Šta sam naučila gradeći finansijsku funkciju zasnovanu na AI-ju

Finansije su postale funkcija koja djeluje u stvarnom vremenu. Za mene je prilika mnogo veća od bržeg zatvaranja poslovnih knjiga ili češćeg osvježavanja prognoze. Riječ je o praćenju poslovanja dok se mijenja, pomaganju rukovodiocima da ranije djeluju i davanju finansijskim timovima više vremena da oblikuju ono što slijedi.

Kada sam se prije dvije godine pridružila kompaniji OpenAI, mali finansijski tim podržavao je kompaniju koja je rasla izuzetnom brzinom. Morali smo iz temelja izgraditi tu funkciju i učiniti AI ključnim za način na koji radimo, donosimo odluke i podržavamo poslovanje.

Uočila sam i poznatu polaznu tačku. Zatvaranje poslovnih knjiga i ažuriranje prognoza i dalje su uključivali ručne, ponavljajuće poslove: pronalaženje informacija, objašnjavanje promjena i prikupljanje ulaznih podataka za odluku. Imali smo pristup najnaprednijim alatima AI-ja na svijetu, ali smo još učili kako oko njih preoblikovati finansije.

Zato smo postavili dva smjela cilja: zatvaranje poslovnih knjiga istog dana te automatizirano prognoziranje koje se kontinuirano ažurira.

Zatvaranje knjiga istog dana treba rukovodiocima pružiti usklađen i sljediv pregled finansijskog položaja kompanije u stvarnom vremenu. Kontinuirano prognoziranje nadograđuje se na tu osnovu i pokazuje kako se poslovanje mijenja, šta bi se moglo dogoditi i koje bi odluke mogle promijeniti ishod.

Još radimo na ostvarenju oba cilja. Taj je rad već promijenio način na koji naš tim posluje. Odmaknuo nas je od ograničenja statičnih proračunskih tabela, ručnog traženja pratećih evidencija i prezentacija te usmjerio prema aktivnim alatima zasnovanim na cjelokupnom poslovnom kontekstu i podacima. Finansijskim stručnjacima omogućio je i da izrađuju alate potrebne za svoj posao te šire primjenjuju svoju stručnost.

Za mene je to pravo obećanje finansijske funkcije zasnovane na AI-ju: tim koji razumije događaje dok se odvijaju, pomaže rukovodiocima da sagledaju predstojeće mogućnosti i kompaniji daje više vremena za djelovanje dok se ishod još može promijeniti.

Za ostvarenje tog cilja nije dovoljno usvojiti novu tehnologiju. Potrebno je preoblikovati posao oko važnih odluka, dati ljudima prostor za eksperimentiranje, ugraditi jasnu odgovornost u svaki tok rada i mjeriti pouzdano obavljen rad AI-ja kako bi se jasno utvrdio povrat ulaganja.

Evo pet praktičnih lekcija iz našeg iskustva koje može primijeniti svaki finansijski direktor.

Prvi korak bio je širok pristup. Ljudima je potrebna sloboda da istražuju AI u kontekstu vlastitog posla. Pristup donosi najveću vrijednost kada je povezan sa strukturiranim eksperimentiranjem na stvarnim problemima.

Pozvali smo prodajne inženjere na finansijski hakaton i zatražili od tima da donese posao koji želi preoblikovati. Jedan od rezultata bio je IR-GPT, prilagođeni GPT zasnovan na odobrenim materijalima koje naš tim za odnose s investitorima koristi za odgovaranje na pitanja u okviru dubinske analize. Počeli smo izrađivati i prilagođene GPT‑ove za područja kao što su nabavka i porezi.

Hakaton je AI iz apstraktne mogućnosti pretvorio u praktičan alat. Za samo jedan dan ljudi su mogli prepoznati zadatak koji se ponavlja, izraditi rješenje, testirati ga s kolegama i poboljšati ga. Slučajeve upotrebe predlagali su ljudi najbliži poslu, dok su im tehnički stručnjaci pomagali da brže napreduju.

Pouka za finansijske direktore je jednostavna: potrebni su vam eksperimentiranje odozdo prema gore i strategija odozgo prema dolje. Pružite ljudima siguran i sposoban AI te omogućite onima koji su najbliži poslu da pronađu bolje načine za njegovo obavljanje. Istovremeno usmjerite pažnju rukovodstva i resurse na promjene koje će biti najvažnije za poslovanje. Prava prilika nastaje kada se to dvoje spoji: praktične ideje s prve linije primijenjene na vaše najveće prioritete.

Finansijski timovi ulažu ogromnu energiju u prikupljanje ulaznih podataka za donošenje odluke. Provjera prognoze može zahtijevati pronalaženje najnovijih podataka, usklađivanje proračunskih tabela, objašnjavanje odstupanja, izradu grafikona, pripremu dokumenata i njihovo pretvaranje u slajdove. Analiza na kraju stigne do donosioca odluke, ali tim je dotad već potrošio mnogo vremena na njeno sastavljanje.

AI mijenja jedinicu rada. Rukovodioci finansija mogu preoblikovati cijeli put od izvornih podataka do odluke.

Razmotrimo zatvaranje poslovnih knjiga. Svaki finansijski direktor poznaje mjesečni postupak: stvarni rezultati u jednom sistemu, narudžbenice u drugom, obračunati troškovi u proračunskoj tabeli, a objašnjenje odstupanja skriveno u nizu poruka.

Radimo na drugačijem operativnom modelu. Cilj zatvaranja knjiga istog dana jeste povezati odobrene planove potrošnje, stvarne iznose iz glavne knjige, narudžbenice, obračunate troškove i detalje transakcija u prikazu koji se kontinuirano usklađuje. Svako odstupanje može se povezati s osnovnom aktivnošću. AI može pripremiti početno objašnjenje i označiti izuzetke koji zahtijevaju pažnju. Finansijski tim potvrđuje brojke, primjenjuje stručno prosuđivanje i odgovara za konačno odobrenje.

Zatvaranje poslovnih knjiga ne nestaje. Počinje nestajati užurbano rekonstruisanje poslovanja nakon završetka perioda.

Ta usklađena osnova može pokretati prognozu koja se kontinuirano ažurira. Naš tim razvija tokove rada koji objedinjuju statističke modele, razgovore o prodaji, podatke o pojedinačnim klijentima, operativne podatke i stručno prosuđivanje finansijskog tima.

Napuštamo ograničenja proračunskih tabela i prelazimo na interaktivnije alate koji statističku prognozu, prateće dokaze i scenarije objedinjuju u jednom prikazu uživo. Rukovodioci mogu vidjeti šta se promijenilo, zašto i koje bi odluke mogle promijeniti ishod. Kada nova obaveza klijenta nije obuhvaćena početnom vrijednošću, sistem može prikazati prateće dokaze i pokazati kako bi prilagođavanje utjecalo na tromjesečje ili godinu. Finansijski tim može provjeriti pretpostavke, uporediti scenarije i odlučiti treba li ažurirati odobrenu prognozu.

Isti prikaz može pomoći rukovodiocima da donesu bolje odluke o raspodjeli kapitala. Finansijski tim može vidjeti gdje marketinška potrošnja donosi povrat, gdje rezultati počinju opadati i šta bi donijela preraspodjela sljedeće uložene novčane jedinice.

Cilj je automatizirano prognoziranje. Do njega dolazimo kontinuirano osvježavanim prikazom, bržom analizom scenarija i jasnom odgovornošću finansijskog tima.

Šira pouka glasi: počnite od odluke sa značajnim posljedicama i planirajte unatrag. Mapirajte podatke, alate, odobrenja i primopredaje potrebne za njenu podršku. Zatim utvrdite koje dijelove AI može analizirati, koordinirati ili obaviti. Time se poboljšavaju brzina i kvalitet cijelog ciklusa odlučivanja.

Veća transformacija ogleda se u tome što finansijski stručnjaci sada mogu izrađivati alate potrebne za svoj posao.

Nedavno istraživanje kompanije OpenAI pokazuje da se 40% specijalizirane upotrebe AI-ja među finansijskim stručnjacima odnosi na poslove izvan tradicionalnih finansija, a 22% na inženjerske zadatke.

Svi u mom timu izrađuju prilagođene kontrolne ploče i alate zasnovane na AI-ju pomoću ChatGPT Worka i Codexa. Posao se sa statičnih Excel modela i PowerPoint prezentacija preusmjerava na aktivne kontrolne ploče zasnovane na cjelokupnom poslovnom kontekstu i podacima. Ti alati mogu nastaviti analizu, odgovarati na dodatna pitanja i ažurirati se kako se osnovne informacije mijenjaju.

Jedan član tima koji podržava naše oglašivačko poslovanje nikada ranije nije programirao. Pomoću Codexa izradio je alat koji našu mjesečnu prognozu oglašavanja pretvara u sedmične i dnevne planove. Uzima u obzir radne dane i praznike, poredi prognoze i svaki broj povezuje s odobrenim modelom. Rukovodioci marketinga mogu brzo vidjeti šta se promijenilo, gdje ulagati i kakav bi povrat mogla donijeti dodatna potrošnja.

Ljudi koji razumiju problem sada mogu oblikovati rješenje. Izrada tih alata također ih podstiče da preispitaju uobičajeni način rada. Finansijski stručnjak može izgraditi infrastrukturu za odlučivanje koja je potrebna kompaniji, testirati je s kolegama i poboljšavati je kako se posao razvija.

Finansijski timovi ne postaju manje specijalizirani. Stječu sposobnost da svoju stručnost primjenjuju šire.

IR-GPT nas je naučio važnoj lekciji o kontroli. Pitanja investitora tokom dubinske analize mogu zahtijevati da analitičar pretraži ranije materijale, sastavi odgovor, provjeri dosljednost i koordinira provjeru. Uz prilagođeni GPT zasnovan na odobrenim izvorima, posao koji je ranije trajao satima, a ponekad i cijelu noć, sada može dati kvalitetan prvi nacrt za nekoliko sekundi.

Uloga čovjeka i dalje je ključna. Naš tim za odnose s investitorima čita nacrt, dodaje stručno mišljenje i kontekst te provjerava jesu li naši odgovori dosljedni za sve investitore. AI ubrzava posao. Ljudi su odgovorni za rezultat.

To je pravi model za finansije. Finansijski direktori trebaju sarađivati s IT timovima i timovima za upravljanje kako bi odredili kojim podacima sistem AI-ja može pristupiti, koje radnje može poduzeti, kada je potrebno odobrenje i kada problem treba proslijediti na viši nivo. Svaki rezultat treba biti povezan s pouzdanim izvorom. Svaka prognoza treba sadržavati jasno objašnjenje. Za svaku promjenu odobrene početne vrijednosti treba biti potrebno odobrenje finansijskog tima.

Kratkotrajna pomama za „maksimiziranjem tokena“ došla je i prošla. Sada je jednostavno postaviti ograničenja upotrebe, budžetske kontrole, pristup zasnovan na ulogama, pravila usmjeravanja prema modelima i pragove odobrenja. Finansijski direktori mogu upravljati upotrebom AI-ja jednako disciplinirano kao i svakim varijabilnim troškom, a timovima ipak ostaviti prostor za izradu i eksperimentiranje.

Jasna odgovornost stvara sigurnost potrebnu za brže napredovanje. Kako se objedinjavanje, usklađivanje i priprema ubrzavaju, finansijski stručnjaci dobivaju više vremena da preispituju pretpostavke, savjetuju poslovne timove i primjenjuju stručno prosuđivanje.

Finansijskim direktorima potreban je sistem pokazatelja za AI zasnovan na operativnom učinku. Kupovina više licenci ili korištenje više tokena ne govori vam mnogo. Važno je da li je posao kvalitetno obavljen i koliko zaista košta.

Za svaki tok rada postavite četiri pitanja:

• Da li je AI obavio posao koji je bio važan?
• Koliko je to koštalo, uključujući vrijeme zaposlenika, provjeru i doradu?
• Da li je rezultat bio dovoljno dobar za upotrebu?
• Da li nam je pomogao da brže napredujemo ili donesemo bolju odluku?

Za finansijski tim koristan rad može značiti ažuriranu prognozu, objašnjeno odstupanje, ispunjen revizorski zahtjev ili odgovoreno pitanje upravnog odbora. Za zatvaranje poslovnih knjiga sistem pokazatelja može obuhvatiti trajanje ciklusa, udio automatski usklađenih transakcija, broj izuzetaka koje treba provjeriti i vrijeme potrebno za objašnjenje odstupanja. Za prognoziranje može obuhvatiti tačnost i učestalost osvježavanja prognoze, vrijeme potrebno za izradu novog scenarija te kvalitet odluka koje prognoza podržava.

Najjeftiniji model nije uvijek i najisplativiji. Ako bolji model pouzdano odgovori uz manje pokušaja i provjera, ukupno može koštati manje.

Finansije su u središtu strategije, kapitala, podataka, rizika i učinka. To finansijskim direktorima pruža jedinstven uvid u poslovanje kompanije i snažan mandat da predvode njenu transformaciju uz AI.

Finansijsku funkciju zasnovanu na AI-ju odlikuju brži ciklusi, snažnije kontrole, bolje odluke i više vremena za stručno prosuđivanje. Put počinje važnim tokom rada i širi se na osnovu dokaza: pružite ljudima alate, pomozite im da preoblikuju posao, jasno odredite odgovornost i mjerite rezultate.

Zatvaranje knjiga istog dana i kontinuirano prognoziranje izražavaju širu ambiciju: finansijski tim koji razumije događaje dok se odvijaju, pokazuje rukovodiocima šta bi se moglo dogoditi i pomaže kompaniji da ranije donosi bolje odluke.

Rezultat je finansijski tim s većim kapacitetom i finansijski direktor s jasnijim pregledom poslovanja. Time nastaje i praktičan model prema kojem cijela kompanija može pretvoriti inteligenciju u trajnu vrijednost. Kao što uvijek kažem, ne možete postati ono što ne možete vidjeti. Ako želimo da naši finansijski timovi prihvate mogućnosti koje AI nudi, moramo im pokazati kako to izgleda — a za nas finansijske direktore to počinje od nas samih.

Moj finansijski tim pokazao je kako to izgleda u praksi, a snimak možete pogledati ovdje⁠(otvara se u novom prozoru).