Gartner a identificat cinci dintre cele mai importante cazuri de utilizare a inteligenței artificiale (AI) pentru ca liderii departamentelor de planificare și analiză financiară (FP&A) să le poata lua în considerare pentru implementarea în operațiunile departamentelor lor.
„Organizațiile care ignoră aceste cazuri de utilizare ar trebui să aibă un motiv întemeiat pentru a face acest lucru, deoarece acestea oferă cea mai bună combinație de fezabilitate și beneficii de afaceri”, a spus Mark D. McDonald, Director Senior pentru cercetare in cadrul departamentului Gartner Finance. „Încercarea de a folosi inteligența artificială în alte cazuri de utilizare înainte de a le face pe acestea cinci să funcționeze eficient este probabil să duca la obținerea unei eficiențe diminuate a proceselor și câștiguri mai reduse de performanță a afacerii”, a adăugat Mark D. McDonald.
Analiștii Gartner au examinat 23 de cazuri de utilizare a inteligenței artificiale în departamentele financiare ale companiilor, reprezentând tipurile de procese la care va lucra o viitoare organizație financiară autonomă. Acestea au fost clasificate în funcție de valoarea adusă pentru afaceri și de fezabilitatea implementării (vezi Figura 1).
Figura 1: Top 5 cazuri de utilizare a AI în funcție de valoarea adusă pentru afaceri și de fezabilitate
Sursa: Gartner (octombrie 2022)
„Liderii FP&A ar trebui să țină cont de maturitatea și nevoile propriei organizații financiare, deoarece aplicabilitatea poate varia în funcție de organizații și industrii”, a spus McDonald. „Aceste cazuri de utilizare sunt de obicei implementate și eficiente, dar cele mai valoroase cazuri de utilizare exploatează punctele forte unice ale unei companii și îi permit să se diferențieze în continuare”, a completat el.
Pentru a clarifica cazurile de utilizare, expertii Gartner au oferit definiții mai detaliate.
• Prognoza cererii/ veniturilor: Folosind atât surse interne, cât și externe de date, modelele prezic cererea și veniturile asociate ținând cont de o varietate de elemente, inclusiv departamentele de business, liniile de produse, identificatorii de produs, tipurile de clienți și regiunea în care activează.
• Detectarea anomaliilor si erorilor: Detectarea anomaliilor folosește o serie de modele de învățare automată (machine learning – ML) pentru a evidenția tranzacțiile sau soldurile care sunt eronate sau care pot încălca principiile sau politicile contabile. O soluție cuprinzătoare va include, de asemenea, analize în timp real în timpul introducerii datelor, prevenind apariția erorilor în fluxul de lucru și evitând corecțiile ulterioare deosebit de costisitoare.
• Suport decizional: Algoritmii de predicție ML concepuți pentru predicția rezultatelor pe baza datelor curente sunt utilizați pentru a prezice rezultatele atunci când sunt utilizate valori alternative ale datelor. Utilizarea modelelor cu date ipotetice prezice rezultatul deciziilor alternative.
• Prognoza POC (percentage of completion) a veniturilor: Cunoscută și sub titulatura de contabilitate POC. Modelele ML prognozează valorile procentuale de realizare pentru diferite metrici (de exemplu, ore, cost, unități, greutate etc.) pentru a previziona procentul de realizare a veniturilor și efortul total de finalizare rămas.
• Încasări în numerar: Modelele ML sunt folosite pentru a prognoza când își vor plăti clienții facturile, declanșând eforturi proactive de colectare înainte ca plățile să fie restante. Folosind predicțiile din aceste modele, personalul responsabil de colectare își concentrează eforturile asupra conturilor cu risc. Încasările de numerar prognozate contribuie, de asemenea, la prognoza generală a fluxului de numerar bazată pe ML.
„Prognoza este un caz de utilizare popular în departamentele financiare, deoarece procesele moștenite sunt unele în care activitățile manuale sunt intensive și recunoscute a nu fi de încredere. AI excelează la capitolul automatizării și la îmbunătățirea preciziei”, a spus McDonald, completând: „Multe pachete software preconfigurate se adresează proceselor financiare comune, cum ar fi creanțele, dar trebuie să fiți constienți de faptul ca aceste cazuri de utilizare care se adresează nevoilor unice ale afacerii, cum ar fi prognozele, vor necesita anumite abilități interne pentru a fi dezvoltate”.
Clientii Gartner pot afla mai multe din: Infographic: Artificial Intelligence Use-Case Prism for Finance.
Directorii financiari și liderii departamentelor financiare pot participa la programele de cercetare Gartner și pot obține acces gratuit prin înscrierea în Gartner Research Circle.
