Framtiden för finansbranschen
Det har varit ett intensivt år för generativ AI. ChatGPT har onekligen fångat mångas intresse och väckt såväl förhoppning som framtidsångest.
Det råder dessutom en makroekonomisk och geopolitisk osäkerhet, något som innebär konstant nya utmaningar som chefer och ledare inom finansbranschen behöver hålla sig à jour med.
Man kan lugnt säga att ledare inom finansbranschen står inför ett högre tryck än någonsin i en tid som tvingar dem att se bortom sina traditionella ansvarsområden och anta en mer strategisk roll. Detta, tillsammans med den snabba tillväxten av teknologier som AI och maskininlärning (ML), innebär en grundläggande förändring i finansbranschens användning av automatisering, inte minst vad gäller analys och planering.
Enligt en ny undersökning från Gartner uppger hela 70 procent av finanschefer att de automatiserar transaktionsprocesser och rapportering. Detta är en siffra som ökar snabbt och Gartner uppskattar att:
– 70 procent av organisationer och företag inom finansbranschen kommer redan 2025 att använda någon form av teknologi som möjliggör analys av grafer, ML, AI och blockchain
– 2027 kommer 90 procent av beskrivande och diagnostisk analys inom finans att vara fullt automatiserad
– Året därpå, 2028, kommer 50 procent av alla organisationer att ha ersatt tidskrävande prognoser med AI
Detta är onekligen omfattande förändringar, så låt oss ta en närmare titt på de värde AI och ML kan skapa för finansbranschen.
Kontinuerligt anpassade planer med prediktiva efterfrågningsprognoser
Finanschefer har en solid förståelse för de externa faktorer som påverkar deras verksamhet, men att sammanföra alla dessa faktorer – som bland annat räntor, väderprognoser, arbetsmarknadsstatistik, för att nämna några exempel – i prognoser har historiskt sett varit en enormt krävande uppgift. Idag ser det annorlunda ut då ML kan bearbeta stora datamängder relaterade till en mängd omvärldsfaktorer för att upptäcka mönster och förutsäga framtida utfall, något som också gör prognoserna mer exakta.
Som exempel på detta kan nämnas en av våra kunder som använder AI och ML för att prognostisera hur många besökare som väntas till en enskild butik under en och samma dag – en process som inkluderar prognoser gällande väder såväl som andra externa data – och som sedan inkluderar dessa uppgifter i försäljnings- och arbetsplaner. De använder också intelligent prognostisering gällande efterfrågan för att bestämma hur många av var och en av de 500 produkter de tillhandahåller som de behöver ha i lager i varje butik för att sedan automatisera påfyllningen.
En annan kund, en grossistleverantör av livsmedel, använder denna typ av planering för att förutsäga efterfrågan på sina produkter. Men istället för att använda externa uppgifter gällande väder etcetera, använder de intern data. När det gäller ML-drivna prognoser är möjligheterna oändliga.
Förbättrad, automatiserad noggrannhet: Avvikelsedetektering och rapportering
Ingenting skapar mer frustration för ekonomiavdelningen än att fastna i manuella inmatningar och därmed riskera att göra misstag. Finanschefer kan förbättra effektiviteten och upptäcka potentiella fel genom att låta ML granska journalposter, isolera planavvikelser, jämföra faktiska och historiska data samt skicka en varning när data utanför normen upptäcks. Denna förmåga blir smartare ju mer den används, noggrannheten förbättras med andra ord kontinuerligt. På samma sätt kan ML också identifiera avvikande händelser genom att jämföra skillnader mellan värden över dina prognoser, budgetar och “what if“-scenarier, vilket hjälper till att säkerställa noggrannheten och öka förutsägbarheten.
Automatisering med avstämning i realtid
I takt med att organisationer analyserar och agerar på data allt snabbare, blir den traditionella processen att avstämma finansiella rapporter i slutet av en rapporteringsperiod en stor börda. En långsam avstämning tömmer inte bara resurser som kunde ha använts på bättre sätt, det försenar också analys och beslutsfattande. Det är med andra ord inte särskilt konstigt att 86 procent av finanscheferna enligt en rapport från Gartner säger att de vill uppnå en snabbare realtidsavstämning senast 2025.
För att behöva lägga så lite tid som möjligt på avstämning behöver ekonomiteam övergå till kontinuerlig planering. Genom att utnyttja finansiell och operationell data kan de upprätta en kontinuerlig återkopplingsloop som säkerställer att informationen alltid är aktuell.
Med hjälp av AI och ML kan de också automatisera fakturor och journalposter, något som i sin tur hjälper till att automatisera kassaflöden och höja noggrannheten vad gäller faktureringen. Som tidigare nämnt, bör ekonomiteam även använda ML för att snabbt upptäcka och hantera avvikelser, innan de inträffar.
Effektivisering av inkassoärenden och mer exakt intäktsredovisning
Genom att analysera kontrakt och uppmärksamma finanschefer på eventuella avvikelser i ett tidigt skede kan generativ AI hjälpa till att eliminera fel i efterföljande bokföring vilket reducerar både tid och huvudvärk.
På liknande sätt låter generativ AI ekonomiteam automatisera påminnelser om förfallna betalningar, detta även vad gäller rekommendation av lämplig ton i kundbemötandet beroende på hur pass försenad betalningen är. Genom att effektivisera processen att skicka aviseringar såväl som gamla fakturor kan AI hjälpa finansteam att få in saknade medel som förfallna fakturor snabbare.
Skapande av ett affärsnavigeringssystem
Ekonomiteam måste hitta nya sätt att addera värde för sina organisationer samtidigt som de hanterar dagliga rapporteringsuppgifter mer effektivt.
Genom att inkorporera en modern planeringslösning som stöder realtidsanalyser, kraftfulla scenariobyggningssystem och allt mer exakta prognoser, drivna av AI och ML, har finanschefer och andra ledare en unik möjlighet att utöka sitt arbetsområde och stärka sin verksamhet. För de som vill med på tåget är tiden att agera nu, säger Karin Hagman, VP Nordics, Workday