Утверждено директором А. Грицковым 14.08.2026, Таллинн
1. Название учебной программы
Искусственный интеллект и компьютерные навыки в работе бухгалтера: обработка данных, e-MTA и автоматизация
2. Группа и основное содержание программы
Область обучения: информационные и коммуникационные технологии Группа учебной программы: компьютерное использование — Arvutikasutus
Главным предметом обучения являются искусственный интеллект, табличные программы, обработка данных, электронный документооборот, no-code-инструменты и автоматизация. Бухгалтерские и финансовые задачи используются как профессиональный контекст применения этих технологий.
3. Цель и результаты обучения
Цель: сформировать практические AI-, компьютерные и цифровые компетенции для более эффективной, точной и безопасной работы с документами, таблицами, данными и повторяющимися процессами в профессиональной деятельности бухгалтера.
По окончании курса участник:
- выбирает подходящий AI-инструмент, формулирует prompt, проверяет результат и соблюдает правила защиты конфиденциальных данных;
- извлекает, структурирует и проверяет информацию из учебных документов, создаёт шаблоны деловой коммуникации и чек-листы;
- использует Excel или Google Sheets для очистки, сопоставления, контроля, расчётов, сводного анализа и визуализации данных;
- организует workflow вокруг e-MTA, электронных счетов и цифрового архива так, чтобы AI не заменял профессиональные решения;
- создаёт отчёт или dashboard, интерпретирует данные с помощью AI и подтверждает выводы расчётами;
- проектирует и тестирует простой автоматизированный workflow с AI, таблицами, облачным сервисом, API или n8n;
- организует безопасную совместную работу с файлами, доступами, версиями, коммуникацией и резервным копированием;
- разрабатывает, документирует, демонстрирует и защищает практический AI- и digital-workflow для выбранной задачи бухгалтера.
4. Объём, формат и учебная среда
Общий объём — 120 академических часов: 60 часов контактного обучения и 60 часов самостоятельной работы. Один академический час равен 45 минутам. Контактное обучение проводится очно и/или синхронно онлайн через Zoom, Google Meet или Microsoft Teams; допускается смешанный формат.
Практические задания выполняются только на учебных, синтетических или надлежащим образом обезличенных данных. Используются актуальные LLM- и AI-сервисы, браузер, Excel или совместимая программа, Google Sheets, облачное хранилище, электронная почта и n8n либо аналогичный no-code-инструмент.
5. Методы обучения и самостоятельная работа
Интерактивные объяснения, демонстрации, пошаговые компьютерные практикумы, анализ кейсов, работа в парах, проблемные задания, проектная работа, консультации и обратная связь. Самостоятельная работа включает задания по модулям, работу с шаблонами и учебными данными, анализ собственного процесса, создание инструкций и чек-листов, тестирование workflow и подготовку финального проекта.
6. Содержание обучения по модулям
| Модуль | Содержание и практическая работа | Контактные | Самостоятельные |
|---|
| 1. Искусственный интеллект и безопасная цифровая работа | Роль AI и LLM, выбор инструментов, prompt-инжиниринг, ограничения моделей, профессиональная проверка результата, защита персональных, финансовых и коммерческих данных. | 8 | 7 |
| 2. Документы, письма и структурированная информация | Подготовка, распознавание, суммирование и структурирование счетов, актов, договоров и писем; классификация документов и извлечение полей. | 8 | 7 |
| 3. Excel и Google Sheets с AI | Импорт и очистка данных, фильтры, формулы, функции поиска, сводные таблицы, поиск дубликатов, пропусков, несоответствий и аномалий. | 8 | 7 |
| 4. e-MTA, электронные счета и документооборот | Подготовка и контроль данных, импорт и экспорт, организация файлов, календарей, чек-листов, цифрового архива и трассируемости действий. | 8 | 7 |
| 5. Анализ и визуализация финансовых данных | Сравнение периодов и отклонений, диаграммы и простой dashboard, поиск закономерностей с AI и проверка интерпретаций расчётами. | 7 | 8 |
| 6. No-code, API и n8n | Workflow, trigger, action, API и webhook; соединение AI, почты, облака, таблиц и уведомлений; логирование и обработка исключений. | 7 | 8 |
| 7. Цифровая организация работы и безопасность | Структура папок, правила имён, версии, права доступа, совместная работа, CRM-логика, резервное копирование, фишинг и поддельные счета. | 7 | 8 |
| 8. Финальный проект | Анализ выбранного процесса, риски и точки контроля, выбор инструментов, прототип, документация, тестирование и защита. | 7 | 8 |
| Итого | | 60 | 60 |
7. Оценивание и завершение
Методы оценивания: практические задания по модулям, портфолио цифровых файлов, итоговый тест, демонстрация автоматизированного workflow и защита финального проекта.
Условия завершения: участие не менее чем в 70% учебных часов, выполнение обязательных оцениваемых работ, прохождение итогового теста и положительная оценка финального проекта.
8. Финальный проект
Участник разрабатывает проект «AI- и digital-workflow для работы бухгалтера», решающий конкретную цифровую задачу: обработку и проверку документов, сверку данных, подготовку регулярного отчёта, организацию e-MTA-процесса, безопасную клиентскую коммуникацию или автоматизацию повторяющегося действия.
9. Документы по окончании обучения
Участнику, достигшему результатов обучения и прошедшему оценивание, выдаётся TUNNISTUS (свидетельство). Если результаты не оценивались или не выполнены все условия завершения, выдаётся TÕEND (справка) об участии и пройденных темах.
10. Преподаватель
Николай Секачев — специалист по практическому применению искусственного интеллекта, AI-агентам и автоматизации рабочих и бизнес-процессов. Преподаватель имеет высшее образование либо подтверждаемый практический опыт в преподаваемой области; желательна квалификация преподавателя взрослых.
Важно: курс обучает применению цифровых инструментов. Все бухгалтерские, налоговые и юридически значимые решения участник принимает и проверяет в соответствии со своей профессиональной компетенцией и действующими требованиями.