Nơi AI thực sự đang tạo ra sự khác biệt trong tài chính ngay bây giờ

FinTech di chuyển nhanh. Tin tức ở khắp nơi, sự rõ ràng thì không.

FinTech Weekly mang đến những câu chuyện và sự kiện chính trong một nơi.

Nhấp vào đây để Đăng ký Bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna và nhiều hơn nữa.

Trong nhiều năm, cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo trong tài chính đã thiếu rõ ràng một cách khó chịu. Hầu hết các đội tài chính vẫn làm mọi thứ theo cách cũ, ngay cả khi các giám đốc điều hành nói về sự đột phá và các chuyên gia tư vấn tung ra những bản trình bày đầy hứa hẹn. Nhưng điều gì đó đã thay đổi trong khoảng 18 tháng qua. Các công cụ được cải thiện, các trường hợp sử dụng trở nên rõ ràng hơn, và các bộ phận trước đây hoài nghi bắt đầu thấy kết quả thực sự trong các lĩnh vực quan trọng.

Không phải ai cũng bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi theo cùng một cách hoặc cùng một lúc. Một số lĩnh vực tài chính đã áp dụng AI nhanh hơn những lĩnh vực khác, và những lý do đáng để chú ý. Các đội FP&A là một trong những đội đầu tiên chuyển động, phần lớn là do vấn đề đau đớn rõ ràng. Ai cũng biết rằng dành hai tuần để kéo dữ liệu từ các hệ thống không kết nối chỉ để xây dựng một dự báo hàng quý là không bền vững. Khi các nền tảng xuất hiện có thể tự động hóa việc thu thập dữ liệu và phát hiện xu hướng trong vài giờ thay vì vài ngày, việc áp dụng đã tăng tốc nhanh chóng.

Điều khiến làn sóng này tồn tại là nó giải quyết những vấn đề mà mọi người đã mệt mỏi phải đối mặt. Trí tuệ nhân tạo trong tài chính đã vượt xa giai đoạn thử nghiệm. Các đội đang sử dụng nó để đóng sổ nhanh hơn, tạo ra các dự báo liên tục mà không làm kiệt sức các nhà phân tích của họ, và chạy các mô hình kịch bản mà trước đây sẽ mất hàng tuần để tập hợp thủ công. Giá trị không còn trừu tượng nữa. Nó xuất hiện dưới dạng các chu kỳ báo cáo ngắn hơn và ít đêm khuya hơn trước các cuộc họp hội đồng quản trị.

FP&A Đã Đến Đầu Tiên, Nhưng Không Dừng Lại Ở Đó

Với quy trình làm việc thủ công và lặp đi lặp lại, dự báo và lập ngân sách là nơi hợp lý để bắt đầu. Nhưng một khi các đội thấy những gì có thể, công nghệ bắt đầu lan rộng vào các chức năng liên quan. Phân tích chênh lệch là một ví dụ điển hình. Để xác định lý do tại sao số liệu thực tế không khớp với kế hoạch, một nhà phân tích thường dành hàng giờ để xem xét từng mục. Các công cụ AI có thể phát hiện những khác biệt đó trong vài phút và quan trọng hơn, chỉ ra nguyên nhân gốc rễ.

Một lĩnh vực khác đang được chú ý là nhận diện doanh thu. Bảng tính và kiến thức tổ chức sâu rộng từng là tiêu chuẩn cho các doanh nghiệp xử lý các cấu trúc hợp đồng phức tạp hoặc các thỏa thuận đa yếu tố. Một phần của quy trình đó có thể được tự động hóa để giảm rủi ro và giải phóng thời gian cho các quyết định thực sự cần đến trí thông minh của con người. Bất cứ nơi nào các đội tài chính dành quá nhiều thời gian cho công việc lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc, AI đang can thiệp và thực hiện nhanh hơn.

Quản lý Rủi ro Là Câu Chuyện Lớn Hơn

Nếu FP&A là điểm bắt đầu, thì quản lý rủi ro có thể là nơi AI mang lại tác động lâu dài nhất. Tuân thủ quy định, phát hiện gian lận và mô hình hóa rủi ro tín dụng đều yêu cầu nhận dạng mẫu phức tạp và bộ dữ liệu lớn. Đó chính xác là những điều kiện mà học máy vượt trội hơn so với phân tích thủ công.

Các công ty bảo hiểm và ngân hàng là những người đầu tiên nhận ra điều này. Nhưng điều mới hơn là việc áp dụng giữa các công ty quy mô vừa chưa bao giờ có đội phân tích rủi ro chuyên dụng. Các nền tảng dựa trên đám mây đã giúp một công ty với vài trăm nhân viên có thể thực hiện các đánh giá rủi ro mà trước đây cần một đội ngũ chuyên gia định lượng. Các công cụ này xử lý việc giám sát, bắt các bất thường khi chúng xảy ra và tự động tập hợp các báo cáo sẵn sàng cho kiểm toán. Đó là một bước tiến thực sự cho quản lý quy trình tài chính hàng ngày.

Hiện tại, tuân thủ có thể là phần hấp dẫn nhất của toàn bộ sự thay đổi này. Môi trường quy định liên tục thay đổi, và giữa các quy tắc thay đổi ở các khu vực pháp lý khác nhau, chỉ cần duy trì tuân thủ đã là một công việc toàn thời gian. Mặc dù AI không thể thay thế một cán bộ tuân thủ, nhưng nó có thể quét các cập nhật quy định, so sánh chúng với các chính sách hiện tại và xác định bất kỳ khoảng trống nào trước khi chúng trở thành vấn đề. Trước đây, chỉ những tổ chức lớn nhất mới có thể chi trả cho loại giám sát chủ động đó.

Điều Gì Đang Kìm Hãm Một Số Đội

Không phải tất cả các bộ phận tài chính đều hoạt động với cùng tốc độ, và hai nguyên nhân chính của sự do dự thường là nhân tài và lòng tin. Lòng tin bởi vì các chuyên gia tài chính cần hiểu cách một mô hình đưa ra kết luận trước khi họ đặt uy tín của mình vào kết quả đầu ra. Nhân tài bởi vì triển khai các công cụ này tốt đòi hỏi những người hiểu cả công nghệ lẫn bối cảnh tài chính, và sự kết hợp đó vẫn còn hiếm.

Một nút thắt khác không được chú ý đầy đủ là chất lượng dữ liệu. Vì AI chỉ tốt như dữ liệu cung cấp cho nó, nhiều doanh nghiệp tiếp tục hoạt động trên các hệ thống lộn xộn, không kết nối, nơi mà cùng một chỉ số có thể được định nghĩa theo ba cách khác nhau tùy thuộc vào bộ phận. Mặc dù dọn dẹp đó không phải là một nhiệm vụ hào nhoáng, nhưng nó cần thiết để tận dụng tối đa bất kỳ triển khai AI nào.

Xu Hướng Khá Rõ Ràng

Các đội tài chính đã chuyển đổi đang mở rộng các trường hợp sử dụng của họ, không thu hẹp lại. Những thắng lợi ban đầu trong FP&A đã xây dựng đủ uy tín nội bộ để biện minh cho việc mở rộng sang hoạt động rủi ro, tuân thủ và kho bạc. Các trường đại học đang bắt đầu đưa hiểu biết về dữ liệu vào chương trình giảng dạy tài chính của họ, điều này sẽ giúp thu hẹp khoảng cách nhân tài theo thời gian. Trong khi đó, các nhà cung cấp tiếp tục tung ra các công cụ chuyên biệt hơn.

Mỗi quý, bài toán trở nên khó hơn cho các đội chưa bắt đầu. Khoảng cách cạnh tranh giữa các bộ phận tài chính được hỗ trợ AI và các bộ phận truyền thống đang ngày càng rộng, và việc thu hẹp khoảng cách đó sau này luôn tốn kém hơn so với việc duy trì tốc độ ngay bây giờ. Công nghệ không hoàn hảo, và không ai nên giả vờ ngược lại. Nhưng chờ đợi sự hoàn hảo cũng là một loại rủi ro, và đó là rủi ro mà ngày càng ít tổ chức có thể chịu được.