Era eksperymentów z AI w finansach dobiegła końca

Dla wielu firm sztuczna inteligencja w obszarze finansów przez lata pozostawała ciekawym eksperymentem. Była pilotażem, elementem do odhaczenia, podczas gdy główne procesy biznesowe toczyły się starymi torami. Ten etap definitywnie się zakończył. Najnowsze dane pokazują, że AI na dobre zadomowiła się w działach finansowych, przekształcając samą rolę ich liderów.

Od pilotażu do fundamentu operacji

Badanie przeprowadzone wśród wyższych menedżerów finansowych, przy wsparciu firmy MindBridge, nie pozostawia wątpliwości. Aż 80% ankietowanych zespołów przyznaje, że już teraz aktywnie korzysta z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w codziennych operacjach. Co więcej, blisko jedna trzecia wdrożyła je na szeroką skalę w wielu różnych procesach. Dla ponad jednej czwartej respondentów technologia ta ma dziś status kluczowej dla misji działu.

Te liczby są znaczące nie dlatego, że dowodzą skuteczności AI – to już wiemy. Ich prawdziwa waga leży w ukazaniu głębszej zmiany mentalnej wśród dyrektorów finansowych. Pierwsze inicjatywy koncentrowały się na efektywności, automatyzując proste, oparte na regułach zadania, by przyspieszyć prace księgowe czy weryfikacje. Choć ten etap był potrzebny, nigdy nie stanowił ostatecznego celu. Żaden CFO nie został zatrudniony po to, by jedynie coraz szybciej zamykać miesiąc.

Nowy mandat dyrektora finansowego: kształtowanie przyszłości

To, do czego dążą dziś liderzy finansów, sięga znacznie dalej. Zapytani o główny cel wdrażania AI, ponad połowa wskazała na lepsze prognozowanie, zaawansowaną analizę i wsparcie w podejmowaniu decyzji. Mandat się zmienił: z wykonywania tej samej pracy szybciej, na dostrzeganie istotnych szczegółów dotyczących biznesu wcześniej i wyraźniej niż konkurencja.

Problem nie w danych, a w czasie

Różnica ta nie jest kosmetyczna. Działy finansowe generują dziś więcej danych niż jakikolwiek lider jest w stanie przyswoić. Mimo wdrożonych dashboardów i terminowych raportów, wciąż pojawiają się niespodzianki. Marże fluktuują, ryzyka ujawniają się z opóźnieniem, a drobne problemy narastają. Paradoks polega na tym, że finansowi nigdy nie mieli tylu informacji, a kluczowe detale wciąż bywają przeoczone lub docierają za późno. Prawdziwym wyzwaniem nie jest widoczność wsteczna, lecz widoczność na tyle wczesna, by móc podjąć działanie.

Dla wielu CFO ograniczeniem nie są intencje, lecz widoczność: fragmentaryczne, manualne przeglądy pozostawiają zespoły ślepymi na nietypowe transakcje, rodzące się oszustwa czy subtelne wycieki kosztów.

AI jako remedium na erozję zysków

Analitycy z Gartnera szacują, że organizacje tracą rocznie od 3 do 8 procent swojego EBITDA z powodu słabej jakości decyzji. Aż 91% ankietowanych liderów finansowych potwierdza, że to oszacowanie odzwierciedla ich doświadczenia. Co istotne, 60% z nich deklaruje, że wykorzystuje sztuczną inteligencję właśnie po to, aby przeciwdziałać tym stratom.

Wykrywanie wzorców zamiast pojedynczych błędów

CFO zdają sobie sprawę, że erozja zysków rzadko wynika z jednej złej decyzji. Pojawia się ona stopniowo, z wzorców łatwych do przeoczenia w codziennym natłoku operacji: niespójności w cenach, błędach przy ręcznym wprowadzaniu danych, pominiętych zniżkach czy rozregulowanych procesach, które stają się oczywiste dopiero po zamknięciu okresu. AI zmienia tę grę, gdy jest zdolna do ciągłej analizy pełnego zbioru danych finansowych i operacyjnych, zamiast polegać na okresowych przeglądach czy wyrywkowej kontroli.

Wartość takiego podejścia nie leży wyłącznie w prędkości. Kluczowe jest wcześniejsze dostrzeżenie sygnału, uzyskanie klarowniejszego kontekstu oraz możliwość interwencji zanim wyniki zostaną ostatecznie ustalone. To fundamentalna różnica w porównaniu z prostą automatyzacją czy tekstowym asystentem.

Inicjatywa schodzi z najwyższego szczebla

Kolejny wniosek z badania podkreśla, jak centralne stało się to podejście. Połowa respondentów wskazała, że projekty AI w finansach są dziś uruchamiane z inicjatywy prezesa lub rady nadzorczej, a nie przez niezależnie działające działy IT czy innowacji. To odzwierciedla rosnące oczekiwania wobec dyrektorów finansowych.

Realistyczne wyzwania wdrożeniowe

Od liderów finansów wymaga się dziś więcej niż tylko weryfikacji wyników. Muszą oni pewnie kierować biznesem, jasno wyjaśniać kompromisy i wspierać decyzje niosące realne konsekwencje. Jednocześnie CFO podchodzą realistycznie do przeszkód. Koszty implementacji, jakość danych i zarządzanie zmianami pozostają najczęstszymi wyzwaniami. Nie są to już pytania o wartość AI, lecz o dyscyplinę wykonawczą.

Sztuczna inteligencja przestała być pobocznym projektem w finansach. Przekształca sposób, w jaki dyrektorzy finansowi realizują poszerzający się mandat i wdrażają w organizacjach kulturę wysokiej jakości decyzji dla szybszego wzrostu. W miarę jak oczekiwania rosną, od liderów finansów wymaga się wpływania na wyniki, a nie tylko ich tłumaczenia post factum. To z kolei wymaga wglądu, który pojawia się na tyle wcześnie, by miał znaczenie, i jest na tyle klarowny, by można było go bronić. AI staje się mechanizmem, który to umożliwia. Eksperyment się skończył, a technologia udowodniła swoją wartość na skalę. Liczy się teraz to, jak skutecznie finanse będą wykorzystywać sztuczną inteligencję w momencie, gdy zapadają decyzje.