Yapay Zeka Finans Alanını Nasıl Dönüştürüyor?
Megan O'Brien | İçerik Stratejisi Uzmanı | 26 Mart 2024
Yapay zeka onlarca yıldır var olsa da, 2022 ve 2023'ten itibaren üretken yapay zeka veya GenAI'ın tüketicilere yaygın olarak sunulması geniş çapta ilgi uyandırdı ve yepyeni olasılıkların önünü açtı. İşletmeler, çığır açan teknolojinin pratik kullanımlarını hızla test etmeye başladı ve özellikle finans departmanı, üretken yapay zeka ve diğer yapay zeka biçimlerini potansiyel bir rekabet üstünlüğü olarak inceliyor.
Üretken yapay zekanın finans alanında uygulanması, bu birimin çalışma şeklini değiştirmeye hazır görünüyor: 2024’ün ilk çeyreğinde yapılan Deloitte CFO Signals anketine göre, CFO'ların %70'i teknolojinin uygulanmasıyla %1 ila %10 arasında verimlilik artışı beklerken %13’ü, %10’dan fazla kazanç bekliyor.
Birçoğu finansal tahmin ve planlama, nakit akışı optimizasyonu, mevzuata uygunluk ve daha fazlası gibi alanlarda doğruluk ve hız sağlamak için üretken yapay zekaya ve diğer yapay zeka uygulamalarına yöneliyor. Diğerleri ise borç hesaplarında üç yönlü eşleştirmenin otomasyonu, şirketler arası eliminasyonlar ve fatura kaydı gibi daha temel ancak hızla ilerleyen yapay zeka uygulamalarına yöneliyor. CFO'ların üretken yapay zekanın benimsenmesinin önünde gördüğü en büyük engeller teknik beceriler (%65) ve akıcılık (%53).
Yapay zeka yetenekleri görevleri otomatikleştirerek, içgörüler üreterek ve içerik oluşturarak iş akışlarını iyileştirdikçe, finans fonksiyonunun geleceği daha analiz odaklı ve stratejik görünüyor: Finans ekipleri, organizasyon genelinde işletme açısından değer yaratan içgörüleri paylaşmak için çalışıyor.
Yapay Zeka Nedir?
Yapay zeka, görevleri tıpkı insanlar gibi yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesini ifade eder. Teknoloji, bilgisayarların ve makinelerin öğrenme, konuşmayı yorumlama, sorun çözme, algılama ve muhtemelen bir gün muhakeme etme gibi insan zekası yeteneklerini taklit etmesini sağlar. Yapay zeka; makine öğrenimi (ML), karar ağaçları, çıkarım motorları ve bilgisayarla görme dahil olmak üzere çok çeşitli teknolojileri kapsar. Bir tür yapay zeka olan üretken yapay zeka metin, görüntü, kod, ses, müzik ve videolar dahil olmak üzere çeşitli içerik türleri üretebilir. Kalıpları ve yapıları tanımlamak için insan tarafından oluşturulan içerikleri işlemek üzere bir makine öğrenimi modeli kullanarak çalışır. Daha sonra bu veri kümesinden öğrenilen kalıpları temel alarak yeni içerik üretir.
Yapay Zeka Finans Alanını Nasıl Dönüştürüyor? Finans Alanında Yapay Zeka Kullanım Senaryoları
Yapay zeka geliştikçe finans alanındaki uygulamaları da gelişecektir. Üretken yapay zeka özellikleri, finansal süreçleri yönetmek için kullanılan mevcut yazılım sistemlerine giderek daha fazla entegre edilecek. Böylece ekipler bu özelliklere doğrudan borç ve alacak hesapları, bütçeleme ve bütçe mutabakatları, finansal kapanış ve daha fazlası için mevcut iş akışlarında erişebilecekler. Şu anda, yapay zekanın karar alma süreçlerini, verimliliği ve kâr-zarar dengesini iyileştirmek için halihazırda kullanıldığı birkaç alan bulunuyor:
1. Finansal tahmin ve planlama
Yapay zeka, tahmine dayalı analitik yoluyla finansal tahmin ve planlama sürecini dönüştürüyor. Tahmine dayalı analitik, işletmelerde eğilimleri, korelasyonları ve nedenselliği belirlemek için kullanılan bir veri analitiği türüdür. Geçmiş verilerin ve mevcut eğilimlerin analizine dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğreniminden yararlanır.
Tahmine dayalı analitiği kullanan finans ekipleri, geçmiş şirket verilerinin yanı sıra daha geniş sektör verilerini kullanarak gelecekteki nakit akışlarını tahmin edebilir. Geleneksel finansal tahminlerin koşullar değiştiğinde manuel olarak ayarlanması gerekirken, yapay zeka odaklı tahminler yeni verilere göre yeniden kalibre edilerek tahminlerin ve planların güncel ve doğru kalmasına yardımcı olur. Üretken yapay zeka, tahmine dayalı modeller tarafından üretilen tahminleri açıklamak ve tahmini yönlendiren temel faktörleri vurgulamak için otomatik olarak bağlamsal yorumlar bile oluşturabilir.
2. Yasal uyumluluk
Dünya genelinde mevzuata uyum karmaşıklığının artmasıyla birlikte, son yıllarda mevzuat raporlamasının maliyeti ve kaynak yükü de artmıştır. Organizasyonlar bu şartları yerine getirmek için önemli miktarda zaman ve kaynak ayırır. Yapay zeka; uyumluluk izleme, denetim izi yönetimi ve düzenleyici rapor oluşturmayı otomatikleştirerek iş yükünün bir kısmını üstlenebilir.
Mevzuat uyumluluğunda özellikle değerli bir teknoloji doğal dil işlemedir (NLP). NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. NLP, büyük miktarda metin verisini hızlı bir şekilde ayrıştırabilir, ham metni veya konuşmayı anlamlı içgörülere dönüştürebilir. Kritik bilgileri, ilgili değişiklikleri ve potansiyel uyum risklerini ortaya çıkarmak için uzun dokümanları, sözleşmeleri, ilkeleri ve diğer metin kaynaklarını analiz edebilir. NLP, dokümanları önceden belirlenmiş kriterlere göre otomatik olarak sınıflandırarak belge yönetimini bile kolaylaştırabilir.
3. Nakit akışı optimizasyonu
Etkili nakit akışı yönetimi, CFO'ların ve ekiplerinin öncelik listesinde her zaman üst sıralarda yer alır ve yapay zeka, nakit akışı optimizasyonunda değerli bir araç olduğunu kanıtlamıştır. Büyük miktarda veri gerektiğinden, çoğu finans uzmanının nakit ve likiditelerinin konsolide bir görünümünü oluşturmak için bir günden daha uzun bir süreye ihtiyacı vardır. Bu süre sağlandığında bile tahminler hatalar içerebilir ve hızla geçersiz hale gelebilir.
Tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminden yararlanan şirketler, gelecekteki nakit akışlarını sürekli olarak tahmin etmek için ilgili tüm kaynaklardan (geçmiş ve güncel) verileri otomatik olarak derleyebilir. Daha hızlı ve daha doğru nakit akışı tahminleri sayesinde şirketler sağlıklı likidite düzeylerini korumak için proaktif hamleler yapabilirler. Örneğin, nakit fazlası varsa tedarikçilere erken ödeme yapıp indirimler alabilir veya işletmede yeniden yatırım yapılacak alanları belirleyebilirler. Nakit sıkışık olduğunda, kredi pozisyonlarını yeniden değerlendirebilir veya iştirakler arasında döviz transferlerini tetikleyebilirler. Finans ekipleri ayrıca piyasa koşullarına, ödeme geçmişine ve diğer faktörlere göre tedarikçileri seçmek için doğru erken ödeme teşviklerini uygulayarak işletme sermayesini optimize etmek için yapay zekadan yararlanabilir.
4. Gider yönetimi
Gider yönetimi hızla olumsuz bir deneyime dönüşebilir. Çalışanların makbuzları manuel olarak toplayarak, formları doldurarak ve gider raporlarını göndererek gider ilkelerini yerine getirmesi zahmetli ve hataya açıktır. Finans ekipleri de tüm harcamaların uyumlu olduğundan emin olmak için her gideri manuel olarak inceleyemez. Yapay zeka, gider yönetimini hızlandırmanın ve karmaşıklığının bir kısmını ortadan kaldırmanın güçlü yollarından biridir. Örneğin, el yazısı, basılı metin veya metin görüntülerini tarayabilen, ilgili bilgileri çıkarabilen ve dijitalleştirebilen bir yapay zeka biçimi olan optik karakter tanıma (OCR), makbuz işleme ve gider girişinde faydalı olabilir. OCR, yüklenen makbuzları ve faturaları tarayarak satıcı adı, tarih ve toplam tutar gibi gider raporu alanlarını otomatik olarak doldurur.
Gider yönetiminde yapay zekanın rolü bunlarla bitmiyor. Şirketler onay iş akışlarını otomatikleştirmek için de yapay zekayı kullanabilir, yalnızca önceden belirlenmiş kurallara göre finans ekibinin incelemesine ihtiyaç duyan harcamaları işaretleyerek "istisnalarla yönetme" kültürünü teşvik edebilir. Yapay zeka özellikli gider asistanları da giderek yaygınlaşıyor ve giderleri otomatik olarak kategorize ederek, her biri için gerekli dokümanları doldurup dosyalayarak ve bir şirketin uyumluluk ilkeleri hakkında rehberlik sağlayarak çalışanlara yardımcı oluyor.
5. Görev otomasyonu
Yapay zekanın belki de en yaygın ve tartışmasız en etkili yeteneklerinden biri görev otomasyonudur. Yapay zeka, aşağıdakiler de dahil olmak üzere, eskiden finans ekibini zorlayan çok sayıda manuel, zaman alıcı finans sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir:
- Veri girişi: Beyannamelerden, faturalardan, makbuzlardan ve diğer finans dokümanlarından ilgili bilgileri çıkarır ve bir şirketin sistemine girer.
- Fatura okuma ve işleme: Matbu faturaları tarar, okur ve dijitalleştirir.
- Eşleştirme ve doğrulama: Faturaları ilgili satın alma siparişleri ve teslimat makbuzları ile otomatik olarak karşılaştırıp eşleştirir.
- Ödeme gerçekleştirme: Nakit akışını optimize etmek için ödemelerin planlanması, tercih edilen ödeme yönteminin seçilmesi ve ödemenin otomatik olarak veya minimum insan müdahalesi ile gerçekleştirilmesi gibi yöntemlerle ödeme sürecini kolaylaştırır.
- Mutabakat: Tutarların ve lehtarların uyumlu olduğunu doğrulamak için ödeme işlemlerini banka ekstreleriyle eşleştiren otomatik bir mutabakat süreci yürütür.
- Hesap kodu kombinasyonu temerrüdü: PO bulunmayan borç hesapları fatura satırlarındaki hesap kodu kombinasyonunun segment değerlerini tahmin eder ve otomatik olarak temerrüde düşürür.
- Finansal kapanış süreçleri: Akıllı süreç otomasyonu (IPA), finansal kapanışın karmaşık düzenini otomatikleştirir ve birden fazla sistemdeki görev durumunu izler, devam eden otomasyona kılavuzluk eden yeni kurallar önerir, bağımlı görevler tamamlanır tamamlanmaz kapanış süreçlerini otomatik olarak başlatır ve kapanış takvimini günceller.
Yüksek hacimli, tekrarlayan ve sıradan manuel görevlere uygulanan gelişmiş otomasyon zaman ve maliyet tasarrufu, azalan hatalar ve finans personeli daha stratejik, katma değerli görevlere odaklanabildiği için daha yüksek çalışan memnuniyeti dahil olmak üzere çok sayıda fayda sunar.
6. Finansal raporlama ve analiz
Yapay zeka, finansal raporlama ve analiz sürecinin birden çok yönünü otomatikleştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı olabilir. İlk aşamalarda, ilgili finansal bilgileri çeşitli veri kaynaklarından ayıklayabilir. Böylece, hataları, tutarsızlıkları veya eksik değerleri belirleyerek ve finans personeline dikkat edilmesi gereken alanları bildirerek finansal verileri temizleyebilir ve işleyebilir.
Yapay zeka daha sonra verileri kullanarak gelir tabloları, bilançolar ve nakit akışı tabloları gibi bilançoların oluşturulmasına yardımcı olabilir. Verileri, temel performans göstergelerini (KPI), trendleri ve gözlemleri öne çıkaran raporlara dönüştürebilir. Mevzuatla ilgili raporlamalara da yardımcı olabilir. Üretken yapay zeka, personelin gözden geçirmesi ve onaylaması için gerekli formları finans ekibi tarafından sağlanan verilerle gerekli formları doldurabilir.
Üretken yapay zeka, anlatıma dayalı raporlar üretmek için kullanılabilir. Bilançolarla verileri her birinin açıklamasıyla birleştirerek rakamlara bağlam sağlar. Üretken yapay zeka, dipnotlar ve yönetim tartışması ve analizi (MD&A) dahil olmak üzere üç aylık ve yıllık raporların ilk taslaklarının hazırlanmasına bile yardımcı olabilir.
Finans Alanında Yapay Zekanın Avantajları
Yapay zekanın finans alanına entegrasyonu, şunlar dahil olmak üzere çok sayıda avantaj sunar:
1. Verimliliği ve üretkenliği artırma
Yapay zekanın finans departmanında verimliliği ve üretkenliği artırmaya yardımcı olabileceği yolların listesi oldukça uzun ve bu sadece başlangıç. Veri toplama, veri konsolidasyonu ve girişi gibi çok sayıda finansal sürecin otomasyonu zaten dikkate değer bir özellik. Finansın rolünü geçmişe yönelik raporlamadan geleceğe odaklanmaya, şirkete hizmet eden analizler ve tahminler yoluyla kaydırmaya yardımcı olur.
Ancak bu durum, finans departmanının verimliliği ve üretkenliği artırmak için yapay zekayı uygulaması açısından sadece başlangıç. Örneğin finans ekipleri bilgileri bulmayı, bilgi açıklarını kapatmayı ve işlerin yapılmasını kolaylaştırmak için de üretken yapay zekayı devreye alıyor. Yazma yardımı, özetleme, analiz ve sohbet gibi kullanım senaryoları bulunuyor. Boston Consulting Group ve MIT Sloan tarafından 2023 yılında yapılan bir araştırmaya göre üretken yapay zeka, yüksek nitelikli bir çalışanın performansını, yapay zekayı kullanmayan çalışanlara kıyasla %40'a varan oranda artırdı. 2024’te yayınlanan bir PwC raporuna göre CEO'ların %60'ı üretken yapay zekanın verimlilik avantajları yaratmasını bekliyor. NVIDIA'nın 2024 yılında 400 küresel finans hizmetleri profesyoneliyle yaptığı bir ankete göre, ankete katılanlar tarafından en sık belirtilen yapay zeka avantajı %43 ile “sağlanan operasyonel verimlilik” oldu.
2. Müşteri deneyimini ve elde tutma oranlarını iyileştirme
Yapay zeka, işletmelerin çeşitli temas noktalarında kişiselleştirilmiş, proaktif ve entegre etkileşimler sunmasına imkan tanıyarak müşteri deneyimini ve elde tutma oranını iyileştirmeye yardımcı olur. Kişiselleştirme iyi bir örnek olarak verilebilir. Forrester tarafından hazırlanan 2024 raporunda, ankete katılan yöneticilerin %42'si müşteri deneyiminin üst düzeyde kişiselleştirilmesini yapay zeka için en önemli kullanım senaryosu olarak tanımlıyor.
Yapay zeka, müşteri verilerini, tercihlerini ve davranışlarını analiz ederek doğru ürün önerileri, içerik önerileri ve teklifler sunmak için kişiselleştirme yapmaya yardımcı olabilir. Şirketler daha iyi hedeflemeli pazarlama kampanyaları ve promosyonlar için yapay zeka destekli müşteri segmentasyonu ile bunu bir adım öteye taşıyabilir. Yapay zeka, fiyatı ve indirimleri optimize etmek için bireysel müşteri tercihleri, pazar değişiklikleri ve rakip faaliyetleri hakkında gerçek zamanlı içgörüler kullanarak fiyatlandırmayı kişiselleştirmeye bile yardımcı olabilir.
Yapay zeka, gelecekteki müşteri davranışını, yaşam boyu değeri ve hatta müşteri kaybı olasılığını tahmin eden öngörüye dayalı analitiklerle müşteriyi elde tutmanın ayrılmaz bir parçası haline geliyor. İşletmelerin çalışmalarını, sorunlar ortaya çıktıkça proaktif olarak ele almaya odaklamalarına olanak tanıyor.
Son olarak, yapay zeka destekli sohbet botları ve dijital asistanlar, talep üzerine soruları yanıtlayarak ve günün her saati hızlı hizmet sağlayarak müşterilerle ilişkileri güçlendirir.
3. Hataları azaltma
Finans alanında yapay zeka, özellikle insanların hata yapmaya eğilimli olduğu hususlarda hataların azaltılmasına yardımcı olabilir. Yüksek hacimli tekrarlayan görevler genellikle insan hatasına yol açabilir ancak bilgisayarlarda aynı sorun yoktur. Yapay zeka tarafından sağlanan gelişmiş algoritmalar, veri analitiği analitik ve otomasyon özellikleri sayesinde veri girişi, finansal raporlama, defter tutma ve fatura işleme gibi alanlarda yaygın olan hataları belirleyebilir ve düzeltebilirsiniz.
4. Maliyetleri düşürme
Yapay zeka, maliyetleri düşürmeye yardımcı olabileceğini zaten gösteriyor. NVIDIA anketinde, katılımcıların %80'inden fazlası yapay zeka destekli uygulamaların kullanılmasıyla gelirlerinin arttığını ve yıllık maliyetlerinin azaldığını bildirdi. Ayrıca, Bank of America'nın Ekim 2023 raporuna göre, yapay zeka uygulaması S&P 500 şirketlerinin maliyetlerini önümüzdeki beş yıl içinde yaklaşık 65 milyar dolar azaltabilir.
Yapay zeka, maliyetleri birçok yönden düşürmeyi sağlayabilir. Görev otomasyonu, şirketlerin iş gücü maliyetlerini düşürmelerine, iş gücü açıklarını gidermelerine, üretkenliği ve verimliliği artırmalarına ve çalışanların stratejik, değer katan faaliyetlere odaklanmalarına olanak tanıyan bariz bir maliyet düşürme taktiğidir. Şirketler ayrıca yapay zekanın sağladığı daha iyi içgörü ve karar alma mekanizmalarının maliyetleri düşürmede kritik öneme sahip olduğunu da belirtiyor. Yapay zeka kullanan organizasyonlar envanter düzeylerini ve tedarik zincirlerini daha iyi optimize edebilir, sahtekarlığı tespit edebilir, maliyet tasarrufu fırsatlarını belirleyebilir ve kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis edebilir.
5. Karar alma sürecini iyileştirme
Oracle ve New York Times'ın çok satan yazarı Seth Stephens-Davidowitz tarafından 2023 yılında yapılan bir araştırma, işletme liderlerinin karar alma konusunda karşılaştıkları ikileme ışık tutuyor. Araştırma, çarpıcı sonuçlar ortaya koydu.
Araştırmaya katılan işletme liderlerinin...
- Yüzde 74'ü, son üç yılda her gün aldıkları karar sayısının 10 kat arttığına inanıyor.
- %97'si karar alırken verilerden yararlanmak istiyor.
- Yüzde 93'ü doğru karar zekasının bir organizasyonu geliştirebileceğini veya yok edebileceğini düşünüyor.
- Yüzde 72'si, büyük miktarda verinin karar almalarını tamamen engellediğini itiraf etti.
- Yüzde 89'u, artan sayıda veri kaynağının kuruluşlarının başarısını sınırladığına inanıyor.
- 94'ü doğru veri ve içgörülerin finans departmanının daha iyi kararlar almasına yardımcı olabileceğini düşünüyor.
Yapay zekanın veri yönetimi toplama, analiz etme ve bağlamsallaştırma konusundaki yetenekleri (örnek amaçlı verilen birkaç alan) işletme liderleri tarafından belirtilen karar alma engellerinin çoğunu ortadan kaldırmaya yardımcı olur.
6. Risk yönetimini iyileştirme
Yapay zeka, özellikle dolandırıcılık tespitinde etkilidir. Eğitilmiş makine öğrenimi modelleri, işlem ve davranış kalıplarını eşleştirerek kara para aklama veya diğer kötü eylemleri tespit etmek için hem güncel hem de geçmiş işlem verilerini işler.
Yapay zeka tabanlı anormallik tespit modelleri de dolandırıcılığa işaret edebilecek işlemleri belirlemeyecek şekilde eğitilebilir. Bu durumda yapay zeka sistemleri sürekli olarak öğrenir ve algoritma hangi anormalliklerin hileli işlem olduğunu ve hangilerinin olmadığını öğrenerek rafine edildiğinden zaman içinde hatalı pozitif örneklerini azaltabilir.
Yapay zekanın büyük miktarda veriyi çok kısa bir sürede analiz etme kapasitesi finans ekibi için önemli bir varlıktır. İster tedarik zincirlerinin, ister operasyonların veya finansal piyasaların analizi olsun, yapay zeka potansiyel risklerin hızlı bir şekilde belirlenmesine yardımcı olabilir ve muhtemel sonuçların olasılığını ve etkisini değerlendirmek için tahmine dayalı modelleme tekniklerini kullanabilir.
7. Ölçeklenebilirlik
Yapay zekanın şu anda yükselişe geçmesinin ve bu kadar geniş bir şirket tabanı tarafından erişilebilir olmasının en önemli nedenlerinden biri, günümüzün bulut tabanlı yapay zeka platformlarıdır. Yapay zeka sistemleri, özellikle de üretken yapay zeka, çok fazla bilgi işlem gücü gerektirir. Modeller de sık sık güncellenir. Bu iki faktör, "yapay zekayı satın almayı" ve bir organizasyonun kendi veri merkezinde çalıştırmayı çok zorlaştırıyor. Bulut bilişim platformları, yapay zeka uygulamalarını dağıtmak ve çalıştırmak için ölçeklenebilir altyapı ve kaynaklar sağlar. Bu sayede şirketler ihtiyaç duydukları özellikler için ödeme yapar ve yama ve yazılım güncellemelerine gerek kalmadan güncellemelerin keyfini çıkarır. Bulut tabanlı ERP sistemleri kullanan şirketler için aynı buluttan yapay zeka teknolojisini kullanma teşviki oldukça önemlidir. Kaynak sistemler aynı bulut altyapısında bulunuyorsa verilerin yapay zeka için taşınması ve hazırlanması konusunda çok daha az endişe duyulur.
Finans Alanında Yapay Zekanın Geleceği
Yapay zeka, internet ve bulut bilişim gibi işletmelerde devrim yaratmayı vadeden nadir gelişmelerden biri ve geçici bir teknolojiden daha fazlası olduğunu kanıtlıyor. CFO'lar ve ekipleri için bundan daha iyi bir zaman olamazdı.
Oracle'ın küresel işletme finansından sorumlu başkan yardımcısı Matt Stirrup, The Wall Street Journal'a verdiği bir röportajda, "Finans liderlerinin her zaman karşılaştığı zorluklardan biri, geliri artırırken marjları da artırmaktır." dedi. "Bunun için yapay zeka gibi teknolojilerden yararlanarak büyüme fırsatları bulmak ve verimsizlikleri tespit etmek amacıyla işletme faaliyetlerini daha etkin bir şekilde yürütmek gerekir."
Finansın geleceğine bakan Stirrup, finans alanını büyük bir değişimin beklediğini düşünüyor. Yapay zeka muhtemelen hiçbir zaman finans ekibi üyelerinin yerini tam olarak almayacak olsa da, günlük işlerinin önemli bir parçası haline gelebilir.
Stirrup, "Geleceğe baktığımızda, yapay zekanın sadece tekrar eden görevlerin otomasyonunu ilerletmekle kalmayıp aynı zamanda daha katma değerli faaliyetlere de yardımcı olacağını görüyoruz." dedi. "Yapay zeka araçlarıyla güçlendirilen finans personeli, zamanlarını en karmaşık analizlere ve stratejik karar alma süreçlerine ayırabilir. İş gücü becerileri ve yapay zekanın birleşimi, daha fazla finansal içgörü ve etki sağlayacaktır."
Şirketler zaman içinde artan yapay zeka kullanımına hazırlanmak için günümüzde neler yapabilir? İlk olarak, işlemsel işleri azaltmak için süreçleri agresif bir şekilde otomatikleştirin. İkinci olarak, personeli yapay zeka araçlarıyla etkili bir şekilde etkileşim kuracak becerilere sahip olmaları için eğitin ve teknolojiden yararlanan analitik yetenekler geliştirin. Finans personeline yapay zeka konusunda daha fazla anlayış kazandırmak, teknolojinin uygun güvenliğinin, kontrollerinin ve uygun kullanımının sağlanmasında da kritik öneme sahip olacaktır.
Stirrup, "İşletmeler marjlarını artırırken gelirlerini de artırma baskısı altında olduğundan, finans ekiplerinin bu çabada belirleyici bir güç olacağı açıktır." dedi. "Dünya verilerle dönüyor ve doğru planlama ve analitik araçları, bulut teknolojileri ve yapay zekanın verimli bir şekilde uygulanması yoluyla bu verilerden hızlı bir şekilde öğrenebilen ve bunları uygulayabilen organizasyonlar asıl kazananlar olacak."
Oracle ile Daha İyi Verileri Daha Hızlı Elde Edin ve Gelirinizi Artırın
Yapay zeka ve diğer gelişmiş teknolojiler finansın yapısını değiştiriyor. Ancak uygulamayı zorlaştıran birkaç engel var.
Cisco’nun 2023’te yaptığı bir ankette, ankete katılan küresel özel şirket liderlerinin %84'ü yapay zekanın işletmeler üzerinde çok önemli veya önemli bir etkisi olacağını düşünürken, %97'si yapay zeka destekli teknolojileri uygulama aciliyetinin arttığını söylüyor. Yine de, ankete katılanların %86'sı yapay zekayı işletmelerine entegre etmeye hazır hissetmiyor ve katılımcıların %81'i ana sorun olarak silo haline getirilmiş veya parçalanmış verileri gösteriyor.
Yapay zeka veriye bağlıdır. Oracle Fusion Cloud ERP ile şirketler, yapay zeka modellerine doğru, güncel ve eksiksiz bir veri temeli sağlayan merkezi bir veri havuzuna sahip olur. Finans ekipleri, yerleşik yapay zeka özelliklerine sahip eksiksiz bir bulut ERP sistemi ile tahmin doğruluğunu artırmalarını, raporlama döngülerini kısaltmalarını, karar alma sürecini basitleştirmelerini ve risk ve uyumluluğu daha iyi yönetmelerini sağlayacak verileri elde edebilir. Oracle'ın Oracle Cloud ERP'ye gömülü kapsamlı yapay zeka yetenekleri portföyü ile finans ekipleri daha fazla otomasyon fırsatı, daha iyi içgörüler ve sürekli nakit tahmin özellikleriyle reaktif yapıdan stratejik yapıya geçebilir.
Yapay Zeka ve Finans ile İlgili SSS
Finans alanında yapay zeka nasıl kullanılır?
Yapay zeka, finans alanında çalışanların katma değerli stratejik işlere odaklanabilmeleri için faturaların girilmesi, alacakların izlenmesi ve ödeme işlemlerinin kaydedilmesi gibi manuel görevleri otomatikleştirmek için kullanılır. Finans birimler büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz etmek, içgörü ve öneriler sunmak, tahminleri iyileştirmel ve şirket genelinde veriye dayalı karar alma süreçlerini desteklemek için de yapay zeka destekli araçlardan yararlanır.
Yapay zeka, finans ekiplerinin yerini alacak mı?
Yapay zekanın, finans profesyonellerinin yerini tamamen alması pek olası değildir. Birçok görev otomatikleştirilecek veya yapay zeka sistemlerine devredilecek olsa da, finans mesleği, yapay zekanın sağlayamadıklarını (insan yaratıcılığı, muhakeme, duygusal zeka, ilişki kurma ve eleştirel düşünme dahil) sağlamak için insan müdahalesine ihtiyaç duymaya devam edecektir. Yapay zeka araçlarıyla güçlendirilen finans personelinin yerini yapay zeka almayacak. Bu ekipler, en karmaşık analizlere ve stratejik karar alma süreçlerine odaklanacaktır.
Yapay zeka finans alanında hangi sorunları çözebilir?
Finans ekiplerinin, iş gücü eksikliğiyle uğraşırken şirketlerinin bir yandan gelirlerini bir yandan da marjlarını artırmalarına yardımcı olmaları, çok sayıda özelleştirilmiş formatta gerçek zamanlı veri sağlamaları ve şirket genelinde veriye dayalı karar alma süreçlerine yön vermeleri beklenir. Yapay zeka, finans ekiplerine olası yatırım ve maliyet tasarrufu fırsatları hakkında daha iyi içgörü sağlayarak, işlemsel işleri otomatikleştirerek, gerekli verileri otomatik olarak oluşturarak ve veri görselleştirmeyi geliştirerek bu sorunların çözülmesine yardımcı olabilir.
Finans sektöründe yapay zekanın geleceği nasıl olacak?
Yapay zeka finans işlevine şimdiden önemli değişiklikler getirdi ve bu alanda etkisinin artmaya devam etmesi bekleniyor. Yapay zeka teknolojileri ve bunları kullananların becerileri geliştikçe, finans işlevinde daha entegre bir şekilde yer alacaktır. Gelecekte, yapay zekanın daha fazla görevi yerine getirebilmesi ve daha fazla veri kaynağını artan doğruluk ve hızla değerlendirebilmesi, özellikle finansal tahmin, birbirine bağlı planlama, risk yönetimi ve senaryo planlama gibi finansın birçok alanına fayda sağlaması bekleniyor. Sonuç olarak, finans işlevi daha stratejik ve ileriye dönük şekilde gelişmeye devam edecek ve organizasyon için değer yaratmaya odaklanacaktır.