צוותי מימון תאגידיים רגילים להסתכל אחורה כדי להסתכל קדימה. כעת, הודות לבינה מלאכותית, תחום זה מתפתח במהירות למנוע קבלת החלטות דינמי וממוקד קדימה.  

החל משינוי מודלים של חיזוי ועד לאיתור יעילות משמעותית וקידום קבלת החלטות יעילה יותר, בינה מלאכותית מעניקה למנהלי כספים את הכלים לא רק להגיב לשינוי, אלא גם לצפות אותו, להסתגל בזמן אמת ולבנות חוסן מתמשך. מנהלי כספים ראשיים יהפכו למניעים של אסטרטגיה, כאשר השפעתם וסמכותם ישגשגו בתוך ההנהלה. הנה איך.   

על ידי סריקת כמויות עצומות של נתונים באמצעות עיבוד בזמן אמת, אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים ומגמות שאולי אינם נראים לעין באופן מיידי לאנליסטים אנושיים. יכולת זו מאפשרת למנהלי כספים לקבל החלטות מושכלות יותר המבוססות על תובנות מבוססות נתונים. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לחזות מגמות בתזרים מזומנים, לחזות הכנסות בדיוק רב יותר ולזהות סיכונים פיננסיים פוטנציאליים, מה שמאפשר למנהלי כספים לטפל באופן יזום בבעיות לפני שהן מחריפות. זה יכול גם לעזור להם לפתח תקציבים יעילים יותר ולהקצות משאבים בצורה יעילה יותר.

במאסטרקארד, בנינו כלי חיזוי סליקה המופעל על ידי בינה מלאכותית, המביא יכולות חיזוי מתקדמות לניהול מטבע חוץ, משפר את הגמישות התפעולית שלנו ומבטיח שאנחנו מוכנים היטב לתנודות בשוק.  

בינה מלאכותית יכולה גם לסייע בקבלת החלטות מאחורי מיזוגים ורכישות, אשר באופן מסורתי הסתמכה בחלקה על דוחות כספיים וניתוח סיכונים. עם זאת, רוב המיזוגים והרכישות אינן מצליחות להשיג את הערך הצפוי שלהן. בינה מלאכותית מביאה את היכולת לנתח נתונים מפורטים יותר בזמן אמת ממגוון רחב יותר של מקורות, מה שמאפשר מהלכים חדים יותר וצמיחה מונחית מדויקת.

בעזרת ניתוחים ניבוייים ומערכות אקולוגיות מאוחדות של נתונים, צוותי פיננסים לא רק יגיבו לשינויים בשוק - הם יצפו אותם.

לבינה מלאכותית יש פוטנציאל להפוך פעולות פיננסיות רבות לאוטומטיות, להפחית את הנטל של משימות ידניות ולמזער את הסיכון לטעויות אנוש. תהליכים שגרתיים כגון עיבוד חשבוניות, התאמה וניהול הוצאות ניתנים לטיפול יעיל באמצעות מערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית. אוטומציה זו לא רק חוסכת זמן אלא גם מבטיחה דיוק ועמידה גבוהים יותר בדרישות.  

תשלומי B2B בפרט יכולים להיות פרואקטיביים באמצעות מימון מוטמע ושילוב נתונים בזמן אמת - תוך ביטול חיכוכים, מזעור אובדן הכנסות ומיקסום הון חוזר.  

כתוצאה מכך, צוותי כספים יכולים להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר, כגון תכנון וניתוח פיננסי, במקום להיתקע במשימות חוזרות ונשנות. 

בעידן של הונאות פיננסיות גוברות ודאגות רגולטוריות מוגברות, בינה מלאכותית מציעה פתרונות חזקים לשיפור האבטחה ולהבטחת עמידה בתקנות. מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית - כמו Decision Intelligence ו- Safety Net של Mastercard - משפרות את גילוי הונאות ולומדות באופן רציף מנתונים חדשים, ומשפרות את דיוק הגילוי ומהירות התגובה.  

שירותי בינה מלאכותית רבים יכולים גם לסייע במעקב אחר עמידה בדרישות רגולטוריות המשתנות ללא הרף. הבטחת תאימות בארגונים גלובליים היא בדרך כלל ידנית וגוזלת זמן רב, ודורשת מומחיות מקצועית. ואף על פי כן, ניסיונות לחשוף נקודות עיוורות, במיוחד עבור שרשראות אספקה, תקנות ספציפיות לתחום שיפוט ולוקליזציה של נתונים, לרוב אינם מושלמים.  

סריקת נתונים רגולטוריים בזמן אמת, המונעת על ידי בינה מלאכותית, ומידול סיכוני תרחישים עוזרים למנהלי כספים לזהות פגיעויות בתאימות ולהימנע מהפרות, קנסות ופגיעה בתדמית.  

פיננסים כבר אינם פונקציה עצמאית. שותפים עסקיים בתחום הפיננסים משתפים פעולה בשיתוף פעולה הדוק עם צוותי מוצר והנדסה, מובילים תכנון פיננסי, תומכים בפיתוח מוצרים ועוקבים אחר הנוף המקרו-כלכלי, בעוד שעמיתיהם במשרד מנהל הכספים מתמקדים יותר בתחומים ספציפיים כמו מס, גזברות או חשבונאות.  

אבל תהליך חיבור הנקודות בין שני סוגי העובדים הללו היה ידני וגוזל זמן, מה שהביא לפערים בידע שיכולים להיות חלק בלתי נפרד מקבלת החלטות. סקר שנערך לאחרונה הראה שכמעט אחד מכל שני מנהלי פיננסים חסר שקיפות מלאה לנתונים פיננסיים ברחבי החברה שלו.  

בעזרת בינה מלאכותית, צוותים אלה יכולים לאגד ולנתח נתונים מהפונקציות הנפרדות הללו ביעילות. לדוגמה, תיאורטית אפשר לשאול סוכן בינה מלאכותית מדוע מחלקת האירועים חורגת מהתקציב. על ידי איסוף נתוני חשבונאות מצוות האירועים, מגמות בסביבה המקרו-כלכלית ומידע איכותני על כל שינוי באסטרטגיה הכוללת של החברה, סוכן הבינה המלאכותית יכול היה לייצר באופן מיידי תשובה ולהציע פתרונות שאחרת היו לוקחים ימים לקביעתם. 

ספקנות מאטה את מימוש ההזדמנויות שמציעות טכנולוגיות נתונים, ולמען הסר ספק, יש לשלב בינה מלאכותית בצורה אחראית. יהיה צורך לחוקק פרוטוקולים המסדירים גישה לנתונים, ניהול, מעקב אחר שושלת ועוד. ניתוח נתונים דורש גם נתונים נקיים, מדויקים ומעוצבים - נתונים שאולי אין ברשותם בתחילה לארגונים מבוססים רבים. 

ולמודלים רבים של בינה מלאכותית אין יכולת מעקב אחר אופן גזירת התפוקות שלהם, מה שגורם למנהלי כספים מהססים לקבל החלטות פיננסיות מכריעות על סמך נתונים לא מאומתים ותהליכים אוטומטיים. היסוס זה מוביל לעתים קרובות להסתמכות על פיקוח ידני, דבר שפוגע ברווחי היעילות שהבינה המלאכותית מבטיחה.

כדי לטפח אמון, מנהלי כספים זקוקים לביטחון בכל שלב. הם צריכים להיות בטוחים שהם מקבלים קלט נתונים איכותי ובלתי מוטה, מספקים המלצות מדויקות וניתנות למעקב ומשיגים אוטומציה חלקה. 

יש להרגיע את העובדים גם שבינה מלאכותית היא תוספת מועילה - ולא תחליף - לעבודתם. עדיין צריך להיות בני אדם לבדיקה וניטור התפוקות. ובסופו של דבר, בינה מלאכותית יכולה להפוך תהליכים יומיומיים מייגעים ליעילים יותר - ולשחרר עובדים לטפל בצרכים הרגשיים של הלקוחות ולהתמקד בדברים אחרים שרק בני אדם יכולים לעשות.

שילוב הבינה המלאכותית במשרדו של מנהל הכספים הראשי אינו רק התקדמות טכנולוגית - זוהי הכרח אסטרטגי. ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, הפוטנציאל שלה לחולל מהפכה בתפקוד הפיננסי רק יגדל, מה שהופך אותה לכלי הכרחי עבור מנהלי כספים מודרניים וארגונים שלהם.