Чему меня научило создание финансовой функции на базе ИИ

Финансовая функция стала работать в реальном времени. На мой взгляд, возможности гораздо шире, чем ускорение закрытия отчетности или более частое обновление прогнозов. Речь идет о том, чтобы видеть изменения в бизнесе, помогать руководителям быстрее действовать и давать финансовым командам больше времени влиять на дальнейшее развитие событий.

Когда два года назад я пришла в OpenAI, стремительно растущую компанию поддерживала совсем небольшая финансовая команда. Нам нужно было выстроить финансовую функцию с нуля и сделать ИИ основой нашей работы, принятия решений и поддержки бизнеса.

Но исходная ситуация была мне знакома. Закрытие отчетности и обновление прогнозов по-прежнему требовали регулярной ручной работы: поиска информации, объяснения изменений и сбора исходных данных для принятия решений. У нас был доступ к самым передовым инструментам ИИ в мире, но мы все еще учились перестраивать вокруг них финансовую функцию.

Поэтому мы поставили перед собой две смелые цели: закрытие в нулевой день и автоматизированное, непрерывно обновляемое прогнозирование.

Идея закрытия в нулевой день заключается в том, чтобы предоставить руководителям сверенное и прослеживаемое представление о финансовом положении компании в реальном времени. Непрерывное прогнозирование опирается на эту основу и показывает, как меняется бизнес, что может произойти дальше и какие решения способны повлиять на результат.

Мы все еще движемся к обеим целям. Эта работа уже изменила подход нашей команды. Она помогла нам преодолеть ограничения статических электронных таблиц, ручного поиска подтверждающих документов и презентаций и перейти к динамическим инструментам, использующим весь контекст и данные бизнеса. Она также позволила финансовым специалистам создавать необходимые им инструменты и шире применять свои знания.

Для меня в этом и заключается главное преимущество финансовой функции, изначально построенной на ИИ: команда в реальном времени понимает происходящее, помогает руководителям видеть возможные варианты и дает бизнесу больше времени на действия, пока на результат еще можно повлиять.

Для достижения этой цели недостаточно просто внедрить новую технологию. Нужно перестроить работу вокруг значимых решений, дать людям пространство для экспериментов, четко распределить ответственность в каждом рабочем процессе и измерять надежно выполненную ИИ работу, чтобы получить ясное представление об окупаемости инвестиций.

Вот пять практических уроков из нашего опыта, которые пригодятся каждому финансовому директору.

Первым шагом стал широкий доступ. Людям нужна свобода изучать возможности ИИ в контексте собственной работы. Доступ приносит наибольшую пользу в сочетании со структурированными экспериментами над реальными задачами.

Мы пригласили инженеров по продажам на финансовый хакатон и попросили команду принести задачи, которые они хотели изменить. Одним из результатов стал IR-GPT — специализированный GPT, опирающийся на утвержденные материалы, которые наша команда по связям с инвесторами использует для ответов на вопросы в рамках проверки. Мы также начали создавать специализированные GPT для различных областей, включая закупки и налогообложение.

Благодаря хакатону ИИ превратился из абстрактной возможности в рабочий инструмент. Всего за один день участники могли определить повторяющуюся задачу, создать решение, протестировать его с коллегами и усовершенствовать. Сценарии применения предлагали люди, непосредственно выполняющие эту работу, а технические эксперты помогали им быстрее продвигаться вперед.

Урок для финансовых директоров прост: эксперименты должны идти снизу вверх, а стратегия — сверху вниз. Предоставьте людям безопасный и эффективный ИИ, чтобы те, кто непосредственно выполняет работу, могли находить более совершенные подходы. В то же время сосредоточьте внимание руководства и ресурсы на изменениях, наиболее значимых для бизнеса. Настоящие возможности возникают на пересечении этих подходов: практические идеи непосредственных исполнителей применяются к важнейшим приоритетам.

Финансовые команды тратят огромные усилия на сбор исходных данных для принятия решений. Для анализа прогноза сотрудникам может потребоваться найти актуальные данные, сверить электронные таблицы, объяснить отклонения, построить диаграммы, подготовить документы и превратить их в слайды. В конечном счете анализ попадает к ответственному за решение, но значительная часть времени команды уже потрачена на его подготовку.

ИИ меняет саму единицу работы. Руководители финансовой функции могут перестроить весь путь от исходных данных до решения.

Рассмотрим закрытие периода. Каждому финансовому директору знаком ежемесячный процесс: фактические данные находятся в одной системе, заказы на поставку — в другой, начисления — в электронной таблице, а объяснение отклонения скрыто в цепочке сообщений.

Мы стремимся к другой операционной модели. Цель закрытия в нулевой день — объединить утвержденные планы расходов, фактические данные главной книги, заказы на поставку, начисления и сведения об операциях в непрерывно сверяемом представлении. Каждое отклонение можно связать с лежащей в его основе операцией. ИИ может подготовить первоначальное объяснение и отметить исключения, требующие внимания. Финансовая команда проверяет цифры, применяет профессиональное суждение и отвечает за окончательное утверждение.

Закрытие периода не исчезает. Исчезать начинает авральное восстановление картины бизнеса после окончания периода.

Эта сверенная основа может обеспечивать непрерывно обновляемый прогноз. Наша команда создает рабочие процессы, объединяющие статистические модели, обсуждения с отделом продаж, данные по отдельным клиентам, операционные данные и профессиональные суждения финансистов.

Мы преодолеваем ограничения электронных таблиц и переходим к более интерактивным инструментам, объединяющим статистический прогноз, подтверждающие данные и сценарии в едином динамическом представлении. Руководители могут видеть, что и почему изменилось, а также какие решения способны повлиять на результат. Если новое обязательство клиента не учтено в базовом прогнозе, система может предоставить подтверждающие данные и показать, как корректировка повлияет на квартальные или годовые результаты. Финансовая команда может проверить допущения, сравнить сценарии и решить, нужно ли обновлять утвержденный прогноз.

То же представление помогает руководителям принимать более взвешенные решения о распределении капитала. Финансовая команда может видеть, где расходы на маркетинг приносят отдачу, где она начинает снижаться и что даст перераспределение следующего доллара.

Конечная цель — автоматизированное прогнозирование. Достичь ее помогут непрерывно обновляемое представление, ускоренный анализ сценариев и четкая ответственность финансовой команды.

Главный вывод — начинать с важного решения и двигаться от него в обратном направлении. Определите данные, инструменты, согласования и точки передачи работы, необходимые для его принятия. Затем определите, какие этапы ИИ может проанализировать, скоординировать или выполнить. Это повышает скорость и качество всего цикла принятия решений.

Более глубокая трансформация заключается в том, что теперь финансовые специалисты могут сами создавать необходимые им инструменты.

Недавнее исследование OpenAI показало, что 40% специализированных сценариев применения ИИ финансовыми специалистами связаны с задачами за пределами традиционной финансовой сферы, а 22% — с инженерными задачами.

Каждый сотрудник моей команды создает специализированные ИИ-панели и инструменты с помощью ChatGPT Work и Codex. Работа переходит от статических моделей Excel и презентаций PowerPoint к интерактивным панелям, использующим весь контекст и данные бизнеса. Эти инструменты могут продолжать анализ, отвечать на дополнительные вопросы и обновляться при изменении исходной информации.

Один из сотрудников, поддерживавший наш рекламный бизнес, прежде никогда не писал код. С помощью Codex он создал инструмент, который преобразует наш месячный прогноз по рекламе в недельные и дневные планы. Он учитывает будни и праздники, сравнивает прогнозы и связывает каждое число с утвержденной моделью. Руководители маркетинга могут быстро увидеть, что изменилось, куда инвестировать и какую отдачу принесут дополнительные расходы.

Теперь люди, понимающие проблему, могут формировать ее решение. Создание таких инструментов также побуждает их пересмотреть привычные подходы к работе. Финансовый специалист может создать необходимую бизнесу инфраструктуру принятия решений, протестировать ее с коллегами и совершенствовать по мере развития рабочих процессов.

Финансовые команды не утрачивают специализацию. Они получают возможность шире применять свои знания.

IR-GPT преподал нам важный урок в области контроля. При проверке со стороны инвесторов аналитикам может потребоваться изучить предыдущие материалы, подготовить ответ, проверить его согласованность и организовать проверку. Специализированный GPT, опирающийся на утвержденные источники, теперь за считаные секунды создает качественный первый черновик работы, которая раньше занимала часы, а иногда продолжалась всю ночь.

Роль человека остается ключевой. Наша команда по связям с инвесторами изучает черновик, дополняет его профессиональными суждениями и контекстом и проверяет согласованность ответов для разных инвесторов. ИИ ускоряет работу. За результат отвечают люди.

Именно такая модель подходит финансовой функции. Финансовым директорам следует вместе с ИТ-специалистами и командами корпоративного управления определить, к каким данным может обращаться система ИИ, какие действия она вправе выполнять, когда требуется согласование и в каких случаях проблему следует передать на более высокий уровень. Каждый результат должен быть связан с надежным источником. Каждый прогноз должен сопровождаться понятным объяснением. Любое изменение утвержденного базового сценария должно требовать согласования финансовой команды.

Кратковременная мода на «максимизацию токенов» уже прошла. Теперь легко устанавливать ограничения на использование, бюджетный контроль, ролевой доступ, правила маршрутизации между моделями и пороги согласования. Финансовые директора могут управлять использованием ИИ так же строго, как любыми переменными расходами, оставляя командам пространство для разработки и экспериментов.

Четкая ответственность дает уверенность, необходимую для ускорения работы. По мере ускорения обобщения, сверки и подготовки финансовые специалисты получают больше времени, чтобы проверять допущения, консультировать бизнес и применять профессиональное суждение.

Финансовым директорам нужна система показателей ИИ, основанная на операционной эффективности. Количество приобретенных лицензий или использованных токенов мало о чем говорит. Важно, насколько хорошо выполнена работа и во сколько она на самом деле обошлась.

Для каждого рабочего процесса задавайте четыре вопроса:

• Выполнил ли ИИ значимую работу?
• Во сколько она обошлась с учетом времени сотрудников, проверки и доработки?
• Достаточно ли хорош результат, чтобы им воспользоваться?
• Помог ли он действовать быстрее или принять более взвешенное решение?

Для финансовой команды полезной работой может быть обновление прогноза, объяснение отклонения, выполнение аудиторского запроса или ответ на вопрос совета директоров. Для закрытия периода система показателей может учитывать длительность цикла, долю автоматически сверенных операций, количество исключений, требующих проверки, и время на объяснение отклонения. Для прогнозирования она может учитывать точность и частоту обновления прогноза, время на подготовку нового сценария и качество решений, принимаемых на основе прогноза.

Самая дешевая модель не всегда оказывается самой экономичной. Если более совершенная модель дает надежный ответ с меньшим числом попыток и проверок, общие затраты могут оказаться ниже.

Финансовая функция находится на пересечении стратегии, капитала, данных, рисков и эффективности. Благодаря этому финансовые директора обладают уникальным представлением о работе компании и весомыми полномочиями для руководства ее ИИ-трансформацией.

Финансовую функцию, изначально построенную на ИИ, отличают более быстрые циклы, надежный контроль, качественные решения и больше времени на профессиональные суждения. Путь начинается со значимого рабочего процесса и развивается по мере получения подтвержденных результатов: дайте людям инструменты, помогите перестроить работу, четко распределите ответственность и измеряйте результат.

Закрытие в нулевой день и непрерывное прогнозирование отражают более масштабную цель: создать финансовую команду, которая в реальном времени понимает происходящее, показывает руководителям возможные сценарии и помогает компании быстрее принимать более взвешенные решения.

В результате финансовая команда получает больше возможностей, а финансовый директор — более ясное представление о бизнесе. Это также создает рабочую модель того, как вся компания может превращать интеллект в устойчивую ценность. Как я всегда говорю: нельзя стать тем, кого не можешь себе представить. Если мы хотим, чтобы наши финансовые команды воспользовались возможностями ИИ, нужно показать им, как это выглядит на практике. И для нас, финансовых директоров, все начинается с собственного примера.

Моя финансовая команда показала, как это выглядит на практике. Вы можете посмотреть запись здесь⁠(открывается в новом окне).