10 tugas yang saya harap dapat dilakukan AI untuk profesional perencanaan dan analisis keuangan

Bukan rahasia lagi bahwa kecerdasan buatan (AI) mengubah cara kita bekerja dalam perencanaan dan analisis keuangan (FP & A). Ini sudah terjadi sampai tingkat tertentu, tetapi kita dapat dengan mudah memimpikan lebih banyak hal yang dapat dilakukan AI untuk kita.

Sebagian besar waktu profesional FP & A dihabiskan untuk pekerjaan manual yang mengurangi kemampuan mereka untuk menambah nilai pada pekerjaan mereka. Hal ini sering membuat kepala keuangan dan pemimpin bisnis merasa frustrasi dengan pengembalian atas investasi dari tim FP & A mereka. Namun, AI dapat membantu FP&A profesional meningkatkan pekerjaan yang mereka lakukan.

Perkembangan AI telah meningkat pesat dalam beberapa tahun terakhir dan para profesional FP & A mungkin bahkan tidak tahu apa saja kemungkinannya. Sudah waktunya untuk memperluas pemikiran kita dan mempertimbangkan bagaimana kita dapat memaksimalkan potensi penggunaan AI.

Saat saya memimpikan lebih banyak cara AI yang dapat membantu kami, saya berfokus pada tugas-tugas praktis yang dilakukan oleh para profesional FP & A saat ini. Saya juga mempertimbangkan alur kerja berbasis AI yang realistis untuk diterapkan dalam satu tahun berikutnya.

1. Perkiraan keuangan lanjutan: Memungkinkan pembaruan prakiraan secara berkelanjutan secara real-time berdasarkan data terbaru. Secara otomatis menghasilkan beberapa skenario keuangan dan menyimulasikan dampaknya dalam kondisi yang berbeda. Menggunakan algoritma canggih untuk memprediksi pendapatan, pengeluaran, dan arus kas dengan akurasi tinggi.
2. Pelaporan dan visualisasi otomatis: Secara otomatis menghasilkan dan memperbarui laporan dan dasbor dengan menarik data dari berbagai sumber secara real-time. Memberikan penjelasan dan insight kontekstual dalam laporan untuk menyoroti pendorong utama dan anomali. Memungkinkan metrik dan visualisasi yang ditentukan pengguna yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis tertentu.
3. Interaksi bahasa alami: Memungkinkan pengguna berinteraksi dengan sistem keuangan yang menggunakan kueri bahasa alami dan perintah, memungkinkan pengambilan dan analisis data yang mulus. Menyediakan antarmuka berbasis suara untuk operasi tanpa menggunakan tangan dan insight instan. Memfasilitasi pembuatan bahasa alami untuk mengubah data keuangan yang kompleks menjadi narasi dan ringkasan yang mudah dimengerti.
4. Penganggaran dan perencanaan cerdas: Menyesuaikan anggaran secara dinamis berdasarkan kinerja real-time dan faktor eksternal. Secara otomatis mengidentifikasi dan menganalisis varians antara aktual dan anggaran, memberikan penjelasan untuk penyimpangan. Menawarkan rekomendasi strategis berdasarkan tren dan proyeksi data keuangan.
5. Manajemen risiko lanjutan: Menggunakan model risiko berbasis AI untuk mengidentifikasi potensi risiko pasar, kredit, dan operasional. Mengembangkan sistem peringatan dini yang memperingatkan potensi masalah keuangan atau penyimpangan dari kinerja yang direncanakan. Membantu memastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan melalui pemantauan dan pelaporan otomatis.
6. Deteksi anomali dalam perkiraan: Meningkatkan akurasi perkiraan dengan menggunakan model machine learning canggih yang menggabungkan data historis dan input real-time. Deteksi anomali dalam data keuangan, memberikan peringatan untuk pola yang tidak biasa atau penyimpangan dari perilaku yang diharapkan. Menawarkan penjelasan terperinci dan penyebab potensial untuk anomali yang terdeteksi guna memandu tindakan korektif.
7. Perencanaan keuangan kolaboratif: Memfasilitasi kolaborasi antara tim FP & A dan departemen lain melalui platform bersama dan akses data real-time. Memungkinkan interaksi bahasa alami dengan model dan data keuangan. Menerapkan asisten berbasis AI untuk menjawab pertanyaan, melakukan tugas, dan mendukung proses pengambilan keputusan.
8. Pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan: Mengembangkan model machine learning yang terus belajar dari data baru dan meningkat seiring waktu. Menggabungkan mekanisme masukan untuk menyempurnakan perkiraan dan analisis berdasarkan hasil aktual. Menangkap data historis dan insight untuk pengambilan keputusan masa depan.
9. Perencanaan skenario strategis: Menganalisis tren pasar dan posisi kompetitif untuk mendukung perencanaan strategis. Mengevaluasi investasi potensial dan dampak keuangannya dengan menggunakan analisis berbasis AI. Mengoptimalkan portofolio aset dan proyek berdasarkan rekomendasi berbasis AI.
10. Penjelasan model keuangan: Secara otomatis menghasilkan penjelasan yang jelas dan terperinci mengenai model keuangan, termasuk asumsi, perhitungan, dan dampak potensial. Menyediakan visualisasi dan analisis skenario untuk menunjukkan bagaimana perubahan input memengaruhi hasil. Membantu memastikan transparansi dengan memungkinkan pengguna untuk menelusuri komponen model dan memahami alasan di balik proyeksi dan rekomendasi.

Ini bukan daftar keinginan pendek, tetapi seharusnya membuat kita semua bersemangat tentang masa depan FP & A. Saat ini, FP & A profesional menghabiskan terlalu banyak waktu untuk pekerjaan manual di spreadsheet atau pembaruan dasbor. Terapkan kemampuan ini dan Anda akan dengan mudah membebaskan beberapa hari setiap bulan untuk pekerjaan yang bernilai tambah.

Terakhir, gunakan waktu luang baru Anda untuk mewujudkan misi FP & A dalam mendorong pilihan strategis yang tepat di perusahaan. Berapa banyak perusahaan yang memiliki tim FP & A yang memfasilitasi proses strategi? Saya belum menemukan satu pun.

Namun demikian, dengan tambahan kemampuan AI, hal ini bisa segera menjadi kenyataan. Mari kita uraikan bagaimana beberapa kemampuan dalam daftar keinginan dapat meningkatkan pekerjaan kita ke tingkat strategis.

• Perencanaan skenario strategis: Bagaimana Anda tahu pilihan apa yang tersedia untuk dibuat? Ini dapat dengan mudah menjadi latihan desktop tidak berujung yang gagal menghasilkan insight yang berguna. Dengan menggunakan AI dalam analisis, Anda dapat menyelesaikan lebih banyak hal dengan lebih cepat dan menantang pemikiran Anda. Ini membantu FP & A membawa pilihan dan insight yang relevan ke strategi alih-alih hanya menjadi fasilitator pasif.
• Perkiraan lanjutan: Bagaimana Anda tahu apakah Anda membuat pilihan strategis yang tepat? Jawabannya sederhana: Anda tidak akan mengetahuinya. Namun, Anda dapat meningkatkan kualifikasi pilihan. Di situlah perkiraan lanjutan berperan. Dengan mempertimbangkan semua informasi internal dan eksternal yang tersedia, Anda dapat memperkirakan hasil yang paling mungkin dari suatu pilihan. Jika perkiraan selaras dengan aspirasi strategis Anda, itu mungkin pilihan yang tepat.
• Perencanaan kolaboratif: Banyak strategi gagal memberikan hasil keuangan yang diharapkan karena ketidakselarasan dan pemikiran yang terbagi-bagi. Melaksanakan pilihan yang tepat adalah tantangan jika strategi itu bukan upaya kolaboratif atau alirannya memasuki silo. Menggunakan perencanaan kolaboratif, FP & A dapat memfasilitasi kesadaran lintas fungsi tentang kemajuan strategis dan menyoroti area yang membutuhkan perhatian.

Jika Anda tidak yakin harus mulai dari mana, identifikasi tugas konkret hari ini yang selaras dengan item apa pun di daftar keinginan. Kemudian, jelajahi alat apa yang sudah tersedia di perusahaan Anda untuk mengotomatiskan atau menambah output menggunakan AI.

Jika tidak ada alat yang tersedia, Anda perlu membangun kasus bisnis dengan menyelaraskan dengan kolega Anda tentang kebutuhan yang paling mendesak dan menyajikannya kepada manajemen.

Sebagai alternatif, Anda dapat mencoba IBM Planning Analytics pada pekerjaan Anda secara gratis. Ketika alat ini bekerja untuk Anda, berarti mereka dapat bekerja untuk orang lain juga.

Jangan terlalu memikirkan masalah tersebut. Mulai menerapkan alat AI dalam pekerjaan sehari-hari Anda hari ini. Sangat penting untuk menggunakan ini sebagai pendorong untuk meningkatkan pekerjaan yang kita lakukan di FP & A. Dari mana Anda akan memulai?