Het doel van AI en de invloed ervan op FP&A

In mijn laatste paar blogs heb ik het gehad over hoe technologie zoals kunstmatige intelligentie, machinaal leren, natuurlijke taal en meer een impact kunnen en zullen hebben op hoe we zakelijke software gebruiken en ermee omgaan. De automatisering en diepgaande inzichten die deze technologieën mogelijk kunnen bieden, zullen een enorme impact hebben op de manier waarop velen van ons hun werk doen, nu en in de niet al te verre toekomst. Maar met welk doel? Laten we beginnen met het doel van AI waar wetenschappers, wiskundigen en ingenieurs al tientallen jaren van dromen. "Het uiteindelijke doel van AI is dat een machine een algemene intelligentie kan hebben die vergelijkbaar is met die van een mens Ambitieus zeker, maar we zijn op een punt gekomen waarop de technologie een inhaalslag maakt en de droom werkelijkheid kan worden. Dit is belangrijk omdat, zoals de geschiedenis ons heeft geleerd, wanneer mensen meer problemen moeten oplossen dan waar ze de schaal voor hebben, het simpelweg gooien van meer mensen naar het probleem niet altijd het probleem oplost. Laten we een paar revolutionaire consumentenconcepten als voorbeeld nemen:

Ford Motor Company

In 1913 bracht Ford de allereerste assemblagelijn voor auto's op de markt. Door het verfijnen van een proces, de inkoop van onderdelen, het implementeren van machines en het concept van een bewegende assemblagelijn was Ford de eerste die aan massaproductie deed en de tijd om een auto te bouwen terugbracht van 12 uur naar slechts 2 uur en 30 minuten met gebruik van veel minder arbeid. Deze implementatie van processen, technologie en automatisering maakte het minder duur om een auto te bouwen en stelde hen in staat om er veel meer per dag te bouwen met minder mensen, met een hogere kwaliteit en tegen lagere kosten. Dit resulteerde in de commoditisering van de auto, waardoor ze betaalbaar werden voor het kopende publiek en het bedrijf de broodnodige winst boekte om toekomstige R&D en innovatie te stimuleren en zo een voorsprong op de concurrentie te behouden. De rest van de industrie volgde dit voorbeeld en ontwikkelt zich tot op de dag van vandaag verder. Waarom? De mogelijkheid om meer te doen met minder. De innovaties in de auto-industrie blijven snel evolueren en omvatten op dit moment de toevoeging van AI-gestuurde veiligheidsfuncties zoals botsingsdetectie die op gevaren letten en botsingvermijding waarbij de beslissing om te stoppen of de auto te verplaatsen door de machine wordt genomen wanneer de mens dat niet kan met het doel om de levens van de inzittenden en de omgeving van het voertuig te redden, de last voor de verzekeringssector te verminderen en de autofabrikant concurrerend te houden met aantrekkelijke aanbiedingen.

Apple

Snel vooruit naar juni 2007. Steve Job van Apple introduceerde een apparaat dat zijn tijd ver vooruit leek. De iPhone was het eerste touchscreen apparaat met een kleine vormfactor dat veel apparaten verving door slechts één. De iPhone werd aangekondigd als een breedbeeld iPod, een baanbrekend apparaat voor internetcommunicatie en een revolutionaire mobiele telefoon. In één productrelease had Apple je iPod, je mobiele contactdatabank (bijvoorbeeld: Palm Pilot), je computer om op het internet te surfen, een mobiele spelcomputer (bijvoorbeeld: een Gameboy) oh ja en een telefoon allemaal naadloos geïntegreerd in één apparaat. Waarom? Om je in staat te stellen meer te doen met minder. Door de jaren heen is de smartphone(de term voor al deze technologieën samen) een van de meest invloedrijke apparaten voor de menselijke levensstijl geweest en ook een toonaangevend instrument voor AI-innovatie en -adoptie. Hoe meer een apparaat het werk van een mens kan doen, met vergelijkbare intelligentie en een natuurlijke manier van communiceren, hoe meer waarde het aan ons leven toevoegt. We praten nu op een natuurlijke manier met onze telefoons om inzicht te krijgen in het weer, de beste verkeersroutes te bepalen en je te vertellen welk nummer er op de radio is en waar je het kunt streamen. En nog belangrijker, ze automatiseren ook taken zoals e-mails, het verplaatsen van vergaderingen of het kopen van concertkaartjes door er gewoon om te vragen. Dit betekent dat de AI in onze smartphones routinetaken automatiseert, waardoor we tijd besparen en direct de informatie krijgen die we nodig hebben om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Vandaag de dag is het dus niet meer genoeg dat de smartphone gewoon een samenvoeging is van vele apparaten, hij wordt steeds meer onze eigen digitale assistent - sommigen zullen beweren dat hij dat al is. Beide revoluties begonnen met een behoefte om mensen te automatiseren en te bevrijden van tijdrovende, foutgevoelige repetitieve taken, terwijl de laatste toevoegt om mensen de intelligente inzichten te geven die ze nodig hebben wanneer ze die nodig hebben om beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Klinkt dat bekend? Als je in de financiële wereld werkt, weet je dat jij en je teamgenoten het waarschijnlijk al druk hebben met de dagelijkse taken die nodig zijn om je bedrijf draaiende te houden. Tijdens processen zoals prognoses, consolidatie, afsluiting en nog veel meer ben je veel te veel tijd kwijt aan het zoeken naar de informatie die je nodig hebt, het hergebruiken van die informatie en het presenteren ervan in een bruikbaar formaat, terwijl er vertragingen en fouten optreden bij het distribueren en consolideren van spreadsheets of bij het opsporen en oplossen van onregelmatigheden die op de loer liggen in je transacties voor afsluiting. Het algemene doel is om de repetitieve tijdrovende taken te automatiseren, zodat je meer strategisch werk kunt doen en snel toegang krijgt tot de inzichten die je nodig hebt, wanneer je ze nodig hebt. Dit is waar AI-gebaseerde CPM kan helpen. Op AI gebaseerde CPM-tools zoals Prophix kunnen helpen. Vandaag de dag zal Prophix je openstaande taken identificeren, het zal er ook veel automatiseren, zoals het plannen van een proces of het distribueren van een rapport naar het team, gewoon door het in natuurlijke taal te vragen. Het zal ook direct en consistent belangrijke KPI-dashboardvisualisaties leveren en helpen om veel tijd en risico's uit de financiële afsluiting te halen door 100% van je GL-transacties te analyseren en de anomalieën te identificeren die een afsluiting zouden vertragen door een onmiddellijke oplossing mogelijk te maken. Dankzij AI behoren risicovolle en tijdrovende steekproeven nu al tot het verleden. Maar dat is nog maar vandaag. Morgen is de breedte en diepte van AI-technologie eindeloos. Enkele van de laaghangende vruchten waarvoor ik FP&A AI zie inzetten, zijn:

• Prognoses automatiseren met Machine Learning - Waarom, het is nog steeds vrij handmatig, vereist meerdere manuren en is arbeidsintensief om te voltooien. Intelligente datagestuurde prognoses en planning liggen in het verschiet.
• AI gebruiken om analyses te versnellen - AI maakt gebruik van de krachtige verwerkingskracht en opslag van de cloud, terwijl de menselijke factor uit de eerste analyse wordt gehaald. De basisanalyse wordt snel gedaan door de machine over een enorme dataset. Het zijn nog steeds mensen die uiteindelijk beslissen hoe de gegevens het beste kunnen worden gebruikt en hoe erop kan worden gereageerd, maar het zware werk wordt gedaan door de AI.
• Gebruik Natural Language om het maken van de verhaallijnen voor uw reguliere financiële en managementrapportages te automatiseren en neem de verantwoordelijkheid van de tijdrovende taak van het interpreteren van het rapport en het maken van een consistent verhaal uit handen.
• Maak gebruik van natuurlijke taal om eenvoudig vragen te stellen over historische prestaties, zodat u eenvoudig dieper kunt duiken in de drijfveren van een specifieke prestatie of het kunt vragen om scenario's uit te voeren die een beter inzicht geven in de zakelijke impact van een beslissing voordat u deze neemt.

Samengevat is het toepassen van AI op FP&A niet eng of ongelooflijk anders dan wat mensen in het verleden hebben gedaan om de efficiëntie te verbeteren. In het hedendaagse bedrijfsleven is het uitbreiden van ons personeelsbestand om tijdvensters te verkleinen of nieuwe problemen op te lossen geen economische luxe die de meeste bedrijven zich kunnen veroorloven. We moeten dit aanpakken met nieuwe technologie die de rol van een mens kan spelen. Consumententoepassingen maken doorgaans sneller gebruik van nieuwe technologie zoals AI, en dat is een goede zaak, want als de technologie uiteindelijk in de bedrijfswereld arriveert, zijn de gebruikers al bekend met de concepten ervan en hoe ze ermee om moeten gaan. Als consumentenapparaten en -toepassingen ons al conditioneren om ermee te werken op een manier die vergelijkbaar is met interactie met andere mensen, dan is er al minder veranderingsmanagement nodig. Waarom is dit belangrijk? Terug naar de eerste opmerking over het doel van AI: "Het uiteindelijke doel van AI is dat een machine een algemene intelligentie kan hebben die vergelijkbaar is met die van een mens Vandaag de dag zien we dat financiële toepassingen gebruik beginnen te maken van AI-mogelijkheden en de impact ervan op het bedrijf zal afhangen van hoe goed en snel het wordt geïmplementeerd. AI is er en als het correct wordt geïmplementeerd, zal het het doel bereiken om mensen te bevrijden van tijdrovende, repetitieve taken terwijl het mensen de intelligente inzichten geeft die ze nodig hebben wanneer ze die nodig hebben om beter geïnformeerde beslissingen te nemen voor een betere, productievere en welvarendere toekomst.

---

* - https://www.bbvaopenmind.com/en/articles/the-future-of-ai-toward-truly-intelligent-artificial-intelligences/