AI in financiën: Innovaties en toepassingen

Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert elke branche. Veel financiële functies zijn afhankelijk van het verwerken van enorme hoeveelheden gegevens, het identificeren van trends en het vinden van kansen. Allemaal taken waar AI-tools snel affiniteit mee krijgen. Finance-teams binnen organisaties in andere sectoren en financiële instellingen zien hun vakgebied veranderen met elke AI-aanzet.

Wat is kunstmatige intelligentie in de financiële wereld?

Kunstmatige intelligentie omvat een breed scala aan tools en kan worden gebruikt in allerlei bedrijfskritische workflows. Om de rol van kunstmatige intelligentie in de financiële wereld beter te begrijpen, is het cruciaal om de verschillende technologieën achter wat we AI noemen te begrijpen, vooral omdat ze vaak worden gecombineerd in één tool. Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste componenten.

• Machine Learning (ML): Op het meest basale niveau omvat deze subset van AI technologie die enorme datasets doorkamt en algoritmen creëert om patronen te identificeren of uitkomsten te voorspellen.

• Natuurlijke taalverwerking: Met deze technologie kunnen AI-tools menselijke taal begrijpen en nabootsen. Deze technologie wordt meestal gebruikt voor sentimentanalyse, automatische vertaling en het schrijven van tekst die menselijk klinkt.

• Voorspellende analyse: Voorspellende analyse is een toepassing van modellen voor machinaal leren waarmee AI-tools trends uit bestaande datasets kunnen omzetten in voorspellingen. Stel je een AI-tool voor die de historische financiële gegevens van je organisatie gebruikt om toekomstige inkomsten te voorspellen.

• Neurale netwerken: Dit soort AI-technologie bootst de structuur van menselijke neuronen na om een ingewikkelde reeks inputs te verwerken en vervolgens de juiste actie te identificeren en te ondernemen.

Belangrijkste toepassingen van AI in de financiële wereld

Hoewel de populariteit van AI-tools relatief recent is, zijn de toepassingen ervan in de financiële wereld al duidelijk. Hier zijn de belangrijkste functies waar het gebruik van AI alleen maar zal toenemen.

Risicobeheer

Bij risicobeheer identificeren financiële teams potentiële risico's die van invloed kunnen zijn op hun organisatie, bedenken ze plannen om deze risico's te beperken en begeleiden ze belanghebbenden naar de beste oplossing mochten deze risico's zich voordoen. AI-tools automatiseren de langere delen van dit proces (zoals het analyseren van gegevens om risico's te identificeren), zodat teams zich kunnen richten op gebieden waar menselijke input essentieel is.

Fraude opsporen en voorkomen

Fraude is een enorm probleem in de financiële wereld en zal in 2023 10 miljard dollar aan verliezen voor consumenten veroorzaken. Hoewel er al geautomatiseerde systemen bestaan om veel van het werk op het gebied van fraudedetectie en -preventie uit te voeren, zijn recente ontwikkelingen op het gebied van AI-technologie (met name machine learning en neurale netwerken) essentiële verbeteringen.

Kredietscores en verwerking van leningen

Het berekenen van kredietscores en het verwerken van de geschiktheid van leningen zijn gegevensintensieve processen. AI-tools zoals de AI-inzichten van Prophix One zijn bijzonder geschikt om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en om te zetten in bruikbare resultaten.

Gegevensanalyse en voorspellende analyses

Ongeacht het soort financiële gegevens waarmee je werkt, is AI een krachtig hulpmiddel om grote hoeveelheden gegevens om te zetten in actiepunten, gedetailleerde rapporten of samenvattingen voor belangrijke belanghebbenden. Dit kan je een voorsprong geven op processen waarbij je grote hoeveelheden gegevens moet verwerken.

AI implementeren in financiële teams

Hoewel AI een enorme impact kan hebben op de processen van je financiële team, is een goede implementatie essentieel. Dat begint met de selectie van tools. Tools als ChatGPT zijn misschien populair, maar niet altijd geschikt voor nichefuncties zoals financiën.

Een tool als Prophix One is bijvoorbeeld een speciaal Financial Performance Platform met AI-functies voor workflowautomatisering, inzicht in rapporten, voorspellende prognoses en meer. Dat betekent dat het beter is voor het beheer van al je financiële processen, terwijl het je de productiviteitsboost geeft waar AI-tools bekend om staan.

Voordat je een AI-tool inzet, moet je zeker weten dat deze geschikt is voor bedrijfsteams in organisaties zoals die van jou. Te veel van deze tools zijn ontworpen voor individueel gebruik, waardoor het moeilijker wordt om ze op grote schaal in te zetten.

Belangrijkste belanghebbenden

Wanneer het tijd is om een AI-tool in je organisatie in te zetten, zijn dit de belanghebbenden die erbij betrokken moeten worden:

• De CFO: Je hoeft de CFO niet bij elk aspect van de adoptie te betrekken, maar ze moeten wel worden geïnformeerd naarmate je implementatie vordert, omdat ze deze tools waarschijnlijk ook zullen gebruiken. Je moet ze ook de kans geven om hun zorgen te uiten en deze zorgen opgelost te zien.

• Zakelijke leiders in andere functies: Aangezien wijzigingen in financiële processen gevolgen hebben voor de meeste andere teams, moeten deze leiders worden geraadpleegd wanneer AI-tools worden geïmplementeerd.

• Financieel analisten: Aangezien de kans het grootst is dat AI gevolgen heeft voor de mensen die er werken, moeten financieel analisten betrokken (of op zijn minst vertegenwoordigd) worden bij elke implementatie.

• Controllers: Een financieel controller kan waardevolle inzichten inbrengen in elke AI-implementatie omdat hij of zij leiding geeft aan cruciale financiële processen. Als je hun input krijgt over welke tools je moet kiezen en op welke processen je ze moet toepassen, kun je later tijd besparen.

Best practices voor implementatie

Hoewel AI-tools een enorme impact kunnen hebben op je financiële processen, zijn er een aantal belangrijke zaken waar je rekening mee moet houden bij de implementatie ervan:

• Test de tools: Het is niet omdat een AI-tool belooft bepaalde processen soepeler te laten verlopen, dat het dat in de praktijk ook doet. Als je een nieuwe tool implementeert, begin dan met een testproject en een beperkte dataset om er zeker van te zijn dat het goed past. Daarna kun je het gebruik uitbreiden.

• Training: Iedereen die een bepaalde tool gebruikt, heeft speciale trainingstijd nodig om efficiënt op snelheid te komen. Dat geldt ook voor AI-tools.

• Gegevenskwaliteit: Hoewel een van de belangrijkste voordelen van AI het automatiseren van handmatig werk is, betekent dat niet dat je de output van een AI-tool niet periodiek moet beoordelen. Anders kan het gebeuren dat je belangrijke workflows baseert op onnauwkeurige gegevens.

• Beveiliging: Als je met financiële gegevens werkt, heb je bepaalde beveiligingsstandaarden hoog te houden. Elke AI-tool die je gebruikt kan snel de zwakke schakel worden in je beveiligingsinfrastructuur als de beveiligingsrisico's niet goed worden geëvalueerd.

• Compliance: Zijn er voorschriften in uw rechtsgebied waaraan een AI-tool die u wilt implementeren mogelijk niet voldoet? Laat experts dit grondig onderzoeken voordat je een tool inzet.

Ethische bezwaren en governance van AI in de financiële wereld

Hoewel AI-tools een enorme productiviteitswinst opleveren voor financiële teams, gaan ze gepaard met een aantal ethische en bestuurlijke bezwaren:

• Suggesties vs. keuzes: Hoe kan een organisatie bepalen wanneer een AI-tool een financieel team begeleidt bij het nemen van zijn eigen beslissing en wanneer die beslissing voor hen wordt genomen? Het uitbesteden van beslissingen aan AI-tools kan even destructief als verleidelijk zijn.

• Kwaadwillende actoren: Een AI-tool kan geen onderscheid maken tussen een geautoriseerde gebruiker en een kwaadwillende. Naarmate de AI-mogelijkheden in de financiële wereld toenemen, neemt ook het risico toe dat ze kwaadwillig worden gebruikt.

• Schade beperken: Kunnen AI-tools worden gebruikt om financiële schade te beperken? Of zullen ingebouwde, van mensen geërfde vooroordelen de welvaartsverschillen en andere voorbeelden van ongelijkheid vergroten?

• Werkzekerheid: Productiviteitswinst door AI kan gevolgen hebben voor de baanzekerheid, en sommige organisaties zouden in de verleiding kunnen komen om hun personeelsbestand te verlagen om de kosten te verlagen terwijl de productiviteit relatief gelijk blijft.

Elke organisatie die gebruikmaakt van AI-tools heeft een robuust bestuurskader nodig dat deze problemen voortdurend aanpakt en de gevolgen ervan evalueert.

Toonaangevende AI-innovaties in de financiële wereld

Nu we de te implementeren AI-technologieën en hun risico's hebben besproken, laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste gebieden in finance waar ze de komende jaren waarschijnlijk zullen worden ingezet.

Verbeterde financiële planning en analyse (FP&A)

FP&A omvat essentiële financiële processen die organisaties een compleet beeld geven van hun financiële gezondheid, prestaties uit het verleden en de basis voor toekomstige prestaties. Met AI-tools kunnen meer gegevens snel worden verwerkt, wat leidt tot betere inzichten en nauwkeurigere voorspellingen.

AI in risicobeheer

Het gebruik van AI in risicomanagement kan leiden tot een uitgebreider begrip van de financiële risico's waarmee een organisatie wordt geconfronteerd, betere plannen om deze risico's het hoofd te bieden en snellere aanpassingen. Hoewel menselijke input nog steeds nodig zal zijn, worden AI-modellen steeds geschikter om patronen te identificeren in ogenschijnlijk ongerelateerde gebeurtenissen.

Intelligente gegevensanalyse

Je financiële team kan maandenlang bezig zijn met het analyseren van alle financiële gegevens en toch niet elk inzicht genereren waartoe die gegevens kunnen leiden. Omdat AI-tools krachtige assistenten zijn die gegevens kraken, kun je meer scenario's en inzichten genereren in een fractie van de tijd.

AI in financiële analyses

AI-gestuurde geautomatiseerde rapporten kunnen belanghebbenden een beter inzicht geven in de financiën van hun organisatie zonder dat dit uren werk van andere teams vergt. En omdat deze rapporten in realtime worden bijgewerkt met software zoals Prophix One, weten ze dat ze altijd over de juiste gegevens beschikken.

Fraudeopsporing en -preventie

AI-tools spelen al een rol bij het opsporen en voorkomen van fraude, en die rol wordt alleen maar groter. De proliferatie van dergelijke tools aan de kant van fraudeurs kan fraude vaker voorkomen, wat betekent dat financiële organisaties op de hoogte moeten blijven van AI-mogelijkheden.

Voordelen van AI in finance

AI-tools brengen aanzienlijke voordelen met zich mee voor financiële teams, in die mate dat er binnenkort een moment komt waarop de meeste, zo niet alle organisaties ze zullen moeten gaan gebruiken. Deze voordelen omvatten:

• Verhoogde productiviteit: Het belangrijkste voordeel van AI is dat je meer kunt doen in minder tijd. Door bepaalde aspecten van je financiële processen te stroomlijnen, maak je meer tijd vrij voor taken die menselijke input vereisen.

• Verbeterde besluitvorming: AI geeft belanghebbenden en analisten meer gegevens, meer inzichten en meer om mee te werken bij het nemen van belangrijke beslissingen.

• Kostenbesparingen: Elk proces dat met AI is geoptimaliseerd, neemt minder tijd in beslag en bevat minder fouten. Dat maakt ze efficiënter en uiteindelijk goedkoper.

• Innovatie en concurrentievoorsprong: AI is de volgende stap in veel financiële processen. Door gebruik te maken van geavanceerde financiële technologie krijg je een voorsprong op de concurrentie.

Vooruitgang boeken met de transformerende kracht van AI in finance

AI is al bezig met het transformeren van financiële processen, maar er is nog veel ruimte voor innovatie. Door deze technologieën te omarmen en op een verantwoorde manier in te zetten, kunt u de processen en workflows van uw organisatie volledig transformeren en de uitdagingen die voor u liggen voorblijven.