Финансовый директор в эпоху ИИ

Немного об Инне

Инна Дроздова, 53 года, Москва

У меня два высших образования: первое — математическое, научно-производственный поток, второе — экономическое, бухучет, анализ и аудит. MBA. Сейчас я в поиске работы.

Я всегда любила точные науки, и моя карьера строилась на анализе данных, планировании и оптимизации процессов. Однако технологический прогресс заставил меня пересмотреть свои подходы к работе и углубиться в зерокодинг.

LIVE-ПРАКТИКУМ ПО 1c

С SENIOR-РАЗРАБОТЧИКОМ!

• Поговорим карьере
• Покажем возможности
• Разберем рынок заказов и вакансий

Участвовать бесплатно

Новый подход компаний

Сейчас многие компании стараются экономить, и мне на последнем месте работы посоветовали обучиться новым технологиям. На тот момент я занимала позицию финансового директора. Анализ информации и автоматизация рутины — это моя специализация. Обучение я оплачивала самостоятельно, но коллеги подсказали мне хорошие курсы — так я и оказалась в «Зерокодере».

Я прошла курс по нейросетям, дополнительные интенсивы по FlutterFlow, 1C, Python. Это открыло для меня потрясающие перспективы, и я решила углубиться в эту тему. Поняла, что нужно разобраться в low-code, так как это расширяет возможности автоматизации — дает понимание, какие инструменты можно использовать, сколько времени это займет и сколько может стоить на рынке услуг. Так я прошла курс по промпт-инжинирингу.

Останавливаться не собираюсь.

Сейчас я уже знаю, как реально экономить деньги и время с помощью AI.

От теории к практике

Изначально на программе промпт-инжиниринга я выбрала тариф «Бизнес», а затем «Бизнес навсегда». Это действительно удобно: курс всегда под рукой, он обновляется полезными уроками. Плюс, открывается доступ к другим курсам, профессиям и инструментальным программам. Я точно буду это использовать в своей работе.

Курс оказался сложным: он изначально был рассчитан на три месяца обучения, но, насколько я знаю, никто из студентов не завершил его за это время. У меня обучение заняло около 5,5 месяцев. Преподаватели старались объяснять материал максимально понятно.

До сих пор пересматриваю QA-сессии, потому что даже по одному уроку они дают разные полезные нюансы.

Очень много ценной информации я почерпнула из курса «Нейросети для работы и жизни 3.0» и бонусных уроков. Спасибо «Зерокодеру» за такую возможность!

Особенно мне понравились предложенные кейсы. Заинтересовали темы чат-ботов с AI, интеграции с low-code-платформами, мессенджерами, 1С, CRM, Google-сервисами, создание векторных баз данных, эмбеддинги, мультимодальность, обучение LLM под свои запросы и компьютерное зрение. Я даже задумалась, как могла бы создать сервис для своего мужа-юриста, чтобы облегчить его труд.

Студенты были с разным уровнем подготовки. Иногда мне приходилось долго гуглить или задавать вопросы ChatGPT, чтобы разобраться в сложных темах. С другой стороны, некоторые вещи мне казались очевидными, а другим они давались сложно. ПО обновляется постоянно, и иногда то, что работало месяц назад, не работает сейчас. Приходилось перепроверять свои шаги и искать новые решения.

При должном упорстве все обязательно получится.

Сложности обучения сделали процесс особенно ценным, и мне хочется поблагодарить тех, кто помогал в этом пути: Максима Вершинина и Никиту Шорина за практические советы, Ивана Родина за теоретическую базу, Александра Коренева за LangChain.

Готовое портфолио

После окончания курса в моем портфолио накопилось порядка 15 проектов. Многие из них мы начинали создавать с преподавателем, а затем я дорабатывала их для большей эффективности и удобства. Вот некоторые, которыми я горжусь.

Первый проект был направлен на автоматизацию работы менеджеров по продажам. Мы создали AI-ассистента с векторной базой данных, который консультирует покупателей в чатах мессенджеров и извлекает из ответов нужные данные. Этот ассистент работает круглосуточно, знает все характеристики товара наизусть и неизменно вежлив.

Далее мы настроили интеграцию low-code-платформ Wazzup и Albato. Через Wazzup мы подключили основные каналы общения с клиентами, такие как Telegram и WhatsApp, с возможностью добавить Avito, VK и другие. Платформа синхронизировалась с AMO CRM (или Битрикс24). Теперь менеджерам больше не нужно вручную записывать отчеты — AI выделяет ключевую информацию и автоматически добавляет ее в карточку сделки в CRM. Если требуется, создается новый клиент или сделка.

После получения данных клиента и выявления его потребностей информация записывается в Google Sheets, а менеджер-человек получает уведомление в Telegram-группе. Так, общение с клиентами стало более быстрым и структурированным.

Еще один запоминающийся кейс — работа с предобученной моделью LLM. Мы развернули модель, создали датасет под конкретные потребности и обучили ее. Это повысило релевантность ответов модели с 78% до впечатляющих 97,8%. Я чувствовала себя настоящей волшебницей, когда видела результаты!

Первые шаги

Пройдя обучение, я увидела, как можно применять AI в реальных задачах, но на основном месте работы не успела применить знания.

Однако я создала Telegram-бота на Python с AI. Этот бот:

1. Общается в чате.
2. Распознает текст на загруженных изображениях (например, договоры, накладные, счета) и отвечает на вопросы.
3. Понимает голосовые сообщения, транскрибирует их в текст и отвечает как текстом, так и голосом.

Я хочу развивать эти возможности в сложном боте-продажнике с векторной базой данных и множеством интеграций: с CRM, платежными сервисами, Google-календарем, картами, сервисами доставки и 1С. Пока мне не хватает знаний, но я уверена, что все впереди.

Я уже научила мужа создавать GPT-ассистентов с векторными базами данных, и он с удовольствием использует их в работе.

Буду и дальше потихоньку реализовывать свои идеи.

Дальше — больше

Было бы здорово найти работу, где можно анализировать реальные данные в Colab, писать сервисы на Python или low-code-платформах. Очень интересует машинное обучение, но это пока большая и сложная задача.

Хочу пройти дополнительные курсы: по Python, 1С и аналитике.

Также меня привлекают перспективы использования компьютерного зрения в медицине: диагностика, обучение врачей. Я хотела бы больше узнать о LangChain и построении цепочек рассуждений.

Связаться с Инной

Тел.: +7(920)119-77-19

E-mail: intl@bk.ru

Telegram: @innaD2602