AI Oportunidades em finanças

AI pode analisar vastas quantidades de dados históricos para identificar padrões que o software de previsão de fluxo de caixa tradicional não consegue. Isso pode prever com precisão fluxos de caixa entre categorias, entidades e horizontes de tempo, fornecendo uma solução para um dos elementos mais desafiadores do trabalho de um tesoureiro.

Para qualquer organização que gerencie projetos, contratados ou compromissos de longo prazo, a IA também pode ser usada para aprimorar a porcentagem de previsão de conclusão (POC), aproveitando as informações orientadas a dados. Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar um espectro de métricas de POC (horas, unidades, custo etc.) para prever a receita do POC e estimar o esforço total de conclusão restante em tempo real. A análise em tempo real da entrada de dados pode capturar esses erros rapidamente, alertando os indivíduos relevantes para verificar duas vezes antes que os erros sejam comprometidos em registrar. Isso permite que as organizações evitem correções caras posteriormente no processo, mantenham registros financeiros mais precisos e, finalmente, criem mais confiança nos dados usados ​​para rastrear o progresso ou tomar decisões.

AI can automatically detect anomalies in transactions or balances that violate any organisation-specific accounting policies or principles. Real-time analysis of data entry can catch these errors quickly, alerting relevant individuals to double-check before the errors are committed to record. This allows organisations to avoid costly corrections later in the process, maintain more accurate financial records, and ultimately create more trust in the data used to track progress or make decisions.

Modelos de aprendizado de máquina pode entender os padrões de pagamento da fatura dos clientes e desencadear ações proativas para fazer cobranças antes dos pagamentos passarem a data de vencimento. A IA pode levar isso ao próximo nível, personalizando as mensagens do cliente, alavancando as descobertas da ciência comportamental para aumentar a taxa de sucesso da coleta. Automatando as coleções para contas de menor risco ou valor também beneficia a organização, liberando a capacidade humana de se concentrar nas mais altas coleções de risco ou valor. O uso de modelos baseados em conjuntos de dados hipotéticos pode prever os resultados de diferentes decisões, como decidir se deve financiar um projeto ou fazer alterações nos termos de pagamento do fornecedor, ajudando a organização a tomar decisões informadas. A IA pode lidar com tarefas de entrada de dados repetitivas e demoradas e, usando tecnologia como reconhecimento de caracteres ópticos, pode extrair diretamente informações de imagens de recebimentos e faturas para automatizar o manuseio de despesas. Isso reduz significativamente o tempo gasto em agrupamento manual de dados e pode permitir que os proprietários de dados gerem relatórios como e quando necessário, em vez de depender nos ciclos de relatórios semanal ou mensal. A mesma abordagem pode ser aplicada a auditorias financeiras, onde a IA pode resumir rapidamente as informações de auditoria e fornecer informações relevantes. Isso libera os auditores de tarefas demoradas, permitindo que se concentrem mais nas principais áreas de risco, onde podem agregar valor diretamente. Mais e mais organizações estão começando a implantar ferramentas de IA para ajudar nisso, otimizando o teste de controles internos ou realizando verificações de rotina. A Microsoft usa os algoritmos de aprendizado de máquina para

Machine learning algorithms can predict the outcome of different scenarios when alternative data values are used. Using models based on hypothetical data sets can predict the results of different decisions, such as deciding whether to fund a project or make changes to supplier payment terms, helping the organisation to make informed decisions.

While we have already touched on the established AI process automation used in invoice processing (e.g. three-way matching), there are a host of other finance processes that can benefit similarly. AI can handle repetitive and time-consuming data entry tasks, and by using technology like optical character recognition, can directly extract information from images of receipts and invoices to automate expense handling.

AI can extract structured and unstructured data from a host of different document types and data sources to automatically produce key financial reports and generate insights. This significantly reduces the time spent on manual data collation and can allow data owners to generate reports as and when needed rather than relying on weekly or monthly reporting cycles. The same approach can be applied to financial audits, where AI can quickly summarise audit information and provide relevant insights. This frees auditors from otherwise time-consuming tasks, enabling them to focus more on key risk areas where they can directly add value.

Proving the quality of your organisation’s financial controls is a time-intensive exercise that can place a significant burden on your finance teams. More and more organisations are starting to deploy AI tooling to assist with this, either by optimising the testing of internal controls or by performing routine checks. Microsoft has been using machine learning algorithms to Automatize aspectos significativos de sua auditoria de controle SOX por vários anos, com um tempo reivindicado de economia de 20.000 horas por ano e uma redução de custo correspondente. Implementar

AI pode reduzir a quantidade de tempo que as equipes de finanças gastam em tarefas de rotina que podem ser facilmente automatizadas, como fatura e processamento de pagamentos ou criação de demonstrações financeiras. Isso libera a capacidade de se concentrar em atividades de valor agregado para as quais a IA pode não ser adequada, por exemplo, tomada de decisão subjetiva. Embora já tenhamos discutido como a IA pode ser usada para capturar erros humanos genuínos nos processos financeiros, ela também pode ajudar a detectar atividades maliciosas antes que danos duradouros sejam causados. Quando as áreas de risco são identificadas, a IA também pode ser usada para prescrever atividades de remediação, construindo a capacidade de uma organização de lidar com questões semelhantes no futuro. Quando combinados com o uso de IA para gerar conjuntos de dados sintéticos, as organizações podem acessar mais dados e analisá-los mais rápido do que nunca. O aprendizado de máquina também pode ser usado para analisar dados históricos e tendências de mercado para otimizar os níveis de inventário, garantindo que o capital de giro não esteja ligado desnecessariamente

AI algorithms can analyse huge quantities of data in real-time, detecting anomalies that may indicate fraudulent activities or highlight risk areas within the organisation. While we’ve already discussed how AI can be used to catch genuine human errors in finance processes, it can also help detect malicious activity before lasting damage is done. When risk areas have been identified, AI can also be used to prescribe remediation activities, building an organisation’s ability to deal with similar issues in future.

Analysing data and insights in real-time allows organisations to make more well-informed decisions. When combined with the use of AI to generate synthetic data sets, organisations can access more data and analyse it faster than ever before.

AI can be applied in numerous ways to optimise working capital, including aiding organisations in making decisions around managing short-term liabilities or by improving accounts receivable and accounts payable management to predict payment cycles and optimise credit terms. Machine learning can also be used to analyse historical data and market trends to optimise inventory levels, ensuring that working capital is not tied up unnecessarily Como resultado do excesso de estocagem. Estes devem ser explorados ao considerar o custo versus o benefício. Pode valer a pena testar soluções de IA para diferentes casos de uso e verificação quais os recursos de IA estão disponíveis em suas plataformas de tecnologia existentes para determinar qual agregar valor real antes de decidir investir fortemente em soluções de longo prazo. 

While many enterprise resource planning (ERP) platforms are rapidly integrating AI into their technology offerings, standalone options are also available. These should be explored when considering cost versus benefit. It may be worthwhile trialling AI solutions for different use cases and checking which AI features are available in your existing technology platforms to determine which add real value before deciding to invest heavily in long-term solutions.