A mai turbulens és gyorsan változó technológiai környezetben – amelyet a mesterséges intelligencia (AI) fejlődése is alakít – a pénzügyi terület mérföldkőhöz érkezett. Most újra lehetőség adódik egy értékteremtő átalakulásra.
A szervezet, a vezetés és a szabályozók részéről is fokozódik az igény, hogy a pénzügyi vezetők stratégiai szerepet töltsenek be, és még nagyobb mértékben járuljanak hozzá az operatív és pénzügyi teljesítmény javításához.
Az elmúlt 15 évben a legtöbb pénzügyi funkció azon dolgozott, hogy „kevesebből többet teremtsen”:
– több időt szabadítson fel stratégiai elemzésekre
– kevesebbet időt fordítson automatizálható feladatokra,
– és a költségeiket (a bevétel százalékában) akár 25%-kal csökkentse.
Ehhez a legtöbben az alábbi stratégiákat választották:
• Új technológiák bevezetése, a tranzakciós és feldolgozási költségek csökkentése;
• globális és On-shore üzleti szolgáltatási modellek kialakítása, új technológiai megoldásokkal kombinálva;
• különböző technológiák összekapcsolása felhasználó-vezérelt peremeszközökkel, a szervezeti döntéshozatalt adatalapúvá tétele.
Eredmény: felhőalapú ERP-rendszerek, integrált adatplatformok, automatizáció és perem-analitika. Egyszóval digitális pénzügy. A legtöbb projekt elérte a várt eredményeket – mégis megmaradt a kihívás: lépést kell tartani a szervezeti és befektetői igényekkel.
Itt az új lehetőség: az AI-ügynökökkel támogatott pénzügyi működési modell
A pénzügy következő áttörése nem egy újabb rendszer vagy eszköz — hanem egy új munkavégzési mód.
Az AI-ügynökök minden iparágban segítenek átformálni a munkavégzést – a vállalatokon belül miért ne a pénzügy álljon ennek a fejlődésnek az élén?
Az új pénzügyi működési modell egyesíti az emberi munkaerőt és a technológiát. Szakértői vélekedés szerint ebben a rendszerben az AI-ügynökök nem csupán automatizáló eszközök, hanem olyan megoldást jelentenek, melyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy kapacitásaikat nagyobb teljesítményt eredményező feladatokra, komplex problémamegoldásra, mélyebb elemzésekre fordíthassák, és a minőségibb elemzésekkel jobban támogassák a szervezeti döntéshozatalt.
Maga a mesterséges intelligencia számos új lehetőséget kínál a pénzügyi funkció számára.
Ezek közé tartozik:
– az automatikus tranzakciófeldolgozás,
– a valós idejű kockázatfelismerés,
– az önkiszolgáló elemzések,
– az időszaki zárások felgyorsítása,
– vagy a folyamatos készletkezelés és elemzés.
A lehetőség már nem elméleti — a cégek AI-transzformációja már javában zajlik
A progresszív pénzügyi csapatok AI-ügynököket és autonóm AI-folyamatokat építenek be a mindennapi tevékenységekbe, újratervezik a szerepköröket és alapjaiban újradefiniálják a munkavégzés módszereit.
A PwC AI Agent Survey-je szerint a vezetők 79%-a megerősítette, hogy az AI-ügynököket már bevezették a vállalatuknál, és 34% használja ezeket a számviteli és pénzügyi területeken is. Az eddigi adatok alapján az AI ügynökök által generált kapacitásokkal rövid távon 60-90% időmegtakarítást lehet elérni egyes kulcsfolyamatokban, amit egyéb értékteremtő feladatokra lehet átirányítani.
De az AI bevezetésének hatása nem csak ebben, hanem például az elemzések, vagy egyéb eredmények pontosságának javulásában, a munkavállalói elégedettségben, de adott esetben a kontrollkörnyezet fejlődésében is mérhető.
Hogyan alakítják át az AI-ügynökök a pénzügyi területet
Az AI-ügynökök lehetővé tesznek egy új pénzügyi működési modellt, mert intelligensen, autonóm módon és csapatban is tudnak tevékenykedni. Ahogy az emberi munkaerő esetén is, minden AI-ügynöknek más szerepe lesz.
Az egyik lehet könyvelő, a másik FP&A elemző, a harmadik compliance vagy szabályozási szakértő. Minden ügynök rendelkezik a szerepéhez illeszkedő készségekkel és ami fontos, megfelelő adatkészletekkel is.
Ezután az ügynököket egy munkafolyamatba szervezzük és utasításokat adunk, például „egyeztesd a számlákat a megrendelésekkel (PO-k)” vagy „konszolidáld a készpénzpozíciókat, és készíts előrejelzést a be- és kiáramlásokról” – hogy aztán a feladat elvégzésén együtt dolgozzanak.
Minden AI-ügynöknek van memóriája, fel tudja idézni, mit tett korábban és milyen eredmények születtek. Tanul az eredetileg megadott bemenetekből, a felülvizsgálatokból és kivétel-kezeléséből, így folyamatosan fejlődik abban, hogy minél jobban kezelje a következő adathalmazt és feladatokat.
Mint egy tapasztalatot szerző ember, az AI-ügynök is egyre jobb lehet a munkájában és új megoldásokra lesz képes.
Egy új pénzügyi működési modellben a pénzügyi feladatok jellemzően három kategóriába sorolhatók: ember által vezetett, ügynök által támogatott vagy teljesen ügynök által vezérelt.
Az AI-ügynökök — a megfelelő bevezetési és irányítási modellel — önállóan működtethetik, vagy támogathatják a dolgozók szinte minden feladatát. Bármely feladatról legyen szó, az AI-ügynökök újabb kapacitást teremthetnek.
Hogyan néz ki egy konkrét AI-vezérelt pénzügyi munkafolyamat?
Számlák feldolgozása és egyeztetése
A megrendelők és beérkező számlák feldolgozása és egyeztetése során az ügynökök szinte az összes munkát elvégzik — gyorsan, pontosan és skálázhatóan. Akár 80%-kal csökkenthetik az átfutási időt, miközben javítják az ellenőrzési és kontroll nyomvonalakat, csökkentik a megfelelőségi kockázatot és lehetővé teszik a technológia skálázását többletköltség nélkül.
Itt az ügynökök az ismétlődő feladatok automatizálásával teremtenek értéket, így az emberek az elemzésre, a stratégiára és a beszállítók kezelésére koncentrálhatnak.
Amikor egy számla beérkezik felülvizsgálatra, egy AI-ügynök kinyeri a számla kulcsinformációit. Egy másik lehívja a releváns szerződést vagy keretszolgáltatási megállapodást.
A harmadik összeveti a számlát a szerződés vagy megrendelő adataival és feltételeivel, és jelzi az eltéréseket. A negyedik ügynök e-mailt fogalmaz meg a felmerülő kérdések tisztázására. Csak ezután lép be egy pénzügyi szakember, hogy jóváhagyja, vagy szükség esetén eszkalálja a tranzakciókat.
Amíg az AI-ügynökök elvégzik az ismétlődő feladatokat, az emberek más feladatokra összpontosíthatnak. Más AI-ügynökökkel és kollégákkal együttműködve vizsgálják a beszállítói teljesítményt, nyomoznak a visszatérő túlszámlázások és nem megfelelő számlák után, újratárgyalják a szerződéseket.
Az eredmény – a nagyobb hatékonyságon túl – valódi költségmegtakarítás és erősebb beszállítói teljesítmény.
Treasury folyamatok: készpénzkezelés és előrejelzések
Az összetettebb pénzügyi feladatokban nem helyettesítik az ügynökök az embereket. Mellettük dolgoznak. Vegyük például a treasury műveleteket.
Az ügynökök le tudják kérdezni és konszolidálni a készpénzegyenlegeket, előre tudják jelezni a rövid távú be- és kiáramlásokat, jelezhetik a potenciális többleteket vagy hiányokat, javasolhatnak átutalásokat vagy befektetéseket, naplózhatják a végrehajtott lépéseket és finomíthatják az előrejelzési modelleket.
Az előrejelzésekkel a kézben a treasury csapat pontosíthatja a tőkeallokációs stratégiákat, módosíthatja a készpénz küszöböket és frissítheti a befektetési irányelveket az ügynökök által feltárt minták alapján.
Az ügynökök által generált készpénzpozíció-elemzéseket használva finomítják a belső hitelezési stratégiákat. És mindezeknek köszönhetően a kollégáknak több idejük és jobb adatuk keletkezik az értékesítési és más üzleti csapatok támogatására.
Hogyan építsünk AI-alapú pénzügyet?
A számlafeldolgozás és a treasury műveletek csak két példa arra, hogyan automatizálhatják az ügynökök az összetettebb feladatok folyamatait. De támogathatják a követelés-kezelést, a beszállítói kockázat monitorozást, a likviditás-optimalizálást, a pénzügyi zárásokat és még sok mást is.
Könnyen skálázhatók, és a pénzügyi csapattagok is létrehozhatják vagy módosíthatják őket. Minden új ügynöki munkafolyamat újra felhasználhatja az előzőek kódját és architektúráját.
Érett technológiai ökoszisztéma és szoftvercsomag rendelkezésre állása mellett hetek alatt láthatunk hatást, és hónapokon belül felállíthatunk egy teljesen új, AI-vezérelt működési modellt.
Lássuk az AI-alapú pénzügy építésének lépéseit!
1. Mérje fel a folyamatait és adatplatformjait.
2. Építkezzen modulárisan és újra felhasználható módon. Mivel az AI-ügynökök rengeteget tudnak, fontos, hogy ne csupán szigetszerű, inkrementális értéket keressen. Ha moduláris architektúrát alkalmaz, könnyebb lesz újra felhasználni a kódot, az ügynököket és az ügynöki keretrendszereket a munkafolyamatok között — így gyorsan skálázhat és alacsonyan tarthatja a költségeket.
3. Egy AI-ügynök általában csak egy egyszerű feladatot tud elvégezni. A valódi érték az ügynökök munkafolyamatokká történő összekapcsolásából fakad, amihez egy könnyen használható platformra van szükség, mint a PwC agent OS-e, amely beépített felügyeleti eszközökkel is rendelkezik.
4. Mutassa meg az embereinek, hogy ezzel csak nyerhetnek. Az AI értékesebbé teszi a dolgozókat — ha rendelkeznek új készségekkel, például az AI felügyeletének képességével, és a csapatmunka kultúrájával az AI-ügynökökkel.
Az ígéretes lehetőségek mellett azonban új irányítási keretekre, friss kompetenciákra és a működési modellekbe, illetve az egyes AI-megoldásokba vetett bizalomra is szükség van.
A szerző a PwC Magyarország kockázatmenedzsment szakértője
