Capitalizando a IA generativa: Como os CFOs podem transformar insights em decisões proativas

Previsões, insights e tomadas de decisão em tempo real agora são essenciais para organizações financeiras proativas. Como CFOs e líderes financeiros seniores, não precisamos mais esperar por um fechamento manual no final do mês para identificar exceções, anomalias e deficiências operacionais. As plataformas ERP SaaS nativas mais avançadas agora integram dados e tecnologia de automação com IA incorporada e IA generativa. Essas plataformas podem ajudar a minimizar o esforço manual e acelerar a tomada de decisões, fornecendo informações em tempo real que nos permitem aproveitar oportunidades de forma proativa e resolver problemas antes que eles se agravem. Neste artigo, vamos nos concentrar em como insights baseados em dados nos capacitam a melhorar a tomada de decisões e nos tornar mais eficazes operacional e estrategicamente.

Previsões: Dados impulsionam a IA

Os recursos de IA generativa oferecem potencial transformador nas finanças. A IA e a automação de processos permitem transações e processamento de dados quase em tempo real, ajudando a reduzir tarefas manuais desnecessárias e fornecendo informações integradas e de alta qualidade para previsões e insights rápidos. Os ganhos de eficiência e produtividade resultantes liberam recursos vitais para atividades analíticas de maior valor agregado (para mais informações, consulte Navegando pelo futuro da IA generativa: Como os CFOs podem maximizar a produtividade).

Ter acesso a dados completos e precisos de uma única fonte impulsiona automação, previsões e insights baseados em IA. As plataformas ERP SaaS nativas mais avançadas do mercado atualmente há muito integram IA com dados, software e infraestrutura. Essas plataformas também integram de forma nativa IA tradicional/generativa e grandes modelos de linguagem (LLMs). Isso pode resultar em benefícios poderosos, incluindo:

• Recursos de IA perfeitamente incorporados aos fluxos de processos de aplicações, permitindo que novos e rápidos recursos de IA e outras tecnologias avançadas sejam facilmente introduzidos e adotados sem o esforço manual significativo ou retrabalho inerente a uma abordagem de plataforma fragmentada
• O mais alto nível de qualidade, relevância e confiabilidade, uma vez que a IA está sendo aplicada aos seus dados específicos; sistemas desarticulados ou isolados não são adequados para isso
• Localização de dados que oferece um alto nível de segurança, evitando a exposição de informações financeiras ou de gestão sensíveis a LLMs públicos
• Dados que são mais facilmente preparados para aproveitar a automação orientada por IA para atingir a meta de processamento sem contato

Conclusão: os CFOs devem exigir o uso da plataforma ERP SaaS nativa, integrada e mais avançada e solicitar o processamento sem contato orientado por IA que essas plataformas possibilitam. Essa plataforma de ERP fornece dados de alta qualidade necessários para previsões e insights baseados em IA em tempo real. Os dados gerados permitem insights imediatos baseados em IA sobre exceções e anomalias e, principalmente, oferecem previsões de resultados operacionais e fluxo de caixa em comparação com previsões com análises narrativas. Essa capacidade fornece aos CFOs as informações necessárias para alocar capital de forma eficaz para aproveitar oportunidades e abordar problemas preventivamente.

O papel da plataforma ERP vai além da agregação de dados financeiros internos; ela integra dados de todas as fontes relevantes para aumentar a precisão e a confiabilidade das previsões. Por exemplo, incorporar dados externos e prospectivos sobre preços de commodities, clima, cadeias de suprimentos globais, canais de distribuição e informações bancárias pode ajudar a tornar as previsões baseadas em IA mais confiáveis ​​e as ações resultantes mais relevantes e oportunas. Por exemplo, empresas de bens de consumo podem obter visibilidade contínua por meio da integração sem contato de dados de promoções comerciais e estoques de canais, e os fabricantes podem tomar melhores decisões com a incorporação de preços de commodities e dados da cadeia de suprimentos em modelos de previsão financeira.

IA em campo

As organizações já estão utilizando a IA de forma criativa para fornecer insights e previsões que aprimoram o planejamento, os processos e as operações de negócios. Por exemplo:

• Uma grande empresa de defesa usa insights baseados em IA para análises de variação, detecção e categorização de anomalias, impulsionando o gerenciamento e ações baseadas em exceções.
• Uma empresa global de fintech gera previsões semanais baseadas em IA para volumes de pagamento, que informam previsões de receitas e despesas.
• Um provedor de serviços de transporte usa previsões mensais de volume de reparos baseadas em IA por tipo de veículo para planejar e acumular despesas de manutenção, um dos seus maiores gastos.

A IA em sua forma atual pode oferecer inúmeras maneiras de simplificar ou eliminar processos, aumentar a precisão e melhorar a eficiência. À medida que as organizações continuam a aproveitar os dados, serão introduzidos recursos de IA tradicional e novos recursos de IA generativa que podem mudar drasticamente nossa abordagem financeira convencional.

Insights: O que está por vir

A IA generativa ajuda a acelerar significativamente o pensamento em direção à ação, reduzindo substancialmente o esforço manual envolvido na obtenção de insights. Acreditamos que a IA generativa continuará perfeitamente integrada à IA tradicional para aprimorar ainda mais os insights e as previsões de maneiras inovadoras. As organizações financeiras usarão a IA generativa para fornecer narrativas contextuais fáceis de entender que explicam exceções, anomalias e variações nas previsões em relação a projeções, fornecendo análises profundas, observações e ações recomendadas para resolver problemas ou capitalizar oportunidades. Essas narrativas contextuais permitirão um compartilhamento mais amplo de insights em toda a cadeia organizacional, além da equipe de FP&A. Acreditamos que a IA generativa também fornecerá explicações sobre os fatores específicos que influenciam uma determinada previsão. Essa explicabilidade dos modelos de previsão é essencial para gerar confiança nos usuários financeiros, sempre céticos.

Direcionando as finanças para um futuro com foco estratégico

Como líderes financeiros, agora podemos definir resultados baseados em dados, impulsionados pela sinergia da IA ​​tradicional e da generativa, alinhando-nos com nossos objetivos operacionais e estratégicos. Existem vários casos de uso para obter insights, previsões e ações recomendadas para gerenciar receitas, custos, cobranças, dinheiro e capital; melhorar operações por meio de análises de KPI; executar projetos estratégicos, negociações e transações de financiamento e muito mais. Com a adição da IA generativa, nossas equipes podem obter insights e orientação inteligentes, permitindo decisões proativas e oportunas para atingir objetivos estratégicos.

É importante observar que nem todos os processos existentes serão imediatamente ampliados pela IA, pois há um período de treinamento ​​e refinamento de dados para oferecer qualidade, confiabilidade e confiança na tecnologia. Perceber os benefícios da IA ​​também exige processos baseados em dados, desafiando-nos a repensar as funções e responsabilidades organizacionais, mesmo entre funções múltiplas.

Os CFOs precisam fazer da adoção da IA ​​uma prioridade estratégica agora. Espere que o novo normal seja uma tomada de decisão proativa, em tempo real, baseada em fatos e impulsionada por dados e IA. As equipes financeiras devem adotar esses recursos imediatamente para estabelecer uma base sólida de IA e obter resultados baseados em dados, aprender e dominar as habilidades necessárias para atingir o maior valor e estar preparadas para absorver os recursos mais recentes à medida que forem introduzidos.

Esperar não é uma opção.