Однако некоторые финансовые отделы успешно используют ИИ, генеративный ИИ и, все чаще, агентный ИИ для повышения эффективности, улучшения аналитических данных и разгрузки трудоемких ручных задач. Некоторые финансовые директора и их команды используют ИИ для более точного прогнозирования, мониторинга оборотного капитала в режиме реального времени, ускорения циклов отчетности и выявления новых возможностей для экономии затрат. Эти усилия позволяют им стать более гибкими, ориентированными на будущее и соответствующими потребностям своих организаций.
По мере того как автоматизация и искусственный интеллект все больше внедряются в финансовую сферу, понимание нюансов этих технологий становится все более важным. Ниже приведены некоторые из основных терминов, определяющих развитие этой области сегодня.
- Автоматизация: Технология, основанная на правилах, которая следует заранее определенным инструкциям для выполнения повторяющихся задач. Финансовые подразделения часто используют автоматизацию для таких процессов, как проверка и оплата счетов, проведение бухгалтерских сверок и создание базовых отчетов.
- Искусственный интеллект (ИИ): Широкая категория технологий, которые дополняют человеческий интеллект, например, распознавание закономерностей, прогнозирование или обучение на основе данных. ИИ часто используется в прогнозировании, выявлении мошенничества или моделировании рисков.
- Генеративный ИИ (gen AI): подмножество ИИ, которое понимает неструктурированные данные — аудио, код, изображения и текст — и создает новый контент, используя базовые модели. В финансовой сфере gen AI может выполнять такие задачи, как составление комментариев, обобщение результатов деятельности и поддержка моделирования сценариев.
- Агентный ИИ: новый класс искусственного интеллекта, способный самостоятельно достигать целей, принимать решения и совершать действия с минимальным участием человека. В финансовой сфере агентный ИИ может организовывать трудоемкие рабочие процессы, такие как закрытие бухгалтерского учета или составление сложных отчетов.
- стратегическое планирование и контроль,
- управление денежными средствами и оборотным капиталом,
- оптимизация затрат.
Стратегическое планирование и управление: как ИИ может обеспечить более глубокое понимание ситуации.
Инструменты поддержки принятия решений , основанные на сочетании прогнозной аналитики и искусственного интеллекта, позволяют быстрее и проще получать доступ к данным компании, создавать отчеты и строить прогнозы или сценарии. Эти инструменты поддерживают финансовых руководителей и их команды, а также делают данные более доступными для лиц, принимающих решения. Как правило, инструменты ИИ объединяют несколько общих возможностей: оповещения, помогающие финансовым руководителям сосредоточить свое время и внимание, интерактивный анализ первопричин, помогающий пользователю понять, что влияет на производительность, и альтернативные сценарии для рассмотрения. ИИ подходит для этих задач, поскольку он особенно хорошо интегрирует несколько уровней информации — например, из внешних, финансовых и операционных источников — в целостное представление.
В различных отраслях компании разрабатывают и внедряют системы поддержки принятия решений, основанные на искусственном интеллекте и агентном ИИ, чтобы существенно сократить время, необходимое финансовому отделу для принятия решений о распределении ресурсов. Вместо ручного составления отчетов и объединения данных из разных подразделений, эти команды теперь генерируют сложные сценарии, используя естественный язык во время планирования. Эти инструменты ИИ интегрируют данные из множества источников, включая системы управления взаимоотношениями с клиентами и финансовые, операционные или маркетинговые наборы данных, чтобы предоставлять управленческие оповещения (например, о снижении рентабельности инвестиций). Они также проводят анализ первопричин (например, «Проблема связана с категорией затрат A в регионе Y»). Затем инструменты предлагают основанные на данных шаги действий (например, «На основе последних показателей рентабельности инвестиций и прогнозов рассмотрите возможность перераспределения 10% бюджета продаж на цифровой маркетинг для стимулирования более высокого роста»).
Конечно, конкретные примеры внедрения ИИ различаются в зависимости от организации. В ряде финансовых подразделений, где он был широко внедрен, мы заметили, что финансовые специалисты тратят на обработку данных на 20-30% меньше времени. Сэкономленное время они посвящают роли бизнес-партнеров, поддерживающих реализацию стратегии. Быстро генерируя персонализированные отчеты с соблюдением надлежащих мер безопасности и иерархического контроля доступа, инструменты ИИ также упрощают для финансовых отделов предоставление аналитической информации всей организации.
Управление денежными средствами и оборотным капиталом: как ИИ анализирует условия и счета-фактуры для повышения точности.
Автоматизированные рабочие процессы на основе искусственного интеллекта обеспечивают новый уровень автоматизации как в процессах обработки дебиторской, так и кредиторской задолженности, помогая повысить эффективность работы отделов закупок и других вспомогательных подразделений.
Оптимизация затрат: как ИИ находит способы экономии, анализируя детальные расходы.
Искусственный интеллект может упростить трудоемкую задачу классификации затрат, анализируя сложные счета-фактуры и заказы на закупку и организуя их в четкие, структурированные категории. Благодаря улучшенной прозрачности финансовые отделы могут применять передовые алгоритмы для выявления аномалий и областей неэффективного расходования средств.
Преодоление препятствий на пути масштабирования ИИ в финансовой сфере
Чтобы реализовать потенциал ИИ в финансовой сфере, командам потребуется сделать больше, чем просто добавить новые инструменты к старым методам работы. Им необходимо перестроить основные процессы , кадры и технологии, чтобы внедрение ИИ закрепилось и принесло пользу. На этом пути прогресс может замедлиться или застопориться из-за следующих распространенных ошибок:
Чтобы избежать этих ловушек, необходимы четкое видение, тесная согласованность с бизнесом и ориентация на практическое исполнение. Финансовые руководители, которые подходят к ИИ со стратегией, основанной на потребностях бизнеса, имеют наилучшие возможности для достижения долгосрочного эффекта.
По мере расширения внедрения ИИ становится очевидной разница между проваливающимися пилотными проектами и теми, которые создают долгосрочную ценность. Как показывают примеры из этой статьи, результаты достигают те компании, которые связывают ИИ с конкретными потребностями бизнеса, оптимизируют основные процессы и используют технологию для высвобождения ресурсов для более ценной работы. Для финансовых директоров вывод однозначен: возможности реальны, но для их использования необходимо перейти от экспериментов к дисциплинированному исполнению, основанному на приоритетах бизнеса.
Источник
Как финансовые команды используют ИИ сегодня. 3 ноября 2025 г. Статья. Александр Сухаревский, Энди Уэст, Кристина Катания.
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-finance-teams-are-putting-ai-to-work-today
How finance teams are putting AI to work today. November 3, 2025. Article
Инструменты поддержки принятия решений , основанные на сочетании прогнозной аналитики и искусственного интеллекта, позволяют быстрее и проще получать доступ к данным компании, создавать отчеты и строить прогнозы или сценарии. Эти инструменты поддерживают финансовых руководителей и их команды, а также делают данные более доступными для лиц, принимающих решения. Как правило, инструменты ИИ объединяют несколько общих возможностей: оповещения, помогающие финансовым руководителям сосредоточить свое время и внимание, интерактивный анализ первопричин, помогающий пользователю понять, что влияет на производительность, и альтернативные сценарии для рассмотрения. ИИ подходит для этих задач, поскольку он особенно хорошо интегрирует несколько уровней информации — например, из внешних, финансовых и операционных источников — в целостное представление.
В различных отраслях компании разрабатывают и внедряют системы поддержки принятия решений, основанные на искусственном интеллекте и агентном ИИ, чтобы существенно сократить время, необходимое финансовому отделу для принятия решений о распределении ресурсов. Вместо ручного составления отчетов и объединения данных из разных подразделений, эти команды теперь генерируют сложные сценарии, используя естественный язык во время планирования. Эти инструменты ИИ интегрируют данные из множества источников, включая системы управления взаимоотношениями с клиентами и финансовые, операционные или маркетинговые наборы данных, чтобы предоставлять управленческие оповещения (например, о снижении рентабельности инвестиций). Они также проводят анализ первопричин (например, «Проблема связана с категорией затрат A в регионе Y»). Затем инструменты предлагают основанные на данных шаги действий (например, «На основе последних показателей рентабельности инвестиций и прогнозов рассмотрите возможность перераспределения 10% бюджета продаж на цифровой маркетинг для стимулирования более высокого роста»).
Конечно, конкретные примеры внедрения ИИ различаются в зависимости от организации. В ряде финансовых подразделений, где он был широко внедрен, мы заметили, что финансовые специалисты тратят на обработку данных на 20-30% меньше времени. Сэкономленное время они посвящают роли бизнес-партнеров, поддерживающих реализацию стратегии. Быстро генерируя персонализированные отчеты с соблюдением надлежащих мер безопасности и иерархического контроля доступа, инструменты ИИ также упрощают для финансовых отделов предоставление аналитической информации всей организации.
Управление денежными средствами и оборотным капиталом: как ИИ анализирует условия и счета-фактуры для повышения точности.
Автоматизированные рабочие процессы на основе искусственного интеллекта обеспечивают новый уровень автоматизации как в процессах обработки дебиторской, так и кредиторской задолженности, помогая повысить эффективность работы отделов закупок и других вспомогательных подразделений.
Оптимизация затрат: как ИИ находит способы экономии, анализируя детальные расходы.
Искусственный интеллект может упростить трудоемкую задачу классификации затрат, анализируя сложные счета-фактуры и заказы на закупку и организуя их в четкие, структурированные категории. Благодаря улучшенной прозрачности финансовые отделы могут применять передовые алгоритмы для выявления аномалий и областей неэффективного расходования средств.
Преодоление препятствий на пути масштабирования ИИ в финансовой сфере
Чтобы реализовать потенциал ИИ в финансовой сфере, командам потребуется сделать больше, чем просто добавить новые инструменты к старым методам работы. Им необходимо перестроить основные процессы , кадры и технологии, чтобы внедрение ИИ закрепилось и принесло пользу. На этом пути прогресс может замедлиться или застопориться из-за следующих распространенных ошибок:
- Ожидание идеальных данных. Некоторые команды откладывают перестройку процессов до тех пор, пока каждый набор данных не станет идеально точным, взаимосвязанным и стандартизированным. На практике финансовые команды могут создавать ценность, предлагая варианты использования, которые работают с сегодняшними данными, одновременно укрепляя основы работы с данными .
- Попытка трансформировать все сразу. Задержка до тех пор, пока вся функция не будет «готова к ИИ», замедляет прогресс. Лучший путь — трансформация от области к области, наращивая темп и возможности, которые обеспечат устойчивые результаты.
- Начинать без четкого плана действий – это неправильно. Пилотные проекты, запущенные без четкого направления, редко масштабируются. Финансовым руководителям необходим план действий, привязанный к приоритетам бизнеса, с четким определением того, какие сценарии использования следует реализовывать в первую очередь, а какие – в следующую. Сценарии использования также должны поддерживаться техническими специалистами, способными помочь им добиться успеха.
- Пренебрежение управлением изменениями. Самым большим препятствием часто является не технология, а сам процесс внедрения. Оснащение команд и обеспечение их поддержки имеют решающее значение для достижения и поддержания положительного результата.
- Автоматизация разрозненных процессов. Без предварительного упрощения и стандартизации основных рабочих процессов ИИ только усугубит сложность. Удаление ненужных шагов и обеспечение согласованности процессов между командами позволяет эффективно масштабировать технологии.
Чтобы избежать этих ловушек, необходимы четкое видение, тесная согласованность с бизнесом и ориентация на практическое исполнение. Финансовые руководители, которые подходят к ИИ со стратегией, основанной на потребностях бизнеса, имеют наилучшие возможности для достижения долгосрочного эффекта.
По мере расширения внедрения ИИ становится очевидной разница между проваливающимися пилотными проектами и теми, которые создают долгосрочную ценность. Как показывают примеры из этой статьи, результаты достигают те компании, которые связывают ИИ с конкретными потребностями бизнеса, оптимизируют основные процессы и используют технологию для высвобождения ресурсов для более ценной работы. Для финансовых директоров вывод однозначен: возможности реальны, но для их использования необходимо перейти от экспериментов к дисциплинированному исполнению, основанному на приоритетах бизнеса.
Источник
Как финансовые команды используют ИИ сегодня. 3 ноября 2025 г. Статья. Александр Сухаревский, Энди Уэст, Кристина Катания.
https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-finance-teams-are-putting-ai-to-work-today
How finance teams are putting AI to work today. November 3, 2025. Article
Комментариев нет:
Отправить комментарий