3 udbredte problemer i finans, der kan løses med AI

Alle taler om kunstig intelligens, og mange CFO’er sidder med præcis det samme spørgsmål: Hvor er de faktiske use cases, der løfter vores afdeling? Teknologien kan virke kompleks, men det behøver det ikke være at identificere værdien.

Når snakken falder på AI i finans, er det nemt at fortabe sig i teoretiske luftkasteller. Men de mest succesfulde implementeringer tager altid udgangspunkt i de daglige, operationelle udfordringer. Hvis du leder efter et sted at starte, bør du kigge nærmere på disse tre områder:

Hvis store dele af jeres kontroller stadig primært er baseret på stikprøver, efterlader I blinde vinkler i jeres proces. Her tilbyder AI-automatisering et markant løft, der skaber værdi uden pseudoarbejde.

AI's evne til at analysere data betyder, at teknologien lynhurtigt kan evaluere, krydstjekke og berige dokumenter. Prøv for eksempel at køre en faktura og den tilhørende kontrakt gennem en AI-motor. Teknologien flagger uoverensstemmelser på tværs af både de velkendte faldgruber og de uforudsete afvigelser, den selv spotter. Ved at tilføje metadata fungerer AI reelt som en objektiv "second opinion".

Det er relativt simpelt at opsætte disse automatiseringer. Men husk ét afgørende forbehold: En alarm skaber kun reel værdi, hvis der er defineret en proces for, hvem der reagerer på den i hverdagen.

Af uransagelige årsager har finansfunktioner sjældent et ordentligt service management-system, som vi kender det fra IT eller HR. Det betyder, at nøglemedarbejdere ofte oversvømmes af rutineprægede e-mails, og den dyrebare tid, der burde gå til strategisk business partnering, forsvinder i spørgsmål om ubetalte fakturaer.

Investerer I i en service management-løsning til finans, og lader AI være motoren, åbner der sig et enormt potentiale for optimering:

• Triage: Henvendelser fordeles automatisk til den rette specialist.

• Dataindsamling: Systemet analyserer henvendelsen med AI og indsamler info fra jeres ERP og udarbejder evt. udkast til svar i kladder.

• Fuld automatisering: AI besvarer selv rutineprægede, policy-baserede spørgsmål.

Og når en medarbejder alligevel må overtage og svare manuelt? Så kan I lade AI omsætte det manuelle svar til et forslag om opdatering af jeres retningslinjer, så dækningen løbende bliver bedre. Tidsbesparelsen her er enorm – især i de spidsbelastede perioder omkring month-end close.

I de fleste virksomheder findes de største tidsrøvere, fejl og uoverensstemmelser i sprækkerne mellem de store IT-systemer. Mangelfuld systemdækning bliver alt for ofte lappet med et virvar af regneark, e-mails, tunge PowerPoint-præsentationer og ustrukturerede manuelle workarounds.

Her kan AI-kodning – eller indirekte AI – hjælpe jer med at bygge skræddersyede "go-between"-applikationer. Ved at udnytte teknologiens evne til at kode løsninger hurtigere end tidligere, kan I bygge bro mellem jeres kernesystemer, reducere den organisatoriske støj og effektivisere driften. I nogle tilfælde giver det endda mening at erstatte legacy-løsninger med disse letvægtsapps. For ligesom en dygtig skrædder giver AI jer mulighed for at få løsninger, der er syet præcis til jeres unikke forretningsprocesser, frem for at I skal tilpasse jer et ufleksibelt system.

Det drejer sig helt konkret om specialiserede applikationer til månedsluk, fakturering af komplekse sager, tværgående og historisk projektcontrolling og meget mere. Processer, der placerer sig imellem systemer og på tværs af mennesker, siloer og prioriteter, og som sjældent helt kan fanges i et standardsystem.

Tip of the iceberg: Disse tre eksempler kradser kun i overfladen – især når vi begynder at kigge på de muligheder, der opstår, når vi inddrager ikke-finansielle data i ligningen.

Men hvor kommer de gode AI-idéer egentlig fra? De udspringer alle af ét centralt princip: Fokusér på problemet, ikke på teknologien.

Faktisk behøver I slet ikke en forkromet "AI-strategi". Det, I har brug for, er en stærk problemstrategi kombineret med en forventning om, at teknologien i dag kan løse disse udfordringer via AI. Resten er op til os som konsulenter og fageksperter at bevise i praksis.