Timovi za korporativne financije navikli su gledati unatrag kako bi gledali unaprijed. Sada se, zahvaljujući umjetnoj inteligenciji, ova disciplina brzo razvija u dinamičan, napredan motor za donošenje odluka.  

Od transformacije modela predviđanja do preciznog određivanja učinkovitih mjera i poticanja učinkovitijeg donošenja odluka, umjetna inteligencija daje financijskim direktorima alate ne samo za reagiranje na promjene, već i za njihovo predviđanje, prilagodbu u stvarnom vremenu i izgradnju trajne otpornosti. Financijski direktori postat će pokretač strategije, a njihov utjecaj i autoritet će cvjetati unutar uprave. Evo kako.   

Skeniranjem ogromnih količina podataka obradom u stvarnom vremenu, algoritmi umjetne inteligencije mogu identificirati obrasce i trendove koji možda nisu odmah vidljivi ljudskim analitičarima. Ova mogućnost omogućuje financijskim direktorima donošenje informiranijih odluka na temelju uvida utemeljenih na podacima. Na primjer, umjetna inteligencija može predvidjeti trendove novčanog toka, preciznije predvidjeti prihode i identificirati potencijalne financijske rizike, omogućujući financijskim direktorima da proaktivno rješavaju probleme prije nego što eskaliraju. Također im može pomoći u razvoju učinkovitijih proračuna i učinkovitoj raspodjeli resursa.

U Mastercardu smo razvili alat za predviđanje poravnanja pokretan umjetnom inteligencijom koji donosi napredne mogućnosti predviđanja u upravljanje devizama, poboljšavajući našu operativnu agilnost i osiguravajući da smo dobro pripremljeni za fluktuacije na tržištu.  

Umjetna inteligencija također može pomoći u donošenju odluka o spajanjima i akvizicijama, koje se tradicionalno djelomično oslanjalo na financijske izvještaje i analizu rizika. Ipak, većina spajanja i akvizicija ne uspijeva postići svoju predviđenu vrijednost. Umjetna inteligencija donosi mogućnost analize detaljnijih podataka u stvarnom vremenu iz šireg spektra izvora, omogućujući oštrije igre i rast vođen preciznošću.

S prediktivnom analitikom i objedinjenim ekosustavima podataka, financijski timovi neće samo reagirati na promjene na tržištu - oni će ih i predviđati.

Umjetna inteligencija ima potencijal automatizirati mnoge financijske operacije, smanjujući teret ručnih zadataka i minimizirajući rizik ljudske pogreške. Rutinski procesi poput obrade računa, usklađivanja i upravljanja troškovima mogu se učinkovito obavljati sustavima pokretanim umjetnom inteligencijom. Ova automatizacija ne samo da štedi vrijeme, već i osigurava veću točnost i usklađenost.  

B2B plaćanja mogu postati proaktivna kroz ugrađene financije i integraciju podataka u stvarnom vremenu - uklanjajući trenje, minimizirajući gubitak prihoda i maksimizirajući obrtni kapital.  

Kao rezultat toga, financijski timovi se mogu usredotočiti na strateškije aktivnosti, poput financijskog planiranja i analize, umjesto da se zaglave u repetitivnim zadacima. 

U eri rastućih financijskih prijevara i povećanih regulatornih zabrinutosti, umjetna inteligencija nudi robusna rješenja za poboljšanje sigurnosti i osiguravanje poštivanja propisa. Sustavi pokretani umjetnom inteligencijom - poput Mastercardovog sustava Decision Intelligence i Safety Net - poboljšavaju otkrivanje prijevara i kontinuirano uče iz novih podataka, poboljšavajući točnost otkrivanja i brzinu odgovora.  

Mnoge usluge umjetne inteligencije također mogu pomoći u praćenju usklađenosti s regulatornim zahtjevima koji se stalno mijenjaju. Osiguravanje usklađenosti u globalnim organizacijama obično je ručno i dugotrajno te zahtijeva stručno znanje. I unatoč tome, pokušaji otkrivanja slijepih točaka, posebno za lance opskrbe, propise specifične za jurisdikcije i lokalizaciju podataka, često su nesavršeni.  

Skeniranje regulatornih podataka u stvarnom vremenu, vođeno umjetnom inteligencijom, i modeliranje scenarija rizika pomažu financijskim direktorima da identificiraju ranjivosti u skladu s propisima i izbjegnu kršenja, kazne i štetu za ugled.  

Financije više nisu samostalna funkcija. Poslovni partneri za financije blisko surađuju s timovima za proizvode i inženjering, vodeći financijsko planiranje, podržavajući razvoj proizvoda i prateći makroekonomsku situaciju, dok su njihovi kolege unutar ureda financijskog direktora više usredotočeni na specifična područja poput poreza, riznice ili računovodstva.  

No proces povezivanja ove dvije vrste zaposlenika bio je ručni i dugotrajan, što je rezultiralo prazninama u znanju koje bi mogle biti ključne za donošenje odluka. Nedavno istraživanje pokazalo je da gotovo svaki drugi financijski lider nema potpuni uvid u financijske podatke u svojoj tvrtki.  

Pomoću umjetne inteligencije, ovi timovi mogu učinkovito agregirati i analizirati podatke iz ovih odvojenih funkcija. Na primjer, teoretski biste mogli pitati AI agenta zašto odjel za događaje premašuje budžet. Prikupljanjem računovodstvenih podataka iz tima za događaje, trendova u makroekonomskom okruženju i kvalitativnih informacija o svim promjenama u strategiji cijele tvrtke, AI agent mogao bi trenutno dati odgovor i ponuditi rješenja za čije bi određivanje inače trebali dani. 

Skepticizam usporava ostvarenje mogućnosti koje pružaju podatkovne tehnologije, a svakako je potrebno integrirati umjetnu inteligenciju na odgovoran način. Bit će potrebno donijeti protokole koji reguliraju pristup podacima, upravljanje, praćenje porijekla i drugo. Analiza podataka također zahtijeva čiste, točne i formatirane podatke - koje mnoge etablirane organizacije možda u početku nemaju. 

Mnogim AI modelima nedostaje sljedivost u načinu na koji su izvedeni njihovi rezultati, što financijske direktore čini oklijevajućima u donošenju ključnih financijskih odluka na temelju neprovjerenih podataka i automatiziranih procesa. To oklijevanje često dovodi do oslanjanja na ručni nadzor, potkopavajući dobitke u učinkovitosti koje umjetna inteligencija obećava.

Kako bi se potaknulo povjerenje, financijskim direktorima je potrebna garancija u svakoj fazi. Moraju biti sigurni da primaju visokokvalitetne, nepristrane ulazne podatke, daju točne i sljedive preporuke te postižu besprijekornu automatizaciju. 

Zaposlenike također treba uvjeriti da je umjetna inteligencija koristan dodatak, a ne zamjena za njihov posao. I dalje su potrebni ljudi za testiranje i praćenje rezultata. I u konačnici, umjetna inteligencija može učiniti mukotrpne, svakodnevne procese učinkovitijima - oslobađajući radnike da se brinu o emocionalnim potrebama kupaca i usredotoče na druge stvari koje samo ljudska bića mogu raditi.

Integracija umjetne inteligencije u ured financijskog direktora nije samo tehnološki napredak - to je strateški imperativ. Kako se umjetna inteligencija nastavlja razvijati, njezin potencijal za revoluciju u financijskoj funkciji samo će rasti, što je čini nezamjenjivim alatom za moderne financijske direktore i njihove organizacije.