Spis treści
Rola sztucznej inteligencji we współczesnym kontrolingu finansowym
W przeciwieństwie do tradycyjnego kontrolingu, sztuczna inteligencja wspiera analizy finansowe za pomocą zaawansowanych algorytmów. Dzięki temu analiza jest znacznie szybsza od klasycznych systemów i pozwala m.in. na dokładniejsze prognozy wpływów z płatności – zarówno w zakresie przewidywania przepływów pieniężnych na podstawie wcześniejszych transakcji, jak i potencjalnych opóźnień w płatnościach na podstawie nietypowego zachowania płatników.
Zasadniczo, z pomocą sztucznej inteligencji można uprościć procesy księgowe i tym samym zoptymalizować całą księgowość. Nowy system może zostać bezproblemowo zintegrowany z istniejącą infrastrukturą IT. Wdrożenie nowoczesnego oprogramowania czyni firmę odporną na przyszłe wyzwania, ponieważ implementacja takich technologii to odpowiedź na aktualne potrzeby rynkowe oraz skuteczny sposób na zwiększenie konkurencyjności – kierunek, którego wkrótce nie będzie można pominąć.
Prognozowanie wpływów z płatności – z czym mierzą się działy finansowe?
Istnieje wiele czynników wpływających na dokładność prognoz dotyczących wpływów należności:
- Braki danych
Tworzenie dokładnych prognoz wpływów staje się trudne, jeśli baza danych jest niekompletna. - Zachowanie klientów
Zmiany w zachowaniach płatniczych są trudne do przewidzenia i modelowania. - Czynniki zewnętrzne
Kryzysy gospodarcze są trudne do przewidzenia, ale mają istotny wpływ na terminowość płatności. - Nieciągłość systemów
W przypadku korzystania z różnych systemów finansowych integracja danych bywa problematyczna. - Opóźnione aktualizacje danych
Jeżeli dane są aktualizowane z opóźnieniem, prognozy bazują na nieaktualnych informacjach, co wpływa na ich wiarygodność. - Procesy manualne
Brak automatyzacji w niektórych obszarach może powodować opóźnienia w danych i ograniczać możliwość analizy w czasie rzeczywistym.
To tylko niektóre z kluczowych wyzwań stojących przed firmami przy prognozowaniu wpływów z płatności.
Jak sztuczna inteligencja wspiera analizę zachowań płatniczych klientów
Jedną z głównych zalet analizy opartej na sztucznej inteligencji jest zdolność do bieżącego przetwarzania wszystkich dostępnych danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu sztuczna inteligencja może z niezwykłą dokładnością klasyfikować klientów według poziomu ryzyka, bazując na ich historii płatniczej.
Pomimo trudności w prognozowaniu wynikających z nieprzewidywalności niektórych zdarzeń, możliwe jest stworzenie wiarygodnego systemu wczesnego ostrzegania, który natychmiast wykrywa i sygnalizuje nietypowe zachowania płatnicze. W przypadku takich dynamicznych prognoz algorytmy na bieżąco dostosowują się do zmieniających się danych, a dodatkowe uwzględnienie informacji z raportów kredytowych znacznie zwiększa precyzję analiz. Klienci wykazujący podobne wzorce płatnicze są automatycznie grupowani przez system w odpowiednie segmenty.
Dzięki analizom prowadzonym w dłuższej perspektywie czasowej możliwe jest także identyfikowanie trendów, np. związanych z sezonowością lub specyfiką branżową. Z każdym krokiem i każdą nową prognozą system uczy się na podstawie algorytmów uczenia maszynowego, a automatyczne rekomendacje działań stają się coraz dokładniejsze i bardziej wartościowe.
Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami finansowymi
Wdrożenie sztucznej inteligencji w zarządzaniu należnościami odbywa się za pośrednictwem interfejsów API, które umożliwiają połączenie sztucznej inteligencji z używanym oprogramowaniem księgowym. Dzięki automatyzacji danych, informacje o płatnościach są pobierane automatycznie i w czasie rzeczywistym.
Integracja sztucznej inteligencji z systemami finansowymi do prognozowania wpływów może zostać elastycznie dopasowana do już funkcjonujących rozwiązań, ponieważ nowoczesne systemy sztucznej inteligencji są wysoko kompatybilne z popularnymi systemami ERP i CRM.
Oprócz inteligentnej analizy zachowań płatniczych i automatycznej oceny ryzyka należności, integracja obejmuje także wykrywanie błędnych księgowań oraz automatyczne generowanie raportów. Całość odbywa się zgodnie z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych i zgodności z regulacjami.
Korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w kontrolingu finansowym
Najważniejsze korzyści dla działu kontrolingu finansowego wynikające z usprawnienia zarządzania należnościami dzięki sztucznej inteligencji to:
- Lepsze planowanie płynności finansowej
- Zmniejszenie liczby opóźnionych lub niezrealizowanych płatności
- Większa pewność planistyczna
- Odciążenie pracowników
- Zwiększona przejrzystość procesów
- Minimalizacja ryzyka
- Niższe koszty operacyjne
- Przewaga konkurencyjna
Etapy wdrażania sztucznej inteligencji do kontrolingu – nasz sprawdzony model działania
Aby skutecznie dobrać odpowiednie narzędzia do prognozowania opóźnień w płatnościach z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, przeprowadzamy szczegółową analizę potrzeb, na podstawie której opracowujemy indywidualny model sztucznej inteligencji, dopasowany do specyfiki i oczekiwań Twojej firmy.
Stosujemy sprawdzony model 4D:
- Discovery
Na pierwszym etapie analizujemy istniejące procesy i dokładnie przyglądamy się, jak obecnie funkcjonują przepływy pracy w Twojej organizacji. - Definition
Wspólnie definiujemy cele i potrzeby użytkowników oraz określamy, jakie dokładnie zadania ma realizować system sztucznej inteligencji i w jaki sposób będą z niego korzystać użytkownicy. - Delivery
Ustalenia są przekładane na działający prototyp, który następnie jest testowany krok po kroku. - Direction
W ramach ciągłego procesu doskonalenia system jest regularnie optymalizowany w oparciu o informacje zwrotne, co umożliwia jego stopniowy rozwój i dostosowanie do zmieniających się potrzeb.
Zyskaj przewagę: co daje sztuczna inteligencja w finansach Twojej firmie
Wdrożenie systemu opartego na sztucznej inteligencji wpływa przede wszystkim pozytywnie na analizę finansową, ocenę ryzyka, planowanie płynności finansowej, jak również na zarządzanie należnościami oraz automatyzację procesów.
Po wdrożeniu system doskonali się samoczynnie, ponieważ uczenie maszynowe (Machine Learning) prowadzi do ciągłej poprawy wydajności, szczególnie w kontekście planowania płynności finansowej. Dlatego warto jak najszybciej zainwestować w efektywne zarządzanie płynnością przy wsparciu technologii AI, by wyprzedzić konkurencję i ograniczyć ryzyka finansowe.
Sztuczna inteligencja w praktyce: udane wdrożenia AI w zarządzaniu należnościami
Systemy wspierane przez sztuczną inteligencję z powodzeniem sprawdzają się w różnych branżach.
Przykładowe wdrożenia:
- SAP (Walldorf) umożliwiła lepsze planowanie płynności finansowej.
- Collect.AI zwiększyło wskaźnik płatności średnio o około 30%.
- HighRadius pozwolił na skrócenie cyklu spływu należności.
- Riverty poprawiło efektywność i dokładność zarządzania należnościami.
- Nexnet wcześnie identyfikuje ryzyko i prowadzi spersonalizowaną komunikację w procesie windykacyjnym, co zwiększa skuteczność działań windykacyjnych oraz wzmacnia relacje z klientami.
Jak będzie wyglądać przyszłość prognoz finansowych dzięki sztucznej inteligencji?
Choć systemy oparte na sztucznej inteligencji już dziś cechują się ogromną wydajnością, w nadchodzących latach można spodziewać się kolejnego przełomu w ich rozwoju. Systemy AI uczą się w coraz większym stopniu autonomicznie, a zakres ich zastosowania znacznie się poszerzy – szczególnie za sprawą tzw. funkcji agentowej, która umożliwi sztucznej inteligencji samodzielne realizowanie zadań w cyfrowym środowisku.
Równocześnie baza danych wykorzystywana do analizy i wyciągania wniosków będzie stale się rozszerzać, kompatybilność z różnymi systemami (interfejsami API) będzie rosnąć, a prognozy będą coraz lepiej dopasowane do indywidualnej struktury danego przedsiębiorstwa.
Jeśli chcieliby Państwo dowiedzieć się więcej o tym, jakie rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji możemy wdrożyć konkretnie w Państwa firmie, zapraszamy do kontaktu – chętnie porozmawiamy z Państwem osobiście!
