AI 如何推動財務轉型

1. 財務預測與規劃

AI 正在透過預測分析改變財務預測和規劃流程。預測分析是企業中用來識別趨勢、關聯和因果關係的一種資料分析。預測分析使用資料、統計演算法和機器學習，根據歷史資料和現有趨勢的分析來預測未來結果。

透過預測分析，財務團隊可以使用公司歷史資料以及更廣泛的產業資料來預測未來現金流量。傳統的財務預測必須在情況改變時加以手動調整，但 AI 導向的預測可以根據新資料重新校準，有助於保持預測和計畫的相關性和準確性。GenAI 甚至可以自動建立上下文評論來解釋預測模型所產生的預測，並標明驅動預測的關鍵因素。

2. 符合法規遵循要求

隨著全球監管要求日益複雜，監管報告的成本和資源負擔近年來不斷飆升。企業投入大量時間和資源來滿足這些要求。AI 可以透過自動化規範監控、稽核追蹤管理和法規報告建立來來分擔部分工作量。

在法規遵循方面，自然語言處理 (NLP) 是一項特別有價值的技術。NLP 是 AI 的分支，可讓電腦理解並產生人類語言。NLP 能夠快速解析大量文字資料，將原始文字或語音轉換為有意義的見解。它可以分析冗長的文件、合約、政策和其他文字來源，以擷取關鍵資訊、相關變更和潛在的合規風險。NLP 甚至可以協助文件管理，根據預定標準自動對文件進行分類。

3. 現金流量最佳化

有效的現金流量管理始終是財務長及其團隊的優先考慮事項，而事實證明，AI 是現金流量最佳化的寶貴工具。由於需要大量資料，大多數財務專業人員需要超過一天的時間才能建立其現金與流動性的綜合視圖。儘管如此，當中的預測也可能包含錯誤並很快過時。

藉助預測分析和機器學習，企業可以自動編譯所有相關來源的資料 (包括歷史和當前資料)，以持續預測未來現金流量。由於能夠更快、更準確地預測現金流量，企業可主動採取行動來維持健康的流動性水平。例如，如果有多餘的現金，企業可以利用供應商的提前付款折扣，或確定要再投資的領域。當現金緊張時，企業可以重新評估貸款情況或觸發子公司之間的外匯轉移。財務團隊還可以使用 AI，根據市場條件、付款歷史記錄和其他因素，應用正確的提前付款激勵措施來選擇供應商，從而最佳化營運資金。

4. 費用管理

費用管理可能會讓人卻步。對於員工來說，透過手動收集收款、填寫表格和提交費用報告來滿足費用政策規則是一項艱鉅且容易出錯的工作。財務團隊也無法手動審核每項費用，以確保所有費用均符合規範。AI 是加速費用管理並消除部分複雜性的有效方法。例如，光學字元辨識 (OCR) 是一種 AI 方法，可掃描手寫、印刷或影像格式的文字，提取相關資訊並將其數位化，有助收據處理和費用輸入。OCR 將掃描上傳的收據和發票，自動填入費用報告字段，例如商家名稱、日期和總金額。

AI 在費用管理中的作用不止於此。企業還可以使用 AI 來自動化核准工作流程，僅標記需要財務團隊根據預定規則核准的費用，從而促進「例外管理」文化。支援 AI 的費用助理也越來越普遍，透過自動對費用進行分類、填充和歸檔每項費用所需的文件，以及根據公司合規政策來指引員工。

5. 任務自動化

任務自動化是 AI 最常見、也可以說是最有影響力的功能之一。手動且耗時的財務流程過去讓財務團隊不堪重負。如今，AI 可協助自動化這些流程：

• 資料輸入：從對帳單、發票、收據及其他財務文件中擷取相關資訊並將其輸入公司的系統。
• 發票擷取與處理：掃描、讀取紙本發票並將其數位化。
• 比對與驗證：自動比對發票與對應的採購單及交貨收貨單。
• 付款執行：協助付款處理，包括排定付款以最佳化現金流量、選擇首選付款方式，以及自動執行付款，或以最少的人為介入執行付款。
• 對帳：執行自動對帳流程，比對付款交易與銀行對帳單，以驗證金額和受益人是否一致。
• 科目代碼組合預設：預測並自動預設無 PO 應付帳款發票行上科目代碼組合的段值。
• 財務關帳處理：智慧型流程自動化 (IPA) 可自動化財務關帳的複雜協調，並監控多個系統的任務狀態，推薦指導持續自動化的新規則，在相關任務完成後立即自動啟動關帳流程並更新關帳日曆。

由於自動執行大量重複的日常任務，企業能夠獲得許多優勢，包括節省時間和成本、減少錯誤，以及提高員工滿意度，財務人員也能夠專注於更具策略性的增值任務。

6. 財務報告與分析

AI 可協助自動化及強化財務報告與分析流程的多個方面。在初始階段，AI 可以從各種資料來源中提取相關的財務資訊。然後，AI 可以透過識別錯誤、不一致或遺漏值並通知財務人員需要注意的方面來清理和處理財務資料。

接著，AI 可以使用這些資料來協助產生財務報表，例如損益表、資產負債表和現金流量表，將資料轉換為突出關鍵績效指標 (KPI) 、趨勢和觀察結果的報表。AI 也有助於監管報告。GenAI 可以用財務團隊提供的資料填寫所需的表格，供員工審核確認。

GenAI 可用來產生敘述式報表，透過結合財務報表與資料以及各報表的說明，為數字提供背景資訊。GenAI 甚至可以幫助準備 10-Q 和 10-K 的初稿，包括註腳和管理討論與分析 (MD&A)。

1. 提高效率和生產力

AI 協助財務部門提高效率和生產力的方法眾多，而且這只是剛剛開始。許多財務流程 (例如資料收集、整合和輸入) 的自動化已經大有進步。AI 為企業提供分析和預測服務，將財務的角色從報告過去的情況轉變為關注未來。

然而，這只是財務部門導入 AI 以提高效率和生產力的開始。例如，財務團隊也部署 GenAI，以便更輕鬆地尋找資訊、填補知識差距並完成工作。使用案例包括寫作幫助、總結、分析和交談。根據 Boston Consulting Group 和 MIT Sloan 2023 年的一項研究，與未使用 GenAI 的員工相比，GenAI 將技術熟練員工的績效提高了 40%。PwC 2024 年的一份報告發現，60% 的執行長預計 GenAI 能夠創造效率效益。NVIDIA 於 2024 年對 400 名全球金融服務專業人士進行的一項調查發現，「創造營運效率」是受訪者最常提及的 AI 優勢 (43%)。

2. 提升客戶體驗和保留率

AI 讓企業能夠在不同接觸點提供個人化、主動且整合的交互，從而協助提升客戶體驗及保留率。個性化是一個很好的例子。在 Forrester 2024 年的一份報告中，42% 的受訪主管將超個人化客戶體驗視為 AI 的首要用例。

AI 可以透過分析客戶資料、偏好和行為來達成個人化行銷，提供合適的產品推薦、內容建議和優惠。企業還可以透過 AI 導向的客戶細分進行更有針對性的行銷活動和促銷活動。AI 甚至可以利用有關個別客戶偏好、市場變化和競爭對手活動的即時洞察力來最佳化價格和折扣，以提供個人化定價。

為了留住客戶，使用 AI 技術是必不可少的，而預測分析可以預測未來的客戶行為、終身價值，甚至是客戶流失的可能性，讓企業專注於主動解決問題。

最後，AI 驅動的聊天機器人和數位助理透過按需回答問題，並快速提供全天候的服務來加強與客戶的關係。

3. 減少錯誤

將 AI 應用於財務領域有助減少錯誤，尤其是在人類容易犯錯的方面。大量重複性任務通常會導致人為錯誤，但電腦不會面對這樣的問題。運用 AI 提供的進階演算法、資料分析及自動化功能，協助識別及更正資料輸入、財務報表、簿記及發票處理等方面常見的錯誤。

4. 降低成本

AI 有助於降低成本。在 NVIDIA 調查中，超過 80% 的受訪者表示，使用支援 AI 的應用程式增加了收入並降低了年度成本。此外，根據美國銀行 2023 年 10 月的一份報告，AI 的實施可以在未來五年內將標準普爾 500 強公司的成本削減約 650 億美元。

AI 可以透過多種方式幫助降低成本。任務自動化無疑是一種成本降低策略，可協助企業降低人力成本，填補人力缺口，提高生產力和效率，並讓員工專注於策略性增值活動。公司還表示，AI 能夠帶來更好的洞察力並促進決策，這些也是降低成本的關鍵。採用 AI 技術的企業能更好地最佳化庫存水平與供應鏈、偵測詐騙、識別節省成本的機會，同時更有效地分配資源。

5. 改善決策

Oracle 和《紐約時報》暢銷書作者 Seth Stephens-Davidowitz 於 2023 年進行的一項研究揭示了企業領導者在決策方面面臨的困境，其結果發人深省。

在接受調查的企業領袖中...

• 74% 的人認為，他們每天做出的決定數量在過去三年中增加了 10 倍。
• 97% 的人希望資料能幫助他們做出決策。
• 93% 的人認為正確的決策智慧可以成就或毀掉一家企業。
• 72% 的人表示，龐大的資料量有礙他們做出決定。
• 89% 的受訪者認為，資料來源數量的不斷增加有礙企業取得成功。
• 94% 的人認為，擁有正確的資料和洞察力可協助財務部門做出更好的決策。

AI 在資料管理收集、分析和情境化等方面的能力，有助消除企業領導者提到的許多決策障礙。

6. 加強風險管理

AI 在詐欺檢測方面尤其有用。經過訓練的機器學習模型處理目前和歷史交易資料，透過比對交易和行為模式來檢測洗錢或其他不良行為。

經過訓練的 AI 型異常偵測模型還可以用於識別可能表明詐欺的交易。在這種情況下，AI 系統不斷學習，藉由瞭解哪些異常是欺詐性交易，哪些不是欺詐性交易來完善演算法。隨著時間的推移，AI 系統能夠減少誤報的情況。

AI 能夠在非常短的時間內分析大量資料，這是財務團隊的一項資產。無論是供應鏈、營運還是金融市場的分析，AI 都能協助快速識別潛在風險，並使用預測建模技術來評估各種結果的可能性和影響。

7. 可擴展性

如今，AI 能夠蓬勃發展，並獲得眾多企業採用，其中一個重要功臣是以雲端為基礎的 AI 平台。AI 系統 (尤其是生成式 AI) 需要大量的運算能力，其模型也經常需要更新。這兩個因素讓「購買 AI」及在企業的内部資料中心執行變得非常困難。在部署和執行 AI 應用程式時，雲端運算平台提供可擴展的基礎架構和資源，因此企業可以為其所需的功能付費並享受更新，而無需打補丁和更新軟體。對於使用雲端 ERP 系統的企業而言，使用來自同一雲端的 AI 技術非常重要。如果原始系統位於相同的雲端基礎架構中，那麼企業就不必顧慮為 AI 移動和準備資料的問題。