利用生成式 AI：CFO 如何将实时洞察转化为主动决策

现在，实时预测、洞察和决策对于积极的财务组织至关重要。作为首席财务官 (CFO) 和高级财务领导者，我们不再需要等待月末的人工报告发布后才能确定异常和运营不足等问题。现在，SaaS 原生 ERP 平台可将数据和自动化技术与嵌入式 AI 和生成式 AI 相集成。这些平台可以帮助我们尽可能减少手动工作并加快决策速度，同时也为我们提供实时信息，让我们能够把握机会，在问题恶化之前解决问题。在本文中，我们将重点介绍实时数据驱动的洞察如何帮助我们改善决策过程，在运营和策略方面都变得更加有效。

预测：数据驱动 AI

生成式 AI 功能可为整个财务组织带来变革性的潜力。AI 和流程自动化可实现近乎实时的交易和数据处理，帮助减少不必要的手动任务，并提供集成的高质量数据来快速生成预测和洞察。随着效率和生产力的提升，企业可以腾出重要资源来开展更多增值的分析活动（有关详细信息，请参阅《驾驭生成式 AI 的未来：CFO 如何提高财务工作效率》）。

数据可以从单一来源完整且准确地进行访问，这为 AI 驱动的自动化、预测和洞察提供了巨大的驱动力。如今，市面上的 SaaS 原生 ERP 平台在很久以前就已经将 AI 与数据、软件和基础设施相集成。这些平台也与 AI/GenAI 和大型语言模型 (LLM) 原生集成。因此，这些平台可以带来巨大的优势，其中包括：

• AI 功能可无缝嵌入到应用流程流中，有助于轻松引入和采用新的、进步迅速的 AI 功能和其他技术，无需面对分散的平台固有的大量手动工作或返工需求
• 将 AI 应用于您的特定数据，实现高水平的 AI 质量、相关性和可靠性；脱节或孤立的系统不适合这种场景
• 实现高度安全的数据本地化，避免将敏感的财务或管理信息暴露给公共 LLM
• 数据更容易处理，可利用 AI 驱动的自动化来实现非接触式处理的目标

关键：CFO 必须使用集成 SaaS 原生 ERP 平台，并且这些平台必须支持 AI 驱动的非接触式处理。这类 ERP 平台提供了 AI 驱动的实时预测和洞察所需的高质量数据。生成的数据可以让 AI 立即洞察异常情况，重要的是，您可以通过叙述分析来预测营运结果和现金流。此功能可为 CFO 提供所需的信息，帮助他们有效地将资本分配给各种机会，在问题发生前开始解决问题。

ERP 平台的作用超越了内部财务数据整合；该平台集成了所有相关来源的数据，以提高预测准确性和可靠性。例如，整合有关商品价格、天气、全球供应链、分销渠道和银行信息的外部前瞻性数据，有助于使 AI 驱动的预测更加可靠，及时采取更加相关的措施。例如，消费品企业可以通过无接触的方式整合贸易促销和渠道库存数据，以持续获得可见性，而制造商则可以通过将商品价格和供应链数据导入财务预测模型，从而做出更好的决策。

AI 在现场的应用

企业已经在创造性地利用 AI 来提供洞察力和预测，从而加强业务规划、流程和运营。例如：

• 某家大型国防承包商利用 AI 驱动的洞察进行差异分析、异常检测和分类，进而推动基于异常的管理和行动。
• 某家全球金融科技公司每周都会基于 AI 生成付款预测，为收入和支出预测提供信息。
• 某家运输服务提供商根据 AI 驱动的、按车辆类型分类的每月维修量预测结果，计划和计算累计维护费用，这是该公司其中一个主要的支出项目。

当前形式的 AI 可以提供多种方式，帮助企业简化或消除流程，提高准确性和效率。随着企业持续利用数据，传统的 AI 和新的生成式 AI 功能将大大改变我们的传统财务。

洞见未来

生成式 AI 有助于大大加快从思考到行动的过程，大幅减少手动获取洞察的工作量。我们相信，生成式 AI 将继续与传统 AI 无缝集成，以创新的方式进一步增强洞察和预测。财务组织将使用生成式 AI 提供易于理解的情境化叙述，解释预测与实际结果之间的例外、异常和差异情况，提供深入的分析、观察和推荐操作来解决问题或将商机变现。这些情境化叙述将使 FP&A 团队之外的组织链上下游能够更广泛地分享洞察。我们相信，生成式 AI 还能够解释哪些因素影响了给定预测。对于始终持怀疑态度的财务用户而言，预测模型的这种可解释性有助于其建立信心和信任。

引导财务走向以策略为中心的未来

作为财务主管，我们现在可以利用传统 AI 和生成式 AI 的协同作用，获得数据驱动的结果，从而与我们的运营和战略性目标保持一致。无论是在收入、成本、收款、现金和资本管理方面，在获得洞察力、预测和建议行动方面，在通过关键绩效指标分析改善运营方面，还是在执行策略性项目、谈判和融资交易方面，都存在大量的使用案例。借助生成式 AI， 我们的团队可以获得智能的洞察和方向，主动且及时地做出决策，进而实现战略性目标。

值得注意的是，并非所有现有流程都能立即得到 AI 的支持，因为 AI 需要经过一段时间训练的和数据调优，才能实现高质量、可靠性和可信度。为了实现 AI 的优势，我们还需要数据驱动的流程，而这也促使我们针对组织性的角色和职责，甚至是跨职能的角色和职责进行反思。

现在，CFO 需要将 AI 采用作为战略优先事项。在数据和 AI 的驱动下，主动、实时、基于事实的决策将成为新常态。财务团队必须立即开始接纳并使用这些功能，为数据驱动的成果奠定坚实的 AI 基础，学习并掌握取得高价值所需的技能，并做好充分准备，在新功能推出时将其收入囊中。

等待并不是办法。