Jak sztuczna inteligencja zmienia działalność finansową

1. Prognozowanie i planowanie finansowe

Sztuczna inteligencja zmienia proces prognozowania i prognozowania predykcyjnego. Analityka predykcyjna to typ analityki danych wykorzystywany w przedsiębiorstwach do identyfikacji trendów, korelacji i związków przyczynowo-skutkowych. Prognozy są tu tworzone na podstawie wyników analizy danych historycznych i istniejących trendów oraz algorytmów statystycznych i uczenia maszynowego.

Dzięki analityce predykcyjnej dział finansowy może prognozować przyszłe przepływy pieniężne na bazie danych historycznych przedsiębiorstwa lub danych z całej branży. O ile tradycyjne prognozy finansowe muszą być dostosowywane ręcznie w przypadku zmiany okoliczności, o tyle prognozy oparte na sztucznej inteligencji mogą być ponownie kalibrowane na podstawie nowych danych, co pomaga utrzymać ich trafność i dokładność. Generatywna sztuczna inteligencja może nawet automatycznie tworzyć kontekstowe komentarze, aby wyjaśnić prognozy opracowane przez modele predykcyjne, i określać kluczowe czynniki wpływające na prognozę.

2. Zgodność z przepisami

Wraz z rosnącą złożonością kwestii zapewnienia zgodności z przepisami na całym świecie koszty i obciążenia zasobów związanych ze sprawozdawczością regulacyjną w ostatnich latach wzrosły. Organizacje przeznaczają znaczną ilość czasu i zasobów na spełnienie wymagań wynikających z obowiązujących regulacji. Sztuczna inteligencja może przejąć część tych obciążeń, automatyzując monitorowanie zgodności, zarządzanie ścieżką audytu i tworzenie raportów regulacyjnych.

Szczególnie cenną technologią w kontekście zapewnienia zgodności z przepisami jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). NLP to gałąź sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom rozumieć i generować ludzki język. NLP może szybko analizować duże ilości danych tekstowych, przekształcając surowy tekst lub mowę w sensowne informacje. Ponadto może analizować długie dokumenty, umowy, zasady i inne źródła tekstowe w celu wyodrębnienia najważniejszych informacji, istotnych zmian i potencjalnych zagrożeń związanych z zapewnieniem zgodności z przepisami. NLP może nawet ułatwić zarządzanie dokumentami, automatycznie klasyfikując je na podstawie wcześniej określonych kryteriów.

3. Optymalizacja przepływów środków pieniężnych

Efektywne zarządzanie środkami pieniężnymi zawsze znajduje się wysoko na liście priorytetów dyrektora i działu finansowego, a sztuczna inteligencja okazuje się być cennym narzędziem w optymalizacji przepływów pieniężnych. Ze względu na dużą ilość wymaganych danych, większość specjalistów ds. finansów potrzebuje więcej niż jeden dzień na stworzenie skonsolidowanego widoku swoich środków pieniężnych i zdolności do regulowania zobowiązań. Nawet wtedy prognozy mogą jednak zawierać błędy i szybko stać się nieaktualne.

Na bazie analityki predykcyjnej i uczenia maszynowego przedsiębiorstwa mogą automatycznie zestawiać dane ze wszystkich istotnych źródeł historycznych i bieżących w celu ciągłego przewidywania przyszłych przepływów pieniężnych. Dzięki szybszemu i dokładniejszemu prognozowaniu przepływów pieniężnych przedsiębiorstwo może podejmować proaktywne działania w celu utrzymania dobrych poziomów płynności. Na przykład w przypadku nadwyżki gotówki może zacząć korzystać z rabatów z tytułu wcześniejszych płatności u dostawców lub zidentyfikować obszary do reinwestycji w przedsiębiorstwo. W przypadku niedoboru gotówki może dokonać ponownej oceny pozycji pożyczkowej lub dokonać transferów walutowych między jednostkami zależnymi. Dział finansowy może również wykorzystać sztuczną inteligencję do optymalizacji kapitału obrotowego poprzez zastosowanie odpowiednich zachęt do wcześniejszych płatności dla wybranych dostawców na podstawie warunków rynkowych, historii płatności i innych czynników.

4 Zarządzanie wydatkami

Zarządzanie wydatkami może szybko stać się źródłem frustracji. Dla pracowników przestrzeganie zasad zarządzania wydatkami poprzez ręczne zbieranie paragonów, uzupełnianie formularzy i składanie raportów o wydatkach jest uciążliwe i podatne na błędy. Dział finansowy nie jest natomiast w stanie dokonać ręcznego przeglądu każdego poniesionego wydatku, aby upewnić się, że jest on zgodny z zasadami. Użycie sztucznej inteligencji to bardzo skuteczny sposób na przyspieszenie i uproszczenie procesów związanych z zarządzaniem wydatkami. Na przykład optyczne rozpoznawanie znaków (OCR, optical character recognition), czyli funkcja sztucznej inteligencji, która może skanować pismo odręczne, drukowane lub przedstawione na obrazie, wyodrębniać odpowiednie informacje i digitalizować je, może pomóc w przetwarzaniu rachunków i wprowadzaniu wydatków do systemu. Funkcja OCR zeskanuje przesłane rachunki i faktury, aby automatycznie wypełnić pola raportu o wydatkach, w tym nazwę sprzedawcy, datę i łączną kwotę.

Na tym rola sztucznej inteligencji w zarządzaniu wydatkami się nie kończy. Przedsiębiorstwa mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do automatyzacji procesów finansowych z poleceniem oflagowania tylko tych wydatków, które wymagają weryfikacji działu finansowego (na podstawie wcześniej ustalonych zasad), promując kulturę „zarządzania przez wyjątki”. Oparte na sztucznej inteligencji asystenty wydatków również stają się coraz bardziej powszechne, ułatwiając pracownikom kategoryzowanie wydatków, wypełnianie i zgłaszanie wymaganej dokumentacji dla poszczególnych wydatków, a także wyświetlając wskazówki dotyczące zgodności z zasadami dotyczącymi wydatków.

5. Automatyzacja zadań

Być może jedną z najbardziej powszechnych i prawdopodobnie jedną z najbardziej znaczących funkcji sztucznej inteligencji jest automatyzacja zadań. Sztuczna inteligencja może pomóc w automatyzacji wielu wykonywanych ręcznie, czasochłonnych procesów finansowych, które wcześniej przytłaczały dział finansowy, takich jak:

• Wprowadzanie danych. Sztuczna inteligencja wyodrębnia odpowiednie informacje z wyciągów, faktur, rachunków i innych dokumentów finansowych, a następnie wprowadza je do systemu przedsiębiorstwa.
• Odczytywanie i przetwarzanie faktur. Sztuczna inteligencja skanuje, odczytuje i digitalizuje faktury papierowe.
• Dopasowywanie i weryfikacja. Sztuczna inteligencja automatycznie porównuje i dopasowuje faktury do odpowiadających im zamówień zakupu i dokumentów przyjęcia dostaw.
• Realizacja płatności. Sztuczna inteligencja ułatwia proces obsługi płatności, w tym planowanie płatności w celu optymalizacji przepływów pieniężnych, wybór preferowanej metody płatności i wykonywanie płatności automatycznie lub przy minimalnej interwencji człowieka.
• Uzgadnianie. Sztuczna inteligencja przeprowadza zautomatyzowany proces uzgadniania, który dopasowuje transakcje płatnicze do wyciągów bankowych w celu weryfikacji zgodności kwot i beneficjentów.
• Domyślne uzupełnianie kombinacji kodu konta. Sztuczna inteligencja przewiduje i automatycznie uzupełnia wartości segmentów kombinacji kodu konta w wierszach faktur bez zamówienia zakupu.
• Procesy zamknięcia finansowego. Funkcja inteligentnej automatyzacji procesów (IPA) automatyzuje złożoną orkiestrację procesu zamknięcia finansowego i monitoruje status zadań w wielu systemach. W tym kontekście rekomenduje nowe reguły, które kierują bieżącą automatyzacją, automatycznie uruchamiając procesy zamknięcia, gdy tylko zależne zadania zostaną ukończone, i aktualizując kalendarz zamknięcia.

Zaawansowana automatyzacja dużych, powtarzalnych i żmudnych zadań wykonywanych ręcznie przynosi liczne korzyści, takie jak oszczędności czasu i kosztów, ograniczenie liczby błędów i większe zadowolenie pracowników, którzy mogą skupiać się na bardziej strategicznych zadaniach przynoszących wartość dodaną.

6. Analizy i sprawozdania finansowe

Sztuczna inteligencja może pomóc w automatyzacji i usprawnieniu wielu aspektów procesów związanych z analizą i sprawozdawczością finansową. Na początkowych etapach może wyodrębniać odpowiednie dane finansowe z różnych źródeł danych. Następnie może te dane oczyszczać i przetwarzać, wykrywając błędy, niespójności lub brakujące wartości i powiadamiając dział finansowy o obszarach wymagających uwagi.

Sztuczna inteligencja może następnie na bazie tych danych pomóc w generowaniu sprawozdań finansowych, takich jak rachunki zysków i strat, bilanse i rachunki przepływów pieniężnych, w tym w obliczaniu kluczowych wskaźników wydajności (KPI) oraz wykrywaniu trendów i dokonywaniu innych ważnych obserwacji. Może również pomóc w sprawozdawczości regulacyjnej. Generatywna sztuczna inteligencja może uzupełniać potrzebne formularze danymi przekazywanymi przez dział finansowy, aby pracownicy mogli potem takie formularze weryfikować i potwierdzać.

Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia raportów narracyjnych, zapewniając kontekst dla danych liczbowych poprzez połączenie danych ze sprawozdań finansowych z odpowiednimi wyjaśnieniami. Generatywna sztuczna inteligencja może nawet pomóc w przygotowaniu wstępnych wersji zgłoszeń 10-Q i 10-K, w tym przypisów oraz omówień i analiz zarządczych (MD&A).

1. Poprawa efektywności i produktywności

Lista sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie efektywności i produktywności w dziale finansowym jest już długa, a to dopiero początek. Automatyzacja wielu procesów finansowych, na przykład zbierania, konsolidacji i wprowadzania danych, jest już godnym uwagi dodatkiem. Pomaga zmienić funkcję działu finansowego z raportowania przeszłości na skupianie się na przyszłości, poprzez przygotowywanie analiz i prognoz, które mogą wspomagać wzrost przedsiębiorstwa.

To jednak dopiero początek możliwości płynących z wdrożenia sztucznej inteligencji w dziale finansowym w celu zwiększenia jego efektywności i produktywności. Na przykład dział finansowy wdraża również generatywną sztuczną inteligencję, aby ułatwić wyszukiwanie informacji, wypełnianie luk w wiedzy i wykonywanie powierzonych zadań. Zastosowania obejmują pomoc w pisaniu tekstów, podsumowaniach, analizach i pisaniu wiadomości na czacie. Z jednego z przeprowadzonych w 2023 r. przez Boston Consulting Group i MIT Sloan badań wynika, że generatywna sztuczna inteligencja poprawiała jakość pracy wysoko wykwalifikowanych pracowników nawet o 40% w porównaniu z pracownikami, którzy z nie korzystali z tej technologii. Z raportu firmy PwC z 2024 r. wynika, że 60% dyrektorów generalnych oczekuje, że generatywna sztuczna inteligencja przyczyni się do poprawy efektywności. Z kolei z przeprowadzonej w 2024 r. przez firmę NVIDIA ankiety wśród 400 globalnych specjalistów w dziedzinie usług finansowych wynika, że „poprawa efektywności operacyjnej” była najczęściej wymienianą przez respondentów korzyścią z wdrożenia sztucznej inteligencji (43%).

2. Lepsza obsługa i skuteczniejsze zatrzymywanie klientów

Sztuczna inteligencja przyczynia się do poprawy obsługi i utrzymania lojalności klientów, pozwalając przedsiębiorstwom na zapewnienie klientom spersonalizowanych, proaktywnych i zintegrowanych interakcji w różnych punktach kontaktu. Dobrym przykładem jest personalizacja. Z opublikowanego w 2024 roku raportu firmy Forrester wynika, że 42% ankietowanych dyrektorów wskazało hiperpersonalizację obsługi klienta jako najważniejsze zastosowanie sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja może pomóc w zapewnieniu personalizacji poprzez analizę danych, preferencji i zachowań klientów w celu przedstawienia odpowiednich rekomendacji dotyczących produktów, sugestii dotyczących treści oraz najlepiej dopasowanych ofert. Przedsiębiorstwa mogą również pójść o krok dalej dzięki segmentacji klientów opartej na sztucznej inteligencji, co pozwala na prowadzenie bardziej ukierunkowanych kampanii marketingowych i promocyjnych. Sztuczna inteligencja może nawet pomóc w personalizacji i optymalizacji cen i rabatów, wykorzystując w tym celu informacje w czasie rzeczywistym na temat indywidualnych preferencji klientów, zmian na rynku i aktywności konkurencji.

Sztuczna inteligencja staje się integralną częścią procesu zatrzymywania klientów dzięki analityce predykcyjnej przewidującej przyszłe zachowania klientów, ich wartość życiową, a nawet prawdopodobieństwo ich odejścia, pozwalając przedsiębiorstwom skupiać się na proaktywnym rozwiązywaniu pojawiających się problemów.

Ponadto czatboty i cyfrowe asystenty oparte na sztucznej inteligencji wzmacniają relacje z klientami, odpowiadając na ich pytania i zapewniając im szybką, całodobową obsługę.

3. Zmniejszenie liczby błędów

Sztuczna inteligencja w dziale finansowym może pomóc zmniejszyć liczbę błędów, szczególnie w obszarach, w których ludzie się mylą. Wykonywanie zadań o dużej powtarzalności może często prowadzić do błędów ludzkich, co nie ma miejsca w przypadku komputerów. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów, narzędzi analitycznych i funkcji automatyzacji zapewnianych przez sztuczną inteligencję może pomóc w identyfikacji i korygowaniu błędów często występujących w takich obszarach, jak wprowadzanie danych, przygotowywanie sprawozdań finansowych, prowadzenie ksiąg rachunkowych i przetwarzanie faktur.

4. Obniżenie kosztów

Sztuczna inteligencja już teraz wykazuje zdolność do obniżania kosztów. Z przeprowadzonej przez firmę NVIDIA ankiety wynika, że ponad 80% respondentów stwierdziło wzrost przychodów i spadek rocznych kosztów dzięki wykorzystaniu aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję. Ponadto wdrożenie sztucznej inteligencji może obniżyć koszty przedsiębiorstw z indeksu S&P 500 o około 65 mld USD w ciągu najbliższych pięciu lat (dane z raportu Bank of America z października 2023 r.).

Sztuczna inteligencja może pomóc obniżyć koszty na wiele sposobów. Jednym z takich oczywistych sposobów jest automatyzacja zadań, która pozwala przedsiębiorstwu obniżyć koszty pracy, uzupełnić braki kadrowe i zwiększyć produktywność i efektywność, a pracownikom — skupiać się na strategicznych, przynoszących wartość dodaną zadaniach. Przedsiębiorstwa twierdzą również, że pozyskiwanie lepszych informacji i podejmowanie trafniejszych decyzji za sprawą sztucznej inteligencji jest kluczem do obniżenia kosztów. Przedsiębiorstwa używające sztucznej inteligencji mogą być lepiej przygotowane do optymalizacji poziomów zapasów i łańcuchów dostaw, wykrywania oszustw, identyfikacji możliwości obniżenia kosztów i bardziej efektywnego przydzielania odpowiednich zasobów.

5. Poprawa jakości procesu podejmowania decyzji

Przeprowadzone w 2023 roku przez Oracle i autora bestsellerów z list New York Times, Setha Stephensa-Davidowitza, badanie rzuciło światło na dylemat, przed którym stoją liderzy biznesowi w zakresie podejmowania decyzji, a jego wyniki były zaskakujące.

Spośród ankietowanych członków ścisłego kierownictwa...

• 74% uważało, że liczba decyzji podejmowanych przez nich każdego dnia wzrosła 10-krotnie w ciągu ostatnich trzech lat.
• 97% chciało opierać swoje decyzje na danych.
• 93% uznało, że odpowiedni system inteligencji decyzyjnej może przyczynić się zarówno do sukcesu, jak i upadku przedsiębiorstwa.
• 72% przyznało, że sama ilość danych powstrzymała ich przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji.
• 89% stwierdziło, że rosnąca liczba źródeł danych ograniczyła sukces ich organizacji.
• 94% oceniło, że odpowiednie dane i informacje mogą pomóc działowi finansowemu w podejmowaniu trafniejszych decyzji.

Zdolności sztucznej inteligencji w zakresie zbierania, analizy i kontekstualizacji danych, by wymienić tylko kilka z nich, pomagają wyeliminować wiele przeszkód decyzyjnych wymienianych przez wspomnianych respondentów.

6. Lepsze zarządzanie ryzykiem

Sztuczna inteligencja jest szczególnie przydatna w wykrywaniu oszustw. Wytrenowane modele uczenia maszynowego przetwarzają zarówno bieżące, jak i historyczne dane transakcyjne w celu wykrywania przypadków prania pieniędzy lub innych przestępstw poprzez dopasowywanie wzorców transakcji i zachowań.

Modele wykrywania anomalii oparte na sztucznej inteligencji mogą być również trenowane w celu identyfikacji transakcji mogących wskazywać na oszustwo. Systemy AI w tym przypadku stale się uczą i z czasem mogą zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, ponieważ algorytm jest udoskonalany poprzez odpowiednie treningi.

Potencjał wykonawczy sztucznej inteligencji do analizowania dużych ilości danych w bardzo krótkim czasie jest atutem dla działu finansowego. Niezależnie od tego, czy chodzi o analizę łańcuchów dostaw, operacji czy rynków finansowych, sztuczna inteligencja może pomóc w szybkiej identyfikacji potencjalnych zagrożeń i wykorzystaniu technik modelowania predykcyjnego do oceny wiarygodności i wpływu możliwych rezultatów.

7. Skalowalność

Główną przyczyną, dla której sztuczna inteligencja zyskuje teraz na popularności i jest dostępna dla tak szerokiej bazy przedsiębiorstw, są dzisiejsze platformy chmurowe AI. Systemy AI, w szczególności generatywna sztuczna inteligencja, wymagają dużej mocy obliczeniowej. Modele AI są również często aktualizowane. Te dwa czynniki sprawiają, że bardzo trudno jest „kupić sztuczną inteligencję” i uruchomić ją we własnym centrum przetwarzania danych. Platformy obliczeniowe w chmurze zapewniają skalowalną infrastrukturę i zasoby do wdrażania i uruchamiania aplikacji sztucznej inteligencji, dzięki czemu przedsiębiorstwa płacą za funkcje, których potrzebują, i korzystają z aktualizacji bez konieczności samodzielnego wprowadzania poprawek i aktualizowania oprogramowania. Dla przedsiębiorstw, które korzystają z systemów ERP w chmurze, zachęta do uzyskania funkcji sztucznej inteligencji z tej samej chmury jest znacząca. Przeniesienie i przygotowanie danych dla sztucznej inteligencji będzie znacznie mniej kłopotliwe, jeśli funkcje AI będą znajdować się w tej samej infrastrukturze chmurowej.