Dlaczego dzisiejszy controlling potrzebuje sztucznej inteligencji?
Tradycyjny controlling znajduje się pod coraz większą presją. Rynki zmieniają się coraz szybciej, koszty energii ulegają znacznym wahaniom, nowe przepisy wymagają szczegółowych raportów, a zapotrzebowanie na informacje w czasie rzeczywistym w celu podejmowania szybkich decyzji rośnie. Tradycyjne metody coraz częściej prowadzą firmy w ślepy zaułek. Wymagania uległy zmianie: Kontrolerzy muszą dziś działać proaktywnie, zamiast analizować dane retrospektywnie.
Technologie AI stanowią tutaj remedium: automatyzują ocenę dużych ilości danych, przyspieszają procesy raportowania i tworzą bardziej precyzyjne prognozy dzięki analityce predykcyjnej.
Największe wyzwania współczesnego controllingu w skrócie:
- Rosnące ilości danych z różnych systemów
- Presja czasu podczas tworzenia raportów
- Złożone wymagania wynikające z rosnących regulacji
- Potrzeba informacji w czasie rzeczywistym do podejmowania szybkich decyzji
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w controllingu?
Inteligentne planowanie finansowe i budżetowanie
Kontroling oparty na sztucznej inteligencji sprawia, że planowanie jest bardziej precyzyjne i elastyczne. Oprogramowanie analizuje dane historyczne i rozpoznaje wzorce, których ludzkie oko nie jest w stanie dostrzec. Podczas gdy tradycyjne budżetowanie często opiera się na liniowych prognozach, sztuczna inteligencja bierze pod uwagę złożone interakcje między obszarami biznesowymi i czynnikami zewnętrznymi.
Na przykład oblicza precyzyjne prognozy popytu, łącząc wahania sezonowe i trendy rynkowe, wykrywa odchylenia budżetowe na wczesnym etapie i przewiduje wąskie gardła płynności poprzez analizę przepływów pieniężnych i zachowań płatniczych klientów.
Konkretne zastosowania:
- Prognozy popytu: AI oblicza, ile materiałów lub pracowników będzie potrzebnych.
- Automatyczne korekty budżetu: System wspierany przez AI rozpoznaje odchylenia i sugeruje korekty.
- Planowanie płynności finansowej: Sztuczna inteligencja przewiduje zatory płatnicze przed ich wystąpieniem.
Raportowanie w czasie rzeczywistym i pulpity nawigacyjne
Raporty w czasie rzeczywistym zamiast tygodni oczekiwania: Uczenie maszynowe w kontrolingu zapewnia kontrolerom ważne kluczowe dane w czasie rzeczywistym i eliminuje potrzebę czekania tygodniami na raporty. Nowoczesne pulpity nawigacyjne automatycznie agregują dane i prezentują je w łatwych do zrozumienia wizualizacjach. System aktualizuje sprzedaż, koszty i marże co sekundę i wysyła automatyczne powiadomienia po osiągnięciu krytycznych progów.
Zalety pulpitów nawigacyjnych działających w czasie rzeczywistym:
- Aktualne kluczowe dane finansowe na pierwszy rzut oka
- Automatyczne powiadomienia o krytycznych zmianach
- Wizualizowane raporty dla lepszej zrozumiałości
- Integracja różnych źródeł danych
Inteligentna analiza kosztów
Dzięki analityce predykcyjnej w kontrolingu, firmy mogą jak nigdy dotąd analizować swoje struktury kosztów. Sztuczna inteligencja automatycznie rozpoznaje, które czynniki faktycznie wpływają na koszty i precyzyjnie przypisuje je do projektów.
System uczy się na podstawie wcześniejszych księgowań, inteligentnie przydziela nowe dokumenty i stale monitoruje rentowność produktów. Jednocześnie sugeruje oparte na danych klucze kosztów ogólnych i ostrzega przed zbliżającym się przekroczeniem budżetu
Praktyczne wdrożenie:
- Automatyczna alokacja kosztów do projektów
- Ciągłe monitorowanie rentowności produktu
- Optymalizacja klucza kosztów ogólnych
- System wczesnego ostrzegania o przekroczeniu kosztów
Jakie korzyści AI wnosi do księgowości?
Więcej czasu na zadania strategiczne
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w kontrolingu zwalnia czas na rutynową pracę: zamiast zbierać dane, kontrolerzy mogą poświęcić się zadaniom strategicznym. Weźmy następujący przykład: Średniej wielkości firma potrzebuje 11 dni roboczych w miesiącu na zamknięcie miesiąca, ocenę kosztów i analizy. Załóżmy, że dzięki narzędziom AI zajęłoby to tylko 2,5 dnia - odpowiadałoby to potencjalnej oszczędności czasu wynoszącej 68 godzin miesięcznie. Potencjalnie zyskane 8,5 dnia miesięcznie można następnie wykorzystać na planowanie strategiczne i doradztwo w zakresie zarządzania.
Oszczędność czasu dzięki automatyzacji:
- Automatyczne wprowadzanie i przetwarzanie dokumentów
- Niezależna obsługa danych podstawowych
- Elektroniczna weryfikacja faktur
- Zautomatyzowane zamknięcie miesiąca
Lepsza podstawa do podejmowania decyzji
Sztuczna inteligencja w controllingu zapewnia precyzyjne informacje do podejmowania ważnych decyzji biznesowych i daje MŚP wyraźną przewagę rynkową dzięki strategiom opartym na danych.
Jest to możliwe, ponieważ AI ma decydującą przewagę: ocenia wszystkie informacje jednocześnie. Podczas gdy kontroler wcześniej patrzył tylko na obroty z poprzedniego roku, AI analizuje również zachowania klientów, trendy online, lokalne wydarzenia, a nawet nastroje w mediach społecznościowych. Zapewnia to znacznie dokładniejsze prognozy dotyczące zakupów i planowania personelu.
Poprawa jakości:
- Dokładniejsze prognozy dzięki złożonym obliczeniom
- Kompletne gromadzenie danych bez błędów ludzkich
- Uwzględnienie wszystkich istotnych czynników
- Obiektywne analizy bez subiektywnych uprzedzeń
Proaktywne zarządzanie ryzykiem
Uczenie maszynowe w księgowości analizuje złożone wzorce danych i rozpoznaje ryzyko, zanim stanie się ono problemem. Tradycyjny controlling często reaguje dopiero wtedy, gdy szkody już wystąpią. Sztuczna inteligencja natomiast działa prewencyjnie: nieustannie uczy się na podstawie danych i rozpoznaje wzorce, które ludzcy analitycy mogliby przeoczyć.
System analizuje wewnętrzne dane księgowe i uwzględnia czynniki zewnętrzne, takie jak rozwój rynku, trendy branżowe i prognozy pogody. Na przykład firma budowlana otrzymuje wczesne ostrzeżenia o przekroczeniu kosztów z powodu wzrostu cen surowców, podczas gdy kontrolerzy są ostrzegani o wąskich gardłach płynności, zanim pojawią się krytyczne sytuacje. Zamiast comiesięcznych kontroli, sztuczna inteligencja codziennie monitoruje wszystkie istotne czynniki i zapewnia konkretne zalecenia dotyczące działań.
Wczesne wykrywanie ryzyka:
- Przewidywanie opóźnień w płatnościach
- Rozpoznawanie nietypowych transakcji
- Ostrzeganie o wąskich gardłach płynności
- Monitorowanie ryzyka związanego z dostawcami
Jak sztuczna inteligencja może z zyskiem uzupełnić tradycyjny controlling?
Integracja krok po kroku
Kluczem jest dobrze przemyślana integracja, która łączy ludzką wiedzę z precyzją maszyn. Jednak wiele firm ponosi porażkę, ponieważ chcą zbyt wiele zbyt szybko lub pomijają podstawowe wymagania. Ustrukturyzowane podejście ma zatem kluczowe znaczenie.
Faza 1: Przygotowanie
- Analiza bieżących procesów
- Identyfikacja odpowiednich przypadków użycia
- Przegląd jakości danych
- Szkolenie pracowników
Faza 2: Wstępne wdrożenie
- Rozpoczęcie od prostej automatyzacji
- Integracja z istniejącymi systemami
- Testowanie nowych funkcji
- Dostosowanie przepływów pracy
Faza 3: Rozbudowa
- Rozszerzenie na inne obszary
- Optymalizacja algorytmów
- Rozwój nowych aplikacji
- Pomiar sukcesu
Ważne czynniki sukcesu
Zapewnienie jakości danych:
- Czyszczenie starych baz danych
- Tworzenie znormalizowanych struktur danych
- Regularne kontrole jakości
- Automatyczna korekta błędów
Zabierz pracowników ze sobą:
- Przejrzysta komunikacja na temat zmian
- Szkolenie w zakresie nowych narzędzi i metod
- Demonstrowanie osobistych korzyści
- Stopniowe wprowadzanie
Aby uniknąć częstych błędów integracji, nigdy nie rozpoczynaj złożonych projektów AI bez uprzedniego sprawdzenia jakości danych. Unikaj ignorowania pracowników lub podnoszenia nierealistycznych oczekiwań. Narzędzia AI potrzebują czasu na naukę - nie oczekuj od razu doskonałych wyników.
Jakie są najważniejsze obszary zastosowań?
Automatyzacja powtarzających się zadań
Sztuczna inteligencja w kontrolingu przejmuje czasochłonne standardowe procesy i uwalnia kontrolerów od monotonnych, podatnych na błędy czynności. To, co kiedyś zajmowało dni, AI wykonuje w kilka minut.
- Przetwarzanie faktur: System automatycznie odczytuje faktury za pomocą OCR, porównuje je z zamówieniami i rozpoznaje rozbieżności, takie jak duplikaty faktur lub różne ceny.
- Uzgadnianie kont: Złożone uzgodnienia między księgą główną, księgami pomocniczymi i rachunkami bankowymi są przeprowadzane automatycznie, w tym wykrywanie różnic zaokrągleń
- .Księgowania w centrach kosztów: System uczy się na podstawie historycznych księgowań i automatycznie przypisuje nowe dokumenty do właściwych centrów kosztów bez konieczności ręcznego wprowadzania danych.
- Generowanie raportów: Miesięczne raporty BWA, raporty centrów kosztów i przeglądy płynności są generowane automatycznie bez ręcznego wysiłku i są dostępne natychmiast.
Zaawansowane funkcje analityczne
Sztuczna inteligencja w kontrolingu oferuje wgląd, który nie byłby możliwy przy użyciu konwencjonalnych metod:
- Analizy trendów: system identyfikuje trudne do zauważenia wzorce w sprzedaży, kosztach lub danych rynkowych i przewiduje ich kontynuację na przestrzeni lat.
- Analizy odchyleń: zamiast sprawdzać wszystkie odchylenia, AI podkreśla tylko te naprawdę istotne i wyjaśnia ich prawdopodobne przyczyny.
- Analiza przyczyn źródłowych: widoczne stają się złożone interakcje między różnymi obszarami biznesowymi, np. wpływ wydatków marketingowych na koszty produkcji.
- Planowanie scenariuszy: analizy typu "co jeśli" z setkami zmiennych pomagają w podejmowaniu strategicznych decyzji, takich jak relokacje lub wprowadzanie produktów na rynek.
Praktyczne wdrożenie w firmie
Wybór odpowiednich narzędzi
Technologie generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, już teraz wspierają formułowanie raportów i interpretację danych. Ponadto specjalistyczne oprogramowanie kontrolingowe oferuje inteligentną automatyzację powtarzalnych zadań. Spektrum obejmuje zarówno proste dodatki do Excela z funkcjami AI, jak i kompletne platformy analityki biznesowej z algorytmami uczenia maszynowego.
Narzędzia te stają się szczególnie cenne, gdy przejmują czasochłonne standardowe procesy: konsolidację danych z różnych systemów, automatyczne sprawdzanie wiarygodności rezerwacji czy inteligentną wizualizację złożonych danych finansowych. Generatywna sztuczna inteligencja może nawet pomóc w formułowaniu raportów zarządczych i wyjaśnianiu odchyleń w zrozumiałym języku. Przenosi to uwagę kontrolerów z działań operacyjnych na ocenę strategiczną i doradztwo w zakresie zarządzania.
Wyzwanie polega na dokonaniu właściwego wyboru: Nie każde narzędzie jest odpowiednie dla każdej firmy. Średniej wielkości firma produkcyjna potrzebuje innych funkcji niż firma usługowa. Narzędzia powinny być również w stanie płynnie zintegrować się z istniejącym środowiskiem IT i być dostosowane do konkretnych procesów firmy.
Kryteria wyboru narzędzia:
- Możliwość integracji z istniejącymi systemami
- Przyjazny dla użytkownika interfejs
- Możliwość dostosowania do własnych procesów
- Niezawodne wsparcie i aktualizacje
Pomiar wydajności
Mierzalne usprawnienia:
- Skrócenie czasu przetwarzania
- Większa dokładność prognoz
- Szybsze dostarczanie raportów
- Mniej błędów ręcznych
Wyzwania i rozwiązania
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do controllingu nie jest pozbawione przeszkód. Wiele firm ponosi porażkę z powodu możliwych do uniknięcia przeszkód lub ma nierealistyczne oczekiwania wobec technologii.
Integracja staje się szczególnie złożona, gdy firmy muszą dostosować istniejące systemy ERP i BI do płynnej współpracy z aplikacjami AI. Często wymaga to znacznej reorganizacji architektury IT i strategicznej koordynacji między różnymi działami.
Do tego dochodzą wymogi dotyczące ochrony danych i zgodności z przepisami, które narzucają surowe zasady, zwłaszcza w sektorze finansowym. RODO wymaga bezpiecznego przetwarzania danych osobowych, a wytyczne branżowe wymagają ciągłych audytów. Jednocześnie firmy muszą inwestować w wysokowydajną infrastrukturę IT i przygotowywać swoich pracowników do nowych technologii poprzez kompleksowe programy szkoleniowe. Szczegółowa analiza wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją pokazuje, co naprawdę ma znaczenie:
Typowe przeszkody
Typowe problemy:
- Niewystarczająca jakość danych
- Opór ze strony pracowników
- Zbyt wysokie oczekiwania wobec technologii
- Brak strategii podczas wdrażania
Strategie rozwiązań:
- Systematyczne czyszczenie danych przed uruchomieniem
- Wczesne zaangażowanie wszystkich interesariuszy
- Zdefiniowanie realistycznych celów
- Profesjonalne wsparcie podczas wdrożenia
Perspektywy na przyszłość: Jak AI będzie się rozwijać w controllingu?
Trend zmierza w kierunku jeszcze bardziej inteligentnych i przyjaznych dla użytkownika systemów. Przyszłe rozwiązania AI jeszcze lepiej zrozumieją, czego naprawdę potrzebują kontrolerzy i automatycznie zasugerują odpowiednie analizy.
Udane wdrożenie AI nie jest jednak jednorazowym projektem, a firmy powinny regularnie weryfikować swoją strategię AI i dostosowywać ją do nowych osiągnięć technologicznych.
Firmy, które odnoszą sukcesy w dłuższej perspektywie, rozwijają wewnętrzną wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji w kontrolingu. Oprócz obsługi technicznej obejmuje to również zrozumienie algorytmów, interpretację danych i strategiczne wykorzystanie spostrzeżeń generowanych przez AI. Skuteczność systemów sztucznej inteligencji musi być stale mierzona i optymalizowana, a kluczowe dane, takie jak oszczędność czasu, poprawa dokładności i zwrot z inwestycji, pokazują rzeczywiste korzyści.
Nadchodzące wydarzenia:
- Aktywowane głosowo zapytania o dane finansowe
- Automatyczne generowanie raportów zarządczych
- Samouczące się systemy, które dostosowują się do firm
- Integracja różnych narzędzi AI w kompletne rozwiązania
Zaplanuj spotkanie z ekspertem AI!
Umów się na rozmowę online i poznaj ofertę Proalpha.
Grzegorz Wikierski, Head of Sales Poland, odpowie na Twoje pytania.
