Ekipe za korporativne finance so navajene gledati nazaj, da bi lahko gledale naprej. Zdaj se ta disciplina, zahvaljujoč umetni inteligenci, hitro razvija v dinamičen, napreden mehanizem za odločanje.  

Od preoblikovanja modelov napovedovanja do določanja učinkovitejših učinkov in spodbujanja učinkovitejšega odločanja, umetna inteligenca daje finančnim direktorjem orodja ne le za odzivanje na spremembe, temveč tudi za njihovo predvidevanje, prilagajanje v realnem času in gradnjo trajne odpornosti. Finančni direktorji bodo postali gonilna sila strategije, njihov vpliv in avtoriteta pa bosta cvetela znotraj vodstvenega kadra. Takole.   

Z obdelavo ogromnih količin podatkov v realnem času lahko algoritmi umetne inteligence prepoznajo vzorce in trende, ki morda niso takoj očitni človeškim analitikom. Ta zmogljivost finančnim direktorjem omogoča sprejemanje bolj informiranih odločitev na podlagi podatkovnih vpogledov. Umetna inteligenca lahko na primer napoveduje trende denarnega toka, natančneje napoveduje prihodke in prepoznava potencialna finančna tveganja, kar finančnim direktorjem omogoča, da proaktivno obravnavajo težave, preden se stopnjujejo. Prav tako jim lahko pomaga pri pripravi učinkovitejših proračunov in učinkovitejši razporeditvi virov.

Pri Mastercardu smo razvili orodje za napovedovanje poravnav, ki ga poganja umetna inteligenca in ki prinaša napredne zmogljivosti napovedovanja za upravljanje deviznih tečajev, izboljšuje našo operativno agilnost in zagotavlja, da smo dobro pripravljeni na nihanja na trgu.  

Umetna inteligenca lahko pomaga tudi pri odločanju o združitvah in prevzemih, ki se je tradicionalno delno zanašalo na finančne izkaze in analizo tveganj. Vendar pa večini združitev in prevzemov ne uspe doseči predvidene vrednosti. Umetna inteligenca omogoča analizo bolj podrobnih podatkov v realnem času iz širšega nabora virov, kar omogoča ostrejše igre in natančno usmerjeno rast.

Z napovedno analitiko in enotnimi podatkovnimi ekosistemi se finančne ekipe ne bodo le odzivale na spremembe na trgu – temveč jih bodo predvidevale.

Umetna inteligenca ima potencial za avtomatizacijo številnih finančnih operacij, zmanjšanje bremena ročnih opravil in zmanjšanje tveganja človeških napak. Rutinske procese, kot so obdelava računov, usklajevanje in upravljanje stroškov, lahko učinkovito obvladujejo sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca. Ta avtomatizacija ne le prihrani čas, ampak zagotavlja tudi večjo natančnost in skladnost.  

Zlasti plačila med podjetji (B2B) lahko postanejo proaktivna z vgrajenimi financami in integracijo podatkov v realnem času – s čimer se odpravijo trenja, zmanjša izgubljeni prihodek in poveča obratni kapital.  

Posledično se lahko finančne ekipe osredotočijo na bolj strateške dejavnosti, kot sta finančno načrtovanje in analiza, namesto da bi se obremenjevale s ponavljajočimi se nalogami. 

V dobi naraščajočih finančnih goljufij in povečanih regulativnih pomislekov umetna inteligenca ponuja robustne rešitve za izboljšanje varnosti in zagotavljanje skladnosti s predpisi. Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca – kot sta Mastercardova Decision Intelligence in Safety Net – izboljšujejo odkrivanje goljufij in se nenehno učijo iz novih podatkov, s čimer izboljšujejo natančnost odkrivanja in hitrost odzivanja.  

Številne storitve umetne inteligence lahko pomagajo tudi pri spremljanju skladnosti z nenehno spreminjajočimi se regulativnimi zahtevami. Zagotavljanje skladnosti v globalnih organizacijah je običajno ročno in časovno intenzivno ter zahteva strokovno znanje. In kljub temu so poskusi razkrivanja slepih peg, zlasti pri dobavnih verigah, predpisih, specifičnih za posamezne jurisdikcije, in lokalizaciji podatkov, pogosto nepopolni.  

Skeniranje regulativnih podatkov v realnem času, ki ga poganja umetna inteligenca, in modeliranje scenarijev tveganj pomagata finančnim direktorjem prepoznati ranljivosti glede skladnosti in se izogniti kršitvam, kaznim in škodi za ugled.  

Finance niso več samostojna funkcija. Finančni poslovni partnerji tesno sodelujejo s produktnimi in inženirskimi ekipami, vodijo finančno načrtovanje, podpirajo razvoj produktov in spremljajo makroekonomsko krajino, medtem ko so njihovi kolegi v pisarni finančnega direktorja bolj osredotočeni na specifična področja, kot so davki, zakladništvo ali računovodstvo.  

Toda proces povezovanja teh dveh vrst zaposlenih je bil ročen in dolgotrajen, kar je povzročilo vrzeli v znanju, ki bi lahko bile bistvenega pomena za odločanje. Nedavna raziskava je pokazala, da skoraj vsak drugi finančni vodja nima popolnega vpogleda v finančne podatke v svojem podjetju.  

Z umetno inteligenco lahko te ekipe učinkovito združujejo in analizirajo podatke iz teh ločenih funkcij. Na primer, teoretično bi lahko vprašali agenta umetne inteligence, zakaj oddelek za dogodke presega proračun. Z združevanjem računovodskih podatkov ekipe za dogodke, trendov v makroekonomskem okolju in kvalitativnih informacij o morebitnih spremembah v strategiji celotnega podjetja bi lahko agent umetne inteligence v trenutku pripravil odgovor in predstavil rešitve, za katere bi sicer potrebovali več dni. 

Skepticizem upočasnjuje uresničevanje priložnosti, ki jih ponujajo podatkovne tehnologije, in seveda je treba umetno inteligenco integrirati na odgovoren način. Sprejeti bo treba protokole, ki urejajo dostop do podatkov, upravljanje, sledenje rodu in drugo. Analiza podatkov zahteva tudi čiste, natančne in oblikovane podatke, ki jih številne uveljavljene organizacije sprva morda nimajo. 

In številni modeli umetne inteligence nimajo sledljivosti glede tega, kako so bili njihovi rezultati pridobljeni, zaradi česar finančni direktorji oklevajo pri sprejemanju ključnih finančnih odločitev na podlagi nepreverjenih podatkov in avtomatiziranih procesov. Zaradi tega oklevanja se pogosto zanašamo na ročni nadzor, kar spodkopava povečanje učinkovitosti, ki ga obljublja umetna inteligenca.

Za spodbujanje zaupanja finančni direktorji potrebujejo zagotovilo na vsaki stopnji. Prepričati se morajo, da prejemajo visokokakovostne, nepristranske vhodne podatke, da zagotavljajo natančna in sledljiva priporočila ter da dosegajo brezhibno avtomatizacijo. 

Zaposlene je treba tudi prepričati, da je umetna inteligenca koristen dodatek k njihovemu delu – ne pa nadomestilo zanj. Še vedno so potrebni ljudje za testiranje in spremljanje rezultatov. In nenazadnje lahko umetna inteligenca naredi mukotrpne, vsakodnevne procese učinkovitejše – delavcem omogoči, da se posvetijo čustvenim potrebam strank in se osredotočijo na druge stvari, ki jih lahko počnejo le ljudje.

Integracija umetne inteligence v pisarno finančnega direktorja ni le tehnološki napredek – je strateška nujnost. Z nadaljnjim razvojem umetne inteligence se bo njen potencial za revolucijo v finančni funkciji samo še povečeval, zaradi česar bo nepogrešljivo orodje za sodobne finančne direktorje in njihove organizacije.