რა მასწავლა AI-ზე აგებული ფინანსური ფუნქციის შექმნამ

ფინანსური ფუნქცია რეალურ დროში მუშაობაზე გადავიდა. ჩემთვის შესაძლებლობა გაცილებით მეტია, ვიდრე ანგარიშების უფრო სწრაფად დახურვა ან პროგნოზის უფრო ხშირად განახლება. საქმე ეხება ბიზნესში მიმდინარე ცვლილებების დანახვას, ხელმძღვანელებისთვის დროულ მოქმედებაში დახმარებას და ფინანსური გუნდებისთვის მეტი დროის მიცემას მომდევნო შედეგების ფორმირებისთვის.

როდესაც ორი წლის წინ OpenAI-ს შევუერთდი, უჩვეულო სისწრაფით მზარდ კომპანიას მხოლოდ მცირე ფინანსური გუნდი ემსახურებოდა. ფინანსური ფუნქცია თავიდან უნდა აგვეშენებინა და AI ჩვენი მუშაობის, გადაწყვეტილებების მიღებისა და ბიზნესის მხარდაჭერის საფუძვლად გვექცია.

ამასთან, ნაცნობი საწყისი მდგომარეობაც დავინახე. ანგარიშების დახურვა და პროგნოზების განახლება კვლავ მოითხოვდა ხელით შესასრულებელ განმეორებად სამუშაოს: ინფორმაციის მოძიებას, ცვლილებების ახსნასა და გადაწყვეტილებისთვის საჭირო მონაცემების თავმოყრას. მსოფლიოში ყველაზე მოწინავე AI-ხელსაწყოებზე გვქონდა წვდომა, თუმცა ჯერ კიდევ ვსწავლობდით, როგორ გარდაგვექმნა ფინანსური ფუნქცია მათ გარშემო.

ამიტომ ორი თამამი მიზანი დავისახეთ: ნულდღიანი დახურვა და ავტომატიზებული, უწყვეტად განახლებადი პროგნოზირება.

ნულდღიანი დახურვის იდეაა, ხელმძღვანელებს კომპანიის ფინანსურ მდგომარეობაზე რეალურ დროში შეჯერებული და მიკვლევადი ხედვა მიაწოდოს. უწყვეტი პროგნოზირება ამ საფუძველს ეყრდნობა და აჩვენებს, როგორ იცვლება ბიზნესი, რა შეიძლება მოხდეს შემდეგ და რომელ გადაწყვეტილებებს შეუძლია შედეგის შეცვლა.

ორივე მიზნის მიღწევაზე ჯერ კიდევ ვმუშაობთ. ამ სამუშაომ უკვე შეცვალა ჩვენი გუნდის მუშაობის წესი. სტატიკური ელცხრილების, დამადასტურებელი ჩანაწერების ხელით ძიებისა და პრეზენტაციების შეზღუდვებს გავცდით და ბიზნესის სრულ კონტექსტსა და მონაცემებზე აგებულ ცოცხალ ხელსაწყოებზე გადავედით. ამან ფინანსების სპეციალისტებს სამუშაოსთვის საჭირო ხელსაწყოების შექმნისა და საკუთარი ცოდნის უფრო ფართოდ გამოყენების შესაძლებლობაც მისცა.

ჩემთვის ეს არის AI-ზე აგებული ფინანსური ფუნქციის ნამდვილი დაპირება: გუნდი, რომელსაც რეალურ დროში ესმის, რა ხდება, ხელმძღვანელებს სამომავლო არჩევანის დანახვაში ეხმარება და ბიზნესს მოქმედებისთვის მეტ დროს აძლევს, სანამ შედეგის შეცვლა ჯერ კიდევ შესაძლებელია.

ამ მიზნის მისაღწევად მხოლოდ ახალი ტექნოლოგიის დანერგვა საკმარისი არ არის. საჭიროა სამუშაოს მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების გარშემო გარდაქმნა, ადამიანებისთვის ექსპერიმენტების სივრცის მიცემა, თითოეულ სამუშაო პროცესში მკაფიო პასუხისმგებლობის ჩაშენება და AI-ის მიერ საიმედოდ შესრულებული სამუშაოს გაზომვა ინვესტიციის უკუგების მკაფიოდ დასანახად.

გთავაზობთ ჩვენი გამოცდილებიდან მიღებულ ხუთ პრაქტიკულ გაკვეთილს, რომელთა გამოყენებაც ყველა ფინანსურ დირექტორს შეუძლია.

პირველი ნაბიჯი ფართო წვდომის უზრუნველყოფა იყო. ადამიანებს სჭირდებათ თავისუფლება, რომ AI საკუთარი სამუშაოს კონტექსტში გამოცადონ. წვდომა ყველაზე მეტ ღირებულებას ქმნის, როდესაც მას რეალური პრობლემების გარშემო სტრუქტურირებული ექსპერიმენტები ახლავს.

ფინანსურ ჰაკათონზე გაყიდვების ინჟინრები მოვიწვიეთ და გუნდს ვთხოვეთ, მოეტანათ სამუშაო, რომლის გარდაქმნაც სურდათ. ერთ-ერთი შედეგი იყო IR-GPT — ინდივიდუალური GPT, რომელიც დაფუძნებულია დამტკიცებულ მასალებზე, რომლებსაც ინვესტორებთან ურთიერთობის ჩვენი გუნდი შემოწმების კითხვებზე პასუხის გასაცემად იყენებს. ასევე დავიწყეთ ინდივიდუალური GPT‑ების შექმნა შესყიდვებისა და საგადასახადო მიმართულებებისთვის.

ჰაკათონმა AI აბსტრაქტული შესაძლებლობიდან პრაქტიკულ ხელსაწყოდ აქცია. ერთ დღეში ადამიანებს შეეძლოთ განმეორებადი ამოცანის გამოვლენა, გადაწყვეტის შექმნა, კოლეგებთან გამოცდა და გაუმჯობესება. გამოყენების სცენარებს უშუალოდ სამუშაოსთან ყველაზე ახლოს მყოფი ადამიანები გვთავაზობდნენ, ტექნიკური ექსპერტები კი მათ პროცესის დაჩქარებაში ეხმარებოდნენ.

ფინანსური დირექტორებისთვის გაკვეთილი მარტივია: საჭიროა როგორც ქვემოდან წამოსული ექსპერიმენტები, ისე ზემოდან განსაზღვრული სტრატეგია. მიეცით ადამიანებს უსაფრთხო და მძლავრი AI და საშუალება, რომ სამუშაოსთან ყველაზე ახლოს მყოფებმა მისი უკეთ შესრულების გზები იპოვონ. ამავე დროს, ხელმძღვანელობის ყურადღება და რესურსები მიმართეთ ცვლილებებისკენ, რომლებიც ბიზნესისთვის ყველაზე მნიშვნელოვანი იქნება. ნამდვილი შესაძლებლობა მათი გადაკვეთისას ჩნდება: წინა ხაზიდან წამოსული პრაქტიკული იდეები თქვენს უმთავრეს პრიორიტეტებს ხმარდება.

ფინანსური გუნდები უზარმაზარ ენერგიას ხარჯავენ გადაწყვეტილებისთვის საჭირო მონაცემების თავმოყრაზე. პროგნოზის მიმოხილვა შეიძლება მოითხოვდეს უახლესი მონაცემების მოძიებას, ელცხრილების შეჯერებას, გადახრების ახსნას, დიაგრამების შექმნას, დოკუმენტების მომზადებასა და მათ სლაიდებად გარდაქმნას. ანალიზი საბოლოოდ გადაწყვეტილების მიმღებამდე მიდის, თუმცა გუნდის დროის დიდი ნაწილი უკვე მის მომზადებაზეა დახარჯული.

AI სამუშაოს ერთეულს ცვლის. ფინანსური მიმართულების ხელმძღვანელებს შეუძლიათ სრულად გარდაქმნან გზა საწყისი მონაცემებიდან გადაწყვეტილებამდე.

განვიხილოთ პერიოდის დახურვა. ყველა ფინანსურმა დირექტორმა იცის ყოველთვიური პროცესი: ფაქტობრივი მონაცემები ერთ სისტემაშია, შესყიდვის ორდერები — მეორეში, დარიცხვები — ელცხრილში, ხოლო გადახრის ახსნა შეტყობინებების ჯაჭვშია ჩამარხული.

ჩვენ განსხვავებული საოპერაციო მოდელისკენ მივისწრაფვით. ნულდღიანი დახურვის მიზანია დამტკიცებული ხარჯვის გეგმების, მთავარი წიგნის ფაქტობრივი მონაცემების, შესყიდვის ორდერების, დარიცხვებისა და ტრანზაქციის დეტალების უწყვეტად შეჯერებულ ხედში გაერთიანება. თითოეული გადახრა მის გამომწვევ მოქმედებამდე შეიძლება იყოს მიკვლეული. AI-ს შეუძლია მოამზადოს პირველადი ახსნა და მონიშნოს ყურადღების მომთხოვნი გამონაკლისები. ფინანსური გუნდი ამოწმებს რიცხვებს, იყენებს პროფესიულ განსჯას და საბოლოო დამტკიცებაზე პასუხისმგებლობას იღებს.

პერიოდის დახურვა არ ქრება. ქრობას იწყებს პერიოდის დასრულების შემდეგ ბიზნესის სურათის აღსადგენად გაჩაღებული აურზაური.

ეს შეჯერებული საფუძველი უწყვეტად განახლებად პროგნოზს უზრუნველყოფს. ჩვენი გუნდი ქმნის სამუშაო პროცესებს, რომლებიც აერთიანებს სტატისტიკურ მოდელებს, გაყიდვების საუბრებს, ანგარიშების დონეზე არსებულ მტკიცებულებებს, საოპერაციო მონაცემებსა და ფინანსურ განსჯას.

ელცხრილების შეზღუდვებს ვცდებით და გადავდივართ უფრო ინტერაქციულ ხელსაწყოებზე, რომლებიც სტატისტიკურ პროგნოზს, დამხმარე მტკიცებულებებსა და სცენარებს ერთ ცოცხალ ხედში აერთიანებს. ხელმძღვანელებს შეუძლიათ დაინახონ, რა შეიცვალა, რატომ შეიცვალა და რომელ გადაწყვეტილებებს შეუძლია შედეგის შეცვლა. როდესაც ახალი კლიენტის ვალდებულება საბაზისო პროგნოზში არ არის ასახული, სისტემას შეუძლია შესაბამისი მტკიცებულება წარმოაჩინოს და აჩვენოს, როგორ იმოქმედებს შესწორება კვარტლის ან წლის შედეგზე. ფინანსურ გუნდს შეუძლია შეამოწმოს დაშვებები, შეადაროს სცენარები და გადაწყვიტოს, განაახლოს თუ არა დამტკიცებული პროგნოზი.

იგივე ხედი ხელმძღვანელებს კაპიტალის განაწილების შესახებ უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღებაშიც დაეხმარება. ფინანსურ გუნდს შეუძლია დაინახოს, სად მოაქვს მარკეტინგულ დანახარჯს უკუგება, სად იკლებს შედეგი და რას შეიძლება ნიშნავდეს შემდეგი დოლარის სხვაგან მიმართვა.

საბოლოო მიზანი ავტომატიზებული პროგნოზირებაა. ამ მიზნამდე უწყვეტად განახლებადი ხედი, სცენარების უფრო სწრაფი ანალიზი და ფინანსური გუნდის მკაფიო პასუხისმგებლობა მიგვიყვანს.

მთავარი გაკვეთილია, დავიწყოთ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებით და იქიდან უკან მივყვეთ პროცესს. განსაზღვრეთ მის მხარდასაჭერად საჭირო მონაცემები, ხელსაწყოები, დამტკიცებები და სამუშაოს გადაბარების ეტაპები. შემდეგ განსაზღვრეთ, რომელი ნაწილების გაანალიზება, კოორდინირება ან შესრულება შეუძლია AI-ს. ეს გადაწყვეტილების მიღების მთელ ციკლს აჩქარებს და მის ხარისხს აუმჯობესებს.

უფრო დიდი გარდაქმნა ისაა, რომ ფინანსების სპეციალისტებს ახლა თავად შეუძლიათ სამუშაოსთვის საჭირო ხელსაწყოების შექმნა.

OpenAI-ის ბოლო კვლევა აჩვენებს, რომ ფინანსების სპეციალისტების მიერ AI-ის სპეციალიზებული გამოყენების 40% ტრადიციული ფინანსების მიღმა შესრულებულ სამუშაოს უკავშირდება, ხოლო 22% — საინჟინრო ამოცანებს.

ჩემი გუნდის ყველა წევრი ChatGPT მუშაობისა და Codex-ის დახმარებით ქმნის ინდივიდუალურ AI-დაფებსა და ხელსაწყოებს. სამუშაო სტატიკური Excel-მოდელებიდან და PowerPoint-პრეზენტაციებიდან გადადის ცოცხალ დაფებზე, რომლებიც ბიზნესის სრულ კონტექსტსა და მონაცემებს ეყრდნობა. ამ ხელსაწყოებს შეუძლია ანალიზის გაგრძელება, დამატებით კითხვებზე პასუხის გაცემა და განახლება ძირითადი ინფორმაციის ცვლილებისას.

ჩვენი სარეკლამო ბიზნესის მხარდამჭერ გუნდის ერთ წევრს პროგრამირების გამოცდილება არ ჰქონდა. მან Codex-ით შექმნა ხელსაწყო, რომელიც ჩვენს ყოველთვიურ სარეკლამო პროგნოზს ყოველკვირეულ და ყოველდღიურ გეგმებად გარდაქმნის. ის ითვალისწინებს სამუშაო და უქმე დღეებს, ადარებს პროგნოზებს და თითოეულ რიცხვს დამტკიცებულ მოდელთან აკავშირებს. მარკეტინგის ხელმძღვანელებს შეუძლიათ სწრაფად დაინახონ, რა შეიცვალა, სად ჩადონ ინვესტიცია და რა უკუგება შეიძლება მოიტანოს დამატებითმა ხარჯმა.

ადამიანებს, რომლებსაც პრობლემა ესმით, ახლა შეუძლიათ გადაწყვეტილების ფორმირებაც. ამ ხელსაწყოების შექმნა მათ სამუშაოს შესრულების ჩვეული გზის გადახედვისკენაც უბიძგებს. ფინანსების სპეციალისტს შეუძლია შექმნას ბიზნესისთვის საჭირო გადაწყვეტილების მიღების ინფრასტრუქტურა, გამოცადოს ის კოლეგებთან და სამუშაოს განვითარებასთან ერთად გააუმჯობესოს.

ფინანსური გუნდები სპეციალიზაციას არ კარგავენ. ისინი საკუთარი ცოდნის უფრო ფართოდ გამოყენების უნარს იძენენ.

IR-GPT‑მ კონტროლის შესახებ მნიშვნელოვანი გაკვეთილი გვასწავლა. ინვესტორთა შემოწმების კითხვებზე პასუხის გასაცემად ანალიტიკოსს შეიძლება დასჭირდეს წინა მასალების მოძიება, პასუხის მონახაზის შედგენა, თანმიმდევრულობის შემოწმება და მიმოხილვის კოორდინირება. დამტკიცებულ წყაროებზე დაფუძნებული ინდივიდუალური GPT‑ის დახმარებით სამუშაო, რომელსაც ადრე საათები სჭირდებოდა და ზოგჯერ მთელი ღამე გრძელდებოდა, ახლა წამებში იძლევა ხარისხიან პირველ მონახაზს.

ადამიანის როლი კვლავ ცენტრალურია. ინვესტორებთან ურთიერთობის ჩვენი გუნდი კითხულობს მონახაზს, ამატებს პროფესიულ განსჯასა და კონტექსტს და ამოწმებს, რომ სხვადასხვა ინვესტორისთვის გაცემული პასუხები თანმიმდევრული იყოს. AI სამუშაოს აჩქარებს. შედეგზე ადამიანები აგებენ პასუხს.

ეს ფინანსური ფუნქციისთვის სწორი მოდელია. ფინანსურმა დირექტორებმა IT-ისა და მმართველობის გუნდებთან ერთად უნდა განსაზღვრონ, რომელ მონაცემებზე ექნება AI-სისტემას წვდომა, რა მოქმედებების შესრულება შეეძლება, როდის იქნება საჭირო დამტკიცება და როდის უნდა მოხდეს საკითხის ესკალაცია. თითოეული შედეგი სანდო წყაროს უნდა უკავშირდებოდეს. თითოეულ პროგნოზს მკაფიო ახსნა უნდა ახლდეს. დამტკიცებული საბაზისო მაჩვენებლის ყოველი ცვლილება ფინანსური გუნდის ნებართვას უნდა საჭიროებდეს.

„ტოკენების მაქსიმიზაციის“ ხანმოკლე მოდა უკვე წარსულს ჩაბარდა. ახლა მარტივია გამოყენების ლიმიტების, საბიუჯეტო კონტროლის, როლებზე დაფუძნებული წვდომის, მოდელების მარშრუტიზაციის წესებისა და დამტკიცების ზღვრების დაწესება. ფინანსურ დირექტორებს შეუძლიათ AI-ის გამოყენება ისეთივე დისციპლინით მართონ, როგორითაც ნებისმიერ ცვლად ხარჯს მართავენ, და ამავე დროს გუნდებს შექმნისა და ექსპერიმენტების სივრცე დაუტოვონ.

მკაფიო პასუხისმგებლობა უფრო სწრაფად მოქმედებისთვის საჭირო ნდობას ქმნის. ინფორმაციის შეჯერების, ანგარიშების შეთანხმებისა და მომზადების დაჩქარებასთან ერთად ფინანსების სპეციალისტებს მეტი დრო რჩებათ დაშვებების გადასამოწმებლად, ბიზნესისთვის რჩევების მისაცემად და პროფესიული განსჯისთვის.

ფინანსურ დირექტორებს AI-ის შესაფასებლად საოპერაციო შედეგებზე დაფუძნებული მაჩვენებლების სისტემა სჭირდებათ. მეტი ლიცენზიის შეძენა ან მეტი ტოკენის გამოყენება ბევრს არაფერს გეუბნებათ. მნიშვნელოვანია, რამდენად კარგად სრულდება სამუშაო და რეალურად რა ღირს ის.

თითოეულ სამუშაო პროცესზე ოთხი კითხვა დასვით:

• შეასრულა თუ არა AI-მ მნიშვნელოვანი სამუშაო?
• რა დაჯდა ეს, თანამშრომლების დროის, შემოწმებისა და ხელახალი მუშაობის ჩათვლით?
• იყო თუ არა შედეგი გამოსაყენებლად საკმარისად კარგი?
• დაგვეხმარა თუ არა ის უფრო სწრაფად მოქმედებაში ან უკეთესი გადაწყვეტილების მიღებაში?

ფინანსური გუნდისთვის სასარგებლო სამუშაო შეიძლება ნიშნავდეს პროგნოზის განახლებას, გადახრის ახსნას, აუდიტის მოთხოვნის შესრულებას ან დირექტორთა საბჭოს კითხვაზე პასუხის გაცემას. პერიოდის დახურვის მაჩვენებლები შეიძლება მოიცავდეს ციკლის ხანგრძლივობას, ავტომატურად შეჯერებული ტრანზაქციების წილს, შესამოწმებელი გამონაკლისების რაოდენობასა და გადახრის ასახსნელად საჭირო დროს. პროგნოზირების შემთხვევაში ეს შეიძლება მოიცავდეს პროგნოზის სიზუსტეს, განახლების სიხშირეს, ახალი სცენარის შესაქმნელად საჭირო დროსა და პროგნოზზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების ხარისხს.

ყველაზე იაფი მოდელი ყოველთვის ყველაზე ეკონომიური არ არის. თუ უკეთესი მოდელი ნაკლები მცდელობითა და შემოწმებით იძლევა სანდო პასუხს, საბოლოოდ ის შეიძლება უფრო იაფი დაჯდეს.

ფინანსური ფუნქცია სტრატეგიის, კაპიტალის, მონაცემების, რისკისა და შედეგების ცენტრშია. ეს ფინანსურ დირექტორებს კომპანიის მუშაობაზე უნიკალურ ხედვასა და მისი AI-ტრანსფორმაციის ხელმძღვანელობის მძლავრ მანდატს აძლევს.

AI-ზე აგებულ ფინანსურ ფუნქციას ახასიათებს უფრო სწრაფი ციკლები, ძლიერი კონტროლი, უკეთესი გადაწყვეტილებები და განსჯისთვის მეტი დრო. გზა მნიშვნელოვანი სამუშაო პროცესით იწყება და მტკიცებულებებზე დაყრდნობით ფართოვდება: მიეცით ადამიანებს ხელსაწყოები, დაეხმარეთ სამუშაოს გარდაქმნაში, მკაფიოდ განსაზღვრეთ პასუხისმგებლობა და გაზომეთ შედეგი.

ნულდღიანი დახურვა და უწყვეტი პროგნოზირება უფრო ფართო მიზანს გამოხატავს: ფინანსურმა გუნდმა მოვლენები რეალურ დროში გაიაზროს, ხელმძღვანელებს აჩვენოს, რა შეიძლება მოხდეს შემდეგ და კომპანიას უკეთესი გადაწყვეტილებების უფრო სწრაფად მიღებაში დაეხმაროს.

შედეგად, ფინანსურ გუნდს მეტი შესაძლებლობა აქვს, ფინანსურ დირექტორს კი — ბიზნესის უფრო მკაფიო ხედვა. ეს ასევე ქმნის პრაქტიკულ მოდელს, რომლის მეშვეობითაც მთელ კომპანიას შეუძლია ინტელექტი მდგრად ღირებულებად აქციოს. როგორც ყოველთვის ვამბობ, ვერ გახდები ის, რასაც ვერ ხედავ. თუ გვსურს, ფინანსურმა გუნდებმა AI-ის შესაძლებლობები გამოიყენონ, უნდა ვაჩვენოთ, როგორ გამოიყურება ეს პრაქტიკაში — და ფინანსური დირექტორებისთვის ეს საკუთარი თავით იწყება.

ჩემმა ფინანსურმა გუნდმა გვაჩვენა, როგორ გამოიყურება ეს პრაქტიკაში — ჩანაწერის ნახვა აქ შეგიძლიათ⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში).