Cara meningkatkan efisiensi operasi keuangan Anda dengan AI generatif

Meskipun Anda mungkin telah mempelajari tentang kecerdasan buatan (AI) generatif, Anda mungkin tidak tahu apa artinya bagi masa depan Keuangan dan Akuntansi (F&A). Seperti namanya, aplikasi ini menghasilkan gambar, musik, ucapan, kode, video, atau teks, sekaligus menginterpretasikan dan memanipulasi data yang sudah ada sebelumnya. Bagi para pemimpin F&A, ini berarti memiliki kemampuan untuk mentransformasi data keuangan, seperti laporan kinerja bisnis, komentar, dan narasi. Meskipun adopsi AI mungkin tampak menakutkan, fleksibilitas dan skalabilitas model dasar yang muncul pasti akan mempercepat adopsi AI karena perusahaan diberdayakan untuk memanfaatkan AI pada inti proses F&A yang strategis.

Saat menemukan solusi AI generatif baru dan model dasar AI unik untuk F&A, Anda mungkin mendapati diri Anda kewalahan dengan semua opsi. Penting bagi Anda untuk bersikap selektif dan meyakini bahwa model yang Anda pilih dapat secara efektif mempercepat adopsi dan mengurangi time to value untuk contoh penggunaan F&A Anda secara keseluruhan.

Narasi pelaporan keuangan (serta komentar) memainkan peran penting dalam memberikan insight dan pemahaman kontekstual bermakna tentang kinerja keuangan perusahaan. Analis keuangan menyusun narasi ini saat ini, tetapi pendekatan ini memakan waktu. Kita harus bertransformasi dari proses manual (yang membutuhkan analisis yang cermat, pemikiran penting, dan keterampilan komunikasi yang efektif) menjadi proses didukung AI yang merampingkan dan meningkatkan efisiensi operasional.

Kami menyadari bahwa perusahaan sering kali menghadapi beberapa tantangan dalam membuat laporan dan narasi, termasuk namun tidak terbatas pada:

• Kompleksitas informasi keuangan: Laporan keuangan berisi sejumlah besar informasi dan memadatkan informasi ini ke dalam narasi yang ringkas dan mudah dipahami dapat menjadi dorongan yang signifikan.
• Interpretasi dan kontekstualisasi: Laporan keuangan perlu memberikan insight melampaui angka yang disajikan; mereka harus memberikan konteks bermakna yang membantu dalam menafsirkan data keuangan. Jika dieksekusi dengan buruk, laporan ini dapat membatasi kemampuan kita untuk menjelaskan pendorong kinerja yang mendasari.
• Menyesuaikan diri dengan pemangku kepentingan yang berbeda: Laporan keuangan melayani berbagai pemangku kepentingan, termasuk investor, analis, pembuat regulasi, dan karyawan. Tindakan menyesuaikan narasi dan komentar untuk mengatasi kebutuhan pemangku kepentingan yang berbeda merupakan tantangan. Menyediakan informasi yang relevan, mudah dipahami, dan berwawasan luas untuk setiap kelompok ini bisa sangat menguras tenaga.
• Ketepatan waktu dan kesesuaian: Pelaporan keuangan harus dilakukan sesuai dengan jadwal dan tenggat waktu yang ketat. Perusahaan ditantang untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyusun informasi keuangan dari berbagai sumber. Mengingat kendala ini, beban kerja mengurangi waktu yang tersedia untuk analisis dan komentar yang bijaksana. Hal ini menghasilkan narasi yang tidak komprehensif dan berwawasan seperti yang seharusnya.

Terlepas dari tantangan ini, kami yakin bahwa menerapkan AI generatif secara strategis dalam F&A akan mengarah pada peningkatan produktivitas dan merampingkan operasi F&A.

Sebagai contoh, kami telah mengilustrasikan bagaimana AI generatif dapat meningkatkan waktu siklus saat membuat narasi dan komentar laporan keuangan. Gambar 1 menunjukkan proses keuangan yang mungkin membutuhkan waktu penyelesaian hampir dua minggu dan Gambar 2 menunjukkan bagaimana proses tersebut sekarang dipercepat dengan aplikasi AI generatif, menghasilkan komentar real-time dan pembuatan narasi.

Alih-alih mencari melalui kumpulan aset F&A secara manual, Anda dapat memanfaatkan AI dan mengurangi waktu yang diperlukan untuk mengumpulkan atau melakukan riset insight yang diperlukan (seperti kinerja perusahaan dalam kaitannya dengan pesaingnya, tindakan utama yang harus diambil, kemungkinan pertanyaan analis, dan tanggapan perusahaan). AI menganalisis laporan keuangan, catatan, pengungkapan, dan data lain dan data yang berlaku, kemudian menerjemahkan dan menafsirkan data untuk memberikan jawaban yang kaya akan konteks atas pertanyaan Anda. Gambar 3 menyoroti manfaat tambahan yang diberikan oleh teknologi AI percakapan.

Ada beberapa keuntungan dari memanfaatkan AI generatif untuk menulis komentar dan narasi untuk membantu dalam pelaporan keuangan, seperti:

• Efisiensi yang lebih besar: AI dapat membantu Anda mengurangi waktu dan upaya yang diperlukan secara signifikan untuk menulis narasi ini dan teknologi ini juga dapat menganalisis dan memproses data keuangan dalam jumlah besar, mengidentifikasi tren dan insight utama, serta menghasilkan narasi yang koheren untuk Anda, menghemat waktu tim keuangan Anda yang sangat berharga sehingga mereka dapat berfokus pada tugas dan analisis yang bernilai lebih tinggi.
• Meningkatkan konsistensi dan akurasi: Konsistensi dalam penyampaian pesan di berbagai laporan dan periode pelaporan merupakan manfaat penting. Model yang terlatih dengan baik dapat memastikan bahwa Anda mematuhi aturan, standar, dan pedoman yang telah ditetapkan, mengurangi risiko kesalahan dan menghilangkan inkonsistensi dalam narasi ini. Akurasi konten yang dihasilkan juga dapat ditingkatkan melalui pelatihan berulang dan siklus masukan.
• Analisis data yang ditingkatkan: AI generatif dapat menganalisis data keuangan yang kompleks dan mengidentifikasi pola, korelasi, dan anomali yang mungkin sulit dikenali oleh manusia.
• Meningkatkan skalabilitas dan kemampuan beradaptasi: Kemampuan Anda untuk menskalakan dengan mudah sangat penting. Dengan AI generatif, Anda akan dapat mengakomodasi peningkatan volume data keuangan dan persyaratan pelaporan, sehingga Anda dapat menangani peningkatan tuntutan pelaporan secara efisien (dan teknologi akan beradaptasi seiring perkembangan tuntutan ini).
• Memberikan insight penting pada pengambilan keputusan: Narasi pelaporan keuangan yang dihasilkan AI dapat memberikan insight yang berharga dan tepat waktu kepada para pemangku kepentingan, membantu pengambilan keputusan strategis, penilaian risiko, dan evaluasi kinerja.
• Memfasilitasi kolaborasi dan perencanaan iterasi: AI generatif dapat memfasilitasi kolaborasi antara profesional keuangan dan sistem AI. Melalui pelatihan berulang dan penyempurnaan, sistem ini dapat terus meningkatkan kinerja dan beradaptasi dengan kebutuhan dan preferensi spesifik organisasi.

Meskipun AI generatif dan kemampuan lainnya mungkin sudah siap saat ini, kami sarankan Anda melakukan pendekatan secara holistik dan strategis bila memungkinkan, menilai dan menjelajahi tumpukan teknologi AI generatif yang tepat untuk menerapkan taktik F&A yang paling menjanjikan bersama rekan Anda (yaitu teknologi informasi). Gambar 4 menggambarkan tumpukan teknologi awal (atau arsitektur) untuk AI generatif yang memperhitungkan aplikasi, model, dan infrastruktur yang harus Anda pertimbangkan untuk menerapkan kemampuan baru ini secara efektif di seluruh organisasi F&A Anda.

Saat Anda mempertimbangkan untuk menerapkan AI generatif dalam fungsi F&A di seluruh proses inti, penting untuk memahami bahwa teknologi ini bukanlah peluru perak. Teknologi ini tidak akan menyelesaikan semua masalah Anda atau menggantikan kebutuhan akan keahlian manusia. Sebaliknya, anggaplah ini sebagai alat yang dapat menambah dan meningkatkan kemampuan tim F&A Anda, sehingga menghasilkan pekerjaan yang lebih efisien, akurat, dan berwawasan luas yang berfokus pada inisiatif strategis yang mendorong nilai bisnis.

Untuk meningkatkan nilai bisnis, praktisi F&A harus melakukan pendekatan pada aplikasi AI generatif dengan pemahaman yang jelas tentang tujuan mereka dan peta jalan yang ditetapkan dengan baik. Berikut adalah beberapa pertimbangan penting yang diberikan pakar F&A kami:

• Mulailah dengan strategi AI yang sehat. Seri blog kami membahas kemampuan yang ditingkatkan secara dramatis yang diberikan oleh model dasar ini, seperti peningkatan pengalaman dan nilai bisnis yang disampaikan melalui ringkasan laporan keuangan. Untuk memulai, renungkan dan petakan dampak yang dimaksudkan pada biaya, efisiensi, dan strategi untuk menyebarluaskan insight F&A baru berbasis AI di seluruh perusahaan.
• Uji coba teknologi. Mulailah dengan proyek percontohan yang mengatasi masalah atau tantangan bisnis tertentu. Proyek ini harus memberikan hasil yang cepat dan mengukur hasilnya secara ketat untuk menentukan dampaknya terhadap kinerja dan ROI. Perbaiki pendekatan Anda lebih lanjut dan tingkatkan ke contoh penggunaan lainnya secara bertahap.
• Rancang peta jalan F&A yang ditetapkan dengan baik. AI generatif memiliki potensi untuk mengubah fungsi F&A dengan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat, lebih akurat, dan berwawasan. Sangat penting untuk mendekati adopsi dengan bijaksana dan taktis, dengan pemahaman yang jelas tentang kemampuan dan keterbatasan AI dan peta jalan bertahap dan berbasis waktu yang ditetapkan dengan baik, yang selaras dengan tujuan bisnis Anda.
• Berkreasi bersama mitra teknologi dengan keahlian F&A. Dengan teknologi baru apa pun, Anda harus mempertimbangkan bagaimana teknologi itu dapat diterapkan untuk memecahkan masalah bisnis Anda. Sangat penting untuk bermitra dengan seseorang yang dapat berkreasi bersama Anda dan membantu memberikan peta jalan teknologi yang dipimpin bidang keuangan untuk transformasi (serta manfaat) sebelum Anda terjun ke AI generatif.
• Pertimbangkan implikasi etisnya. Sangat penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model ini tidak bias dan representatif, dan bahwa algoritma yang digunakan tidak mengabadikan atau memperkuat bias yang ada. Selain itu, penting untuk memantau hasilnya secara teratur untuk mendeteksi dan mengatasi konsekuensi yang tidak diinginkan dari teknologi tersebut.
• Komunikasikan dengan tim F&A Anda tentang hal ini. Tim Anda harus tahu bagaimana teknologi ini meningkatkan tenaga kerja Anda. Pertanyaan akan muncul tentang apakah teknologi ini akan menggantikan profesional F&A yang sangat cakap di seluruh perusahaan. Jika diterapkan dengan pemikiran ini (dan setelah diperiksa dan diterapkan dengan benar oleh F&A), AI generatif akan menciptakan perpaduan tenaga kerja manusia-digital yang mempercepat kemampuan karyawan Anda untuk menyelesaikan alur kerja dengan cepat dan akurat.

Ketika Anda memutuskan untuk memperkenalkan dan menerapkan AI generatif dalam skala besar, Pusat Keunggulan IBM untuk AI generatif akan membantu Anda memilih toolkit AI yang tepat untuk menerapkan AI tepercaya dengan aman dan memanfaatkan AI perusahaan seperti IBM watsonx, portofolio produk AI, model milik perusahaan atau pihak ketiga (atau bahkan kombinasi keduanya) berdasarkan tantangan dan tujuan bisnis unik Anda. Kami dapat membantu Anda membangun peta jalan strategis untuk transformasi, sehingga AI generatif dapat memberikan nilai bisnis yang sangat besar dan meningkatkan efisiensi operasional.

Jelajahi posting lain dalam seri blog ini, Masa Depan Keuangan dengan AI Generatif, untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana AI generatif dapat membantu profesional F&A dan merampingkan serta meningkatkan fungsi F&A.