全球 CFO AI 指标报告 ： 财务领导者通过 AI 加速实现价值的四个步骤

财务领导者通过AI加快实现价值的四个步骤 目录 Introduction 投资AI的压力很大，这是人才短缺，宏观经济压力以及详尽的颠覆清单的直接结果，这些压力正在考验着全球公司的蓬勃发展能力。尤其是对于财务部门而言，这种压力是由两种力量驱动的：对提高效率的需求以及对不断增加的数据源的更好见解的需求。 “财务和IT之间的关系是基于协作的方法，而不是，好吧，IT希望我这样做。就在最近，我们的首席技术官和他的团队创建了一个沙箱，使整个组织的人们能够了解ChatGPT机器人机器是如何学习和行为的。 由于它能够自动化平凡的任务，整理数据，并提供新的见解，人工智能似乎处于有利地位，可以缓解这些压力，并减轻财务职能部门计划在2024年及以后的议程上的这两个主要痛点。 寻求支持AI的财务解决方案以应对当前的挑战，财务领导者希望AI的最大好处是提高生产率，其次是数据驱动的决策。但是，当涉及到采用时，最大的驱动力是更好的决策，其次是运营效率。 我感到惊讶的是，我的团队中有多少人举起了手，立即试图自己做事。 效率和决策洞察力远非明确的目标，而是齐头并进的：当人工智能与金融应用结合起来时，它不仅有可能释放资源来做更多的决策，而且还可以通过自动化和数据洞察力显著改善决策过程本身。 DerekSager 高级副总裁，金融，CAI 理想情况下，人工智能将开始消除员工当前处理的一些更繁琐的任务，并带来新的见解，使财务专业人员能够专注于提供更具战略性的业务价值。但是，财务领导者真的可以信任人工智能来实现这一理想吗？ Worday与FTLogitde合作，委托“全球CFOAI指标报告”为希望更好地了解AI对日常财务流程的潜在影响的财务领导者提供了清晰和方向。通过广泛的研究，本报告强调了与人工智能相关的财务状况的关键发现，包括领导情绪、当前采用率、预期影响、关键挑战等。 更多来自这个演讲者 从研究中，我们观察到成功采用AI的组织（在本报告中被称为“AI先锋”）与落后的组织之间存在明显的差异：85％的AI先锋已经推出，扩大或成熟了AI实践，而所有受访者中这一比例为44％。我们预计，早期采用者与未能投资并优先考虑创新的组织之间的鸿沟将继续扩大。随着时间的流逝。 “[首席财务官的人工智能]的绝佳机会是重新审视价值创造、资本配置、资本管理、以及监管和组织合规性。 对于那些在人工智能采用方面落后的人来说，效仿那些充分利用人工智能的金融领导者的榜样就变得更加关键。 金融的未来是CFO将帮助企业在人工智能方面的投资与企业目标保持一致，利用新技术更快地完成工作，提升部门在整个企业中的影响力，并引领有效的变革。 MichaelSchrage 麻省理工学院数字经济计划研究员，麻省理工学院斯隆管理学院 对于那些想要以不同的方式思考，拥抱人工智能并加快企业价值的人，这份报告提供了有关财务领导者可以采取的四个关键步骤的见解，以帮助指导采用人工智能的成功方法，即： 1有一个AI战略2定义数据管理策略3利用AI加快团队的价值实现速度4通过早期采用降低财务风险 “全球CFOAI指标报告”简介。按地区划分的财务受访者。 本报告中的数据基于对2,355名跨职能高级业务主管的全球调查结果。除了定量研究外，我们还采访了来自财务和采购，IT和HR的11名全球高级业务领导者，以了解他们对研究结果的见解。本报告整理了接受调查的640名财务领导者的回应，以突出AI趋势。情绪，以及首席财务官及其领导团队之间的挑战。 接受调查的财务受访者头衔： •首席财务官•首席会计官或财务主任•财务、会计和/或财政部副总裁/总监•财务、会计和/或财务部主管•FP&A或财务系统副总裁/总监•FP&A或金融系统主管•首席采购官•副总裁/主管/采购主管 早期采用者的经验教训： 谁是AI先驱？ 为了跟踪AI采用成熟度的水平并了解组织如何从AI和机器学习（ML）中受益，我们分析了采用分数，受访者分为三个层次： 前三，平均采纳分数为89中三分之一，平均采纳分数为54中三分之一，平均采纳分数为12 排名前三的是我们认为的AI先锋。 *采用分数反映了组织对AI和ML技术的投资水平，其使用AI和ML提高劳动力能力的进展以及AI和ML采用成熟度的水平。有关更多信息和索引分类，请参阅第20页。 我们如何定义金融AI先驱。 AI先锋的AI采用率是其他人的2倍以上。 调查问题:下列哪一项 最能描述贵组织当前的AI和ML采用水平？（所有受访者；n=2,355。）受访者选择了一个答案选项。 *调查问题：以下哪一项最好地描述了组织中AI和ML采用的当前水平财务和采购团队？（财务受访者；n=640。）受访者选择了一个答案选项。 77%的金融AI先驱已经接受了AI。 在AIPioneers中，平均采用率为89的受访者中，有195人是财务领导者。这个群体-我们称之为金融AI先锋(前31%)-正在更快、更高效地工作，找到更多的机会来降低风险，并为企业提供显著的战略价值。 鉴于金融AI先驱在AI和ML方面的先进进展，他们的方法和共同的特征不仅告诉我们这些工具的潜力，而且还告诉我们一旦金融领导者开始接受和利用这些工具的好处，他们在现实世界中的成功强大的技术。如本报告所示，金融AI先锋的成功是信心，投资和行动的原因。 第一步：制定AI战略-您的业务取决于它。 金融专业人士拥抱AI以获得洞察力和效率。 正如我们在介绍中所指出的，财务领导者感受到了增加人工智能投资的压力，主要是为了解决他们的运营效率挑战，并通过更好的洞察力为他们的组织获得竞争优势。 人工智能在改善数据管理、推动分析和洞察方面的潜力应该有助于金融更快地实现更高的价值，因为它增强了金融领导者所指出的对满足业务需求最重要的技能的能力：技术技能、分析和决策。 调查问题：在您的组织中，提高AI和ML的采用或投资水平的主要压力来源是什么？（财务受访者；n=640。）受访者按优先级排序，最多可选择3个答案。 当我们要求财务领导者考虑他们期望AI和ML带来最大收益的地方时，答案主要集中在见解，人才和效率上。值得注意的是，FinanceAIPioneers还对AI实现这些收益的能力更有信心，对关键业务成果的响应率更高。 接受调查的金融领导者的普遍希望表明，人工智能应该是一种竞争优势，因为公司找到了比行业内竞争对手更高的收入和更低的成本的见解。要看到这些效果，将从显示立竿见影效果的小的、有形的用例开始。 “在所有高级管理人员中，CFO一直是最具分析能力，最具定量能力的。。。这就是为什么生成AI对他们如此重要。我认为CFO应该站在这场革命的最前沿。 ErikBrynjolfsson斯坦福大学人类中心AI研究所（HAI）教授 为了保持竞争力，金融领导者需要开始规划特定于金融的人工智能用例，以加速价值交付。 我们的研究发现，52％的金融AI先驱认为AI和ML将改变金融的游戏规则（相比之下，39％的金融领导者）。同样，48％的金融AI先锋声称这些技术将使他们能够提供更多的战略价值（相比之下，40％的金融领导者）。这两个改变游戏规则的因素都有望提升金融对整个业务的贡献。 AI先驱希望提升结果。 AI和ML完全改变了财务和采购的游戏规则 我很高兴在财务和采购中使用AI和ML AI和ML将使财务和采购团队能够提供更多的战略价值 调查问题：您在多大程度上同意或不同意以下有关AI和ML对财务和采购的影响的陈述？（财务受访者；n=640。）受访者在1（强烈不同意）到5（强烈同意）的范围内，每个陈述选择了一个选项。图表代表在此范围内选择了4或5的受访者。 人工智能应用于具有切实成果的战略用例，将使财务领导者能够通过实时见解更好地驾驭当前的业务格局。 当基于定义明确的结构化数据集时，AI和机器学习还可以阐明潜在的风险和异常情况，识别新出现的趋势，并提供可增强战略决策的关键见解-所有这些都比以前的方法更快速，准确和有效。 实际使用案例：AI如何改变金融的未来。 以前，异常检测、欺诈识别和结果预测等财务任务是手动过程。今天，为了满足对更高效率和战略洞察力的需求，组织需要人工智能来增强自动化和数据完整性。本节将重点介绍三个方面： 事实证明，AI应用程序对财务领导者有利：FP＆A，采购和会计。 AI增强的FP&A：发现异常、精确、和实时见解。 值得注意的是，受访者确定的三个最高价值的AI用例对FP＆A的影响最大。AI驱动的预测和计划使FP＆A能够快速检测异常，生成精确的预测，获得深刻的见解并加快决策。 AI在FP&A中的常见用例包括： 识别数据异常：AI驱动的异常检测通过实时提醒计划人员注意违规行为来提高数据准确性，通过用户反馈实现及时调整和持续改进模型。 离群值报告和预测分析：将AI驱动的预测与计划者的预测或预算进行比较，揭示出重大差异，并在计划版本中提供实时见解。 预测预测：AI利用历史数据和其他数据集来增强需求预测，最终提高预测准确性和FP&A的决策。 加速会计：拥抱AI以实现数据卓越。 人工智能授权的会计流程不仅可以减轻数据风险，而且还可以加快封闭流程，从而实现无缝，智能和用户友好的交易，从而留出更多时间专注于核心业务活动和更强大的财务报告和分析。 AI和ML在会计中的常见用例包括： 查询数据：AI作为数据侦探，不断扫描日志，以主动识别异常，错误和需要关注的领域。这使会计团队能够提高数据准确性，降低风险并自信地结帐。 非接触式处理：通过使用光学字符识别（OCR）和AI驱动功能代替手动数据输入，支出管理实现了非接触式供应商发票处理。这种方法不仅减少了错误，而且还可以有效地处理编码，路由和异常突出显示，从而节省了大量的时间和成本。 预测建议：AI利用客户的历史付款行为，将缺少汇款详细信息的付款智能地匹配到相应的发票。这种预测功能简化了付款处理并改善了决策，确保了财务运营的顺利进行和高效运行。 全球CFOAI指标报告|10 最大限度地发挥采购潜力： AI的数据驱动方法。 在支出管理方面，采购和支出流程提供了理想的AI和ML用例，因为需要准确评估数据，检测风险并提高效率。 通常是劳动密集型和容易出错的，为AI提供了一个提供大规模改进的机会。 AI和ML在采购和费用方面的常见用例包括： 定位数据：通过使用OCR和AI驱动的功能，这些技术可以快速定位合同，在短短几秒钟内完成过去需要数小时甚至数天的任务。这使采购团队可以将更多的精力集中在合同谈判和风险管理上，从而帮助优化效率。 检测风险：自动化可以审查大量数据集并识别潜在错误，从而增强费用处理。此审核流程可加速报销，减轻风险，并确保更安全的财务运营。 推荐支出类别：ML可以建议适当的支出类别，减少下游错误，加快采购流程，增强用户体验，并在团队成员之间灌输信心。这种功能简化了费用管理，提高了准确性和效率。 “ 接受AI用例的财务团队处于有利地位，可以担当业务战略推动者的角色。 虽然大多数财务领导者都意识到AI支持分析的趋势，但他们的采用速度比其他职能部门的领导者慢一点：只有31％的财务团队在部署方面取得了良好的进展与32%的人力资源领导者和41%的IT领导者相比，AI简化或自动化工作流程。 财务领导者有机会以一种延伸传统的角色范围。作为首席执行官同行中的关键业务驱动因素，有巨大的潜力走在前列。 向人工智能的发展需要承诺接受新的流程，启动有效的沟通和部门间合作，并鼓励领导层的支持。 换句话说，财务领导者有机会以扩展其角色的传统范围的方式来拥护AI。这里有巨大的潜力，使财务领导者能够成为其高级管理人员中的关键业务推动者。 TerranceWampler集团总经理，CFO办公室，工作日 AI先锋集团报告的所有职能部门在支持更强劲的业务成果方面的进展应该有助于缓解充满希望但谨慎的财务领导者的担忧。在所有业务职能中，80%的AI先锋在使用AI和ML简化和/或自动化工作流程以增强现有劳动力的能力方面已经取得了良好的进展(相比之下，只有34