AI keičia finansų funkciją

Pvz., Mokėtinose sąskaitose naudojančios įmonės naudojasi bent 3 mln. Mažmeninėje prekyboje 60% prioritetą teikia skaitmeninei transformacijai, o logistikai-pasaulinei prekybai-yra AI ir automatizavimas, kad būtų palengvintas grynųjų pinigų srauto slėgis, padidina efektyvumą ir padidina tiekimo grandinės matomumą per ankstyvą mokėjimą ir numatomąsias priemones.

Tačiau AI įgyvendinimo realybė visoje finansų funkcijoje atskleidžia sudėtingus veiklos ir kultūrinius iššūkius. Skirtingai nuo ankstesnio robotų proceso automatizavimo (RPA) bangos, sako Armand Angeli, AI ir automatikos specialistas bei finansų transformacijos ir tarptautinių grupių viceprezidentas DFCG, Prancūzijos CFO ir kontrolierių tinkle, šiandienos AI yra labai sudėtinga, o tai gali būti bauginanti finansų profesionalams.

„Kaip finansų direktorius, prioritetas yra suprasti hipo turinį“, – sako jis. „Praktiškai dauguma CFO yra skeptiškai vertinami, ypač genai ir agentinė AI. Prognozuojama AI yra plačiau pasitikima, daugiausia dėl to, kad ji nėra haliucinuojama. Ši AI forma jau yra naudinga nustatant sukčiavimą, bankų suderinimus ir intelektualų grynųjų pinigų siuntimą.“

Inovacijų kišenės

Apčiuopiama vertė, vis dažniau, draudžia skeptikus, ypač kai kalbama apie grynųjų pinigų srautų prognozavimą, sako Alexandrosas Koliavras, Hellenic iždininkų asociacijos (HAT) prezidentas ir Europos įmonių iždininkų asociacijos pirmininko pavaduotojas. „Amerikoje ir Europoje AI varomi modeliai realiu laiku prisitaiko atsižvelgiant į vidines ir makroekonomines sąnaudas, kurie pasirodo naudingi norint planuoti likvidumą“,-pažymi jis.

AI Sandorių klasifikavimo ir anomalijos nustatymo metu yra dar viena naujovė, padedanti finansų komandoms nustatyti riziką anksti. Ir kai kuriuose JAV bankuose yra bandomos AI kopilotos, siekiant padėti iždo komandoms per likvidumo testus testuose, prireikus koreguojant scenarijus ir veiksmingai įdiegdami naujoves priimant sprendimus.

„Šios priemonės ne tik pakeičia rankinį darbą, bet ir keičia tai, kaip profesionalai sąveikauja su duomenimis“, – sako Koliavras.

JAV ir Europoje iždo komandos integruoja AI kopilotus į savo iždo valdymo sistemas, kur jos pataria dėl optimalių finansavimo ar investavimo sprendimų, pagrįstų realiojo laiko duomenimis. Graikijoje „HAT“ nariai nekantriai priima geriausią praktiką, kai kai kurios firmos bando mašinų, mokančių optimizuoti mokėjimo procedūras ir aptikti sukčiavimo modelius.

Nesvarbu, ar tai skatina strateginis įžvalga, ar poreikis išlikti prieš technologinę kreivę, pastangos įterpti AI į finansus spartėja visame pasaulyje.

Rafaelis Savalle, buvęs grožio produktų gamintojo „Weleda“ finansų direktorius, AI tapo strateginiu prioritetu Šveicarijoje įsikūrusioje pasaulinėje įmonėje. „Kalbama apie konkurencingą“, – sako jis. „Kiekvienas turi prisitaikyti; asmenys, firmos, visa profesija. Žmonės taip pat nori dirbti įmonėse, kurios priima naujausias technologijas. Jūs turite patekti į technologinį traukinį.”

Įvedęs vidinį GPT, skirtą naudoti visoje įmonėje, „Savalle“ smegenų šturmas giliau naudoja įrankį su įmonės duomenų ir skaitmeninimo vadovu. Jis taip pat pradėjo atsargų valdymo iniciatyvą.

„Tokioms programoms jums reikia dvejų iki trejų metų duomenų“, – sako jis, „ir kuo granuliingesnis, tuo geriau. Daugiau daugiau, kai kalbama apie AI“.

„Genai“ pakeitė bendrovės mėnesinę finansinę atskaitomybę per 20 šalių, apimančią pelną ir nuostolius, gautinus sumas ir biudžetus. Savalle sako, kad tai, kas užtruko dienas, užtrunka kelias sekundes, per 10 sekundžių pateikiant 80% iki 90%. Kitas: Įterpkite AI giliau į įmonės išteklių planavimą (ERP), skirtą prognozuojančiai analizei, atsargų ir pagrindiniam laiko valdymui užkulisiuose.

Nors inovacijos patraukia antraštes, jis perspėja, svarbu nepamiršti esamų sistemų. „Važiuodami automobiliu, reikia pakeisti automobilio ratus!“ Jis sako. „Šiandien„ Weleda “turi 23 ERP (platformas); jūs negalite realiai siekti pritaikyti AI viskuo vienu metu. Pirma, jums reikia tinkamai, kad pamatas būtų tinkamas. Tada galite sukurti naujus, novatoriškus sprendimus viršuje, bet tuo pačiu metu. Tik tada galite surinkti naudą iš šio naujojo pagrindo.“

Integracijos iššūkiai

Infrastruktūra yra plačiai laikoma viena didžiausių kliūčių AI, ypač didelėse organizacijose, kai procesai apima kelis departamentus – pirkimą, logistiką, finansus – ir daugybę senųjų sistemų. Kai kurios ERP ir viešųjų pirkimų platformos bus sukurtos dešimtmečius, dažnai suplanuotos ir blogai integruotos, tačiau jos yra svarbios.

„Angeli“ iššūkis slypi tiltų tarp šių sistemų ir naujų technologijų statybose.

„Tai yra rimtas rūpestis ne tik korporacijomis, bet ir bankams, iš kurių daugelis vis dar veikia tokiose sistemose kaip SAP“, – perspėja jis. „Integracijai yra daug lengviau pradedantiesiems, kuriuos neaplenkia sena infrastruktūra“.

Finansų funkcija šiuo atžvilgiu yra kritinis posūkio taškas, teigia Koliavras.

„Technologiškai CFO ir finansų pertvarkos lyderiai turi galvoti moduliniai“, – sako jis. „Vietoj didelių monolitinių sistemos kapitalinių remontų ateitis slypi kompozicijose architektūroje: Prijunkite AI prie esamų sistemų tokiu būdu, kuris teikia greitą IG ir yra lankstus mastui.“

CFO taip pat supranta, kad AI neduoda paprasto IG; Tikroji vertė yra ilgalaikė produktyvumo, įsitraukimo ir protingesnių išteklių naudojimo padidėjimas. Į ateitį orientuotos CFO sudaro AI biudžetą su platesniu objektyvu, mažiau dėmesio skiriant greitam grąžai ir daugiau tvaraus efektyvumo ir įgalinimo.

Finansų kultūros keitimas

Tuo tarpu finansų funkcijos vaidmuo keičiasi kaip automatizavimas ir AI vaidmenys, ypač buhalteriams ir vidutinio lygio vadovams. Lyderystė vis labiau reikalauja aktyvaus požiūrio į inovacijas ir gilų supratimą apie tai, kaip technologijos keičia finansus.

„Mes pergalvojame, kaip bendraujame su bankais, klientais, tiekėjais – viskas vystosi“, – sako Angeli Angeli, „ir tokiai pertvarkymui reikia pritaikomumo: ne tik procese, bet ir mąstysenoje bei vadovaujant“.

Atsiranda hibridinių vaidmenų, tokių kaip finansų duomenų vertėjai, skaitmeniniai valdikliai ir iždo analizės klientai, susilieja su finansų žiniomis su AI ir duomenų mokslo žiniomis. Nepatogiau, kad šių naujų vaidmenų atsiradimas kai kuriose įmonėse sukuria darbo užmokesčio skirtumus, kai finansų valdytojai uždirba mažiau nei kai kurie duomenų inžinieriai, o tai kelia lyderystės iššūkius CFO.

CFO turi sukurti duomenų mokslo raštingumą, palaikyti duomenų vientisumą ir pagilinti jų supratimą apie AI algoritmus. Glaudus bendradarbiavimas su duomenimis ir IT komandos yra būtinas, kaip ir tvirtas atitikties reikalavimų suvokimas. Jie taip pat turi užtikrinti skaidrumą, kaip AI tvarko neskelbtinus klientų, darbuotojų ir tiekėjų duomenis-tvirtai laikydami žmones sprendimų priėmimo centre.

Nepaisant to, kad daugelis kompanijų daro daugelį kompanijų, AI priėmimas vis dar susiduria su pasipriešinimu, ypač lentomis, atsargiai dėl jos reputacijos ir rizikos. PG klaidos gali greitai plisti finansuose, todėl gyvybiškai svarbūs yra stipri kontrolė, atsekamumas ir žmonių priežiūra.

„Kalbama ne apie žmogaus sprendimo pakeitimą, o jo pratęsimą“, – sako Savalle. „Jūs turite būti orientuoti į žmogų, kad paaiškintumėte, kaip AI padės. Bet kurioje didelėje įmonėje bus pokyčių šalininkai, o kiti-ne tokie entuziastingi. Sunku įtikinti labai konservatyvų valdybos narį, kad mums gali būti ne dirbtiniai, bet mums reikia daugiau intelekto.”