использовать точечную донастройку на наиболее важных изменениях.
  • Учёт пользовательских запросов: анализируя новые вопросы пользователей, можно выявлять пробелы в знаниях модели и дообучить ее.

Отдельно отметим подходы, связанные с редактированием знаний модели (Model editing). В случае обнаружения конкретной ошибки или изменения факта можно внести локальную правку в поведение модели, которая не будет оказывать влияния на остальные ответы. Например, в 2025 г. ставка налога на прибыль выросла с 20 % до 25 %. Вместо полного обучения достаточно отредактировать в памяти модели этот факт. Существуют алгоритмы целевого редактирования трансформеров, которые могут точечно изменить ответы на определенные запросы, оставаясь консистентными с новым фактом, при минимальном воздействии на прочие ответы.

В целом непрерывное обучение — это понятие, объединяющее различные технологии, цель которых заключается в поддержании знания чат-бота в актуальном состоянии. В реальных внедрениях обычно сочетаются несколько методов. Например, компания может поддерживать собственный репозиторий актуальных вопросов/ответов и документов. Тогда часть новых знаний в чат-бот может поступать не через изменение параметров модели, а через механизм, называемый генерацией с подключением к внешней базе (Retrieval-Augmented Generation, RAG).

4. Подключение внешних источников знаний (RAG, базы знаний). Даже самая большая языковая модель имеет ограниченное знание, вложенное в ее параметры на момент окончания обучения. Для доменов, требующих актуальности, эффективным решением является использование внешних баз знаний и информационных источников. Retrieval-Augmented Generation (RAG) — подход, при котором перед формированием ответа модель осуществляет поиск релевантной информации во внешней базе и включает найденные факты в контекст ответа. По сути, модель усиливается возможностью делать запросы, подобно поисковику, и опираться на свежие данные.

В рамках бухгалтерского чат-бота RAG может быть реализован следующим образом:

  1. Создается локальная база данных текстовых документов: например, вся нормативная база (законы, стандарты, письма) и внутренние методические материалы организации.
  2. При поступлении вопроса от пользователя сначала специальный модуль выполняет поиск по базе (например, с помощью векторного или полнотекстового поиска) и извлекает несколько документов или фрагментов, которые с наибольшей степенью вероятности могут содержать ответ.
  3. Эти фрагменты подаются в качестве дополнительного контекста модели LLM, которая на основе найденной информации генерирует ответ. Таким образом, ответ содержит актуальную и проверяемую информацию.

Рассмотрим пример. Пользователь спрашивает у бота «Какой срок давности для привлечения к ответственности за налоговое правонарушение по российскому законодательству?». Бот сам по себе может знать общие вещи, однако, чтобы ответить точно, модуль RAG находит в базе текст Налогового кодекса (ст. 113 НК РФ), где указано, что срок давности составляет 3 года. Модель получает этот отрывок и формирует ответ: «Согласно Налоговому кодексу РФ, срок давности привлечения к ответственности за совершение налогового правонарушения составляет три года», добавляя дополнительные пояснения при необходимости. Без RAG модель могла бы дать неточный ответ, опираясь на устаревшие данные или перепутать с другим законом.

RAG особенно полезен, чтобы компенсировать неизбежные пробелы и устаревание знаний LLM. Исследователи отмечают, что такой подход повышает доверие к ответам модели, так как позволяет ссылаться на первоисточники. В прототипе бота Otto (упомянутом ранее) интеграция RAG позволила боту при ответах на аудиторские вопросы обращаться к стандартам PCAOB (Public Company Accounting Oversight Board, Совет по надзору за бухгалтерским учетом публичных компаний) и руководствам по SOX (Sarbanes-Oxley Act, Закон Сарбейнса-Оксли). Благодаря этому ответы стали содержательнее и точнее, поскольку модель использовала нужные документы при формулировании своих выводов.

В российских условиях в рамках RAG-архитектуры актуально использование справочно-правовых систем и создание корпоративных хранилищ знаний. Многие крупные фирмы уже имеют внутренние базы документов, справочники, FAQ (Frequently Asked Questions, часто задаваемые вопросы) для сотрудников. Интеллектуальный ассистент может получить доступ к таким базам (с учетом прав доступа и безопасности) и оперативно выдавать сотруднику информацию. Например, аудитор, проводящий проверку, может спросить бота: «Напомни требования ФСБУ 5/2019 по учету запасов». Бот выполнит поиск по справочно-правовой системе и/или внутренней базе, найдет текст стандарта и сформирует краткую сводку основных положений, цитируя важные пункты. Это экономит время на самостоятельный поиск документов. Аналогично при подготовке налоговой декларации можно задать вопрос по заполнению конкретного приложения — бот найдет инструкцию или пример заполнения из корпоративной базы знаний.

Стоит отметить, что реализация RAG требует решения инженерных задач: поддержания актуальности индексов базы, быстрого поиска, возможно, семантического анализа запросов. Кроме того, комбинация LLM и поиска должна быть оптимизирована, чтобы не было чрезмерных задержек при ответе. Тем не менее, этот подход уже доказал свою эффективность на практике и фактически является способом обхода ограничения LLM по объему знаний.

5. Персонализация и учет контекста пользователя. Еще одним аспектом адаптивности является способность чат-бота учитывать контекст конкретного пользователя или задачи. В бухгалтерской практике контекст очень важен: например, для разных отраслей бизнеса применимы разные налоговые режимы; рекомендации по учету зависят от того, малое предприятие или крупное; одна и та же операция может по-разному отражаться для целей бухгалтерского учета и налогообложения. Поэтому интеллектуальный ассистент должен приспосабливать ответы к условиям пользователя.

Механизмы персонализации могут быть реализованы через сохранение истории взаимодействий и метаданных о пользователе. Например, если чат-бот внедрен в учетную систему предприятия, он может иметь доступ к профилю компании: вид деятельности, используемая система налогообложения (общая, упрощенная, ЕНВД (единый налог на вмененный доход) и т. п.), наличие льгот и т. д. Получая запрос, бот учитывает эти данные. Например, при ответе на вопрос «Какой налог на прибыль нам платить за 1-й квартал?», бот, зная что компания на общей системе налогообложения и применяет льготную ставку для ИТ (информационные технологии) компаний, сразу ответит — с учетом пониженной ставки 5 %, учет, что она изменилась с начала 2025 г., укажет срок уплаты и возможно даже рассчитает сумму, если он подключен к учетным данным организации.

Технически персонализация может быть достигнута посредством передачи в промт (prompt — запрос) модели соответствующих слотов контекста. В современных LLM есть возможность задавать системное сообщение с информацией о роли и контексте диалога. Например, перед началом диалога с пользователем можно сказать модели: «Ты — виртуальный помощник главного бухгалтера компании ООО «Ромашка», сфера деятельности — розничная торговля, применяет упрощенную систему налогообложения (15 % с доходов минус расходы), численность 5 человек». Такая установка позволит боту отвечать более релевантно.

Кроме организационного контекста, модель может подстраиваться под уровень подготовки собеседника. Если чат-бот предназначен для консультирования предпринимателей, не имеющих специальных бухгалтерских знаний, он должен избегать избыточного использования профессиональной лексики, объяснять простыми словами. Если же целевая аудитория — бухгалтеры или аудиторы, напротив, ценится точность формулировок и ссылки на нормы законов. Адаптация под уровень достигается либо выбором соответствующего тонко настроенного варианта модели, либо через анализ поведения пользователя (например, по вопросам можно понять, насколько человек разбирается в теме, и динамически менять стиль ответов).

Данный аспект персонализации выходит за рамки чисто алгоритмических методов обучения и скорее относится к прикладной настройке системы. Тем не менее он важен для полноты адаптивности: чат-бот должен не просто знать бухгалтерский и налоговый учет в целом, но и уметь применить знания к конкретной ситуации пользователя. В итоге это повышает ценность системы, делая ответы точнее и полезнее.

Обобщенная архитектура адаптивного обучения чат-бота для бухгалтерской экспертизы

На основе рассмотренных подходов можно представить концептуальную схему интеллектуального бухгалтерского чат-бота с адаптивным обучением. На рисунке 1 показана блок-схема такой системы.

Рассмотрим подробнее компоненты данной схемы:

  • Предобученная LLM-модель является ядром системы, она представляет собой большую языковую модель типа трансформер, изначально обученную на общих данных.
  • Модуль тонкой настройки — это блок, ответственный за первоначальную донастройку LLM под бухгалтерскую сферу. На вход поступают отраслевые наборы данных, на выходе получается специализированная модель.
  • База знаний/документов — это хранилище нормативных актов, стандартов, методик, а также внутренней документации компании с возможностью полнотекстового и семантического поиска.
  • Модуль поиска (Retrieval) обрабатывает запрос пользователя, осуществляет поиск по базе знаний, извлекает релевантные фрагменты текста.
  • Комбинированный контекст составляется из запроса пользователя с добавлением найденных фрагментов базы знаний, информации о пользователе/компании и истории диалога.
  • LLM-генератор ответов генерирует ответ на основе комбинированного контекста. При генерации учитываются политика безопасного ответа (например, не выдавать советов, противоречащих закону, избегать разглашения корпоративных тайн и т. п.).
  • Модуль обратной связи представляет собой интерфейс для получения оценки ответа от пользователя или эксперта (например, кнопка «полезен ответ/не полезен»). Сохраняет данные оценок.
  • Механизм RLHF-обучения периодически в оффлайн режиме обрабатывает накопленные оценки, обучает модель вознаграждения и дообучает LLM-генератор, замыкая цикл улучшения.

Рисунок 1. Схема архитектуры адаптивного обучения чат-бота на базе LLM для бухгалтерской экспертизы (составлено/разработано автором)
Рисунок 1. Схема архитектуры адаптивного обучения чат-бота на базе LLM для бухгалтерской экспертизы (составлено/разработано автором)

Эта архитектура объединяет статическое знание (через fine-tuning и базу знаний) с динамическим обучением (через RLHF и обновление данных). По сути, интеллектуальный чат-бот становится постоянно эволюционирующей системой, знания которой расширяются и уточняются со временем. Для конечного пользователя такие улучшения могут проявляться постепенно: сначала бот учится отвечать на частые типовые запросы, затем охватывает более узкие случаи, уменьшается доля вопросов, на которые он не способен ответить.

Отдельно нужно подчеркнуть вопрос безопасности и качества данных. Адаптивное обучение сильно зависит от того, какие данные и обратная связь используются. Поэтому в практических внедрениях обязательно предусматриваются меры контроля: валидация новых обучающих данных экспертами, фильтрация неточных пользовательских оценок, тестирование модели после каждого цикла обучения на эталонных задачах. В противном случае возникает риск непреднамеренного искажения ответов в нежелательную сторону (например, бот начинает допускать ошибки, переучившись на специфических кейсах).

В заключение следует отметить, что перечисленные механизмы адаптивного обучения не используются изолированно. Напротив, в эффективной системе они дополняют друг друга. Комплексный подход позволяет создать действительно обучаемого цифрового помощника бухгалтера, способного со временем достигать все большей компетентности.

Выводы

Развитие больших языковых моделей создает предпосылки для качественного скачка в автоматизации интеллектуальных задач в бухгалтерской и налоговой сфере. Проведенное исследование показало, что современные чат-боты на базе LLM при правильной адаптации способны взять на себя значительную часть функций консультирования, проверки и подготовки информации, традиционно выполнявшихся людьми.

В процессе исследования было показано, что адаптивное обучение является ключом к эффективной работе чат-бота. Статически обученная модель быстро устаревает и может давать шаблонные или неверные ответы. Использование механизмов тонкой настройки на отраслевых данных, RLHF с участием экспертов и непрерывного обновления знаний позволяет создать чат-бота, чей интеллект развивается со временем. В области бухгалтерской экспертизы это особенно важно, ведь модель должна успевать за изменением законодательства и корпоративной практики.

Комбинация различных методов машинного обучения улучшает результаты работы чат-бота. Рассмотренные механизмы (fine-tuning, RLHF, RAG и др.) взаимодополняют друг друга, улучшая производительность системы. Многоуровневый подход обеспечивает как глубокое понимание предметной области, так и актуальность ответов на конкретный момент времени.

Возможности применения рассмотренных чат-ботов разнообразны, они могут использоваться для консультаций клиентов (сокращая нагрузку на бухгалтерские фирмы), для поддержки внутренних сотрудников (повышая оперативность и единообразие работы аудиторов, бухгалтеров, финансовых аналитиков), а также для прямой автоматизации процессов (сдача отчетности, составление документов).

При этом не стоит забывать, что человеческий контроль и экспертная поддержка остаются критически важными. Хотя интеллектуальные чат-боты значительно повышают автономность обработки информации, полностью исключать участие человека нельзя. Бухгалтерская экспертиза требует, чтобы результаты, полученные от ИИ, были проверены. Роль человека трансформируется: вместо ручного поиска и вычислений он выступает в качестве контролера и наставника для ИИ.

Научная новизна настоящего исследования заключается в интегральном рассмотрении механизмов адаптивного обучения чат-ботов на базе LLM сквозь призму специфических задач бухгалтерской и налоговой экспертизы. Впервые в отечественной литературе проведена систематизация современных методов (fine-tuning, RLHF, RAG, continual learning и др.) с акцентом на их применимость для автоматизации бухгалтерских функций. Предложена концептуальная архитектура интеллектуального чат-бота бухгалтера, объединяющая эти методы для обеспечения постоянного самосовершенствования модели. Данный подход отличается от имеющихся тем, что фокусируется не только на разовой настройке под предметную область, но и на долговременной адаптации в ходе эксплуатации.

В частности, использован комплексный подход к адаптации LLM к бухгалтерскому контексту, учтены особенности Российского динамически изменяющегося нормативного поля, дана оценка практической применимости с примерами, упомянуты риски и ограничения системы, рассмотрены взаимодействия с другими компонентами внутренней и внешней среды предприятия.

Практическая значимость исследования определяется возможностью использования предложенных подходов для создания и внедрения интеллектуальных чат-ботов в организациях, осуществляющих бухгалтерскую или аудиторскую деятельность. Полученные результаты могут быть применены для автоматизации консультаций, подготовки отчетности, анализа учетных данных и повышения общей эффективности бухгалтерской экспертизы, особенно в условиях ограниченных ресурсов и растущей нагрузки на специалистов.

Подводя итог, можно утверждать, что интеллектуальные чат-боты, обучаемые и адаптирующиеся с помощью современных методов ИИ, имеют высокий потенциал революционизировать работу бухгалтеров и аудиторов. Они способны взять на себя роль постоянно доступного помощника, ускоряя получение ответов и выполняя типовые действия. При грамотной реализации эти системы снизят операционные издержки, минимизируют человеческий фактор в рутинных процессах и позволят специалистам сосредоточиться на действительно сложных аналитических задачах и принятии решений.

В дальнейшем планируется углубить исследования в нескольких направлениях: разработать прототип отечественного LLM-чатбота для бухгалтерского учета с открытой архитектурой адаптивного обучения; провести его апробацию на реальных задачах (например, в рамках учебных кейсов для студентов-бухгалтеров или в подразделении крупной компании); сформировать методику оценки качества ответов таких чат-ботов по критериям полноты, точности и соблюдения нормативных требований. Также представляет интерес изучение восприятия подобных систем конечными пользователями — насколько им доверяют бухгалтеры, как меняется процесс их работы при появлении ИИ-ассистента.

В заключение отметим, что сочетание богатых знаний больших языковых моделей и строгости, требуемой в бухгалтерской экспертизе, при надлежащем подходе может дать синергетический эффект. Интеллектуальные помощники не заменят полностью профессионалов, но станут их ценными союзниками, способными учиться вместе с ними и в конечном счете повышать качество финансовой информации и эффективности управления.

Библиография