Zespoły ds. finansów korporacyjnych są przyzwyczajone do patrzenia wstecz, aby patrzeć w przyszłość. Teraz, dzięki sztucznej inteligencji, dyscyplina ta szybko ewoluuje w dynamiczny, zorientowany na przyszłość silnik do podejmowania decyzji.  

Od przekształcania modeli prognostycznych po wskazywanie wpływowych wydajności i napędzanie skuteczniejszego podejmowania decyzji, sztuczna inteligencja daje dyrektorom finansowym narzędzia nie tylko do reagowania na zmiany, ale także do ich przewidywania, dostosowywania się w czasie rzeczywistym i budowania trwałej odporności. Dyrektorzy finansowi staną się siłą napędową strategii, a ich wpływy i autorytet rozkwitną w ramach C-suite. Oto jak to zrobić.   

Skanując ogromne ilości danych z przetwarzaniem w czasie rzeczywistym, algorytmy AI mogą identyfikować wzorce i trendy, które mogą nie być od razu widoczne dla ludzkich analityków. Możliwość ta pozwala dyrektorom finansowym podejmować bardziej świadome decyzje w oparciu o dane. Sztuczna inteligencja może na przykład przewidywać trendy w przepływach pieniężnych, prognozować przychody z większą precyzją i identyfikować potencjalne ryzyko finansowe, umożliwiając dyrektorom finansowym proaktywne rozwiązywanie problemów przed ich eskalacją. Może to również pomóc w opracowaniu bardziej efektywnych budżetów i skutecznej alokacji zasobów.

W Mastercard stworzyliśmy oparte na sztucznej inteligencji narzędzie Settlement Predictor, które wprowadza zaawansowane możliwości prognozowania do zarządzania wymianą walut, poprawiając naszą sprawność operacyjną i zapewniając, że jesteśmy dobrze przygotowani na wahania rynkowe.  

Sztuczna inteligencja może również pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących fuzji i przejęć, które tradycyjnie opierały się częściowo na sprawozdaniach finansowych i analizie ryzyka. Jednak większość M&As nie osiąga przewidywanej wartości. Sztuczna inteligencja zapewnia możliwość analizowania bardziej szczegółowych danych w czasie rzeczywistym z szerszej gamy źródeł, umożliwiając ostrzejsze zagrania i precyzyjny wzrost.

Dzięki analityce predykcyjnej i ujednoliconym ekosystemom danych zespoły finansowe będą nie tylko reagować na zmiany rynkowe - będą je przewidywać.

Sztuczna inteligencja może zautomatyzować wiele operacji finansowych, zmniejszając obciążenie związane z zadaniami wykonywanymi ręcznie i minimalizując ryzyko błędu ludzkiego. Rutynowe procesy, takie jak przetwarzanie faktur, uzgadnianie i zarządzanie wydatkami, mogą być skutecznie obsługiwane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji. Ta automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale także zapewnia większą dokładność i zgodność z przepisami.  

W szczególności płatności B2B mogą stać się proaktywne dzięki wbudowanemu finansowaniu i integracji danych w czasie rzeczywistym - eliminując tarcia, minimalizując utracone przychody i maksymalizując kapitał obrotowy.  

W rezultacie zespoły finansowe mogą skupić się na bardziej strategicznych działaniach, takich jak planowanie i analiza finansowa, zamiast grzęznąć w powtarzalnych zadaniach. 

W erze rosnących oszustw finansowych i zwiększonych obaw regulacyjnych sztuczna inteligencja oferuje solidne rozwiązania zwiększające bezpieczeństwo i zapewniające zgodność z przepisami. Systemy oparte na sztucznej inteligencji - takie jak Decision Intelligence i Safety Net firmy Mastercard - usprawniają wykrywanie oszustw i stale uczą się na podstawie nowych danych, poprawiając dokładność wykrywania i szybkość reakcji.  

Wiele usług AI może również pomóc w monitorowaniu zgodności z ciągle zmieniającymi się wymogami regulacyjnymi. Zapewnienie zgodności w globalnych organizacjach jest zazwyczaj ręczne i czasochłonne, wymagające specjalistycznej wiedzy. Mimo to próby ujawnienia martwych punktów, w szczególności w odniesieniu do łańcuchów dostaw, przepisów dotyczących jurysdykcji i lokalizacji danych, są często niedoskonałe.  

Oparte na sztucznej inteligencji skanowanie danych regulacyjnych w czasie rzeczywistym i modelowanie ryzyka scenariuszy pomaga dyrektorom finansowym identyfikować słabe punkty zgodności i unikać naruszeń, kar i szkód dla reputacji.  

Finanse nie są już samodzielną funkcją. Finansowi partnerzy biznesowi ściśle współpracują z zespołami produktowymi i inżynieryjnymi, prowadząc planowanie finansowe, wspierając rozwój produktu i śledząc sytuację makroekonomiczną, podczas gdy ich koledzy z biura dyrektora finansowego są bardziej skoncentrowani na konkretnych obszarach, takich jak podatki, skarbowość lub księgowość.  

Jednak proces łączenia tych dwóch typów pracowników był ręczny i czasochłonny, co skutkowało lukami w wiedzy, które mogłyby być integralną częścią procesu decyzyjnego. Przeprowadzona niedawno ankieta wykazała, że prawie jeden na dwóch liderów finansowych nie ma pełnego wglądu w dane finansowe w swojej firmie.  

Dzięki sztucznej inteligencji zespoły te mogą skutecznie agregować i analizować dane z tych oddzielnych funkcji. Na przykład, teoretycznie można zapytać agenta AI, dlaczego dział wydarzeń przekracza budżet. Dzięki zebraniu danych księgowych z zespołu ds. wydarzeń, trendów w środowisku makroekonomicznym oraz informacji jakościowych na temat wszelkich zmian w strategii całej firmy, agent AI mógł błyskawicznie udzielić odpowiedzi i zaproponować rozwiązania, których określenie w innym przypadku zajęłoby kilka dni. 

Sceptycyzm spowalnia realizację możliwości oferowanych przez technologie danych i z pewnością sztuczna inteligencja musi być zintegrowana w odpowiedzialny sposób. Konieczne będzie wprowadzenie protokołów regulujących dostęp do danych, zarządzanie nimi, śledzenie pochodzenia i inne. Analityka danych wymaga również czystych, dokładnych i sformatowanych danych - których wiele istniejących organizacji może początkowo nie mieć. 

W wielu modelach AI brakuje możliwości śledzenia, w jaki sposób uzyskano ich wyniki, co sprawia, że dyrektorzy finansowi wahają się przed podejmowaniem kluczowych decyzji finansowych w oparciu o niezweryfikowane dane i zautomatyzowane procesy. To niezdecydowanie często prowadzi do polegania na ręcznym nadzorze, podważając wzrost wydajności, który obiecuje sztuczna inteligencja.

Aby budować zaufanie, dyrektorzy finansowi potrzebują pewności na każdym etapie. Muszą mieć pewność, że otrzymują wysokiej jakości, bezstronne dane wejściowe, dostarczając dokładne, identyfikowalne rekomendacje i osiągając płynną automatyzację. 

Pracownicy muszą również mieć pewność, że sztuczna inteligencja jest pomocnym dodatkiem do ich pracy, a nie ją zastępuje. Nadal potrzebni są ludzie do testowania i monitorowania wyników. Ostatecznie sztuczna inteligencja może sprawić, że żmudne, codzienne procesy staną się bardziej wydajne - uwalniając pracowników, aby mogli zająć się emocjonalnymi potrzebami klientów i skupić się na innych rzeczach, które mogą zrobić tylko ludzie.

Integracja sztucznej inteligencji z biurem dyrektora finansowego to nie tylko postęp technologiczny - to strategiczny imperatyw. Wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji, jej potencjał do zrewolucjonizowania funkcji finansowej będzie tylko rósł, czyniąc ją niezbędnym narzędziem dla współczesnych dyrektorów finansowych i ich organizacji.