Финансовая стратегия в эпоху ИИ: как CFO могут превратиться в архитекторов роста

Мария Азатян — финансовый директор и венчурный стратег, специализирующийся на построении устойчивых финансовых моделей для высокотехнологичных стартапов. Имеет более 20 лет опыта в финансах, управлении инвестициями и налоговом планировании. Основатель академии для стартапов и консультант международных команд в сферах AI, Robotics, VR и New Space Economy.

В 2022 году возглавила финансовую трансформацию Alango Armenia, сделав из локального офиса центр стратегического R&D. Под ее руководством компания не только успешно прошла этап льготной модели налогообложения, но и доказала свою устойчивость после отмены преференций, выйдя на прибыль с маржой выше 65%.

Мария активно внедряет искусственный интеллект в финансовое планирование и бизнес-аналитику, разрабатывая методики, которые позволяют основателям и инвесторам видеть реальные сценарии роста в режиме реального времени. Она — одна из тех CFO, кто не просто считает цифры, а формирует будущее продукта и стратегии.

Сегодня все больше стартапов сталкиваются с проблемой: технология есть, а экономика — нет. И именно в таких условиях возрастает роль CFO как архитектора роста.

Мария — одна из немногих в Восточной Европе, кто совмещает глубокое понимание AI и DeepTech с мастерством построения финансовых моделей, понятных и основателям, и инвесторам, и техническим командам.

Это интервью — взгляд изнутри на то, как выглядит CFO нового поколения. И как финансы становятся не тормозом, а двигателем инноваций.

— Мария, вы разработали авторскую методику финансового моделирования, которую применяете для стартапов в высокотехнологичных сферах. Расскажите, в чем ее суть?

Мария Азатян: В какой-то момент я поняла, что классические модели не выдерживают темпа стартапов. Инвестор хочет понять экономику за 5 минут. Основатель — быстро менять сценарии. А финансист — видеть все взаимосвязи и исключить ошибки.

Я создала метод, в котором все первичные данные и формулы — в одном месте, а остальные отчеты строятся автоматически. Это позволяет:

• мгновенно проверять любую цифру;
• легко вносить изменения;
• и главное — строить сценарии и стресс-тесты, а не просто прогноз.

Это модель не для отчета, а инструмент для принятия решений. Я часто говорю: «Ваша модель — это ваша стратегия. Она должна думать вместе с вами».

— Вы активно внедряете AI в финансовое управление. Какие инструменты реально работают сегодня?

Мария Азатян: Мы живем в эпоху, когда ИИ перестал быть теорией. У нас есть:

• ChatGPT для объяснений и анализа трендов;
• Excel Copilot — чтобы ускорить расчеты;
• BI-системы с AI-интерпретаторами, которые объясняют аномалии.

Я сейчас строю систему, в которой AI:

• сам анализирует отчет;
• предлагает причины отклонений;
• и даже дает рекомендации по оптимизации бюджета.

Это не просто красиво — это освобождает 40% времени CFO, который теперь может думать о росте, а не сверять формулы.

— В чем, по-вашему, главная трансформация роли CFO в стартапах, особенно в сферах AI, Robotics и SpaceTech?

Мария Азатян: Сегодня CFO — это уже не «человек с Excel». Это:

• архитектор бизнес-модели;
• советник фаундера;
• переводчик между инженерами и инвесторами.

В DeepTech и AI-проектах фаундеры — это часто гениальные технари, но им нужна структура. А инвесторы не хотят «поэзию», им нужны цифры. И вот здесь CFO играет ключевую роль: он создает мост между идеей и капиталом.

Я не просто считаю цифры. Я помогаю создать устойчивую экономику под сложный технологический продукт. Особенно это актуально в SpaceTech, где инвестиции масштабные, а выход на рынок долгий.

— Какие навыки станут обязательными для CFO уже в ближайшее время?

Мария Азатян:

• AI-навыки: даже на уровне no-code каждый CFO должен понимать, как работает ChatGPT, как строить запросы, как использовать AI в BI и анализе.
• Гибкость мышления: финансы больше не про стабильность, а про сценарии.
• Понимание юнит-экономики, R&D-финансирования, венчурных стратегий.
• И обязательно — коммуникация: с командой, с инвесторами, с внешним миром.

— Что бы вы посоветовали молодым CFO, которые хотят войти в мир высоких технологий?

Мария Азатян: Идите в стартапы не ради красивой строчки в резюме, а ради реального влияния. Не бойтесь сказать: «Это не работает», — но покажите, как может работать лучше. Учитесь быстро, стройте гипотезы, говорите с продуктами, инженерами, клиентами.

Больше не существует «финансов без продукта». Мы — часть стратегии. Мы — архитекторы роста.

— Какие ошибки в построении финансовых моделей вы чаще всего видите у стартапов, особенно в сфере AI и DeepTech?

Мария Азатян: Чаще всего — отсутствие логики и взаимосвязей. Модель выглядит как красивый дашборд, но она не живет: нельзя поменять один параметр и увидеть последствия. В DeepTech особенно важно учитывать отложенные эффекты: инвестиции в R&D сегодня дают результат через 12–18 месяцев. А стартапы часто хотят видеть прибыль уже завтра. Еще ошибка — игнорирование расходов на customer support и техподдержку, особенно в AI-продуктах.

— Насколько важна прозрачность в моделях при переговорах с инвесторами и как вы её обеспечиваете?

Мария Азатян: Это критично. Инвесторы не хотят копаться в 15 вкладках — им нужна одна точка контроля. Моя методика как раз об этом: все исходные данные и формулы на одном листе. Инвестор видит: откуда пришли цифры, как они посчитаны, где можно поправить. Это создает доверие и ускоряет процесс. Прозрачность — это уважение к времени инвестора.

— Вы говорите о «гипотезах» в финансах. Можете привести пример, как финансовая модель помогла проверить или опровергнуть бизнес-гипотезу?

Мария Азатян: Да, в одном стартапе с AI-платформой для подбора персонала была гипотеза: если сократить фичи и сделать продукт «проще», вырастет конверсия. Мы заложили сценарий в модель, рассчитали LTV, CAC и time-to-payback. Оказалось, наоборот — сокращение фичей уменьшило perceived value, и клиенты стали уходить. Финансовая модель здесь не просто посчитала — она показала стратегический риск.

— Как изменилось ваше мышление как CFO с появлением ИИ-инструментов в повседневной работе?

Мария Азатян: Я стала меньше «делать руками» и больше думать как архитектор. ChatGPT, Copilot, BI-платформы берут на себя рутину. Моя задача — ставить им правильные вопросы, формировать гипотезы, интерпретировать результаты. Раньше 70% времени уходило на подготовку — теперь 70% на анализ и сценарии.

— Расскажите о кейсе, где AI помог вам принять неожиданное стратегическое решение.

Мария Азатян: В одной платформе мы анализировали, почему упали доходы на южном рынке. Ручной анализ не дал ответа. Мы загрузили данные в AI-систему, и она показала: в этом регионе пользователи чаще отказываются от апселов из-за сезонных поездок. На основе этих данных мы временно отключили определенные триггеры и увеличили общий показатель удержания на 11%. Это решение дал не человек — а AI, но я его поняла и приняла.

— Какие метрики и показатели вы считаете наиболее недооцененными в стартапах на ранней стадии?

Мария Азатян:

• Retention — многие считают, что главное — рост, но удержание важнее. Большинство команд радуются росту базы пользователей, но не анализируют, возвращаются ли клиенты, платят ли повторно, продолжают ли использовать продукт спустя неделю, месяц, три месяца. А ведь рост без удержания — это просто утечка через воронку. Настоящая ценность продукта проявляется именно в повторных взаимодействиях. Retention нужно считать в динамике — cohort-based — и отдельно для платящих, для free-tier и для ключевых сегментов пользователей.
• Gross Margin по каналам — не по продукту, а по способу привлечения клиента. Многие стартапы анализируют маржинальность по продуктам, но не по каналам привлечения, что может быть фатальной ошибкой. Один и тот же продукт, проданный через партнера, может быть в три раза менее маржинальным, чем продукт, пришедший через органику. Анализ Unit Economics по источнику трафика помогает понимать, какой рост действительно устойчив, а какой просто красиво выглядит на графике.
• Time-to-Break-even по каждому продукту, а не в целом. Стартапам важно понимать время окупаемости (Time-to-Break-even) не только в целом по бизнесу, но и по каждому направлению. Один продукт может выйти в плюс через 9 месяцев, другой — через 3 года, третий — вообще никогда. Если не разложить расходы, доходы и ретеншн на уровне продукт-функции, легко годами развивать неэффективное направление и сжигать кэш.
• И, конечно, качество данных. Если данные хаотичны, никакая метрика не спасет. Самая недооцененная метрика — это качество самих данных. Если CRM заполняется вручную, если источники данных разрознены, если параметры не нормализованы — то все остальные метрики бессмысленны. Dirty data = dirty decisions. На старте гораздо важнее инвестировать в чистые данные, чем в дешевый маркетинг. Они потом многократно вернутся — через лучшую отчетность, предсказуемость и готовность к инвестиционному due diligence.

Подводя итог: красивые метрики впечатляют инвесторов, но правильные спасают стартап. Удержание, качество юнита по каналу, структура маржи и честная unit-экономика по времени окупаемости — вот та база, на которой строится масштабируемый бизнес. И именно эти вещи я ставлю в центр внимания в работе с командами на pre-seed и seed стадиях.

— Какой подход вы используете, чтобы «перевести» сложные технологии на язык цифр и экономической логики?

Мария Азатян: Я начинаю с вопросов:

• Как работает технология?
• Что стоит ее поддерживать?
• Какой value она дает клиенту?
• Сколько клиент готов за это платить?

И только после этого мы строим метрику. Часто я работаю вместе с CTO, чтобы оцифровать процесс, и превращаю технические гипотезы в блоки юнит-экономики.

— Что, по-вашему, определяет успех CFO в 2030 году? Каким он будет через 5 лет?

Мария Азатян: CFO будущего — это лидер стратегического мышления с пониманием ИИ, устойчивого развития и венчурной логики.

Он не боится работать с open data, умеет строить сценарии, понимает поведение пользователей и влияет на продукт. Это не бухгалтер, это директор по устойчивости, росту и капиталу.

Через 5 лет CFO станет одним из ключевых архитекторов инноваций в компании.