AI u službi finansija: Od analize troškova do automatizacije faktura

Veliki broj AI alata se trenutno razvija i već je u upotrebi, kao što su ChatGPT, Copilot, Grok… U ovakvom okruženju donošenje odluka o tome gde investirati predstavlja izazov, posebno u pogledu analize troškova i koristi (cost-benefit), izračunavanja perioda povrata investicije (ROI), kao i razumevanja rizika koje upotreba veštačke inteligencije nosi u poslovnim procesima, zaključak je jedne od panel diskusija održane na ovogodišnjoj konferenciji Udruženja finansijskih direktora Srbije (UFDS).

Tema panela bilo je trenutno stanje i buduća transformacija finansijskih procesa kroz upotrebu veštačke inteligencije, a tokom razgovora Marka Obradovića iz Delta DMD-a i Mateja Trbare iz Farseera sa moderatorima Sanjom Keranović i Branislavom Lončarom istaknut je brz tempo razvoja AI, sa ažuriranjima dostupnim na nedeljnom nivou.

Kompanije prepoznaju da je veštačka inteligencija ključ razvoja. Ulaganja u AI infrastrukturu vidljiva su i na državnom nivou, pri čemu Francuska planira da investira 100 milijardi evra, a Evropska unija 200 milijardi evra u narednih pet godina.

„Što se tiče puta implementacije, Delta Holding je značajnije počeo da uvodi AI početkom prethodne godine, najpre kreiranjem AI strategije. Formiran je IT tim pod nazivom ‘AI Champions’. U početku je ovaj tim pomagao poslovnim odeljenjima da formalizuju i grupišu svoje ideje i želje u dokument koji služi kao polazna osnova za razvoj projekata. Ideje su nominovane, a AI tim je procenjivao izvodljivost, određujući koji se projekti mogu uraditi brzo i interno, a za koje je potrebna eksterna podrška. Iako su u početku u fokusu bili procesi u prodaji, brzo je prepoznat potencijal i u finansijama“, istakao je Marko Obradović, menadžer kontrolinga Delta DMD.

Rešenje kompanije Farseer se fokusira na finansijsko planiranje i prognoziranje. Oni su dugo koristili napredne metode prognoziranja vremenskih serija. „Tektonski poremećaj“ doneo je nastanak velikih jezičkih modela (LLM), poput ChatGPT, Grok i Claude.

„Farseer integriše mogućnosti LLM-ova sa svojim postojećim funkcionalnostima, omogućavajući korisnicima da obavljaju zadatke poput prognoziranja, kreiranja kontrolnih tabli (dashboarda) i pokretanja simulacija konverzacijski, putem agenta. Cilj je značajno povećati produktivnost, potencijalno desetostruko. Ovo oslobađa finansijske profesionalce od resursno-intenzivnih operativnih zadataka poput prikupljanja brojeva, upravljanja procesima i usaglašavanja. Omogućava im da se posvete poslovnoj analizi, donošenju odluka i pokretanju više scenarija. Krajnji cilj je kontinuirano prognoziranje, gde sistem automatski reaguje na nove podatke u realnom vremenu i upozorava korisnike ako je prognozu potrebno ažurirati na osnovu detektovanih oscilacija ili varijansi“, naveo je Matej Trbara, suosnivač Farseera.

Iako je još u ranoj fazi, veštačka inteligencija se istražuje za automatizaciju procesa poput obrade ulaznih faktura, posebno za usluge. Ideja je da AI asistent prepozna fakture i poveže ih sa postojećim podacima u sistemima poput SAP-a.

AI potencijalno može pomoći i u oblastima kao što su knjiženja, izdavanje faktura, pravljenje ponuda i procena vrednosti kapitala. Može pratiti ponašanje kupaca pri plaćanju i plaćanja dobavljačima, kako bi pomogao u prognoziranju novčanih tokova i kreditnoj analizi.

Promene u poslovanju i tržište rada nameću potrebu za usvajanjem AI

Okidač za organizacije da uvedu AI prevazilazi jednostavne kalkulacije povrata investicije (ROI). Iako je moguće kvantifikovati uštede (poput procenjenih 360.000 sati u JP Morganu korišćenjem AI alata za čitanje ugovora), teško je osloniti se samo na klasičan ROI. Promene na tržištu i tržište rada nameću potrebu za usvajanjem veštačke inteligencije. Oni koji usvoje rano stiču komparativnu prednost.

AI se vidi kao alat koji povećava vrednost svakog pojedinačnog zaposlenog. Umesto da zamenjuje ljude, AI deluje kao asistent, preuzimajući repetitivne zadatke i omogućavajući zaposlenima da se fokusiraju na kreativniji, analitički rad i donošenje odluka, što dovodi do povećanog zadovoljstva i produktivnosti. Takođe, može pomoći u nadomeštanju nedostatka zaposlenih. AI takođe može pružiti benefite koje ljudi teško mogu postići, poput 24/7 nadgledanja ogromnih količina podataka radi detekcije anomalija ili potencijalnih rizika koji bi inače mogli biti propušteni.

„Svakako da postoji otpor prema promenama i usvajanju novih alata među zaposlenima, delom zbog straha od zamene i komfora sa postojećim metodama. Da bi se ovo ublažilo, promene moraju biti vođene sa vrha kroz jasnu strategiju. Ključno je komunicirati da je AI asistent koji poboljšava kvalitet rada i vrednost zaposlenih“, zaključili su panelisti.

Testiranje i validacija AI modela, posebno modela za prognoziranje, uključuje poređenje različitih metoda na istorijskim podacima, izdvajanje dela podataka za proveru tačnosti i odabir metode koja daje najbolje rezultate. Proces podrazumeva iteraciju i analizu metodologije. Važno je da AI asistent ne bude „crna kutija“, već da pruži objašnjenja za svoje zaključke. Oslanjanje samo na istorijske podatke za tačnost može biti pogrešno ako se kontekst promeni – ljudski uvid je potreban da bi se modeli prilagodili.

Budućnost finansijskih profesionalaca podrazumeva manje repetitivnog rada i više analitičkih i zadataka vezanih za donošenje odluka. Iako ključne finansijske kompetencije ostaju kritične, profesionalcima će biti potrebne nove veštine – uključujući razumevanje kako komunicirati sa AI alatima – kao što je „prompting“ (davanje instrukcija). Mlađe generacije već ulaze na tržište rada sa određenim znanjem o „prompt inženjeringu“.

AI smanjuje barijeru za interakciju sa softverom, čineći ključne kompetencije još vrednijim jer profesionalci mogu da obrade značajno više informacija i preuzmu veću odgovornost za rezultate.

Regulatorni okvir za AI je još uvek u razvoju. Regulative, poput EU AI Akta, kasne za tehnološkim napretkom. Nedostatak jasnih pravila, posebno u vezi sa transparentnošću, razumevanjem rada modela, korišćenjem podataka (GDPR), autorskim pravima i definisanjem odgovornosti, stvara strah od rizika i može usporiti implementaciju, naročito u velikim kompanijama. Trenutno odgovornost za odluke donete na osnovu AI sugestija i dalje leži na čoveku.

Trendovi ulaganja pokazuju da kompanije sve više alociraju budžete za AI, kako globalno tako i u regionu. Velike kompanije ulažu značajno, ali i male kompanije povećavaju svoje budžete. Dok velike kompanije često traže etablirana rešenja, manje kompanije mogu razvijati sopstvena interna AI rešenja, koristeći svoju agilnost sa manjim budžetima.

Panelisti su zaključili da će narednih tri do pet godina biti uzbudljiv i transformišući period za finansije.

„AI će koncepte poput kontinuiranog prognoziranja i naprednih analiza učiniti stvarnošću. Finansijski procesi će postati potpunije automatizovani, sa značajnim povećanjem kvaliteta operacija i zadovoljstva zaposlenih zbog smanjenja repetitivnih zadataka“, rečeno je i naglašeno da nije kasno da se počne sa implementacijom AI, kao i da strah od neuspeha nije potreban jer modeli brzo uče i pružaju vrednost.