برای دهه ها دپارتمان مالی در ذهنیت عمومی و حتی در فرهنگ بسیاری از سازمان ها یک مرکز هزینه ساکت و آرام در گوشه ای از شرکت بود. متخصصان مالی به عنوان نگهبانان دقیق گذشته دیده می شدند؛ افرادی که با وسواس اعداد و ارقام را ثبت می کردند، گزارش های تاریخی تهیه می نمودند و اطمینان حاصل می کردند که تمام حساب ها در پایان ماه تراز هستند. دنیای آنها دنیای قطعیت های گذشته بود، نه احتمالات آینده اما این تصویر در حال محوشدن است. هوش مصنوعی در حال بازنویسی کامل شرح وظایف این بخش حیاتی است. این فناوری متخصصان مالی را از زنجیر کارهای تکراری و طاقت فرسا آزاد کرده و آنها را در جایگاه جدید و هیجان انگیز یک شریک استراتژیک برای کسب و کار قرار می دهد. این دگرگونی یک پرسش بنیادین را مطرح می کند: در عصری که ماشین ها می توانند حسابداری کنند، نقش انسان در آینده امور مالی یک سازمان چه خواهد بود؟ پاسخ این سوال، نقشه راه موفقیت شرکت های پیشرو در دهه آینده را ترسیم می کند.
پایان دوران تکرار: آزادسازی هوش انسانی از زندان محاسبات
بخش بزرگی از زمان و انرژی تیم های مالی به طور سنتی صرف انجام وظایفی می شد که گرچه ضروری بودند، اما ارزش افزوده استراتژیک چندانی نداشتند. پردازش دستی هزاران فاکتور، تطبیق حساب های بانکی، ورود داده ها به سیستم های مختلف و تهیه گزارش های استاندارد، نمونه هایی از این کارهای تکراری هستند که مستعد خطای انسانی بوده و مهمتر از آن، هوش و استعداد متخصصان را به بند میکشند. هوش مصنوعی، به ویژه از طریق اتوماسیون فرآیندهای رباتیک به عنوان کلید آزادی از این زندان عمل می کند.
این سیستم های هوشمند می توانند به صورت شبانه روزی و بدون خستگی، این وظایف را با سرعتی هزاران برابر بیشتر از انسان و با دقتی نزدیک به 100درصد انجام دهند. این اتوماسیون صرفا یک بهینه سازی در هزینه ها نیست، بلکه یک سرمایه گذاری استراتژیک بر روی ارزشمندترین دارایی شرکت، یعنی ظرفیت فکری کارکنان آن است. با واگذاری کارهای تکراری به ماشین، برای اولین بار این فرصت فراهم می شود که متخصصان مالی از تمرکز بر «چه اتفاقی افتاد» به سمت تحلیل «چرا این اتفاق افتاد و در آینده چه باید کرد» حرکت کنند.
شرکت صنعتی زیمنس را به عنوان یک مثال در نظر بگیرید. این غول مهندسی آلمانی با شبکه ای عظیم از ده ها هزار تامین کننده در سراسر جهان سر و کار دارد و ماهانه حجم غیر قابل تصوری فاکتور و سند مالی دریافت می کند. در گذشته، ارتشی از حسابداران باید این اسناد را به صورت دستی بررسی و پردازش می کردند. امروزه، یک سیستم هوش مصنوعی می تواند تمام این فرآیند را مدیریت کند. این سیستم نه تنها فاکتورها را با سفارش های خرید تطبیق می دهد و پرداخت ها را زمان بندی می کند، بلکه قادر است الگوهای نامتعارف را نیز شناسایی کند.
مطلب مرتبط: مدیریت مالی هوشمند در دنیای کسب و کار
برای مثال، اگر قیمت یک قطعه از یک تامینکننده خاص به طور ناگهانی و بدون دلیل مشخص افزایش یابد، سیستم فورا یک هشدار برای تیم مالی ارسال می کند. این امر به متخصصان مالی زیمنس اجازه می دهد تا به جای ورود بی پایان داده، وقت خود را صرف تحلیل استراتژیک ریسک های زنجیره تامین، مذاکره با تامین کنندگان و بهینه سازی جریان نقدینگی شرکت کنند؛ وظایفی که تاثیر مستقیم بر سودآوری نهایی کسب و کار دارد.
از آینه گذشته به تلسکوپ آینده: پیشبینی به مثابه یک علم دقیق
یکی از حیاتی ترین وظایف تیم مالی، بودجه بندی و پیشبینی عملکرد آینده کسب و کار است، اما روش های سنتی برای این کار، شبیه به رانندگی با نگاه کردن به آینه عقب خودرو بود. بودجه های سالانه اغلب براساس داده های سال گذشته و با در نظر گرفتن چند فرض ساده برای آینده تهیه می شدند و در دنیای پرنوسان امروز، به سرعت اعتبار خود را از دست می دادند.
هوش مصنوعی این فرآیند را از یک هنر مبتنی بر حدس و گمان به یک علم دقیق مبتنی بر داده تبدیل کرده است. الگوریتم های پیشرفته می توانند حجم عظیمی از متغیرهای داخلی و خارجی را تحلیل کنند؛ از داده های فروش تاریخی و هزینه های تولید گرفته تا روندهای اقتصاد کلان، فعالیت های رقبا، احساسات کاربران در شبکه های اجتماعی و حتی الگوهای آب و هوایی. نتیجه این تحلیل، یک مدل مالی زنده و پویا است که می تواند به طور مداوم و در لحظه، پیش بینی های خود را به روزرسانی کند و به رهبران تجاری یک دید روشن و قابل اعتماد از آینده های ممکن ارائه دهد. این توانایی، تصمیم گیری را از حالت واکنشی به حالت پیشگیرانه و استراتژیک تغییر می دهد.
برای درک بهتر شرکت آیکیا را تصور کنید. برنامه ریزی مالی برای چنین شرکت عظیمی با هزاران محصول و فروشگاه در سراسر جهان، یک چالش بسیار پیچیده است. در گذشته، پیش بینی تقاضا برای یک مدل خاص از مبلمان، عمدتا براساس داده های فروش فصول مشابه در سال های قبل انجام می شد.
اما اکنون، یک سیستم هوش مصنوعی می تواند لایه های بسیار عمیق تری از داده را تحلیل کند. این سیستم می تواند محبوبیت ناگهانی یک سبک طراحی خاص (مثلا سبک روستیک) در پلتفرم های اجتماعی مانند اینستاگرام را رصد کند، افزایش هزینه های حمل و نقل کانتینری از آسیا را در مدل خود لحاظ نماید و حتی پیشبینی کند که یک زمستان سردتر از حد معمول در اروپا، تقاضا برای پتو و منسوجات خانگی را افزایش خواهد داد.
در نتیجه، تیم مالی آیکیا می تواند به طور بسیار دقیق تری به تیم های بازاریابی و زنجیره تامین، برای تخصیص بودجه و مدیریت موجودی کالا مشاوره دهد و از هدررفت منابع یا از دست رفتن فرصت های فروش جلوگیری کند.
متخصص مالی به مثابه استراتژیست: ترجمه داده به تصمیم
شاید مهم و دگرگون کننده ترین تاثیر هوش مصنوعی ارتقای نقش متخصص مالی از یک گزارش دهنده صرف به یک مشاور و شریک استراتژیک قابل اعتماد برای سایر بخش های سازمان باشد. وقتی وظایف عملیاتی به ماشین ها سپرده شده و پیش بینی ها هوشمندتر شده اند، تیم مالی این ظرفیت را پیدا می کند که به پیچیده ترین سوالات استراتژیک کسب و کار پاسخ دهد. برای مثال، تیم بازاریابی می خواهد بداند کدام کمپین بیشترین بازگشت سرمایه واقعی را داشته است، نه فقط بیشترین لایک را. تیم توسعه محصول می خواهد بفهمد که قیمت گذاری یک محصول جدید چه تاثیری بر فروش سایر محصولات خواهد داشت. تیم عملیات می خواهد مدل سازی کند که سرمایه گذاری بر روی یک خط تولید جدید، چه زمانی به نقطه سر به سر خواهد رسید. پاسخ به تمام این سوالات در دل داده های مالی نهفته است و تیم مالی مجهز به ابزارهای هوش مصنوعی، تنها بخشی است که می تواند این داده ها را به بینش های قابل فهم و اجرا برای دیگران ترجمه کند.
مطلب مرتبط: ترندهای جدید صنعت حسابداری در دهه پیش رو
شرکت نتفلیکس یک مثال عالی برای این مدل جدید از همکاری است. تصمیم برای سرمایه گذاری صدها میلیون دلار بر روی ساخت یک سریال یا فیلم جدید، یک ریسک تجاری عظیم است. در گذشته، این تصمیمات عمدتا براساس غریزه و تجربه مدیران استودیو گرفته می شد. امروزه، تیم مالی-استراتژیک نتفلیکس با استفاده از هوش مصنوعی، نقشی حیاتی در این فرآیند ایفا می کند. الگوریتم های آنها می توانند داده های مربوط به عادات تماشای میلیون ها کاربر را تحلیل کرده و الگوهای موفقیت را شناسایی کنند.
برای مثال، آنها ممکن است کشف کنند که سریال هایی با یک شخصیت اصلی زن قدرتمند در ژانر علمی-تخیلی، بالاترین نرخ نگهداشت کاربر را در بازار آلمان دارند. این بینش دقیق مالی، که مستقیما به استراتژی محتوا متصل است، به مدیران خلاق کمک می کند تا تصمیمات شجاعانه تری بگیرند که بر پایه ای محکم از داده استوار است. در این سناریو، مدیر مالی دیگر یک حسابدار نیست، بلکه یک معمار سرمایه گذاریهای آینده شرکت است.
سخن پایانی
هوش مصنوعی قرار نیست جایگزین متخصصان مالی شود، بلکه قرار است آنها را بازآفرینی کند. آینده این حرفه نه در توانایی انجام محاسبات بی نقص (که ماشین ها بهتر انجام می دهند)، بلکه در توانایی های منحصرا انسانی نهفته است: قضاوت استراتژیک، تفکر انتقادی، مهارت داستان سرایی با داده ها و توانایی برقراری ارتباط و نفوذ بر روی سایر رهبران تجاری. چالش بزرگ پیش روی سازمان ها، تنها سرمایه گذاری بر روی فناوری های جدید نیست، بلکه سرمایه گذاری بر روی بازآموزی و توانمندسازی تیم های مالی خود برای ایفای این نقش جدید و بسیار پیچیده تر است. موفق ترین مدیران مالی آینده، نه آنهایی که بهترین نرم افزارها را می خرند، بلکه آنهایی خواهند بود که می توانند یک پل مستحکم میان دنیای اعداد و دنیای استراتژی بسازند و از هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای تبدیل دپارتمان مالی از یک مرکز گزارش دهی به موتورخانه هوش تجاری کل سازمان استفاده کنند.
منابع: