איך הבינה המלאכותית משנה את עולם הכספים

1. חיזוי ותכנון פיננסי

בינה מלאכותית משנה את תהליך החיזוי והתכנון הפיננסי באמצעות ניתוח חיזויי. ניתוח חיזוי הוא סוג של ניתוח נתונים המשמש בעסקים לזיהוי מגמות, קורלציות וסיבתיות. הוא משתמש בנתונים, אלגוריתמים סטטיסטיים ולמידת מכונה כדי לחזות תוצאות עתידיות המבוססות על ניתוח נתונים היסטוריים ומגמות קיימות.

באמצעות ניתוח חזוי צוותי כספים יכולים לחזות תזרימי מזומנים עתידיים באמצעות נתונים היסטוריים של חברה, כמו גם נתונים מהתעשייה הרחבה יותר. יש להתאים את התחזיות הפיננסיות המסורתיות באופן ידני כאשר הנסיבות משתנות, ולעומתן תחזיות מונעות בינה מלאכותית יכולות לכייל מחדש בהתבסס על נתונים חדשים, כיול שמסייע לשמור על תחזיות ותוכניות רלוונטיות ומדויקות. GenAI יכול אפילו ליצור באופן אוטומטי פרשנות הקשרית כדי להסביר תחזיות המיוצרות על-ידי מודלים של חיזוי ולהדגיש גורמי מפתח המניעים את התחזית.

2. עמידה ברגולציה

עם המורכבות הגוברת של תאימות לתקנות ברחבי העולם, נטל העלות והמשאבים של הדיווח הרגולטורי זינק בשנים האחרונות. ארגונים מקדישים זמן ומשאבים רבים כדי לעמוד בדרישות אלה. הבינה המלאכותית יכולה לחלוק בעומס העבודה באמצעות אוטומציה של ניטור תאימות, ניהול מסלולי ביקורת ויצירת דוחות רגולטוריים.

טכנולוגיה חשובה במיוחד בתאימות לתקנים היא עיבוד שפה טבעית (NLP). עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא ענף בבינה מלאכותית שמאפשר למחשבים להבין וליצור שפה אנושית. NLP מסוגל לנתח במהירות באמצעות כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים ולהפוך טקסט גולמי או דיבור לתובנות משמעותיות. הוא יכול לנתח מסמכים ארוכים, חוזים, מדיניויות ומקורות טקסט אחרים כדי לחלץ מידע קריטי, שינויים רלוונטיים וסיכוני תאימות פוטנציאליים. NLP יכול אפילו להקל על ניהול מסמכים ולסווג מסמכים באופן אוטומטי בהתבסס על קריטריונים מוגדרים מראש.

3. מיטוב של תזרים מזומנים

ניהול תזרים מזומנים יעיל תמיד מדורג גבוה ברשימת העדיפויות של סמנכ"לי כספים והצוותים שלהם, ובינה מלאכותית מוכיחה שהיא כלי בעל ערך במיטוב של תזרים מזומנים. בשל כמויות הנתונים הגדולות הדרושות, רוב אנשי המקצוע בתחום הכספים זקוקים ליותר מיום כדי לבנות תצוגה מאוחדת של המזומנים והנזילות שלהם. וגם אז תחזיות יכולות לכלול שגיאות ולהפוך למיושנות במהירות.

באמצעות ניתוח חיזויי ולמידת מכונה, חברות יכולות לחבר נתונים באופן אוטומטי מכל המקורות הרלוונטיים - היסטוריים ועדכניים - כדי לחזות ברציפות תזרימי מזומנים עתידיים. בעזרת חיזוי מהיר ומדויק יותר של תזרים המזומנים, חברות יכולות לבצע מהלכים פרואקטיביים לשמירה על רמות נזילות תקינות. לדוגמה, אם יש עודף מזומנים החברות יכולות לנצל את הנחות התשלום המוקדם עם ספקים או לזהות תחומים שכדאי להשקיע בהם מחדש בעסק. כאשר אין די מזומן החברות יכולות להעריך מחדש את פוזיציות ההלוואה או להפעיל העברות מט"ח בין חברות בנות. צוותי כספים עשויים גם להשתמש בבינה מלאכותית כדי לייעל את ההון החוזר על ידי יישום תמריצי התשלום המוקדם הנכונים כדי לבחור ספקים בהתבסס על תנאי השוק, היסטוריית התשלומים וגורמים אחרים.

4 ניהול הוצאות

ניהול הוצאות יכול להפוך במהירות למקור לתסכול. לעובדים, מימוש כללי מדיניות ההוצאות על-ידי איסוף ידני של קבלות, מילוי טפסים ושליחת דוחות הוצאות הוא משימה מפרכת ומועדת לשגיאות. וצוותי כספים אינם יכולים לבדוק כל הוצאה באופן ידני כדי להבטיח שכל ההוצאות תואמות. בינה מלאכותית היא דרך רבת עוצמה להאצת ניהול ההוצאות ולהסרת חלק מהמורכבות שלו. לדוגמה, זיהוי תווים אופטי (OCR) – צורה של בינה מלאכותית שיכולה לסרוק טקסט בכתב יד, מודפס או תמונות של טקסט, לחלץ את המידע הרלוונטי ולהפוך אותו לדיגיטלי – יכולה לסייע בעיבוד קבלות והזנת הוצאות. זיהוי תווים אופטי יסרוק קבלות וחשבוניות שהועלו כדי למלא שדות בדוח הוצאות באופן אוטומטי, כגון שם סוחר, תאריך וסכום כולל.

התפקיד של הבינה המלאכותית בניהול הוצאות אינו מסתיים שם. חברות יכולות גם להשתמש בבינה מלאכותית כדי להפוך תהליכי עבודה של אישורים לאוטומטיים תוך כדי סימון ההוצאות שזקוקות לבדיקה מצוות הכספים בהתבסס על כללים שנקבעו מראש, וקידום תרבות "ניהול לפי חריג". עוזרי הוצאות המופעלים על ידי בינה מלאכותית הופכים גם הם לנפוצים יותר, מסייעים לעובדים על ידי סיווג אוטומטי של הוצאות, מילוי שדות והגשת התיעוד הדרוש לכל אחת מהן ומתן הדרכה לגבי מדיניות התאימות של החברה.

5. אוטומציה של משימות

אחת היכולות הנפוצות ביותר כנראה וניתן לטעון שגם בעלת ההשפעה הגדולה ביותר של בינה מלאכותית היא אוטומציה של משימות. בינה מלאכותית יכולה לעזור בתהליכים פיננסיים ידניים וגוזלי זמן רבים שבעבר בציפו את צוות הכספים בעבודה ולהפוך אותם לאוטומטיים. התהליכים הם:

• הזנת נתונים: שולפת ומזינה מידע רלוונטי מדוחות, חשבוניות, קבלות ומסמכים כספיים אחרים לתוך המערכת של החברה.
• קליטה ועיבוד של חשבוניות: סריקות, קריאות ודיגיטציה של חשבוניות נייר.
• התאמה ואימות: משווה ומתאימה אוטומטית חשבוניות כנגד הזמנות רכש וקבלות משלוח מתאימות.
• ביצוע תשלומים: מקל על תהליך התשלום, כולל תזמון תשלומים כדי לייעל את תזרים המזומנים, בחירת שיטת התשלום המועדפת וביצוע התשלום באופן אוטומטי או בהתערבות אנושית מינימלית.
• התאמה: מבצעת תהליך התאמה אוטומטי שמתאים לתנועות תשלום עם דפי חשבון בנק כדי לוודא שסכומים ומוטבים מתאימים.
• שימוש בברירת מחדל לשילוב קוד חשבון: חוזה וקובעת ברירות מחדל אוטומטיות של ערכי מקטע של שילוב קוד החשבון בשורות חשבונית של חשבונות זכאים ללא הזמנת רכש.
• תהליכים לסגירה פיננסית: אוטומציה חכמה של תהליכים (IPA) הופכת את הארגון המורכב של הסגירה הפיננסית לאוטומטי ומנטרת את סטטוס המשימות במערכות מרובות, וממליצה על כללים חדשים המנחים אוטומציה מתמשכת. בכך היא נפטרת אוטומטית מתהליכים סגורים ברגע שמשימות תלויות הושלמו ומעדכנות את לוח השנה הסגור.

אוטומציה מתקדמת של משימות ידניות חזרתיות ויומיומיות בנפח גבוה מציגה יתרונות רבים, כולל חיסכון בזמן ועלויות, שגיאות מופחתות ושביעות רצון גבוהה יותר של העובדים בעקבות בתמקדות הצוות הפיננסי במשימות אסטרטגיות יותר ובעלות ערך מוסף.

6. דיווח וניתוח פיננסי

בינה מלאכותית יכולה לעזור לשפר ולהפוך היבטים מרובים לאוטומטיים בתהליך הדיווח והניתוח הפיננסי. בשלבים הראשונים, היא יכולה לחלץ מידע פיננסי רלוונטי ממקורות נתונים שונים. לאחר מכן היא יכולה לנקות ולעבד נתונים פיננסיים על ידי זיהוי שגיאות, אי-עקביות או ערכים חסרים והודעה לצוות הפיננסי של התחומים הדורשים תשומת לב.

לאחר מכן, הבינה המלאכותית יכולה להשתמש בנתונים הפיננסיים כדי לעזור ליצור דוחות כספיים, כגון דוחות הכנסה, מאזנים ודוחות תזרים מזומנים, ולהפוך את הנתונים לדוחות המדגישים מדדי ביצועי מפתח (KPI), מגמות ותצפיות. היא יכולה גם לעזור בדיווח רגולטורי. GenAI יכול למלא את הטפסים הדרושים בנתונים שמספק הצוות הפיננסי כדי שהצוות יוכל לבדוק ולאשר.

GenAI יכול לשמש להפקת דוחות נרטיבים, מתן הקשר למספרים על ידי שילוב דוחות כספיים ונתונים עם הסבר לכל אחד. GenAI יכול אפילו לעזור להכין טיוטות ראשונות של 10-Qs ו 10-Ks, כולל הערות שוליים וניהול דיון וניתוח (MD&A).

1. שיפור היעילות והפרודוקטיביות

רשימת הדרכים שבהן הבינה המלאכותית יכולה לעזור להגביר את היעילות והפרודוקטיביות במחלקת הכספים כבר ארוכה דיה - וזו רק ההתחלה. האוטומציה של תהליכים פיננסיים רבים - כגון איסוף נתונים, איחוד וכניסה - היא כבר תוספת בולטת. היא עוזרת לשנות את תפקידו של התחום הפיננסי מדיווח בעבר כדי להתמקד בעתיד באמצעות ניתוח ותחזיות המשרתות את החברה.

עם זאת, זו רק ההתחלה של יישום הבינה המלאכותית בתחום הכספים לקידום יעילות ופרודוקטיביות. לדוגמה, צוותי כספים פורסים גם את GenAI כדי להקל על מציאת מידע, למלא פערי ידע ולבצע את העבודה. תרחישי שימוש כוללים סיוע בכתיבה, סיכום, ניתוח וצ'אט. על פי מחקר מ-2023 של Boston Consulting Group ו-MIT Sloan, GenAI שיפר את הביצועים של עובדים מיומנים ביותר בשיעור של עד 40% בהשוואה לעובדים שלא השתמשו בו. דוח PwC לשנת 2024 מצא כי 60% מהמנכ"לים מצפים מ-GenAI ליצור הטבות יעילות. וסקר NVIDIA לשנת 2024 שנערך בקרב 400 אנשי מקצוע גלובליים של שירותים פיננסיים מצא כי "יעילות תפעולית שנוצרה" היא תועלת של הבינה המלאכותית שציטטו בפעמים הרבות ביותר אלה שנסקרו ב-43%.

2. שיפור חוויית הלקוח ושימורו

בינה מלאכותית עוזרת לשפר את חווית הלקוח ושימורו על ידי מתן אפשרות לעסקים לספק אינטראקציות מותאמות אישית, יזומות ומשולבות בנקודות מגע שונות. התאמה אישית היא דוגמה טובה. בדוח של Forrester לשנת 2024, 42% מהמנהלים שנסקרו הגדירו את ההתאמה האישית המוגברת של חוויית הלקוח כתרחיש שימוש מוביל בתחום הבינה המלאכותית.

בינה מלאכותית יכולה לעזור לספק התאמה אישית על ידי ניתוח נתוני לקוחות, העדפות והתנהגות כדי לספק את המלצות המוצר, הצעות התוכן וההצעות הנכונות. חברות יכולות לקדם תהליך זה אפילו יותר באמצעות פילוח לקוחות מונחה בינה מלאכותית לקמפיינים שיווקיים ומבצעים ממוקדים יותר. בינה מלאכותית יכולה לעזור אפילו בהתאמה אישית של התמחור באמצעות תובנות בזמן אמת על העדפות לקוח אישיות, שינויים בשוק ופעילות מתחרה כדי למטב את המחיר וההנחות.

בינה מלאכותית היא חלק עיקרי בשימור לקוחות באמצעות ניתוח מבוסס חיזוי שיחזה התנהגות לקוחות עתידית, ערך לכל החיים ואפילו סבירות לנטישה, ובכך היא מאפשרת לעסקים למקד את מאמציהם בטיפול מונע בבעיות בזמן שהן צצות.

לבסוף, צ'אטבוטים ועוזרים דיגיטליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית מחזקים את הקשר עם לקוחות על ידי מענה לשאלות לפי דרישה ומתן שירות מהיר מסביב לשעון.

3. הפחתת שגיאות

בינה מלאכותית בתחום הכספים יכולה לעזור להפחית את השגיאות, בייחוד בתחומים שבהם בני אדם נוטים לטעות. משימות חוזרות בנפח גדול יכולות לעתים קרובות להוביל לטעויות אנוש - אבל למחשבים אין אותה בעיה. מינוף האלגוריתמים המתקדמים, ניתוח נתונים ויכולות אוטומציה המסופקות על-ידי בינה מלאכותית יכולים לעזור בזיהוי ותיקון שגיאות נפוצות בתחומים כגון הזנת נתונים, דיווח כספי, הנהלת חשבונות ועיבוד חשבוניות.

4. הפחתת עלויות

בינה מלאכותית כבר מראה את היכולת לעזור להפחית עלויות. בסקר של NVIDIA יותר מ-80% מהמשיבים דיווחו על הגדלת ההכנסות והפחתת העלויות השנתיות בעקבות שימוש ביישומים התומכים בבינה מלאכותית. נוסף על כך, יישום של בינה מלאכותית יכול להפחית את עלויות החברות של S&P 500 ב-65 מיליארד דולר לערך בחמש השנים הבאות, לפי דוח מאוקטובר 2023 של בנק אמריקה.

בינה מלאכותית יכולה לעזור בהפחתת עלויות בדרכים רבות. אוטומציה של משימות היא טקטיקה ברורה של הפחתת עלויות המאפשרת לחברות להפחית את עלויות העבודה שלהן, למלא פערים בכוח האדם, לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות ולדרוש מהעובדים להתמקד בפעילויות אסטרטגיות בעלות ערך מוסף. חברות גם מספרות שקבלת תובנות והחלטות טובות יותר שמתאפשרת בסיוע הבינה המלאכותית היא המפתח להפחתת עלויות. ארגונים המשתמשים בבינה מלאכותית יכולים לייעל את רמות המלאי ושרשראות האספקה, לזהות הונאות, לזהות הזדמנויות לחיסכון בעלויות ולהקצות משאבים באופן יעיל יותר.

5. שיפור קבלת ההחלטות

מחקר לשנת 2023 שערכה הסופרת הנמכרת ביותר של Oracle ו-New York Times סת' סטיבנס-דיווידוביץ' שופך אור על הדילמה שהתמודדו איתה מנהיגי עסקים סביב קבלת ההחלטות - והתוצאות היו פוקחות עיניים.

ממנהיגי העסקים שנסקרו...

• 74% האמינו שמספר ההחלטות שהם מקבלים בכל יום גדל פי 10 בשלוש השנים האחרונות.
• 97% רצו לקבל עזרה מהנתונים בקבלת החלטות.
• 93% חשבו שהמידע הנכון לגבי החלטה יכול להרים או לחסל ארגון.
• 72% הודו שהכמות העצומה של הנתונים מנעה מהם לקבל החלטה כלשהי לחלוטין.
• 89% האמינו שמספר גדל והולך של מקורות נתונים הגביל את הצלחת הארגונים שלהם.
• 94% חשבו שהנתונים והתובנות הנכונים יכולים לעזור למחלקת הכספים לקבל החלטות טובות יותר.

היכולות של הבינה המלאכותית בתחום הניהול, האיסוף, הניתוח וההקשר של נתונים - ואלו רק כמה תחומים - עוזרות להסיר רבים מהמחסומים בקבלת ההחלטות לפי מנהיגי עסקים.

6. שיפור ניהול הסיכונים

הבינה המלאכותית היא כלי חשוב במיוחד לגילוי הונאות. מודלים מאומנים של למידת מכונה מעבדים נתוני תנועות נוכחיים והיסטוריים כדי לזהות הלבנת הון או פעולות רעות אחרות על ידי התאמת דפוסים של עסקאות והתנהגויות.

ניתן גם לאמן מודלים מבוססי בינה מלאכותית לגילוי חריגות לזהות עסקאות שיכולות להצביע על הונאה. מערכות בינה מלאכותית במקרה זה לומדות ללא הרף, ובמשך הזמן יכולות להפחית את המופעים של תוצאות חיוביות כוזבות מכיוון שהאלגוריתם משתכלל בלמידה אילו חריגות היו עסקאות הונאה ואילו לא היו.

היכולת של הבינה המלאכותית לנתח כמויות גדולות של נתונים בפרק זמן קצר מאוד היא נכס לצוות הכספים. גם אם מדובר בניתוח של שרשראות אספקה, תפעול או שווקים פיננסיים, בינה מלאכותית יכולה לעזור לזהות במהירות סיכונים פוטנציאליים ולהשתמש בטכניקות מידול חיזוי כדי להעריך את הסבירות וההשפעה של תוצאות אפשריות.

7. מדרגיות

הסיבה העיקרית לכך שבינה מלאכותית התפרצה כעת והיא נגישה לבסיס רחב כל כך של חברות, היא בגלל פלטפורמות הבינה המלאכותית מבוססות הענן של היום. מערכות בינה מלאכותית, בייחוד בינה מלאכותית גנרטיבית, דורשות עוצמת מחשוב רבה. המודלים מתעדכנים לעיתים קרובות. שני גורמים אלו מקשים מאוד "לקנות בינה מלאכותית" ולהפעיל אותה במרכז הנתונים של הארגון עצמו. פלטפורמות מחשוב ענן מספקות תשתית ניתנת לדירוג ומשאבים לפריסה והפעלה של יישומי בינה מלאכותית, וכך חברות משלמות על היכולות שהן צריכות ונהנות מעדכונים ללא הצורך בתיקונים ובעדכוני תוכנה. עבור חברות המשתמשות במערכות תכנון משאבים ארגוני מבוססות ענן, המניע להשתמש בטכנולוגיית הבינה המלאכותית מאותו ענן הוא מרכזי. יהיו הרבה פחות חששות לגבי העברה והכנה של נתונים עבור הבינה המלאכותית אם מערכות המקור יהיו באותה תשתית ענן.