Navegando no futuro da IA generativa: Como os CFOs podem maximizar a produtividade financeira

Keith Causey, Vice-Presidente Sênior, Transformação e Desenvolvimento de ERP em Nuvem | 29 de abril de 2024

Causey, CPA, ocupou cargos executivos seniores em finanças, contabilidade e tecnologia da informação em empresas de hotelaria e entretenimento, manufatura e comunicações.

Em um cenário financeiro em constante mudança, a ascensão da inteligência artificial (IA) e da IA generativa (GenAI) apresenta uma oportunidade transformadora nas empresas. Para os diretores financeiros, conduzir as nossas organizações através dessas águas é um desafio bem-vindo para gerar ganhos substanciais de produtividade e valor. Já escrevemos sobre o papel que a IA generativa desempenha na mudança de tudo para a organização financeira. Aqui, vamos nos concentrar na produtividade, na disponibilidade de recursos orientados por IA para estimular ganhos imediatos e no que está no horizonte de curto prazo em termos de aproveitar o poder da IA generativa para impulsionar nossas equipes financeiras em direção a novos patamares de produtividade e eficiência.

Ganhos de produtividade: A mina de ouro inexplorada

Estudos prevêem que os ganhos de produtividade global provenientes apenas da IA ultrapassarão os 7 bilhões de dólares durante a próxima década, mas apenas uma fração das empresas – 30% ou menos – está utilizando plenamente a IA nas finanças. Estamos diante de uma mina de ouro e a hora de agir é agora.

Para a organização financeira, ganhos significativos de produtividade estão prontos para serem obtidos com a IA tradicional já incorporada nas principais plataformas ERP nativas da nuvem que integram software e infraestrutura. A IA tradicional permite automação e previsões e insights numéricos, que são aprimorados ainda mais com narrativas de Ia generativa. Hoje, esses sistemas estão automatizando quase todos os aspectos dos fluxos de transações de ponta a ponta, incluindo:

  • Reconhecimento inteligente para ingestão de dados
  • Correspondência de dados para acelerar o processamento de transações
  • Reconciliações em segundo plano à medida que o processamento ocorre
  • Detecção de anomalias para ajudar a reduzir os riscos
  • Análises preditivas em tempo real para uma gestão financeira proativa
  • Controles financeiros avançados para monitorar vazamento de dinheiro e fraude
  • Inteligência de fornecedores para melhor sourcing e avaliação

E muito mais.

Recuperação da produtividade

Para ilustrar o impacto da automação na função financeira, aqui estão alguns exemplos concretos de como as empresas estão gerando ganhos de produtividade. Primeiro, o processamento transacional tornou-se altamente automatizado e está a caminho de se tornar totalmente sem contato. A base de clientes do Oracle Fusion Cloud ERP está repleta de organizações que usam reconhecimento inteligente de dados alimentado por IA e recursos de correspondência automatizada para aumentar substancialmente o número de contas a pagar processadas eletronicamente. Por exemplo, uma empresa automotiva alcançou mais de 90% de automação com precisão quase perfeita na primeira tentativa em milhões de transações.

Em segundo lugar, os clientes que utilizam o Oracle Cloud ERP diminuem regularmente o tempo do fechamento contábil, e aqueles que usam recursos de IA integrados, como detecção de anomalias com insights e acúmulos e reconciliações automatizados, obtêm benefícios ainda maiores. Uma potência do setor hoteleiro obteve ganhos de eficiência de mais de 50%, incluindo a redução substancial de lançamentos contábeis manuais e reconciliações, bem como o uso de planilhas. Além desses ganhos de produtividade, a empresa colheu o benefício adicional da redução do tempo e do esforço de auditoria devido aos dados financeiros de maior qualidade. Esses ganhos permitiram que a equipe financeira se concentrasse em atividades mais valiosas, incluindo melhoria contínua de processos, inovação e obtenção de valor a partir da própria plataforma de ERP na nuvem.

Ganhos de produtividade: O que vem a seguir

Olhando adiante, é emocionante pensar em como combinaremos os pontos fortes da IA tradicional existente com as narrativas da IA generativa para ajudar a aumentar ainda mais a produtividade. A IA generativa ajuda a aumentar o valor da IA tradicional, produzindo e analisando textos e recursos visuais para fornecer conclusões e recomendações contextuais. A IA generativa fornecerá esses insights ajudando a criar novos conteúdos, como relatórios, gráficos, infográficos, slides e até imagens e vídeos, conteúdos que os profissionais de finanças podem revisar, refinar e elaborar. A produtividade pode ser melhorada ainda mais por meio do acesso mais fácil às informações, aproveitando a aplicação da GenAI, usando linguagem natural para acessar rapidamente os dados, incluindo dados que são protegidos confidencialmente pela segurança nativa da nuvem. Isso pode levar a um maior autoatendimento, ideação mais rápida e mais inovação.

A IA generativa pode ser aplicada para nos permitir dar o próximo passo e ir além da IA tradicional. Para os profissionais de finanças, isso se traduz em ajudá-los a fornecer um contexto mais rico e explicações práticas para orientar decisões com base em fatos. A GenAI pode ser aplicada para ajudar a criar textos que expliquem variações e tendências, compondo comentários contextuais para explicar previsões produzidas por modelos preditivos e permitindo uma compreensão dos principais fatores que impulsionam essas previsões, ao mesmo tempo que fornece sugestões acionáveis de forma proativa.

A IA generativa pode fornecer análises contextuais, como esta captura de tela da aplicação, que mostra um exemplo hipotético de análise de receita por região e um relatório de status da cadeia de suprimentos.

Aplicaremos a IA generativa para produzir rascunhos de narrativas para fins de relatórios financeiros internos e externos e, eventualmente, teremos experiências de conversação com a GenAI agindo como um funcionário virtual para ajudar na consulta de informações para recuperação simples de dados, visualização e análises e ações mais sofisticadas. A IA generativa também pode ser aplicada para fornecer o tipo de assistência contextual necessária para realizar atividades business-to-business sem contato entre fornecedores, compradores, bancos e provedores de logística.

Com ela, as perspectivas de automatizar totalmente mais atividades financeiras e aumentar ainda mais a produtividade crescem exponencialmente. Com esse progresso, o nosso objetivo de operações sem contato em uma função financeira contínua torna-se mais uma realidade.

Rumo a um futuro produtivo

Aumentar a produtividade é um ótimo primeiro passo por si só. Como CFOs, devemos também nos esforçar por aumentar o valor derivado dos conjuntos de competências mais elevados das nossas equipes. Isso envolverá uma mudança no uso da IA para apoiar ações e atividades alinhadas aos objetivos estratégicos, coisas como aumentar a receita, reduzir custos, maximizar o fluxo de caixa, melhorar o monitoramento e as táticas de cobrança e até mesmo fazer sugestões para melhorar as táticas de negociação, para compradores ou vendedores. Devemos também focar na centralização de atividades não estratégicas, na promoção da inovação e na possibilidade de tomadas de decisão oportunas.

Com uma visão clara, uma gestão de mudanças competente e escolhas tecnológicas estratégicas, podemos liderar nossas organizações em direção a um futuro em que as finanças não sejam apenas uma função de suporte, mas uma força motriz para a produtividade e a inovação. Uma organização que orienta a empresa em direção a decisões mais inteligentes e conquistas estratégicas.

Resumindo, a IA generativa não é uma tecnologia nova a ser adotada; trata-se agora de remodelar a forma como as finanças funcionam.

Vamos abraçar o futuro, em que as finanças se tornarão um catalisador de mudanças, impulsionadas pelo potencial ilimitado da GenAI.

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Para saber mais sobre como os CFOs estão se tornando os principais agentes de mudança, veja A IA generativa muda tudo para os CFOs e as finanças. Em nosso próximo artigo, exploraremos como a IA generativa aprimorará ainda mais os insights e as previsões.