3 липня 2026 року команда системи фінобліку Nomi, яка минулого року отримала кошти від Google for Startups, анонсувала запуск генеративного фінансового AI для бізнесу на базі Gemini.
За словами розробників, Nomi AI не обмежується відповідями на питання як звичні LLM. Продукт працює безпосередньо з фінансовими даними, розуміє контекст й може самостійно виконувати дії в системі — аналізувати, формувати CashFlow, P&L, Баланс та інші звіти, працювати з файлами.
Редакція Fintech Insider поспілкувалася з фаундером та CTO Nomi Віталієм Савчуком про майбутнє управлінського обліку.
- Віталій, Nomi спеціалізується на автоматизації управлінського обліку. Водночас ви фокусуєтесь на розробці рішення на основі ШІ. За вашими спостереженнями, ті фінтех-компанії, які ще не застрибнули в “поїзд ШІ”, вже програли чи це лише початок нової ери і є час “роззирнутися”?
Думаю, що хвиля хайпу вже пройшла, але ж немає сенсу сперечатися, чи потрібен ШІ бізнесу взагалі. Потрібен. І власники та фінансисти, з того що бачу кожного дня, зрозуміли, що маємо ШІ впроваджувати.
Втім питання — як це робити? Усі наразі пробують, шукають найкращі варіанти інтеграції. Маю на увазі, що питання відкрите, й не думаю, що сьогодні пізно починати. Йде пошук, активна фаза адаптації інструментів, бізнес пробує на дотик різні технології.
Вважаю, що навпаки — якраз саме час, щоб почати працювати з ШІ.
- Розкажіть, будь ласка, як працює Nomi AI? Чим відрізняється це рішення від звичайного ШІ-асистента?
В 2025 році ми отримали фінансування від Google For Startups, й ця підтримка заключається не лише в тому, що ми залучити кошти. Це, скажімо так, стратегічне партнерство, яке дає доступ до закритих технологічних ресурсів Google, що недоступні широкому ринку.
Nomi AI побудований на базі Gemini, і LLM є лише одним із компонентів системи. Основна інженерна робота була в побудові фінансового рушія, який визначає: які дані використовувати, які дії можна виконувати і як перевіряти результат.
Ми самостійно розробили 2 фундаментальні речі:
- Фінансову експертність ШІ-продукту
- Нерозривну інтеграцію ШІ з Nomi як системою фінобліку
Поясню. Якщо ви даєте звичайному ШІ ексельку, то він її, авжеж, проаналізує, але це буде робота з неструктурованими даними, без контексту. Окрім того, ви постійно будете думати над промтами, щоб в результаті у вас вийшов коректний фінансовий звіт.
У випадку з Nomi AI система вже знає ваш управлінський облік зсередини: де знаходиться кожна цифра, що вона означає, як вона пов’язана з операціями, товарами, звітами. Алгоритм працює за спеціальними фінансовими інструкціями, які є нашою внутрішньою розробкою, досвідом, що ми здобули за роки роботи з фінансами та ERP-системами (Віталій Савчук також є співзасновником ERP-системи для IT-компаній ITFin — ред.)
Й найголовніше до чого прийшли практично — Nomi AI самостійно вносить коригування у звітність. Це, так би мовити, точка входу в управлінський облік бізнесу.
- Безпека — наріжний камінь впровадження ШІ у фінансах. До яких даних має доступ ваш агент? І які існують механізми захисту та контролю при прийнятті фінансових рішень?
Чудове питання, дякую. Так, в безкоштовних AI-продуктах так і описано, що алгоритми навчаються на ваших даних. Для фінобліку, як ви розумієте, це небезпечно.
В нашому контракті з Google чітко регламентовано, що на даних нашої AI-системи не проводиться навчання, що усі дані комерційні й вони не потрапляють в базу Gemini. Це по-перше.
По-друге, ми фільтруємо дані на своїй стороні. Грубо кажучи, коли ви надсилаєте звичайному боту таблицю, ви ж не можете видалити частину даних, щоб не показувати AI, а потім їх повернути? У вас цифри не зійдуться. А в Nomi ми можемо видавати алгоритму лише потрібні дані. Наприклад, навіщо AI-агенту юридичні адреси контрагентів? Для аналізу не потрібно, тому ця інформація навіть не покидає систему по певній фінансовій інструкції.
Також додам, що у нас є розмежування прав доступу. Nomi AI працює суто в межах повноважень конкретного користувача. Якщо у вас, як власника, є закритий доступ до окремих звітів, то AI ваших співробітників їх не побачить й не надасть інформацію по запиту.
- Чи готові користувачі до нового етапу — не лише питати поради у ШІ-асистента, а й делегувати йому прийняття рішень?
Скажу так, що частково готові, але усі ми ще вчимося.
На мій погляд, найкраще алгоритм справляється з аналітикою. Мабуть кожен власник чи фінансист стикався з тим, що буває недовіра до якоїсь цифри у звіті й потрібно скрупульозно розібрати — чому показник саме такий, що на нього впливає?
Й ось тут Nomi AI працює ідеально. Ви питаєте — чому в липні маємо ці витрати? AI збирає інформацію по звітам, повертається до вас, пояснює, перевіряє. Якщо паралельно ведете власний розрахунок в Excel, можете порівняти дані.
Кейс. Власник веде управлінський облік в Nomi й приходить із запитом, що P&L в системі неправильний, а ось в його табличці, яку він паралельно веде, усе вірно. Даємо цю табличку Nomi AI й алгоритм бачить, що формула в деяких полях недотягнута до кінця, тому сума не сходиться.
Більше того, Nomi AI вміє будувати звіти, які не є стандартними. Власник може придумати свій зріз аналітики — і AI швидко збере його з усіх наявних даних. Що це дає? Гнучкість, якої раніше не було в управлінському обліку. Це щось типу нового функціоналу ERP-системи, якого взагалі в продукті не передбачено. Але це інша тема, яку пізніше, я думаю, варто окремо висвітлити.
- Багато фінтех-компаній активно інтегрують генеративний ШІ. Чи можна сказати, що AI-агенти стануть новим інтерфейсом взаємодії з фінансовими сервісами?
Так, парадигма змінюється. Це насамперед стосується складних систем, де є купа діалогів, налаштувань, інтерфейсів. Ось для таких продуктів генеративний AI чудово підходить, бо усі ці речі можна винести в чат-бот.
Якщо брати Nomi AI, що працює в синхроні з обліковою системою, то ви просто пишете — “Покажи, скільки витратили на оплату постачальникам цього місяця, і зроби прогноз на наступний”. Nomi самостійно знайде дані, підготує звіт. Саме для цього ми й розробили продукт.
Й хочу підкреслили ще одну цінність, яку вважаю перевагою — це проактивність генеративного AI. Алгоритм не чекає ваших запитань, а сам контролює дебіторку, нагадує про ризики касового розриву, пропонує оптимізацію витрат або автоматично готує звіти для керівника.
Ще один кейс для наочності. Нещодавно приходить власник й каже, що СFO не може вирішити системну проблему з платежами в Meta Ads. Напряму з ТОВ платити не можуть, й доводиться постійно шукати якісь методи вирішення. Кожна оплата займає купу часу. Віддаємо аналіз на Nomi AI й алгоритм за хвилини вимальовує схему. Чим не фінансовий помічник?
- Як в контексті активного впровадження ШІ змінюватимуться мобільні застосунки банків та фінтехів протягом найближчих кількох років? На вашу думку?
У банківських застосунках, мені здається, ми досягли потрібного мінімалізму, й впроваджувати AI для аналітики не бачу потреби — вистачає того, що є. Стосовно того, щоб довірити ШІ операції — категорично проти, й для мене, як розробника й власника, це буде червоним прапорцем. Аналіз — так, планування — так, але здійснення платежів має залишатися за людиною.
У фінтех-продуктах AI дійсно перетворює інтерфейси на асистентів. Але класичний інтерфейс нікуди не зникне. Ми з командою створюємо Nomi AI як допоміжний інструмент, що доповнює систему обліку, дозволяючи швидше працювати з даними, але залишаючи повний контроль за підприємцем та його фінансовим відділом.
