Od liczb do strategii – jak sztuczna inteligencja wzmacnia pozycję CFO w organizacji?

Sztuczna inteligencja może znacząco odciążyć CFO i zespoły finansowe w kluczowych obszarach działalności. Oto główne możliwości wsparcia:
Automatyzacja procesów budżetowania i prognozowania AI analizuje duże zbiory danych historycznych i przewiduje przyszłe wyniki finansowe z wysoką dokładnością. Algorytmy uczenia maszynowego rozpoznają wzorce niewidoczne dla ludzkiego analityka, co pozwala na precyzyjniejsze prognozy i skuteczniejsze zarządzanie ryzykiem.
Usprawnienie raportowania finansowego i zarządczego AI automatycznie generuje raporty i dashboardy, agregując dane z różnych źródeł. Dzięki temu CFO może skupić się na analizie i podejmowaniu decyzji strategicznych zamiast tracić czas na manualne przygotowanie dokumentów.
Optymalizacja kosztów i FinOps AI przeprowadza dogłębną analizę struktury wydatków, identyfikując obszary potencjalnych oszczędności. Wspiera również zarządzanie kosztami infrastruktury IT i chmury obliczeniowej, co jest kluczowe w strategiach FinOps.
Modelowanie finansowe i analizy scenariuszowe Zaawansowane algorytmy symulują różne scenariusze finansowe, wspierając CFO w strategicznych decyzjach dotyczących inwestycji, fuzji, przejęć czy restrukturyzacji. Możliwość przewidywania skutków różnych wariantów minimalizuje ryzyko biznesowe.
Konsolidacja finansowa i zgodność regulacyjna AI automatycznie dopasowuje i konsoliduje dane finansowe z wielu jednostek organizacyjnych, zapewniając zgodność z regulacjami księgowymi i podatkowymi. Wykrywa także anomalie i potencjalne błędy, poprawiając jakość raportowania i compliance.
Technologia AI nie tylko automatyzuje rutynowe zadania, ale także znacząco podnosi jakość analiz finansowych. Dzięki zdolności do przetwarzania ogromnych ilości danych może wskazywać możliwości zwiększenia efektywności, które wcześniej mogły zostać przeoczone. Automatyczna konsolidacja finansowa eliminuje ryzyko błędów ludzkich i zapewnia spójność danych w całej organizacji, co przekłada się na lepszą jakość decyzji biznesowych i większe zaufanie inwestorów.

Przykładem zaawansowanego rozwiązania AI wspierającego CFO w tych obszarach jest OneStream Sensible ML. Technologia ta umożliwia tworzenie bardzo precyzyjnych prognoz na podstawie danych szeregów czasowych dostarczonych przez użytkowników. W kontekście planowania strategicznego, organizacje mogą wykorzystać 3-, a nawet 5-letnie dane historyczne, aby budować długoterminowe prognozy wspierające wyznaczanie kierunków rozwoju firmy. Sensible ML analizuje 60 punktów danych miesięcznych i tworzy statystyczne modele prognoz (univariate), które można wdrożyć w środowisku OneStream.
W przypadku planowania operacyjnego i budżetowania rocznego, gdzie wymagana jest transformacja celów finansowych z poziomu ogólnego na szczegółowe plany dla poszczególnych kategorii produktów, kanałów sprzedaży czy klientów, Sensible ML może przetwarzać 150–250 miesięcznych punktów danych. Technologia automatycznie wzbogaca dane źródłowe o czynniki makroekonomiczne, generuje cechy istotne dla modelowania, wybiera najbardziej wpływowe zmienne oraz porównuje modele predykcyjne (np. ARIMA, SARIMA), aby ostatecznie wdrożyć najlepiej sprawdzające się podejścia prognostyczne.
W jeszcze bardziej wymagających zastosowaniach, takich jak codzienne lub tygodniowe planowanie popytu czy S&OP, Sensible ML potrafi przetwarzać ponad 250 punktów danych, integrując dane z danymi zewnętrznymi, uwzględniając zdarzenia biznesowe, promocje i święta za pomocą tzw. event buildera. Pozwala to tworzyć bardzo szczegółowe prognozy dla konkretnych produktów i lokalizacji, wspierając podejmowanie decyzji w obszarach logistyki, zakupów, zarządzania personelem czy zapasami.

Innym rozwiązaniem zasługującym na uwagę w kontekście wspierania CFO jest platforma IBM watsonx™. Składa się ona z trzech głównych komponentów: watsonx.ai, watsonx.data oraz watsonx.governance. Watsonx.ai umożliwia tworzenie i wdrażanie zaawansowanych modeli predykcyjnych i językowych, które mogą wspomagać prognozowanie finansowe, analizę ryzyka czy przygotowywanie rekomendacji strategicznych. Dla CFO oznacza to możliwość automatycznego generowania precyzyjnych analiz na podstawie danych historycznych, co znacząco przyspiesza proces podejmowania decyzji.
Z kolei watsonx.data to rozwiązanie ułatwiające gromadzenie, przetwarzanie i analizę dużych zbiorów danych finansowych, z różnych źródeł, w tym systemów ERP i hurtowni danych. Ułatwia to centralizację informacji i umożliwia lepszą kontrolę nad raportowaniem zarządczym i operacyjnym. Natomiast watsonx.governance pozwala na pełne monitorowanie i dokumentowanie działania modeli AI, co jest szczególnie istotne w kontekście zgodności z przepisami finansowymi i audytowalności decyzji podejmowanych w oparciu o AI.