طريقة تحويل الذكاء الاصطناعي الإدارة المالية

1. التنبؤ والتخطيط الماليان

يحول الذكاء الاصطناعي عملية التنبؤ والتخطيط المالي من خلال التحليلات التنبؤية. تُعد التحليلات التنبؤية نوع من تحليلات البيانات المستخدمة في الشركات لتحديد الاتجاهات، والارتباطات، والأسباب. تستخدم البيانات والخوارزميات الإحصائية والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على تحليل البيانات التاريخية والاتجاهات الحالية.

باستخدام التحليلات التنبؤية، يمكن لفِرق الإدارة المالية التنبؤ بالتدفقات النقدية المستقبلية باستخدام بيانات الشركات التاريخية، إضافةً إلى البيانات من المجال الأوسع. في حين يجب تعديل التوقعات المالية التقليدية يدويًا عند تغير الظروف، يمكن للتنبؤات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي إعادة المعايرة استنادًا إلى بيانات جديدة، مما يساعد في الحفاظ على ملاءمة التوقعات والخطط ودقتها. يمكن لـ GenAI إنشاء تعليق سياقي تلقائيًا لشرح التنبؤات التي تنتجها النماذج التنبؤية وتسليط الضوء على العوامل الرئيسة التي تحفز التنبؤ.

2. الامتثال التنظيمي

مع التعقيد المتزايد للامتثال التنظيمي في جميع أنحاء العالم، ارتفعت تكلفة وعبء الموارد لإعداد التقارير التنظيمية في السنوات الأخيرة. تخصص المنظمات وقتًا وموارد كبيرة لتلبية تلك الاحتياجات. يمكن للذكاء الاصطناعي تحمل جزءًا من حمل العمل من خلال أتمتة مراقبة الامتثال وإدارة مسار التدقيق وإنشاء التقارير التنظيمية.

تتمثل إحدى التقنيات القيّمة بشكل خاص في الامتثال التنظيمي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تُعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يتيح لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية وإنشائها. إن NLP قادرة على التحليل السريع من خلال كميات كبيرة من البيانات النصية، وتحويل النص الأولي أو الكلام إلى رؤى ذات مغزى. يمكنها تحليل المستندات والعقود والسياسات الطويلة والمصادر النصية الأخرى لاستخراج المعلومات المهمة والتغييرات ذات الصلة ومخاطر الامتثال المحتملة. يمكن حتى أن تسهل NLP إدارة المستندات وتصنيف المستندات تلقائيًا استنادًا إلى معايير محددة مسبقًا.

3. تحسين التدفق النقدي

تحتل الإدارة الفعّالة للتدفق النقدي المرتبة الأولى دائمًا في قائمة أولويات المديرين الماليين وفِرقهم، وقد أثبت الذكاء الاصطناعي أنه أداة قيمة في تحسين التدفق النقدي. نظرًا إلى كميات البيانات الكبيرة المطلوبة، يحتاج معظم المتخصصين الماليين إلى أكثر من يوم لإنشاء رؤية موحّدة لنقدهم وسيولتهم. حتى ذلك الحين، يمكن أن تتضمن التوقعات أخطاء وتصبح قديمة بسرعة.

باستخدام التحليلات التنبؤية والتعلم الآلي، يمكن للشركات تجميع البيانات تلقائيًا من جميع المصادر ذات الصلة—السابقة والحالية—للتنبؤ باستمرار بالتدفقات النقدية المستقبلية. مع التنبؤ بالتدفق النقدي بشكل أسرع وأدق، يمكن للشركات اتخاذ خطوات استباقية للحفاظ على مستويات سيولة سليمة. على سبيل المثال، إذا كان يوجد فائض في النقد، فيمكنهم الاستفادة من خصومات الدفع المبكر مع المورّدين أو تحديد المناطق لإعادة الاستثمار في الأعمال. عندما يكون النقد شحيحًا، يمكنهم إعادة تقييم أوضاع القروض أو تحفيز تحويلات الصرف الأجنبي بين الشركات التابعة. قد تستخدم فِرق الإدارة المالية أيضًا الذكاء الاصطناعي لتحسين رأس المال العامل من خلال تطبيق حوافز الدفع المبكر المناسبة لاختيار المورّدين بناءً على ظروف السوق وسجل الدفع وعوامل أخرى.

4. إدارة النفقات

يمكن أن تتحول إدارة النفقات بسرعة إلى مصدر للإحباط. بالنسبة للموظفين، يعد تلبية قواعد سياسة المصروفات من خلال تجميع الإيصالات يدويًا وملء النماذج وتقديم تقارير المصروفات أمرًا شاقًا ومعرضًا للخطأ. ولا يمكن لفِرق الإدارة المالية مراجعة كل النفقات يدويًا لضمان امتثال جميع النفقات. يمثل الذكاء الاصطناعي طريقة قوية لتسريع إدارة النفقات وإزالة بعضًا من تعقيدها. على سبيل المثال، يمكن للتعرف البصري على الأحرف (OCR)—وهو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه مسح النصوص المكتوبة بخط اليد أو المطبوعة أو صورها ضوئيًا، واستخراج المعلومات ذات الصلة، ورقمنتها—المساعدة في معالجة الإيصالات وإدخال النفقات. يمسح OCR الإيصالات والفواتير ضوئيًا التي تم تصدير بياناتها لملء حقول تقرير المصروفات آليًا، مثل اسم التاجر والتاريخ وإجمالي المبلغ.

لا ينتهي دور الذكاء الاصطناعي في إدارة النفقات فحسب. يمكن للشركات أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات سير عمل الموافقة، مع الإشارة فحسب إلى النفقات التي تحتاج إلى مراجعة الفريق المالي استنادًا إلى قواعد محددة مسبقًا، مما يعزز ثقافة "الإدارة حسب الاستثناء". كما أصبح مساعدو النفقات المدعومون بالذكاء الاصطناعي أكثر شيوعًا، مما يساعد الموظفين من خلال تصنيف النفقات تلقائيًا، وملء الوثائق المطلوبة وتقديمها لكل منها، وتوفير إرشادات حول سياسة الامتثال للشركة.

5. أتمتة المهام

ربما تكون أتمتة المهام واحدة من أكثر إمكانات الذكاء الاصطناعي شيوعًا، ويمكن القول إنها واحدة من أكثر إمكانات الذكاء الاصطناعي تأثيرًا. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في أتمتة العديد من عمليات الإدارة المالية اليدوية المُستهلكة للوقت التي اعتادت على إغراق فريق الإدارة المالية، بما في ذلك ما يلي:

• إدخال البيانات: استخراج المعلومات ذات الصلة من كشوف الحسابات والفواتير والإيصالات والمستندات المالية الأخرى وإدخالها في نظام الشركة.
• تسجيل الفواتير ومعالجتها: مسح الفواتير الورقية وقراءتها ورقمنتها.
• المطابقة والتحقق: مقارنة الفواتير ومطابقتها تلقائيًا مقابل أوامر الشراء وإيصالات التسليم المقابلة.
• تنفيذ الدفع: تسهيل عملية الدفع، بما في ذلك جدولة المدفوعات لتحسين التدفق النقدي، وتحديد طريقة الدفع المفضلة، وتنفيذ الدفع تلقائيًا أو بأقل تدخل بشري.
• التسوية: تنفيذ عملية تسوية آلية تطابق معاملات الدفع مع كشوف الحسابات المصرفية للتحقق من توافق المبالغ والمستفيدين.
• افتراضية توليفة رموز الحساب: التنبؤ بقيم المقاطع لتوليفة رموز الحساب في سطور فواتير حساب المدفوعات بدون أمر شراء آليًا وافتراضها.
• عمليات الإغلاق المالي: تعمل الأتمتة الذكية للعمليات (IPA) أتمتة التنسيق المعقد للإغلاق المالي ومراقبة حالة المهام عبر أنظمة متعددة، والتوصية بقواعد جديدة توجه الأتمتة المستمرة، وبدء عمليات الإغلاق تلقائيًا بمجرد اكتمال المهام التابعة وتحديث تقويم الإغلاق.

تقدم الأتمتة المُتقدمة للمهام اليدوية كبيرة الحجم والمتكررة والدنيوية العديد من المزايا، بما في ذلك توفير الوقت والتكلفة، وانخفاض الأخطاء، وزيادة رضا الموظفين مع تركيز موظفي الإدارة المالية على المهام الأكثر استراتيجية وقيمة مُضافة.

6. إعداد التقارير والتحليلات المالية

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في أتمتة جوانب متعددة من عملية إعداد التقارير والتحليلات المالية وتحسينها. في المراحل الأولية، يمكن استخراج المعلومات المالية ذات الصلة من مصادر البيانات المختلفة. يمكنها بعد ذلك مسح البيانات المالية ومعالجتها من خلال تحديد الأخطاء أو أوجه عدم الاتساق أو القيم المفقودة وإخطار موظفي الإدارة المالية بالمجالات التي تحتاج إلى اهتمام.

يمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك استخدام البيانات للمساعدة في إنشاء بيانات مالية، مثل بيانات الدخل والميزانيات العمومية وبيانات التدفق النقدي، وتحويل البيانات إلى تقارير تسلط الضوء على مؤشرات الأداء الرئيسة (KPI) والاتجاهات والملاحظات. كما يمكن أن يساعد في إعداد التقارير التنظيمية. يمكن لـ GenAI أن يملأ الاستمارات المطلوبة مع البيانات المُقدمة من فريق الإدارة المالية للموظفين استعراضها وتأكيدها.

يمكن GenAI استخدامه لإنتاج تقارير سردية، وتوفير السياق بالأرقام من خلال الجمع بين الكشوف المالية والبيانات مع شرح لكل منها. يمكن أن يساعد GenAI حتى في إعداد المسودات الأولى من تقارير 10-Q و10-K، بما في ذلك الحواشي ومناقشة الإدارة وتحليلها (MD&A).

1. زيادة الكفاءة والإنتاجية

إن قائمة الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها المساعدة في زيادة الكفاءة والإنتاجية في قسم الشؤون المالية طويلة بالفعل—وهي مجرد بداية. تعد أتمتة العديد من العمليات المالية—مثل جمع البيانات والدمج والإدخال—إضافة ملحوظة بالفعل. تساعد في تحويل دور الإدارة المالية من إعداد التقارير عن الماضي إلى التركيز على المستقبل، من خلال التحليل والتنبؤات التي تخدم الشركة.

مع ذلك، فهذه مجرد بداية، إذ يمكن للإدارة المالية تطبيق الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة والإنتاجية. على سبيل المثال، تنشر فِرق الإدارة المالية أيضًا GenAI لتسهيل الوصول إلى المعلومات وسد الفجوات المعرفية وإنجاز العمل. تتضمن حالات الاستخدام المساعدة في الكتابة والتلخيص والتحليل والدردشة. وفقًا إلى دراسة أجريت عام 2023 من مجموعة Boston Consulting Group وMIT Sloan، حسّن GenAI أداء العمال ذوي المهارات العالية بنسبة تصل إلى 40% مقارنة بالعمال الذين لم يستخدموه. أفاد تقرير PwC لعام 2024 أن 60% من المديرين التنفيذيين يتوقعون أن يحقق GenAI مزايا في الكفاءة. ووجد استطلاع أجرته NVIDIA عام 2024 لـ 400 متخصص في الخدمات المالية العالمية أن "الكفاءات التشغيلية المنشأة" كانت ميزة للذكاء الاصطناعي التي استشهد بها غالبًا أولئك الذين شملهم الاستطلاع بنسبة 43%.

2. تحسين تجربة العميل والاحتفاظ به

يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء والاحتفاظ بهم من خلال السماح للشركات بتقديم تفاعلات مُخصصة واستباقية ومتكاملة عبر نقاط اتصال مختلفة. إن التخصيص مثال جيد على ذلك. في تقرير صدر عام 2024 عن شركة Forrester، حدد 42% من المديرين التنفيذيين الذين شملهم الاستطلاع التخصيص المفرط لتجربة العملاء بصفته حالة استخدام قصوى للذكاء الاصطناعي.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تقديم التخصيص من خلال تحليل بيانات العملاء وتفضيلاتهم وسلوكهم لتقديم توصيات المنتجات واقتراحات المحتوى والعروض المناسبة. يمكن للشركات أيضًا اتخاذ خطوة أبعد من ذلك مع تجزئة العملاء القائمة على الذكاء الاصطناعي للحملات التسويقية والعروض الترويجية الأكثر استهدافًا. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا المساعدة في تخصيص الأسعار، باستخدام رؤى في الوقت الفعلي حول تفضيلات العملاء الفردية، وتغييرات السوق، ونشاط المنافسين لتحسين الأسعار والخصومات.

أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من الاحتفاظ بالعملاء من خلال التحليلات التنبؤية التي تتنبأ بسلوك العملاء في المستقبل، والقيمة على مدار العمر، وحتى احتمالية تبديل موفر الخدمة، مما يتيح للشركات تركيز جهودها على معالجة المشكلات بشكل استباقي عند ظهورها.

أخيرًا، تعزز روبوتات المحادثة والمساعدات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي العلاقات مع العملاء من خلال الإجابة على الأسئلة عند الطلب وتوفير خدمة سريعة على مدار الساعة.

3. تقليل الأخطاء

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في مجال الإدارة المالية على تقليل الأخطاء، لا سيما في المجالات التي يكون فيها البشر عرضة للأخطاء. تؤدي غالبًا المهام المتكررة ذات الحجم الكبير إلى حدوث خطأ بشري—لكن لا تواجه أجهزة الكمبيوتر نفس المشكلة. يمكن أن يساعد الاستفادة من الخوارزميات المُتقدمة وتحليلات البيانات وإمكانات الأتمتة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في تحديد الأخطاء الشائعة وتصحيحها في مجالات مثل إدخال البيانات وإعداد التقارير المالية وضبط الدفاتر ومعالجة الفواتير.

4. خفض التكاليف

يظهر الذكاء الاصطناعي بالفعل القدرة على المساعدة في تقليل التكاليف. في استطلاع NVIDIA، أبلغ أكثر من 80% من المشاركين عن زيادة الإيرادات وخفض التكاليف السنوية من استخدام التطبيقات التي تدعم الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي تنفيذ الذكاء الاصطناعي إلى خفض تكاليف شركات S&P 500 بنحو 65 مليار دولار خلال السنوات الخمس المقبلة، وفقًا إلى تقرير صادر عن Bank of America في أكتوبر 2023.

يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تقليل التكاليف بطرق عديدة. تُعد أتمتة المهام تكتيكًا واضحًا لخفض التكاليف، مما يتيح للشركات خفض تكاليف العمالة، وسد الفجوات في القوى العاملة، وتحسين الإنتاجية والكفاءة، وجعل الموظفين يركزون على الأنشطة الاستراتيجية ذات القيمة المضافة. تقول الشركات أيضًا إن تحسين الرؤى واتخاذ القرارات التي يسهلها الذكاء الاصطناعي بمثابة المفتاح لخفض التكاليف. قد تكون المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على تحسين مستويات المخزون وسلاسل التوريد، واكتشاف الاحتيال، وتحديد فرص توفير التكاليف، وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية.

5. تحسين عملية اتخاذ القرار

ألقت دراسة أجرتها Oracle ولدى مؤلفة صحيفة New York Times الأكثر مبيعًا في عام 2023، سيث ستيفنز -ديفيدويتز، الضوء على المعضلة التي يواجهها قادة الأعمال حول صنع القرار—وكانت النتائج واقعية.

من بين رواد الأعمال الذين شملهم الاستطلاع...

• يعتقد 74% أن عدد القرارات التي يتخذونها كل يوم قد زاد بمقدار 10 أضعاف خلال السنوات الثلاث الماضية.
• يريد 97% الحصول على مساعدة من البيانات في اتخاذ القرارات.
• رأى 93% أن التحليل الذكي للقرارات الصحيحة يمكن أن يصنع مؤسسة أو يعطلها.
• أقر 72% بأن الحجم الكبير للبيانات حال دون اتخاذ أي قرار على الإطلاق.
• يعتقد 89% أن العدد المتزايد لمصادر البيانات حد من نجاح مؤسساتهم.
• شعر 94% أن البيانات والرؤى الصحيحة يمكن أن تساعد قسم الإدارة المالية على اتخاذ قرارات أفضل.

تساعد قدرات الذكاء الاصطناعي حول جمع البيانات وتحليلها ووضعها في السياق—على سبيل المثال لا الحصر—على التخلص من العديد من عوائق صنع القرار التي أشار إليها قادة الأعمال.

6. تحسين إدارة المخاطر

إن الذكاء الاصطناعي له دور فعّال بشكل خاص في الكشف عن الاحتيال. تعالج نماذج التعلم الآلي المُدربة بيانات المعاملات الحالية والسابقة للكشف عن غسل الأموال أو الأعمال السيئة الأخرى من خلال مطابقة أنماط المعاملات والسلوكيات.

يمكن أيضًا تدريب نماذج اكتشاف أوجه الخلل المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات التي قد تشير إلى الاحتيال. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة باستمرار، وبمرور الوقت يمكن أن تقلل من حالات الإيجابيات الخاطئة، إذ يتم تحسين الخوارزمية من خلال معرفة أوجه الخلل التي كانت معاملات احتيالية والتي لم تكن كذلك.

تعد قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات كبيرة من البيانات في وقت قصير جدًا أحد الأصول لفريق الإدارة المالية. سواء تحليل سلاسل التوريد أو العمليات أو الأسواق المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تحديد المخاطر المحتملة بسرعة واستخدام تقنيات النمذجة التنبؤية لتقييم احتمالية النتائج المحتملة وتأثيرها.

7. قابلية التوسع

تأتي أحد الأسباب الرئيسة لانطلاق الذكاء الاصطناعي الآن، وإمكانية الوصول إليه من هذه القاعدة الواسعة من الشركات بسبب منصات الذكاء الاصطناعي القائمة على السحابة اليوم. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصةً الذكاء الاصطناعي التوليدي، الكثير من قوة الحوسبة. كما يتم تحديث النماذج بشكل متكرر. يجعل هذان العاملان من الصعب للغاية "شراء الذكاء الاصطناعي" وتشغيله في مركز البيانات الخاص بالمؤسسة. توفر منصات الحوسبة السحابية بنية تحتية وموارد قابلة للتوسع لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتشغيلها، بحيث تدفع الشركات مقابل الإمكانات التي تحتاجها وتستمتع بالتحديثات دون الحاجة إلى التصحيح وتحديثات البرامج. بالنسبة للشركات التي تستخدم أنظمة ERP المستندة إلى السحابة، يكون الحافز لاستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي من السحابة نفسها كبيرًا. يوجد قلق أقل بكثير لنقل البيانات وإعدادها للذكاء الاصطناعي إذا كانت الأنظمة الناشئة موجودة في البنية التحتية السحابية نفسها.