Čo ma naučilo budovanie finančnej funkcie založenej na AI

Financie sa stali funkciou fungujúcou v reálnom čase. Táto príležitosť je podľa mňa oveľa väčšia než len rýchlejšie uzatváranie účtovníctva či častejšia aktualizácia prognóz. Ide o sledovanie zmien v podniku, pomoc vedúcim pracovníkom konať skôr a poskytnutie väčšieho priestoru finančným tímom, aby mohli ovplyvňovať ďalší vývoj.

Keď som pred dvoma rokmi nastúpila do OpenAI, spoločnosť rastúcu mimoriadnym tempom podporoval len malý finančný tím. Túto funkciu sme museli vybudovať od základov a začleniť AI do podstaty našej práce, rozhodovania aj podpory podniku.

Zároveň som videla dobre známy východiskový stav. Uzatváranie účtovníctva a aktualizácia prognóz stále zahŕňali manuálnu, opakujúcu sa prácu: vyhľadávanie informácií, vysvetľovanie zmien a zhromažďovanie podkladov na rozhodnutie. Mali sme prístup k najpokročilejším nástrojom AI na svete, no stále sme sa učili, ako okolo nich pretvoriť financie.

Stanovili sme si preto dve odvážne ambície: uzávierku v nultý deň a automatizované, priebežne aktualizované prognózovanie.

Cieľom uzávierky v nultý deň je poskytnúť vedúcim pracovníkom odsúhlasený a vysledovateľný pohľad na finančnú situáciu spoločnosti v reálnom čase. Priebežné prognózovanie stavia na tomto základe a ukazuje, ako sa podnik mení, čo môže nasledovať a ktoré rozhodnutia by mohli ovplyvniť výsledok.

Na splnení oboch ambícií stále pracujeme. Táto práca už zmenila fungovanie nášho tímu. Posunula nás od obmedzení statických tabuliek, manuálneho vyhľadávania podkladov a prezentácií k živým nástrojom založeným na úplnom kontexte a dátach podniku. Finančným odborníkom tiež umožnila vytvárať nástroje potrebné na ich prácu a uplatniť odborné znalosti vo väčšom rozsahu.

V tom podľa mňa spočíva skutočný prísľub finančnej funkcie s AI v základoch: tím rozumie dianiu v reálnom čase, pomáha vedúcim pracovníkom vidieť možnosti a dáva podniku viac času konať, kým sa výsledok ešte dá ovplyvniť.

Dosiahnuť tento cieľ si vyžaduje viac než len zaviesť novú technológiu. Treba pretvoriť prácu okolo dôležitých rozhodnutí, dať ľuďom priestor na experimentovanie, začleniť jasnú zodpovednosť do každého pracovného postupu a merať spoľahlivo vykonanú prácu AI, aby bola návratnosť investícií zrejmá.

Tu je päť praktických ponaučení z našich skúseností, ktoré môže uplatniť každý finančný riaditeľ.

Prvým krokom bolo zabezpečiť široký prístup. Ľudia potrebujú slobodu skúmať možnosti AI v kontexte vlastnej práce. Prístup vytvára najväčšiu hodnotu, keď sa spája so systematickým experimentovaním na reálnych problémoch.

Na finančný hackathon sme pozvali technických konzultantov predaja a tím sme požiadali, aby priniesol prácu, ktorú chce zmeniť. Jedným z výsledkov bol IR-GPT, vlastný GPT založený na schválených materiáloch, ktoré náš tím pre vzťahy s investormi používa na zodpovedanie otázok v rámci hĺbkovej kontroly. Začali sme tiež vytvárať vlastné GPT pre oblasti, ako sú obstarávanie a dane.

Hackathon premenil AI z abstraktnej schopnosti na praktický nástroj. Za jediný deň mohli ľudia identifikovať opakujúcu sa úlohu, vytvoriť riešenie, otestovať ho s kolegami a zlepšiť ho. Prípady použitia navrhovali ľudia, ktorí mali k práci najbližšie, a technickí odborníci im pomáhali postupovať rýchlejšie.

Pre finančných riaditeľov je ponaučenie jednoduché: potrebujete experimentovanie zdola aj stratégiu zhora. Dajte ľuďom do rúk bezpečnú a schopnú AI a nechajte tých, ktorí majú k práci najbližšie, hľadať lepšie spôsoby jej vykonávania. Vedenie by zároveň malo sústrediť pozornosť a zdroje na zmeny, ktoré budú mať pre podnik najväčší význam. Skutočná príležitosť vzniká ich spojením: praktické nápady z prvej línie sa uplatnia na vaše najväčšie priority.

Finančné tímy vynakladajú obrovské úsilie na zhromažďovanie podkladov potrebných na rozhodnutie. Kontrola prognózy môže vyžadovať vyhľadanie najnovších dát, odsúhlasenie tabuliek, vysvetlenie odchýlok, vytvorenie grafov, prípravu dokumentov a ich prevedenie do snímok. Analýza sa nakoniec dostane k človeku, ktorý rozhoduje, no tím už veľkú časť času strávil jej zostavovaním.

AI mení základnú jednotku práce. Vedúci pracovníci financií môžu pretvoriť celú cestu od zdrojových dát až po rozhodnutie.

Pozrime sa na účtovnú uzávierku. Každý finančný riaditeľ pozná mesačný proces: skutočné údaje v jednom systéme, objednávky v druhom, časové rozlíšenie v tabuľke a vysvetlenie odchýlky ukryté vo vlákne správ.

Pracujeme na odlišnom prevádzkovom modeli. Ambíciou uzávierky v nultý deň je prepojiť schválené plány výdavkov, skutočné údaje z hlavnej knihy, objednávky, časové rozlíšenie a podrobnosti transakcií v priebežne odsúhlasovanom pohľade. Každú odchýlku možno vysledovať až k podkladovej aktivite. AI môže pripraviť úvodné vysvetlenie a označiť výnimky, ktoré si vyžadujú pozornosť. Finančný tím overuje čísla, uplatňuje odborný úsudok a zodpovedá za konečné schválenie.

Účtovná uzávierka nezanikne. Postupne však mizne hektická snaha zrekonštruovať dianie v podniku po skončení obdobia.

Tento odsúhlasený základ môže slúžiť na priebežne aktualizovanú prognózu. Náš tím vytvára pracovné postupy, ktoré spájajú štatistické modely, rozhovory s obchodníkmi, údaje o jednotlivých zákazníkoch, prevádzkové dáta a odborný úsudok finančného tímu.

Prekonávame obmedzenia tabuliek a prechádzame k interaktívnejším nástrojom, ktoré spájajú štatistickú prognózu, podporné údaje a scenáre do jedného aktuálneho pohľadu. Vedúci pracovníci vidia, čo a prečo sa zmenilo aj ktoré rozhodnutia by mohli ovplyvniť výsledok. Ak v základnom scenári chýba nový záväzok zákazníka, systém môže zobraziť podporné údaje a ukázať, ako by úprava ovplyvnila štvrťročné alebo ročné výsledky. Finančný tím môže preskúmať predpoklady, porovnať scenáre a rozhodnúť, či schválenú prognózu aktualizuje.

Rovnaký pohľad môže vedúcim pracovníkom pomôcť lepšie rozhodovať o alokácii kapitálu. Finančný tím môže vidieť, kde výdavky na marketing prinášajú návratnosť, kde výsledky slabnú a čo by mohlo priniesť prerozdelenie každého ďalšieho eura.

Cieľom je automatizované prognózovanie. Dostaneme sa k nemu pomocou priebežne aktualizovaného pohľadu, rýchlejšej analýzy scenárov a jasnej zodpovednosti finančného tímu.

Všeobecné ponaučenie znie: začnite dôležitým rozhodnutím a postupujte spätne. Zmapujte dáta, nástroje, schvaľovanie a odovzdávanie práce potrebné na jeho podporu. Potom určte, ktoré časti môže AI analyzovať, koordinovať alebo dokončiť. Tým sa zrýchli a skvalitní celý rozhodovací cyklus.

Výraznejšou zmenou je, že finanční odborníci si teraz môžu sami vytvárať nástroje, ktoré pri práci potrebujú.

Nedávny výskum OpenAI ukazuje, že 40 % špecializovaného využitia AI finančnými odborníkmi súvisí s prácou mimo tradičných financií a 22 % s technickými úlohami.

Každý člen môjho tímu vytvára vlastné panely a nástroje AI pomocou ChatGPT Work a Codexu. Práca sa presúva od statických modelov v Exceli a prezentácií v PowerPointe k živým panelom využívajúcim úplný kontext a dáta spoločnosti. Tieto nástroje dokážu pokračovať v analýze, odpovedať na doplňujúce otázky a aktualizovať sa podľa zmien podkladových informácií.

Jeden kolega, ktorý podporuje naše reklamné aktivity, nikdy neprogramoval. Pomocou Codexu vytvoril nástroj, ktorý premieňa našu mesačnú prognózu reklamy na týždenné a denné plány. Zohľadňuje pracovné dni a sviatky, porovnáva prognózy a udržiava každé číslo prepojené so schváleným modelom. Vedúci pracovníci marketingu rýchlo zistia, čo sa zmenilo, kam investovať a akú návratnosť by mohli priniesť dodatočné výdavky.

Ľudia, ktorí rozumejú problému, môžu teraz formovať jeho riešenie. Tvorba týchto nástrojov ich zároveň vedie k prehodnoteniu zaužívaného spôsobu práce. Finančný odborník môže vytvoriť rozhodovaciu infraštruktúru, ktorú podnik potrebuje, otestovať ju s kolegami a zlepšovať ju podľa vývoja práce.

Finančné tímy nestrácajú svoju špecializáciu. Získavajú schopnosť uplatniť svoje odborné znalosti vo väčšom rozsahu.

IR-GPT nám priniesol dôležité ponaučenie o kontrole. Pri otázkach investorov v rámci hĺbkovej kontroly môže analytik potrebovať prehľadať staršie materiály, navrhnúť odpoveď, overiť jej konzistentnosť a koordinovať kontrolu. Vďaka vlastnému GPT založenému na schválených zdrojoch možno teraz za pár sekúnd vytvoriť kvalitný prvý návrh práce, ktorá predtým trvala hodiny a niekedy pokračovala cez noc.

Úloha človeka zostáva kľúčová. Náš tím pre vzťahy s investormi návrh prečíta, doplní odborný úsudok a kontext a overí, že naše odpovede sú voči všetkým investorom konzistentné. AI prácu urýchľuje. Za výsledok zodpovedajú ľudia.

To je správny model pre financie. Finanční riaditelia by mali s tímami IT a riadenia stanoviť, ku ktorým dátam môže systém AI pristupovať, aké kroky môže vykonávať, kedy je potrebné schválenie a kedy treba problém postúpiť na vyššiu úroveň. Každý výstup by mal odkazovať na spoľahlivý zdroj. Každá prognóza by mala obsahovať jasné vysvetlenie. Každá zmena schváleného základného scenára by mala vyžadovať povolenie finančného tímu.

Krátkodobý ošiaľ okolo „maximalizovania tokenov“ sa už skončil. Dnes možno jednoducho nastaviť limity používania, rozpočtové kontroly, prístup podľa rolí, pravidlá smerovania požiadaviek medzi modelmi a schvaľovacie limity. Finanční riaditelia môžu riadiť používanie AI rovnako disciplinovane ako akékoľvek variabilné náklady a zároveň ponechať tímom priestor na tvorbu a experimentovanie.

Jasná zodpovednosť vytvára dôveru potrebnú na rýchlejší postup. S rastúcou rýchlosťou syntézy, odsúhlasovania a prípravy získavajú finanční odborníci viac času na spochybňovanie predpokladov, poradenstvo podniku a uplatňovanie odborného úsudku.

Finanční riaditelia potrebujú hodnotiaci rámec pre AI založený na prevádzkovej výkonnosti. Nákup ďalších licencií ani využívanie väčšieho počtu tokenov vám veľa nepovie. Dôležité je, či sa práca vykoná kvalitne a koľko v skutočnosti stojí.

Pri každom pracovnom postupe si položte štyri otázky:

• Dokončila AI prácu, na ktorej záležalo?
• Koľko to stálo vrátane času zamestnancov, kontroly a prepracovania?
• Bol výsledok dostatočne kvalitný na použitie?
• Pomohlo nám to postupovať rýchlejšie alebo sa lepšie rozhodnúť?

Pre finančný tím môže užitočná práca znamenať aktualizovanú prognózu, vysvetlenú odchýlku, vybavenú požiadavku audítora alebo zodpovedanú otázku predstavenstva. Pri účtovnej uzávierke môže hodnotiaci rámec zahŕňať dĺžku cyklu, podiel automaticky odsúhlasených transakcií, počet výnimiek vyžadujúcich kontrolu a čas potrebný na vysvetlenie odchýlky. Pri prognózovaní môže zahŕňať presnosť prognózy, frekvenciu aktualizácií, čas potrebný na vytvorenie nového scenára a kvalitu rozhodnutí, ktoré prognóza podporuje.

Najlacnejší model nie je vždy najhospodárnejší. Ak lepší model dospeje k spoľahlivej odpovedi na menej pokusov a vyžaduje menej kontroly, celkovo môže stáť menej.

Financie sú v centre stratégie, kapitálu, dát, rizík a výkonnosti. Finanční riaditelia tak získavajú jedinečný pohľad na fungovanie spoločnosti a silný mandát viesť jej transformáciu pomocou AI.

Finančnú funkciu s AI v základoch charakterizujú rýchlejšie cykly, účinnejšie kontroly, lepšie rozhodnutia a viac času na odborný úsudok. Cesta sa začína dôležitým pracovným postupom a rozširuje sa na základe dôkazov: poskytnite ľuďom nástroje, pomôžte im pretvoriť prácu, jasne stanovte zodpovednosť a merajte výsledky.

Uzávierka v nultý deň a priebežná prognóza vyjadrujú širšiu ambíciu: vytvoriť finančný tím, ktorý rozumie dianiu v reálnom čase, ukazuje vedúcim pracovníkom, čo môže nasledovať, a pomáha spoločnosti prijímať lepšie rozhodnutia skôr.

Výsledkom je výkonnejší finančný tím a finančný riaditeľ s jasnejším pohľadom na podnikanie. Zároveň vzniká funkčný vzor, ako môže celá spoločnosť premieňať inteligenciu na trvalú hodnotu. Ako vždy hovorím, nemôžete sa stať tým, čo nevidíte. Ak chceme, aby naše finančné tímy využili možnosti AI, musíme im ukázať, ako to vyzerá v praxi — a ako finanční riaditelia musíme začať od seba.

Môj finančný tím ukázal, ako to vyzerá v praxi. Záznam si môžete pozrieť tu⁠(otvorí sa v novom okne).