DeepSeek и Qwen для финансиста: 2 китайские нейросети без VPN — обзор и 5 рабочих задач

ChatGPT требует отдельного доступа и платной подписки. Если корпоративного бюджета нет, а AI нужен прямо сейчас. Ситуация знакомая. Я Натали Васильева, эксперт по нейросетям и продюсер школы «Финансовый директор | Мастер CFO», с нейросетями работаю с февраля 2023 года. За это время нашла два китайских инструмента, которые открываются из России без VPN и работают бесплатно: DeepSeek V3.2 и Qwen3.7. В статье: чем отличаются, как зайти за 10 минут, 10 готовых промптов под задачи финансиста, два кейса с цифрами и прямой разговор про безопасность — серверы у обеих в Китае.

Зачем финансисту китайские нейросети в 2026 году

Три задачи, где они работают лучше, чем бесплатный ChatGPT:

• Длинные выгрузки из 1С. Qwen берёт реестр на тысячи строк целиком и не режет файл. Бесплатный ChatGPT упирается в лимит контекста раньше.
• Расчёты с показом хода. DeepSeek в режиме размышления пересчитывает каждую строку и показывает арифметику пошагово. Видно, где сошлось, где нет. В бесплатном ChatGPT этого режима нет.
• Вход без подписки. Для финансиста без корпоративного бюджета — первый реальный AI в наборе прямо сейчас, без вложений.

Утро понедельника финансиста: 14 актов от подрядчиков, к четвергу записка к ОДДС, выгрузка из 1С на 300 строк, которую надо проверить на дубли, и требование ИФНС с дедлайном через неделю. Раньше это «нормальная неделя». Марина в первую неделю закрыла проверку выгрузки за 20 минут вместо двух с половиной часов. Дмитрий перестал тратить час на каждый чужой расчёт. Это не половина задач — это самые болезненные рутины.

Где у китайских моделей честная граница. Они слабее ChatGPT и Claude в сложной многошаговой аналитике, в агентах и в аккуратности на длинных договорах. Я не продаю вам идею «бросьте всё и переходите на DeepSeek». Я показываю, как добавить два бесплатных инструмента в набор и закрыть ими то, что они делают хорошо.

Два кейса с конкретными цифрами — в конце статьи.

DeepSeek считает, Qwen держит контекст: что куда грузить

DeepSeek и Qwen это не одно и то же и не конкуренты друг другу в вашем наборе. Это два разных инструмента под разные задачи, как молоток и отвёртка. Ниже я разберу, кто за ними стоит и где каждый сильнее, чтобы вы не гадали, что куда грузить.

DeepSeek и Qwen: кто за ними стоит и чем отличаются

DeepSeek это разработка китайской команды из Ханчжоу, выросшей из алгоритмического (quant) хедж-фонда High-Flyer. Отсюда и характер модели: она заточена под логику, математику и пошаговые рассуждения. Актуальная версия DeepSeek V3.2 умеет «думать вслух»: в режиме размышления она показывает ход рассуждения перед ответом. Для финансиста это полезно на сверках и проверке формул, видно, где модель свернула не туда.

Qwen (полное имя Tongyi Qianwen) это семейство моделей от Alibaba, того самого технологического гиганта, которому принадлежит Alibaba Cloud. Флагман Qwen3.7 заточен под широкие задачи, но для финансиста главное его свойство это длинный контекст. Он спокойно берёт документ на сотни страниц или выгрузку из 1С на тысячи строк и держит всё в голове целиком.

Главное отличие в одной фразе

DeepSeek думает, Qwen помнит. DeepSeek беру, когда нужно посчитать, перепроверить логику, разложить сложную задачу на шаги. Qwen беру, когда нужно обработать что-то большое: реестр договоров, длинную выгрузку, сравнение двух версий документа целиком.

Обе модели бесплатны в веб-интерфейсе. У обеих есть API за деньги, но тарифы низкие, особенно у DeepSeek, обработка большой выгрузки через API стоит копейки. API это уже задача для связки с таблицами и чаще для разработчика, большинству хватает сайта.

Как зайти в DeepSeek и Qwen из России без VPN

На 27 мая 2026 года: обе модели открываются из России напрямую, без VPN. В отличие от chatgpt.com, к которому нужны отдельные средства доступа, здесь вы просто заходите на сайт.

Что делать, 10 минут на обе модели:

1. DeepSeek. Открываем chat.deepseek.com, регистрируемся через email или Google-аккаунт. Интерфейс сразу понимает русский, пишите запрос на русском и получаете русский ответ. Кнопка режима размышления (DeepThink) включается под полем ввода, для расчётов держим её включённой.
2. Qwen. Открываем chat.qwen.ai, регистрируемся так же. В настройках можно выбрать язык интерфейса. Для загрузки файлов используем кнопку прикрепления, Qwen берёт таблицы, PDF и тексты.
3. Проверка связи. Просим обе модели: «Сформулируй в трёх предложениях, что такое ОДДС». Связный русский ответ значит всё работает.
4. Промпт против галлюцинаций. У китайских моделей нет глобальной персонализации, как в ChatGPT. Поэтому держим инструкцию против выдумок в заметках и вставляем её первым сообщением в начале каждой рабочей сессии (промпт ниже).

Про доступ: сегодня открывается, завтра — нет. Доступность любого зарубежного сервиса может измениться в любой момент, это вне нашего контроля. Поэтому держите запасной инструмент и не стройте критичный процесс на одном бесплатном сайте. Инструкций по обходу блокировок я не даю и VPN не рекламирую, это не зона ответственности статьи. Если сегодня всё открывается, пользуемся и работаем.

Ещё одна оговорка про чат-боты в Telegram, которые «подключают DeepSeek или Qwen». Не советую: под капотом серого агрегатора может крутиться что угодно, деньги берут за бесплатное, данные идут через лишнего посредника. Раз официальные сайты открываются напрямую, работаем только с ними.

DeepSeek vs Qwen vs ChatGPT vs Claude для финансовых задач

Сравнение на основе моей практики, а не маркетинговых обещаний. Цены и возможности актуальны на май 2026 года.

Практический вывод. ChatGPT универсальнее всех и даёт агентов, Claude самый аккуратный на длинных договорах и в тонкой аналитике, я подробно разбирала это в статье про ChatGPT для финансиста и бухгалтера. DeepSeek и Qwen на один-два уровня слабее в сложных задачах. Второй эшелон и точка входа для тех, у кого пока нет бюджета или доступа. Моя личная связка: ChatGPT Plus и Claude Pro как основа, DeepSeek для расчётов на бегу, Qwen для больших выгрузок.

Для ориентира — мой личный рейтинг инструментов: Claude 10/10, ChatGPT 8/10, DeepSeek и Qwen по 7/10. Честный контекст: Claude я использую ежедневно и разбираю на курсе — это личная оценка практика, а не независимый тест. DeepSeek и Qwen 7/10 не потому что плохи, а потому что второй эшелон по функциям и надёжности на сложных задачах.

Ориентир по строке «расчёты и логика»: в кейсе Дмитрия (задача 5 ниже) DeepSeek нашёл три ошибки из трёх — забытый НДС, двойной учёт логистики, перепутанные периоды. Qwen показал сравнимый результат на разборе реестра из кейса Марины (задача 2). ChatGPT Plus в аналогичном сценарии справился, но потребовал второго прохода.

Как ставить промпт китайской модели: каркас из 5 элементов

Главная причина «нейронка выдала ерунду» это ваш промпт, а не модель. «Сделай финансовый анализ» работает плохо у всех. «Сделай финанализ шоколадной фабрики за 2024 год по приложенной таблице ОДДС, выдели аномалии и сезонность, не додумывай данные» работает хорошо и в DeepSeek, и в Qwen.

Пять элементов рабочего промпта, они одинаковы для всех моделей:

1. Роль. «Ты финансовый аналитик с 10-летней практикой в производственных компаниях». Модель начинает отвечать в манере роли.
2. Задача. Один глагол, одна цель. «Проведи первичный финанализ. Напиши пояснительную записку. Найди аномалии в реестре».
3. Контекст. Кто заказчик, для кого результат, какая отрасль. «Записка для собственника, который не финансист, простым языком».
4. Ограничения. «Используй только цифры из таблицы. Не додумывай. Если данных не хватает, прямо так и пиши».
5. Формат ответа. «Таблица 5×4. Или список из 7 пунктов. Или 300 слов в трёх абзацах».

Промпт-каркас под любую задачу финансиста (DeepSeek и Qwen)

Ты [роль с опытом]. У тебя 10+ лет практики в [отрасль].

Задача: [глагол + объект].

Контекст: [что за компания, для кого, что было раньше].
Прикладываю [файл/таблицу/текст].

Ограничения:
- используй только данные из приложения, не додумывай;
- если данных не хватает, прямо так и пиши;
- русский язык, без англицизмов, без канцелярита.

Формат ответа: [структура: таблица/список/текст N слов].

У китайских моделей нет глобальных пользовательских инструкций, как в ChatGPT. Поэтому лекарство от галлюцинаций мы ставим вручную первым сообщением сессии. Я держу этот текст в заметках телефона и вставляю в начало каждого нового чата:

Промпт против галлюцинаций (первым сообщением сессии)

Ты обязан давать только достоверные, проверенные данные. Твоя главная
задача быть честным и критичным к собственному ответу. Если ты не уверен
в информации на 90 процентов, прямо напиши: «не уверен» или «нужно
проверить в первоисточнике». Не выдумывай источники и реквизиты.
Не подгоняй цифры под красивый вывод. Если задача требует расчёта,
считай по шагам и показывай ход расчёта. Отвечай на русском языке.

После этого промпта обе модели заметно реже фантазируют. Для DeepSeek дополнительно включаю режим размышления на любой задаче с цифрами, тогда модель честно показывает, как считала, и ошибку видно сразу.

Три ошибки, которые убивают качество в любой задаче

Эти ошибки работают одинаково в DeepSeek, Qwen и ChatGPT — запомните один раз.

1. Размытая задача. «Проанализируй» и «помоги разобраться» не работают. Один глагол, один объект: «найди аномалии в колонке X», «напиши пояснительную записку за март», «пересчитай строки 1–7».
2. Нет инструкции показывать расчёт. Без неё модель даёт итог наугад — верить нельзя. Добавляем «считай по шагам, показывай арифметику» в каждый промпт с цифрами.
3. Нет ограничения на источник. «Используй только данные из таблицы, не додумывай» — обязательная строка. Без неё модель заполняет пробелы выдуманными числами.

Эту статью я писала, чтобы дать каркас бесплатно. Но если хочешь сесть и за один вечер разложить DeepSeek и Qwen по своим задачам с готовыми промптами и живым разбором, приходи на мой «Промпт-тренинг» за 4990 рублей. Готовые промпты, разбор кейсов и личная практика со мной, то, что не помещается в бесплатные эфиры.

Записаться на Промпт-тренинг за 4990₽

Задача 1. Финанализ таблицы из 1С за 10 минут

Сценарий каждого финансиста: есть таблица оборотов или ОДДС за период, нужно быстро увидеть, где аномалии и что выбивается из нормы. Руками это полчаса вглядывания в цифры. DeepSeek с включённым режимом размышления делает первичный проход за пару минут.

Промпт. Первичный финанализ таблицы (DeepSeek, режим размышления)

Ты финансовый аналитик с 10-летней практикой. Прикладываю обезличенную
таблицу [ОДДС / оборотов / P&L] за [период] с разбивкой по статьям
и месяцам.

Задача: провести первичный финанализ и найти, что требует внимания.

Сделай по шагам:
1. Динамика по ключевым статьям: что выросло, что упало, в рублях и %.
2. Аномалии: статьи с резким отклонением от среднего по периоду.
3. Сезонность, если она видна в данных.
4. 5 вопросов, которые я как финдир задал бы к этим цифрам.

Ограничения: используй только числа из таблицы, не додумывай.
Все расчёты показывай по шагам. Если данных для вывода не хватает,
пиши «нужно уточнить».

Формат: таблица «статья, изменение в %, комментарий 1-2 предложения»,
ниже список аномалий и список вопросов.

Почему именно DeepSeek. Режим размышления заставляет модель считать по шагам, а не выдавать красивый вывод наугад. Вы видите арифметику и можете поймать момент, где она ошиблась. Для финансиста это критично: лучше видеть ход расчёта, чем доверять готовому числу.

Типовая ошибка этой задачи: загружают таблицу без данных за прошлый период. DeepSeek не может считать динамику без базы — вывод получается «вот цифры», а не «что изменилось». Всегда кладём рядом хотя бы один предыдущий период.

Лайфхак. Если таблица большая, разбейте задачу: сначала Qwen нормализует и причёсывает выгрузку из 1С (он держит длинный контекст), потом готовую чистую таблицу отдаёте в DeepSeek на аналитику. Это та же логика, что и связка бесплатной модели с платной, только обе бесплатные.

Задача 2. Длинная выгрузка и реестр договоров: где силён Qwen

Здесь Qwen раскрывается полностью. Выгрузка из 1С на 300-500 строк, реестр договоров, список платежей за квартал. ChatGPT в бесплатной версии упрётся в лимит, а Qwen возьмёт всё целиком благодаря длинному контексту.

Промпт. Поиск аномалий в длинной выгрузке (Qwen)

Ты финансовый контролёр. Прикладываю обезличенную выгрузку
[реестр договоров / список платежей / оборотка] за [период],
[N] строк, колонки: [перечислить колонки].

Задача: проверить выгрузку и найти всё, что требует внимания.

Что искать:
- дубли: одинаковые суммы и контрагенты с близкими датами;
- выбросы: суммы, резко выбивающиеся из ряда по статье;
- просрочки: даты оплаты позже срока по договору;
- пустые и подозрительные поля.

Ограничения: работай только со строками выгрузки, не додумывай.
К каждой находке указывай номер строки.

Формат: таблица «тип проблемы, строка, описание, что проверить».
В конце сводка: сколько строк проверено, сколько находок.

Почему именно Qwen. Длинный контекст значит, что модель видит всю выгрузку сразу, а не кусками. Она сравнивает строку 12 со строкой 280 и ловит задвоенный платёж, который человек пропустит при ручном просмотре. Это та задача, ради которой Qwen стоит держать в наборе.

Сравнение двух версий договора. Второй сильный сценарий Qwen. Контрагент прислал новую редакцию, нужно понять, что изменилось. Длинный контекст позволяет загрузить обе версии целиком:

Промпт. Сравнение двух версий договора (Qwen)

Ты коммерческий директор со стороны заказчика. Прикладываю две
обезличенные версии одного договора: старую и новую редакцию.

Задача: найти все содержательные отличия новой версии от старой.

Сфокусируйся на изменениях в: сроках и порядке оплаты, штрафах
и пенях, ответственности, условиях расторжения, автопролонгации.

Игнорируй чисто редакционные правки (перестановка слов без смысла).

Формат: таблица «пункт, как было, как стало, риск для нас».
В конце вывод: новая версия выгоднее или хуже для нас и почему.

Типовые ошибки промпта:

1. Не указывают колонки выгрузки. Модель гадает, что в каждом столбце. Перечисляем колонки явно.
2. Не просят номер строки. Тогда находку невозможно проверить в исходнике. Требуем привязку к строке.
3. Грузят выгрузку с реальными контрагентами. Для китайских серверов это особенно опасно, обезличиваем всегда.

Задача 3. Пояснительная записка к ОДДС и перевод P&L

Самая болезненная задача финдира: каждый месяц объяснять собственнику, куда делись деньги. Письменно это полдня. DeepSeek пишет каркас записки за несколько минут, дальше шлифуете под себя.

Промпт. Пояснительная записка к ОДДС для собственника

Ты финансовый директор производственной компании [отрасль].
Прикладываю обезличенный ОДДС за [период] и сравнение с прошлым
периодом.

Задача: написать пояснительную записку для собственника.

Аудитория: собственник не финансист, оперирует категориями
«заработали, потратили, осталось». Не любит таблицы и термины.

Структура записки:
1. Главный вывод за период (1 абзац, 4-5 предложений).
2. Что выросло, что упало (5-7 пунктов с цифрами и причинами).
3. Аномалии и тревожные сигналы (3 пункта).
4. Что предлагаю обсудить на встрече (3 вопроса).

Стиль: простой, прямой, без терминов. Цифры в рублях, проценты
к прошлому периоду. Не больше 500 слов.

Используй только данные из таблицы. Где данных не хватает,
пиши «нужно уточнить у [отдел]».

Перевод P&L в язык собственника. Второй частый запрос: «объясни мне на пальцах, что у нас с маржой». DeepSeek справляется хорошо, главное задать уровень собственника:

Промпт. Перевод P&L в язык собственника (DeepSeek)

Ты финдир, объясняющий отчётность собственнику, который только
заходит в финансовую тему. Прикладываю обезличенный P&L за [период].

Задача: переписать ключевые позиции отчёта простым языком.

Структура:
1. Сколько заработали всего (выручка, одно число).
2. Сколько ушло на «делать продукт» и сколько осталось
   (валовая маржа в рублях и в %).
3. Сколько на «продавать продукт».
4. Сколько на «жить» (постоянные расходы).
5. Сколько заработали в итоге (чистая прибыль).
6. Главный сигнал, на который собственнику стоит смотреть.

Не используй ни одного финансового термина без расшифровки в скобках.
Цифры в рублях и в % от выручки.

Лайфхак про русский язык. DeepSeek пишет деловой русский связно, но иногда суховато. Если записка идёт собственнику и важен живой тон, прогоните черновик ещё раз с просьбой «сделать теплее, как будто пишет коллега, а не отчёт». Если нужен чистый официальный стиль для внешних адресатов, финальную правку я делаю руками или в YandexGPT, у него родной деловой русский.

Типовые ошибки промпта:

1. Не задают аудиторию. Получают текст с «EBITDA», собственник не читает. Указываем, кто заказчик и как он говорит о деньгах.
2. Не задают лимит по словам. Без лимита модель пишет простыню. Жёстко ограничиваем 500 словами.
3. Грузят сырой ОДДС без сравнения. Без базы вывод «вот цифры», а не «что изменилось».

Задача 4. Ответ налоговой и деловые письма

Требование ИФНС по ст. 93.1 НК: «представьте документы и пояснения по операции с контрагентом за период». 10 рабочих дней, обычно 60-90 минут на сборку. DeepSeek даёт каркас за 5 минут, бухгалтеру остаётся подставить реквизиты.

Промпт. Каркас ответа налоговой по требованию

Ты главный бухгалтер с опытом ответов на требования ИФНС.
Прикладываю текст требования (обезличенный): [текст].

Задача: подготовить структурированный ответ.

Структура:
1. Шапка: кому, от кого, по какому требованию.
2. Преамбула: ссылка на статью НК, на которую отвечаем.
3. По каждому пункту требования отдельный ответ с указанием
   приложенных документов.
4. Заключение: подпись, перечень приложений.

Стиль: официально-деловой, без эмоций, без оценочных слов.

Где нужны данные, которых у тебя нет, ставь маркер [нужно подставить]
и в конце дай список того, что подставить.

Нормативка отдельно: ссылки на статьи НК всегда проверяем через КонсультантПлюс — китайские модели обучены не на российском праве. Риск устаревшей или выдуманной нормы выше, чем у ChatGPT. Поэтому маркер [проверить актуальность] на каждой ссылке обязателен. Сам каркас, структура и формулировки получаются хорошо, а нормы досматриваем руками.

Деловые письма. DeepSeek уверенно переписывает сухое письмо в деловое и наоборот, собирает напоминание о просрочке оплаты, претензию контрагенту, ответ на запрос. Промпт простой: роль, задача, тон, лимит слов:

Промпт. Деловое письмо контрагенту

Ты финансовый менеджер. Напиши письмо контрагенту [роль контрагента].

Повод: [например, просрочка оплаты по акту на N дней].
Цель письма: [получить оплату / согласовать график / запросить документы].

Тон: вежливый, но твёрдый. Без угроз и без заискивания.
Сошлись на пункт договора об оплате (номер подставлю сам: [пункт]).

Объём: до 150 слов. В конце один чёткий вопрос или просьба
с дедлайном.

Типовые ошибки промпта:

1. Просят «написать ответ налоговой» без текста требования. Модель фантазирует структуру. Даём явный текст и статью.
2. Не используют маркер [нужно подставить]. Модель придумывает ИНН и номера договоров. Маркер защищает от выдуманных реквизитов.
3. Эмоции в промпте («прицепились», «наезжают»). Модель перенимает тон. Стиль строго «официально-деловой, без эмоций».

Задача 5. Проверка чужих расчётов и сверка

Любимая задача для DeepSeek с режимом размышления. Коллега прислал расчёт окупаемости, скидки или бюджета, нужно проверить, не наврал ли он в формулах. Руками это значит пересчитать всё заново. DeepSeek делает это по шагам и честно показывает, где сходится, а где нет.

Промпт. Проверка чужого расчёта (DeepSeek, режим размышления)

Ты финансовый аналитик, который перепроверяет расчёты перед тем,
как их подпишет финдир. Прикладываю обезличенный расчёт
[окупаемости / скидки / бюджета] с формулами и исходными цифрами.

Задача: перепроверить расчёт и найти ошибки.

Сделай по шагам:
1. Пересчитай каждую строку самостоятельно из исходных данных.
2. Сравни свой результат с тем, что в расчёте.
3. Где расхождение, укажи строку, мой результат и твой,
   и объясни причину.
4. Проверь логику: нет ли двойного учёта, забытого НДС,
   перепутанных периодов.

Считай по шагам и показывай арифметику. Не доверяй готовым числам
из расчёта, проверяй их сам.

Формат: таблица «строка, было, должно быть, причина расхождения».

Почему это работает. Когда вы просите модель не верить готовым числам, а пересчитать самой, она ловит ошибки, которые человек пропускает на десятой строке от усталости. Режим размышления тут не украшение, а суть: вы видите каждый шаг арифметики.

Акт сверки. Ещё один сценарий: сверить две таблицы, свою и контрагента, найти расхождения по суммам и датам. DeepSeek хорошо находит, где у вас 100 тысяч, а у контрагента 99 800, и где разошлись даты признания.

Типовые ошибки промпта:

1. Просят «проверь, всё ли правильно». Модель отвечает «в целом верно». Требуем пересчитать каждую строку и показать арифметику.
2. Не дают исходные данные, только итоги. Тогда проверять нечего. Даём исходники и формулы.
3. Доверяют результату без выборочной ручной проверки. На критичных цифрах две-три строки всегда пересчитываем сами.

Пять задач выше это база, которую вы можете внедрить сегодня бесплатно. На «Промпт-тренинге» я разбираю ещё десяток сценариев под DeepSeek и Qwen вживую, с вашими реальными таблицами и вопросами. 4990 рублей, готовые промпты на руки, личная практика.

Забрать готовые промпты на Промпт-тренинге

Что DeepSeek и Qwen делают плохо: 6 ограничений

Я обещала честный обзор. Вот шесть задач, где китайские модели работают плохо или опасно. Эти задачи возвращаем человеку.

1. Проверка нормативки, налогов и ставок

Обе модели обучены в основном не на российском праве. Они могут выдать устаревшую ставку, сослаться на отменённое письмо, перепутать редакцию статьи НК. Нормативку всегда смотрим на КонсультантПлюс или Гаранте. Для русской нормативки китайские модели не используем в принципе.

2. Сложные расчёты по 20 таблицам сразу

Если скормить модели два десятка файлов и попросить «сделай финансовый анализ», она придумает связки между таблицами и подаст красиво. Решение то же, что и для ChatGPT: дробим задачу. Одна таблица, один промпт. Сложное делим на 5-7 простых шагов.

3. Юридические риски в договоре

Опасную формулировку, которая сработает только через два года в конкретной отрасли, модель не увидит. Юрист обязателен. Нейросеть это первый фильтр и список вопросов, а не замена юриста.

4. Редкие отраслевые методики

Если у вас специфическая отрасль с особыми методиками расчёта, модель в этой теме обучена слабо. Любой результат перепроверяем по корпоративным методикам.

5. Картинки и схемы с русским текстом

В отличие от ChatGPT и Gemini, генерация картинок здесь либо отсутствует, либо плохо справляется с кириллицей. Инфографику и схемы делаем другими инструментами.

6. Финальная проверка отчётности перед собственником

Ни одна модель не заменяет вашу подпись. Всё, что уходит наружу собственнику, инвестору, в налоговую или банк, проверяем сами глазами. Это не та задача, где режут угол, и для бесплатной модели тем более.

Безопасность: можно ли грузить финансовые данные на китайские серверы

Серверы DeepSeek и Qwen в Китае, и это меняет правила в сравнении с любым другим инструментом. С китайскими моделями вопрос безопасности стоит острее, и я скажу прямо.

Для китайских серверов обезличивание — не рекомендация, а условие входа

Серверы DeepSeek и Qwen находятся в Китае. Всё, что вы туда загрузили, ушло за пределы российского контура и попало под китайскую юрисдикцию. Это не значит «никогда не пользуйтесь». Это значит «обезличивайте всегда и никаких исключений».

Если для ChatGPT обезличивание это сильная рекомендация, то для китайских моделей это жёсткое правило входа. Не обезличили, не загружаем. Точка.

Что это значит на практике

• Передача данных контрагентов в публичную нейросеть формально считается раскрытием, и неважно, в какой стране сервер.
• Банковская и коммерческая тайна защищены законом.
• Статья 13.11 КоАП РФ предусматривает административные штрафы для юрлиц за нарушение в работе с персональными данными.

Поэтому реальные имена, ИНН, реквизиты, банковские счета, ФИО физлиц и конкретные крупные суммы вместе с идентификаторами сторон в DeepSeek и Qwen не уходят никогда.

Справочник-мэппинг: обязательный приём

Создаёте Google Sheets с двумя колонками: «реальное название» и «маска». «ООО Альфа Премиум» становится «Контрагент 1», «Анна Петрова» становится «Сотрудник 2», «АО Банк» становится «Банк A». Перед загрузкой прогоняете документ через find-and-replace по таблице. После выдачи прогоняете обратно. На вход и выход данные читаемые, в нейросеть уходит обезличенный текст.

Если справочника ещё нет, соберите его той же моделью по одному старому документу:

Промпт. Сборка справочника для обезличивания

Ты эксперт по защите конфиденциальной информации в финансовых
документах. Прикладываю документ.

Задача: выпиши все данные, которые нужно обезличить перед передачей
в публичную нейросеть.

Что искать: названия юрлиц и ИП, ИНН, КПП, ОГРН, ФИО физлиц,
телефоны, email, адреса, банковские счета и реквизиты,
любые уникальные идентификаторы.

Формат: таблица из 2 колонок: «реальное значение», «предлагаемая
маска (Контрагент N, Сотрудник N и т.д.)».

Не пропускай ни одного значения. В сомнительных случаях включай
с пометкой «требует проверки».

Когда китайские модели брать не стоит совсем

Если данные действительно чувствительные (NDA с миллионными исками, сделки M&A, банковская тайна), бесплатные публичные модели, тем более на зарубежных серверах, не вариант ни в каком виде. Здесь нужен российский контур (например, корпоративные решения с локальным размещением) или локальная модель на собственном сервере. DeepSeek и Qwen, кстати, есть в открытых версиях, которые можно развернуть локально, тогда данные не уходят никуда. Но это задача для IT, на малых командах нерентабельно.

Для типовых рабочих задач с обезличиванием китайские модели безопасны ровно настолько, насколько вы дисциплинированы с маппингом. Правила обезличивания одинаковы для всех нейросетей, я подробно разбирала их в статье про ChatGPT, для китайских серверов просто поднимаем планку с «желательно» до «обязательно».

Кейсы из практики: две истории с цифрами

Две истории моих учениц с курса «AI-навыки финансиста». Имена обезличены, цифры реальные.

Кейс 1. Главбух в найме без бюджета на подписку

Марина, главный бухгалтер в производственной компании, в найме. Корпоративного доступа к ChatGPT нет, платить из своих ~$20 в месяц за подписку не готова, а доступ ещё и настраивать.

Точка А. Три регулярных рутины занимали около 8–9 часов в неделю суммарно: проверка выгрузки из 1С на 200–400 строк на дубли и аномалии перед закрытием, 2,5 часа руками еженедельно; ответы на требования ИФНС, по 90 минут на каждый, 4–5 раз в месяц; плюс акты сверки с контрагентами и пояснительные записки к отчётам, ещё 2–3 часа в неделю в среднем. Всё делалось руками с нуля каждый раз.

Что сделали. Зашли на Qwen, зарегистрировались по email за минуту. Собрали три промпта: проверка выгрузки на аномалии, каркас ответа налоговой и структура сверки с контрагентом. Настроили справочник-мэппинг в Google Sheets для обезличивания, 15 минут на настройку. Теперь Марина грузит обезличенную выгрузку в Qwen и получает таблицу находок за пару минут.

Точка Б. Проверка выгрузки: 20 минут вместо 2,5 часов; ответ налоговой: 15 минут вместо 90; каркасы сверок и записок: 10–15 минут вместо часа. Экономия около 7 часов в неделю и ноль рублей за инструмент. За первый месяц Qwen нашёл задвоенный платёж поставщику на 340 тысяч рублей, который при ручной проверке проскочил бы.

Кейс 2. Финансовый аналитик: проверка расчётов через DeepSeek

Дмитрий, финансовый аналитик в торговой компании. Через него проходят расчёты окупаемости, скидочные матрицы и бюджеты от смежных отделов, и за них он отвечает головой перед финдиром.

Точка А. Перепроверка чужого расчёта 40-60 минут: пересчитать в Excel заново, сверить, найти, где разошлось. 6-8 расчётов в месяц. Раз в квартал пропускал ошибку, потом краснел на защите бюджета.

Что сделали. Подключили бесплатный DeepSeek с режимом размышления. Собрали промпт проверки расчёта: модель пересчитывает каждую строку из исходников, сравнивает со своим результатом, показывает арифметику по шагам. Дмитрий обезличивает цифры через коэффициент (пропорции сохраняются) и прогоняет расчёт перед тем, как нести финдиру.

Точка Б. Проверка 15 минут вместо часа. Экономия 5-7 часов в месяц. За квартал DeepSeek поймал три ошибки в формулах коллег: забытый НДС в одной модели, двойной учёт логистики в другой, перепутанные периоды в третьей. На защите бюджета Дмитрий теперь приходит с уже выверенными цифрами.

Чек-лист: первый день с DeepSeek и Qwen

Четыре шага, которые легко пропустить при первом чтении, но без которых инструмент работает хуже.

Шаг 1. Промпт против галлюцинаций (10 мин). Сохраняем инструкцию про честность и расчёт по шагам в заметках телефона. Вставляем первым сообщением в начале каждой рабочей сессии. У китайских моделей нет глобальной персонализации, поэтому без этого шага качество выдачи нестабильно.

Шаг 2. Справочник-мэппинг для обезличивания (15 мин). Создаём Google Sheets с двумя колонками: реальное название и маска. Для китайских серверов обезличивание обязательно, без него работу не начинаем. Сделайте один раз по старому документу, и следующие обезличивания займут минуту через find-and-replace.

Шаг 3. Карта задач: что куда грузить (5 мин). Расчёты, формулы, проверка логики: DeepSeek с включённым режимом размышления. Длинные выгрузки, реестры, сравнение двух версий документа: Qwen. Большой объём плюс аналитика: сначала Qwen нормализует выгрузку, потом DeepSeek анализирует. Эта связка двух бесплатных инструментов по качеству приближается к платной паре.

Шаг 4. Первый кейс с реальными вашими данными (20 мин). Не учебный, а тот, с которым вы работаете прямо сейчас: обезличьте один актуальный документ, загрузите в нужную модель по шагу 3, получите результат. Это покажет, что нужно докрутить именно под вашу специфику, что не заменит ни одна статья и ни один тренинг.

Эта статья дала вам каркас: чем DeepSeek отличается от Qwen, как зайти за 10 минут, 10 готовых промптов, безопасность и чек-лист на первый день. Марина экономит 7 часов в неделю на рутине главбуха, Дмитрий — 5–7 часов в месяц на проверке расчётов. Ваши цифры будут другими — зависит от ваших задач.

«Знать каркас» и «системно работать с нейросетями» — разные уровни. Если хочешь перейти ко второму: разобрать каждый инструмент под свои реальные задачи, выстроить процесс и не останавливаться на этих десяти промптах — приходи на курс «AI-навыки финансиста». Десять модулей, 800+ финансистов и главбухов уже прошли, диплом с лицензией Минобразования и налоговый вычет 13%.

Курс «AI-навыки финансиста»

Подписывайся на каналы, где я выкладываю новые промпты, разборы кейсов и обновления курсов:

• Основной канал в Telegram → @findir_pro
• Канал об AI для финансистов → @ai_finansist
• Канал в MAX → findir_pro

Автор

Натали Васильева, эксперт по нейросетям и продюсер онлайн-школы «Финансовый директор | Мастер CFO» (fin-academy.pro). Работает с нейросетями с февраля 2023 года, ежедневный практик AI-инструментов в коммерческих задачах. Соавтор курса «AI-навыки финансиста» (800+ выпускников). Аудитория: 58 000+ подписчиков в Telegram и 5 000+ в MAX.

Каналы Натали:

• Основной Telegram → @findir_pro
• AI для финансистов → @ai_finansist
• MAX → findir_pro

Если статья оказалась полезной, поделитесь ею с коллегой из финотдела. И попробуйте сегодня хотя бы один промпт из этой статьи — откройте DeepSeek или Qwen прямо сейчас.