Применение искусственного интеллекта для автоматизации платежного календаря: практический инструментарий промптов

Платежный календарь — ключевой инструмент ежедневного управления денежными потоками, с помощью которого оптимизируется движение денег и минимизируются риски неплатежеспособности предприятия. По данным PwC Global Treasury Survey 2025, более 70 % крупных компаний уже используют ИИ-модели для краткосрочного прогнозирования ликвидности. В статье представлены готовые промпты для автоматизации ключевых задач экономиста — от формирования структуры платежного календаря до прогнозирования кассовых разрывов и приоритизации платежей. Каждый промпт сопровождается таблицей исходных данных и реальным результатом нейросети. Отдельный раздел посвящен типичным ошибкам при работе с искусственным интеллектом (ИИ).

ТРАДИЦИОННЫЙ ПОДХОД ФОРМИРОВАНИЯ ПЛАТЕЖНОГО КАЛЕНДАРЯ И ЕГО ОГРАНИЧЕНИЯ

Платежный календарь — это краткосрочный план движения денежных потоков, оперативный инструмент управления денежными средствами. В отличие от Бюджета движения денежных средств, который формируют на квартал или год, платежный календарь составляют с ежедневной аналитикой денежных потоков и ежедневно корректируют на основании фактического прихода и расхода денег.

Традиционно формирование платежного календаря включает:

• сбор заявок на оплату от подразделений;

• консолидацию данных о планируемых поступлениях от дебиторов;

• внесение информации об остатках на счетах из банковских выписок;

• выверку данных и выявление потенциальных кассовых разрывов;

• приоритизацию платежей в условиях ограниченной ликвидности.

Традиционный подход формирования платежного календаря имеет определенные ограничения (таблица 1), из-за которых он становится малоэффективным в отношении управления ликвидностью и контроля за платежами, перестает работать. Рост числа транзакций, волатильность валютных курсов и ужесточение платежной дисциплины со стороны контрагентов превращают традиционные методы управления ликвидностью в игру в догонялки.

Максимальный результат от внедрения в компании искусственного интеллекта наблюдается именно в управлении ликвидностью и внутреннем контроле. Если раньше компании ориентировались на фактические остатки, то с применением искусственного интеллекта начинают видеть прогноз с учетом обязательств, налогов, сезонных колебаний и курсовых эффектов.

ПРАКТИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ: ПРОМПТЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПЛАТЕЖНОГО КАЛЕНДАРЯ

Представляем промпты, которые экономисты могут использовать для автоматизации рутинных операций с платежным календарем. Каждый из них проверен на реальных (обезличенных) данных производственных предприятий.

Промпт — это текстовый запрос или инструкция, которую вы отправляете нейросети, чтобы получить нужный ответ, текст, код или картинку.

Промпт 1. Формирование структуры платежного календаря на основе реестра заявок

Цель применения ИИ: быстрая консолидация заявок на оплату и построение платежного календаря с автоматическим расчетом прогнозного остатка.

Исходные данные: реестр заявок на оплату (таблица 2), планируемые поступления (таблица 3).

Остатки на счетах: на 08.04.2026 — 2500 тыс. руб.; неснижаемый остаток (по регламенту) — 500 тыс. руб.

Промпт:

«Ты — экономист производственного предприятия. На основе приведенного реестра заявок на оплату и планируемых поступлений сформируй платежный календарь на период с 08.04.2026 по 30.04.2026 с ежедневной разбивкой. Выполни следующие шаги:

1. Сгруппируй все движения денежных средств по дням.
2. Рассчитай прогнозный остаток на конец каждого дня по формуле: Остаток на начало дня + Поступления − Выплаты.
3. Выяви дни с отрицательным прогнозным остатком (кассовые разрывы).
4. Для каждого выявленного кассового разрыва предложи 2–3 возможных управленческих решения.

Результат представь в виде таблицы: Дата | Остаток на начало, тыс. руб. | Поступления, тыс. руб. | Выплаты, тыс. руб. | Остаток на конец, тыс. руб. | Примечание. В конце дай сводный анализ ликвидности на период.»

В ответ на сформированный экономистом промпт нейросеть выдала следующий результат: