מה למדתי מבניית מערך כספים שבינה מלאכותית נמצאת בליבו
חמישה לקחים לסמנכ״לי כספים שמעצבים מחדש את העבודה סביב בינה מלאכותית.
מאת שרה פריאר
מערך הכספים עבר לעבוד בזמן אמת. בעיניי, ההזדמנות גדולה הרבה יותר מסגירת ספרים מהירה יותר או מעדכון תחזית בתדירות גבוהה יותר. זו הזדמנות לראות את העסק תוך כדי שינוי, לעזור להנהלה לפעול מוקדם יותר ולתת לצוותי הכספים יותר זמן להשפיע על מה שיקרה בהמשך.
כשהצטרפתי ל־OpenAI לפני שנתיים, היה בה רק צוות כספים קטן שתמך בחברה שצמחה במהירות יוצאת דופן. היינו צריכים לבנות את מערך הכספים מהיסוד ולהפוך את הבינה המלאכותית לחלק בסיסי מהאופן שבו אנחנו עובדים, מקבלים החלטות ותומכים בעסק.
גם נקודת הפתיחה הייתה מוכרת לי. סגירת הספרים ועדכון התחזיות עדיין כללו עבודה ידנית חוזרת: איתור מידע, הסבר של השינויים ואיסוף הנתונים הדרושים לקבלת החלטה. הייתה לנו גישה לכלי הבינה המלאכותית המתקדמים בעולם, ועדיין למדנו איך לעצב מחדש את מערך הכספים סביבם.
לכן הצבנו שני יעדים נועזים: סגירת ספרים ללא עיכוב והכנת תחזיות אוטומטית שמתעדכנת ברציפות.
הרעיון מאחורי סגירת ספרים ללא עיכוב הוא לתת להנהלה תמונה בזמן אמת של המצב הפיננסי של החברה, המבוססת על נתונים שעברו התאמה ושניתן לעקוב אחר מקורותיהם. תחזית שמתעדכנת ברציפות נשענת על התשתית הזו ומראה כיצד העסק משתנה, מה עשוי לקרות בהמשך ואילו החלטות עשויות לשנות את התוצאה.
אנחנו עדיין פועלים להגשמת שני היעדים. העבודה הזו כבר שינתה את אופן הפעולה של הצוות שלנו. היא דחפה אותנו מעבר למגבלות של גיליונות אלקטרוניים סטטיים, חיפושים ידניים אחר אסמכתאות ומצגות, לעבר כלים המתעדכנים בזמן אמת ומבוססים על מלוא ההקשר והנתונים של העסק. היא גם העניקה לאנשי הכספים את היכולת לבנות את הכלים הנדרשים לעבודתם ולהרחיב את השפעת המומחיות שלהם.
בעיניי, זו ההבטחה האמיתית של מערך כספים שבינה מלאכותית נמצאת בליבו: צוות שמבין מה קורה בזמן אמת, עוזר להנהלה לראות את האפשרויות שלפניה ומעניק לעסק יותר זמן לפעול כשעוד אפשר לשנות את התוצאה.
כדי להגיע לשם, לא די באימוץ טכנולוגיה חדשה. צריך לעצב מחדש את העבודה סביב ההחלטות החשובות, לתת לאנשים מרחב להתנסות, להגדיר אחריות ברורה בכל תהליך עבודה ולמדוד את העבודה שהבינה המלאכותית משלימה באופן אמין, כדי להציג החזר ברור על ההשקעה.
הנה חמישה לקחים מעשיים מהניסיון שלנו, שכל סמנכ״ל או סמנכ״לית כספים יכולים ליישם.
הצעד הראשון היה להעניק גישה רחבה. אנשים זקוקים לחופש לבחון את הבינה המלאכותית בהקשר של העבודה שלהם. הגישה לכלים יוצרת את הערך הרב ביותר כשהיא מלווה בהתנסות מובנית בפתרון בעיות אמיתיות.
הבאנו מהנדסי מכירות להאקתון של מערך הכספים וביקשנו מחברי הצוות להביא משימות שאת אופן הביצוע שלהן רצו לשנות. אחד התוצרים היה IR-GPT, כלי GPT מותאם אישית שמבוסס על החומרים המאושרים שבהם צוות קשרי המשקיעים שלנו משתמש כדי לענות על שאלות במסגרת בדיקת נאותות. התחלנו גם לבנות כלי GPT מותאמים אישית לתחומים כמו רכש ומיסוי.
ההאקתון הפך את הבינה המלאכותית מיכולת מופשטת לכלי עבודה. בתוך יום אחד, אנשים יכלו לזהות משימה חוזרת, לבנות פתרון, לבדוק אותו עם עמיתים ולשפר אותו. הרעיונות לשימוש הגיעו מהאנשים שמבצעים את העבודה בפועל, ומומחים טכניים עזרו להם להתקדם מהר יותר.
לסמנכ״לי הכספים, הלקח פשוט: צריך התנסות שצומחת מהשטח ואסטרטגיה שמובילה ההנהלה. תנו לאנשים כלי בינה מלאכותית מאובטחים ובעלי יכולות מתקדמות, ואפשרו למי שמבצעים את העבודה בפועל לזהות דרכים טובות יותר לעשות אותה. במקביל, מקדו את תשומת הלב ואת המשאבים של ההנהלה בשינויים שיהיו המשמעותיים ביותר לעסק. ההזדמנות האמיתית נוצרת במפגש בין השניים: רעיונות מעשיים מהשטח שמיושמים בנושאים שבראש סדר העדיפויות שלכם.
צוותי כספים משקיעים מאמצים עצומים באיסוף המידע הנדרש לקבלת החלטה. סקירת תחזית עשויה לדרוש איתור של הנתונים העדכניים ביותר, ביצוע התאמות בין גיליונות אלקטרוניים, הסבר של סטיות, יצירת תרשימים, הכנת מסמכים והפיכתם לשקופיות. הניתוח מגיע בסופו של דבר למקבלי ההחלטות, אבל חלק ניכר מזמנו של הצוות כבר הושקע בהכנתו.
הבינה המלאכותית משנה את מה שנכלל במשימה אחת. מנהלי הכספים יכולים לעצב מחדש את כל הדרך מנתוני המקור ועד להחלטה.
קחו למשל את סגירת הספרים. כל סמנכ״ל כספים מכיר את התהליך החודשי: נתוני הביצוע במערכת אחת, הזמנות הרכש באחרת, הצבירות החשבונאיות בגיליון אלקטרוני, וההסבר לסטייה קבור בשרשור הודעות.
אנחנו פועלים לקראת מתכונת עבודה אחרת. השאיפה מאחורי סגירת ספרים ללא עיכוב היא לחבר בין תוכניות הוצאה מאושרות, נתוני ביצוע מהספר הראשי, הזמנות רכש, צבירות חשבונאיות ופרטי עסקאות בתצוגה אחת שבה מתבצעות התאמות באופן רציף. אפשר לעקוב אחר כל סטייה עד לפעילות שבבסיסה. הבינה המלאכותית יכולה להכין הסבר ראשוני ולהתריע על החריגות שדורשות תשומת לב. צוות הכספים מאמת את המספרים, מפעיל שיקול דעת ואחראי לאישור הסופי.
התאמת תקציב מול ביצוע: נתוני קלט מאושרים, בדיקות של נתוני המקור וסקירה באחריות צוות הכספים
סגירת הספרים לא נעלמת. מה שמתחיל להיעלם הוא המרוץ לשחזור הפעילות העסקית לאחר תום התקופה.
תשתית הנתונים המותאמים הזו יכולה לשמש בסיס לתחזית שמתעדכנת ברציפות. הצוות שלנו בונה תהליכי עבודה המשלבים מודלים סטטיסטיים, שיחות מכירה, מידע תומך ברמת הלקוח, נתונים תפעוליים ושיקול דעת פיננסי.
אנחנו מתקדמים מעבר למגבלות של גיליונות אלקטרוניים אל כלים אינטראקטיביים יותר, שמרכזים את התחזית הסטטיסטית, המידע התומך והתרחישים בתצוגה אחת שמתעדכנת בזמן אמת. חברי ההנהלה יכולים לראות מה השתנה, למה הוא השתנה ואילו החלטות עשויות לשנות את התוצאה. כשנתוני הבסיס אינם כוללים התחייבות חדשה של לקוח, המערכת יכולה להציג את המידע התומך ולהראות כיצד התאמה תשפיע על התוצאות הרבעוניות או השנתיות. צוות הכספים יכול לבחון את ההנחות, להשוות תרחישים ולהחליט אם לעדכן את התחזית המאושרת.
חיזוי ותכנון תרחישים באופן אינטראקטיבי
אותה תצוגה יכולה לסייע להנהלה לקבל החלטות טובות יותר על הקצאת הון. צוות הכספים יכול לראות היכן הוצאות השיווק מניבות תשואה, היכן התוצאות מתחילות להיחלש ומה עשויה להיות המשמעות של הפניית הדולר הבא למקום אחר.
הקצאת הון דינמית: עקומות תשואה פוחתת מדגישות היכן כדאי לאזן מחדש את ההשקעה
היעד הוא הכנת תחזיות אוטומטית. הדרך לשם עוברת בתמונת מצב שמתעדכנת ברציפות, בניתוח תרחישים מהיר יותר ובאחריות ברורה של צוות הכספים.
הלקח הרחב יותר הוא להתחיל מהחלטה בעלת משקל ולתכנן לאחור. מפו את הנתונים, הכלים, האישורים והעברות האחריות הנדרשים כדי לתמוך בה. לאחר מכן, קבעו אילו חלקים הבינה המלאכותית יכולה לנתח, לתאם או להשלים. כך משתפרות המהירות והאיכות של תהליך קבלת ההחלטות כולו.
השינוי הגדול יותר הוא שאנשי הכספים יכולים כעת לבנות בעצמם את הכלים הנדרשים לעבודתם.
מחקר של OpenAI שפורסם לאחרונה מראה כי 40% מהשימוש המקצועי של אנשי כספים בבינה מלאכותית נוגע לעבודה שמחוץ לתחומי הכספים המסורתיים, ו־22% נוגע למשימות הקשורות להנדסה.
כל חברי הצוות שלי בונים לוחות מחוונים וכלי בינה מלאכותית מותאמים אישית בעזרת ChatGPT Work ו־Codex. העבודה עוברת ממודלים סטטיים ב־Excel וממצגות PowerPoint ללוחות מחוונים המתעדכנים בזמן אמת ומבוססים על מלוא ההקשר והנתונים של העסק. הכלים האלה יכולים להעמיק את הניתוח, לענות על שאלות המשך ולהתעדכן כשהמידע שבבסיסם משתנה.
אחד מחברי הצוות, שתומך בפעילות הפרסום שלנו, מעולם לא כתב קוד. הוא השתמש ב־Codex כדי לבנות כלי שהופך את תחזית הפרסום החודשית שלנו לתוכניות שבועיות ויומיות. הכלי מביא בחשבון ימי חול וחגים, משווה תחזיות ושומר על הקשר של כל מספר למודל המאושר. מנהלי השיווק יכולים לראות במהירות מה השתנה, היכן להשקיע ואיזו תשואה עשויה להניב הוצאה נוספת.
האנשים שמבינים את הבעיה יכולים כעת לעצב את הפתרון. בניית הכלים האלה גם מעודדת אותם לבחון מחדש את דרך העבודה הרגילה. אנשי כספים יכולים ליצור את התשתית לקבלת החלטות שהעסק זקוק לה, לבחון אותה עם עמיתים ולשפר אותה ככל שהעבודה מתפתחת.
צוותי הכספים לא נעשים פחות מקצועיים בתחומם. הם מקבלים את היכולת להרחיב את השפעת המומחיות שלהם.
IR-GPT לימד אותנו לקח חשוב על בקרה. שאלות של משקיעים במסגרת בדיקת נאותות עשויות לדרוש מאנליסט לחפש בחומרים קודמים, לנסח תשובה, לוודא עקביות ולתאם בדיקה. עם GPT מותאם אישית שמבוסס על מקורות מאושרים, עבודה שבעבר נמשכה שעות, ולפעמים גם אל תוך הלילה, יכולה כעת להניב טיוטה ראשונית איכותית בתוך שניות.
התפקיד האנושי נותר מרכזי. צוות קשרי המשקיעים שלנו קורא את הטיוטה, מפעיל שיקול דעת, מוסיף הקשר ובודק שהתשובות שלנו עקביות מול כל המשקיעים. הבינה המלאכותית מאיצה את העבודה. האנשים אחראים לתוצאה.
זו מתכונת העבודה הנכונה בתחום הכספים. על סמנכ״לי הכספים לעבוד עם צוותי ה־IT והממשל הארגוני כדי להגדיר לאילו נתונים מערכת בינה מלאכותית יכולה לגשת, אילו פעולות היא רשאית לבצע, מתי נדרש אישור ומתי יש להעביר סוגיה לדרג בכיר יותר. כל פלט צריך להיות מקושר למקור אמין. לכל תחזית צריך להתלוות הסבר ברור. כל שינוי בנתוני בסיס מאושרים צריך להיות כפוף לאישור של צוות הכספים.
הטרנד החולף של ״מקסום צריכת הטוקנים״ בא והלך. כיום קל להגדיר מגבלות שימוש, בקרות תקציב, גישה לפי תפקיד, כללים לניתוב בין מודלים וספים שמחייבים אישור. סמנכ״לי כספים יכולים לנהל את השימוש בבינה מלאכותית באותה משמעת שבה הם מנהלים כל הוצאה משתנה, ובמקביל לתת לצוותים מרחב לבנות ולהתנסות.
הגדרה ברורה של האחריות יוצרת את הביטחון הדרוש כדי להתקדם מהר יותר. ככל שריכוז המידע, ההתאמות ועבודת ההכנה נעשים מהר יותר, מתפנה לאנשי הכספים זמן רב יותר לאתגר הנחות, לייעץ לעסק ולהפעיל שיקול דעת.
סמנכ״לי כספים זקוקים למדדים להערכת הבינה המלאכותית המבוססים על ביצועים תפעוליים. רכישת רישיונות נוספים או שימוש ביותר טוקנים לא מלמדים הרבה. מה שחשוב הוא אם העבודה נעשית היטב ומה העלות האמיתית שלה.
לגבי כל תהליך עבודה, שאלו ארבע שאלות:
האם הבינה המלאכותית השלימה עבודה בעלת ערך?
מה הייתה העלות, כולל זמן העובדים, הבדיקה והתיקונים?
האם התוצאה הייתה טובה מספיק לשימוש?
האם היא עזרה לנו להתקדם מהר יותר או לקבל החלטה טובה יותר?
עבור צוות כספים, עבודה מועילה יכולה להיות עדכון תחזית, הסבר לסטייה, השלמת בקשה במסגרת ביקורת או מענה לשאלה של הדירקטוריון. בסגירת הספרים, המדדים עשויים לכלול את משך התהליך, שיעור העסקאות שעברו התאמה אוטומטית, מספר החריגות שדורשות בדיקה והזמן הנדרש להסבר סטייה. בהכנת תחזיות, המדדים יכולים לכלול את דיוק התחזית, תדירות העדכון, הזמן הנדרש להכנת תרחיש חדש ואיכות ההחלטות שמתקבלות על סמך התחזית.
המודל הזול ביותר אינו תמיד המשתלם ביותר. אם מודל טוב יותר מגיע לתשובה אמינה בפחות ניסיונות ועם פחות צורך בבדיקה, העלות הכוללת שלו עשויה להיות נמוכה יותר.
מערך הכספים נמצא בצומת שבין אסטרטגיה, הון, נתונים, סיכונים וביצועים. המיקום הזה מעניק לסמנכ״לי הכספים נקודת מבט ייחודית על אופן הפעולה של החברה ומנדט רחב להוביל את השינוי שלה באמצעות בינה מלאכותית.
מערך כספים שבינה מלאכותית נמצאת בליבו מתאפיין בתהליכים מהירים יותר, בבקרות חזקות יותר, בהחלטות טובות יותר ובזמן רב יותר להפעלת שיקול דעת. הדרך מתחילה בתהליך עבודה משמעותי ומתרחבת על בסיס תוצאות מוכחות: תנו לאנשים כלים, עזרו להם לעצב מחדש את העבודה, הגדירו בבירור מי אחראי ומדדו את התוצאה.
סגירת ספרים ללא עיכוב ותחזית מתעדכנת מבטאות שאיפה רחבה יותר: צוות כספים שמבין מה קורה בזמן אמת, מראה להנהלה מה עשוי לקרות בהמשך ועוזר לחברה לקבל החלטות טובות יותר, מוקדם יותר.
התוצאה היא צוות כספים שמסוגל להספיק יותר וסמנכ״לי כספים עם תמונה ברורה יותר של העסק. כך גם נוצרת דוגמה מעשית לאופן שבו החברה כולה יכולה להפוך בינה מלאכותית לערך לאורך זמן. כמו שאני תמיד אומרת, אי אפשר להפוך למה שלא רואים. אם אנחנו רוצים שצוותי הכספים שלנו יאמצו את האפשרויות שהבינה המלאכותית פותחת, עלינו להראות להם איך זה נראה — וכסמנכ״לי כספים, זה מתחיל בנו.
צוות הכספים שלי הציג איך זה נראה בפועל. אפשר לצפות בהקלטה כאן(נפתח בחלון חדש).
