Yleiskatsaus tekoälyyn taloushallinnossa

Tekoäly (AI) tarkoittaa teknologiaa, joka pystyy hahmottamaan, oppimaan ja ratkaisemaan ongelmia samalla tavalla kuin ihmiset.

Tekoäly taloushallinnossa on älykästä teknologiaa, jonka tavoitteena on parantaa ihmisten rahoituspalvelualalla tekemän työn nopeutta, tehokkuutta ja tarkkuutta. Näihin kuuluvat tietojen analysointi, ennustaminen, petosten havaitseminen ja asiakaspalvelu.

Tieto, kuten sanonta kuuluu, on valtaa. Ja tänään se saapuu tietojen muodossa.

Mutta entä jos sitä on niin paljon, että ihmisellä ei koskaan olisi tarpeeksi aikaa tehdä merkityksellisiä johtopäätöksiä siitä?

Tässä tekoäly tulee. Automatisoitujen koneoppimisalgoritmien ja ennakoivien tekoälymallien avulla ”kohinasta” voi syntyä markkinatrendeihin tai asiakastunteisiin liittyviä malleja ja korrelaatioita.

Yrityksillä on reaaliaikaista tietoa, jonka avulla ne voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, lisätä operatiivista tehokkuutta ja käyttää ennakoivia analyyseja parempien ennusteiden tekemiseksi riskien pienentämiseksi. Mikä tahansa näistä voisi olla etulyöntiasema kilpailijoihin nähden.

Esimerkkejä tekoälystä taloushallinnossa

Tässä tekoäly muuttaa taloushallinnon toimintoja (finops):

• Tekoälymallit ennustamista ja ennusteanalyysia varten: Tämän vuoksi yritykset käyttävät tekoälymalleja skenaarioanalyysin suorittamiseen haavoittuvuuksien tunnistamiseksi, vikatapahtumien määrittämiseksi ja mahdollisten vaikutusten lieventämiseksi.

• Lohkoketju: Lohkoketjut ovat jaettuja, hajautettuja, digitaalisia pääkirjajärjestelmiä. Koska ne ovat pohjimmiltaan massiivisia tietokantoja, jotkut organisaatiot hyödyntävät tekoälyä analysoidessaan trendejä.

• Luottopäätökset: Luottohistorian lisäksi algoritmit voivat myös vaikuttaa dataan, kuten sosiaalisen median toimintaan, jotta henkilön luottokelpoisuutta voidaan arvioida tarkemmin.

• Asiakastuki: Chatbottien ottaminen vastaan usein kysytyt kysymykset ja tavanomaiset tehtävät vähentävät ihmisten asiakaspalvelijoiden taakkaa ja antavat heille kaistanleveyden monimutkaisempien tapausten käsittelyyn.

• Petosten havaitseminen: tekoälymalleilla on yhä tärkeämpi rooli kyberturvallisuuden parantamisessa. Se analysoi ja kouluttaa suuria määriä dataa osoittaakseen ja ennustaakseen uhkia ilmaisevia poikkeamia.

• Laskujen hallinta: Tekoäly voi helposti ottaa vastaan raskaan tehtävän vastaanottaa ja lähettää laskuja, jopa liputtaa niitä, jotka voivat olla vilpillisiä.

• Kvantitatiivinen kaupankäynti: Sijoittajat luovat tekoälyn avulla algoritmeja, joilla tunnistetaan trendejä, analysoidaan historiatietoja ja tehdään sitten kauppoja nopeammin kuin mahdollista.

• RegTech: Sääntelyteknologian tavoitteena on auttaa rahoituspalvelualaa selviytymään taloudellisen raportoinnin monimutkaisesta ja dataa rasittavasta tehtävästä. Tekoälyn automatisoinnin avulla he voivat täyttää lakisääteisen vaatimustenmukaisuuden tehokkaammin.

• Riskienhallinta: Kun tietoja käsitellään nopeammin useammasta lähteestä, tekoäly voi tarjota tarkkoja ennusteita, jotka voivat auttaa kattavissa riskienhallintapäätöksissä.

• RPA/tilien täsmäytyksen automatisointi: Täsmäytykseen kuuluu sisäisten taloushallinnon tietueiden vertaaminen ulkoisiin otteisiin, kuten pankista tuleviin, oikeellisuuden varmistamiseksi. Tämä aikaa vievä prosessi voidaan automatisoida tekoälyn avulla.

Viisi tapaa, joilla tekoäly voi hyödyttää rahoituspalvelualaa

Yksi vakuutusyhtiö lanseerasi aktuaareille generatiivisen tekoälykopilotin, joka lyhensi mallinnuksen keskimääräisiä valmistumisaikoja 90 %.

Tällaisilla tilastoilla voi vaikuttaa siltä, että tekoäly on kurssilla korvaamassa ihmisiä rahoituspalveluissa. Mutta koska tekoäly antaa tekoälyn ottaa vastaan meniaalisia ja manuaalisia tehtäviä, kuten tietojen syöttämistä, se antaa ihmisille mahdollisuuden keskittää aikansa ja energiansa tehtäviin, joihin tekoäly ei voi yhtä hyvin: kriittinen ajattelu, strategia ja innovaatio.

Tässä tekoäly taloushallinnossa tekee juuri näin:

• Tehostettu päätöksenteko ja skenaarioanalyysi taloussuunnittelua ja -analyysia varten: tekoälytyökaluilla voidaan muuntaa valtavia tietomääriä toimintakelpoisiksi oivalluksiksi, jotka tiedottavat päätöksentekijöille. Tekoälymallien avulla voidaan myös ennustaa, miten niiden organisaatiot toimivat tietyissä skenaarioissa, jolloin ne voivat suunnitella horisontissa olevia ominaisuuksia.

• Parempi operatiivinen tehokkuus: Tarkkuus, nopeus ja automaatio tekoälytyökalut tuovat hienoudet vähentävät virheitä ja parantavat kannattavuutta.

• Parannetut asiakaskokemukset ja yksilöllistäminen: AI-chatbotit käyttävät koneoppimista ja algoritmeja käyttäjätietojen ja mieltymysten analysointiin tarjotakseen yksilöllisiä asiakaspalvelukokemuksia.

• Yksinkertaistetut tilinpäätössyklit: SAP:n ja Oxfordin äskettäinen talousjohtajille tekemä kysely osoitti, että 57 prosenttia vastaajista totesi tilinpäätöksen olevan aikaa vievä prosessi. Tekoälytyökalujen avulla voidaan analysoida tietojoukkoja poikkeavien arvojen tai riskien tunnistamiseksi nopeasti, mikä johtaa yhtenäisempään talousraportointiprosessiin.

• Työntekijöiden tuottavuuden ja innovaatioiden lisääntyminen: Tekoälytyökalujen käyttäminen dataintensiivisten tehtävien suorittamisessa antaa organisaatioille mahdollisuuden keskittää inhimilliset kykynsä ongelmiin, joita tekoäly ei voi tehdä yhtä hyvin: kriittistä ja strategista ajattelua. Tekoälytyökaluthan voivat tarjota oivalluksia, mutta ihmiset tekevät päätökset.

• Alhaisemmat kustannukset: Tekoälyn tarkkuuden ja nopeuden lisääntyminen auttaa ihmisiä säästämään aikaa, jolloin he voivat innovoida ja olla luovampia.

• Pääoman kohdentamisen ja investointipäätösten optimointi: Samat tekoälymallit, joita käytetään skenaarioanalyysien suorittamiseen, voivat myös auttaa sijoittamaan pääomaa parhaalla mahdollisella tavalla.

• Vaatimustenmukaisuus ja lakisääteinen raportointi: On olemassa koneoppimismalleja, jotka voivat auttaa organisaatioita pysymään ajan tasalla kaikissa asioissa, jotka koskevat säännösten noudattamista, taloudellista raportointia ja riskienhallintaa.

Tekoäly taloushallinnossa voi automatisoida tehtäviä, kuten tietojen syötön, nopeammin ja täsmällisemmin kuin ihmiset. Se voi käsitellä suuria tietomääriä helposti erojen tunnistamiseksi, tarjota analyyseja ja suorittaa ennakoivia analyyseja.

Tavoitteena on toiminnan tehostaminen. Katsomme kuitenkin, että tekoälyn ja inhimillisen kriittisen ajattelun ja intuition yhdistelmä on rahoituspalvelualan merkittävin kasvun veturi.

Tekoälyn haasteet ja eettiset näkökohdat taloushallinnossa

On jännittävää pohtia, mitä eksponentiaalinen potentiaali tekoäly tuo rahoituspalvelualalle. On kuitenkin tärkeää pitää mielessä haasteet ja eettiset huolenaiheet, joita syntyy sen syntymisen myötä.

Tekoälyä taloushallinnossa käytetään ihanteellisessa tilassa tavoilla, jotka kunnioittavat oikeudenmukaisuutta, läpinäkyvyyttä, yksityisyyttä, turvallisuutta ja koko yhteiskuntaa. Mutta miten oikeudenmukaisuus on määritelty? Jotkut ovat nostaneet kulmakarvoja tekoälymallissa vaikuttamalla henkilön sosiaalisen median toimintaan, jotta hänen luottokelpoisuutensa voidaan määrittää. Onko se reilua? Ja sillä tavalla tekoäly loukkasi henkilön yksityisyyttä?

Tekoälyn avulla voidaan kerätä käytännönläheisiä tietoja tiedoista, jotta päätöksentekijöille voidaan tiedottaa asiasta. Voidaanko näiden oivallusten avulla vahvistaa puolueellisuutta henkilöä tai ryhmää kohtaan? Puhumme Dodd Frankin kaltaisten lakien noudattamisesta Yhdysvalloissa, mutta entä tekoälyn eettistä käyttöä koskevat määräykset?

Nämä ovat kaikki ratkaisevia kysymyksiä, jotka on otettava huomioon, kun tekoäly kietoutuu entistä tiiviimmin rahoituspalvelualaan. Niihin vastaaminen on organisaation tekoälyn eettisen ohjauskomitean tavoite, joka koostuu kehittäjistä, päätöksentekijöistä, yritysjohtajista, kansalaisyhteiskunnan organisaatioista, akateemisista laitoksista ja loppukäyttäjistä. Mitä moninaisempia sidosryhmät ovat, sitä enemmän näkökulmia politiikkaan voidaan sisällyttää.

Jatkuva valvonta ”inhimillisen silmukan avulla” mahdollistaa politiikan hiomisen ja mukautumisen ajan mittaan ja teknologian ja yhteiskunnan edistyessä.

Kokonaisvaltainen koulutus, joka muodostuu opetussuunnitelmista, koulutusmoduuleista ja palautemekanismeista, on myös tarpeen politiikkojen integroimiseksi koko organisaatioon.

Tekoälyn tulevaisuus taloushallinnossa

Generatiivinen tekoäly talousraportoinnin käynnistämiseen. Ennakoivat analyysit päätösten tueksi. Jopa lohkoketjuja, joiden jäljitettävyys ja läpinäkyvyys on saavutettu, käytetään auttamaan lainsäädännön noudattamisessa. Tekoälytyökalut integroituvat rahoituspalvelualaan päivä päivältä.

Ei olisi mikään ongelma kuvitella näiden työkalujen muuttuvan nopeammiksi ja tarkemmiksi tietokoneiden kehittyessä ja koneoppimisen kypsyessä.

Tarkkuuden puute ei kuitenkaan ole käyttäjien suurin huolenaihe. Pikemminkin se on epäluottamusta, joka pysyy käyttäjien keskuudessa algoritmeja ja tekoälymalleja kohtaan ja se, että he eivät ymmärrä, miten he muodostavat johtopäätöksiä esimerkiksi luottokelpoisuudesta.

Selitettävän tekoälyn nouseva ala pyrkii tuottamaan tekoälymalleja, jotka tekevät sen sisäisestä työskentelystä läpinäkyvää ihmisille. Näin päättäjät voivat selkeästi nähdä annettujen päätelmien perustelut ja arvioida heitä vastaavasti, kun he ottavat huomioon oman asiantuntemuksensa.

Jälleen kerran ylläpidämme tekoälyn tietojenkäsittelyn yhdistelmää, ja inhimillisen kriittisen ajattelun myötä päätöksenteko paranee.

Mitkä johtavat yritykset käyttävät tällä hetkellä tekoälyä?

Ennen kuin pääsemme liian pitkälle huomiseen, tässä muutama yritys, jotka jo käyttävät tekoälyä taloushallinnossa:

Mercedes-Benz Mobility

Mercedes-Benz Mobilityn kautta yksityiset ja kaupalliset asiakkaat voivat rahoittaa tai vuokrata ajoneuvoja joustavien vuokraus- ja tilausmallien avulla. Vaikka kirjanpitoryhmät ovat jo ottaneet käyttöön automaattisen maksujärjestelmän, niiden oli silti täsmäytettävä laskut manuaalisesti puuttuvien tai virheellisten tietojen puuttuessa, mikä maksoi heille arvokkaita tunteja työviikosta.

Tämän parantamiseksi he neuvottelivat SAP-palvelujen ja -tuen kanssa lisätäkseen itseoppimistoiminnon SAP Cash Application -ohjelmistoonsa. Näin se pystyi arvioimaan käytettävissä olevia tietoja maksujen automaattista kohdistamista varten virheellisten tietojen varalta. Tekoälyn ja koneoppimisen ansiosta 58 % kohdistamattomista laskuista käsiteltiin automaattisesti ja onnistuneesti, mikä säästää keskimäärin 5-10 minuuttia per lasku. Se on 5-10 minuuttia, kerrottuna tuhansilla päivittäin käsiteltävillä maksuilla.

Mitsui

Mitsui, yksi Japanin suurimmista kauppayrityksistä, valitsi SAP:n tukemaan koko yrityksen kattavaa integroitua digitaalista muutosstrategiaa.

Yksi kipukohta, jonka he pyrkivät ratkaisemaan, oli käsittelemättömien tiliotetietojen täsmäytys ja kuittaus. Tekoälyn ja koneoppimistekniikoiden avulla he pystyivät automatisoimaan tämän prosessin ja säästämään työntekijöitä 36 000 tuntia vuodessa yli 90 %:n tarkkuudella.

Yhtiö alkoi myös palkata chatbotteja kotimaan ydinjärjestelmäänsä keventääkseen kunnossapitohenkilökunnan ja käyttäjien taakkaa.

Tekoälyn käytön aloittaminen taloushallinnossa

Aloita ottamalla käyttöön pilvipohjainen ERP-järjestelmä. ERP eli toiminnanohjausjärjestelmä on ohjelmistojärjestelmä, joka on suunniteltu auttamaan finops-toimintojen tehokkaampaa suorittamista. Kaikkia ydinliiketoimintaprosesseja, kuten HR:ää, tuotantoa, toimitusketjua ja palveluja, voidaan hallita integroidussa järjestelmässä.

Rahoitus on ehkä tärkein, koska se koskee eniten rahaa. Se hallinnoi pääkirjaa, seuraa ostoreskontraa ja saatavia, generoi talousraportoinnin ja paljon muuta.

Nykyiset ERP-järjestelmät hyödyntävät tekoälyä taloushallinnossa kasvun ja innovoinnin vauhdittamiseksi. Tekoäly pyrkii antamaan organisaatioille uuden kilpailuedun tarjoamalla reaaliaikaisia tietoja, alentamalla toimintakustannuksia ja pienentämällä riskejä.

Tekoälytyökalut, jotka voivat auttaa lainsäädännön noudattamisessa ja riskien hallinnassa, on integroitu ERP:hen, kuten SAP S/4HANAan, mutta yrityksen tekoäly voi olla generatiivisia tekoälykoppilotteja tai mukautuvia oppimisjärjestelmiä työpaikalla.

Pilottiohjelmat, jotka mahdollistavat asteittaisen integroinnin työnkulkuihin, voivat myös auttaa työntekijöitä mukautumaan. Läpinäkyvät keskustelut tekoälystä ja organisaation kehittäminen tekoälyn etiikkapolitiikka voivat myös auttaa lievittämään huolia korvaamisesta.

Usein esitettyjä kysymyksiä

Lue lisää