Liikaa AI:ta, liian aikaisin: Asetaako rahoitustiimit itsensä epäonnistumisen vaaraan?

Rahoitustiimit kohtaavat valtavaa painetta ottaa AI käyttöön, lähinnä hallitusten hakemien tehokkuusetujen, talousjohtajien pyrkimysten nopeampiin sulkemisiin ja toimittajien lupausten perusteella, jotka lupaavat ennennäkemätöntä automaatiota. 

Vallitseva oletus on, että enemmän AI:ta johtaa luonnollisesti parempiin tuloksiin, koska se pystyy analysoimaan dataa sekunneissa. Mutta pelkkä nopeus ei ole ainoa tekijä, joka takaa menestyksen, erityisesti jos taustaprosessi on puutteellinen tai kehittymätön. 

Kun organisaatiot kiirehtivät AI:n upottamista talousprosesseihin, ne saattavat sivuuttaa perustavanlaatuisen totuuden: AI on vain niin tehokas kuin järjestelmät, joita se automatisoi. 

Se voi nopeuttaa tehtäviä, mutta se ei voi korvata heikkoja valvontamekanismeja, hajanaista dataa tai epäjohdonmukaisia prosesseja.

Siitä huolimatta teknologia saa yhä enemmän jalansijaa suuryrityksissä, ja yhä useammat yritykset toivovat sen tuovan välittömiä tuloksia. 

Vuodelle 2025 C‑tason johtajien osuus, jotka pitävät AI‑käytösetiikkaan liittyviä riskejä merkittävimpinä huolenaiheina, on noussut 16 %:sta viimeisten kolmen vuoden aikana 56 %:iin tulevaisuudessa, mikä tekee siitä johtavan ei‑taloudellisen riskin. Samanaikaisesti merkittävät liiketoiminnan käytösetiikka‑tapaukset ovat nousseet 55 %:lla vuosien 2023 ja 2025 välillä, keskimääräisinä kustannuksina 14 miljoonaa dollaria per tapaus, mikä johtaa reaktiivisiin sen sijaan, että investoitaisiin proaktiivisesti hallintoon ja datan laatuun. 

Missään muussa alueessa AI:n käyttö ei ole yhtä kriittistä kuin rahoituksessa, jossa kuukauden lopun sulkeminen perustuu valvontaan, täsmäytykseen ja tarkistuksiin. AI voi lisätä prosessin nopeutta, mutta ilman vankkaa perustaa se voi yhtä helposti suurentaa olemassa olevia heikkouksia kuin poistaa ne. 

Kysymys on siis, onko rahoitus tehnyt riittävästi taustatyötä ollakseen valmis massiiviseen AI‑valloitukseen. 

AI on moninkertaistaja, ei korjaus

Vaikka AI on kiistatta loistava työkalu tehtävien helpottamiseen, yleinen harhaluulo on, että AI voisi korjata kaikki rikkinäiset prosessit, vaikka todellisuudessa se vain vahvistaa sitä, mitä jo on. 

Jos taustadata on epäjohdonmukaista, valvonta on heikkoa tai täsmäytyskäytännöt ovat puutteellisia, AI toteuttaa nämä puutteet vain nopeammin ja suuremmassa mittakaavassa. Vanha periaate “roskaa sisään, roskaa ulos” ei ole kadonnut; se toimii nyt koneen nopeudella.

Tämä ei kuitenkaan tarkoita, että AI olisi hyödyttömäksi; päinvastoin, se automatisoi työvoimavaltaisia tehtäviä, kuten tiedon poimintaa ja esittämistä, vapauttaen rahoitusammattilaiset keskittymään korkeamman arvon työhön. Se mahdollistaa enemmän panostamista kriittiseen ajatteluun, johtopäätösten tekemiseen ja koneiden suorittaman työn valvontaan. 

Kuitenkin liiallinen AI:n luottaminen voi luoda haavoittuvuuksia, jos järjestelmät epäonnistuvat tai tuottavat odottamattomia tuloksia. Jos esimerkiksi markkinointiennusteisiin käytetty AI‑malli häiriintyy kriisin aikana, se voi suurentaa tappioita tai horjuttaa markkinoita. 

Basel‑komitea pankkivalvonnasta ja muut organisaatiot ovat erityisesti huolissaan järjestelmällisistä riskeistä, joissa laajalle levinneet AI‑epäonnistumiset voisivat uhata taloudellista vakautta. 

Sen sijaan, että AI:ta pidettäisiin ratkaisuna operatiivisten tehottomuuksien korjaamiseen, organisaatioiden tulisi keskittyä rakentamaan taloudellinen infrastruktuuri, joka mahdollistaa automaation luotettavan toiminnan. Tämä tarkoittaa standardoituja täsmäytysprosesseja, vahvempia sisäisiä valvontoja, parempaa datanhallintaa ja suurempaa näkyvyyttä sulkemisprosessiin.

“Yleinen harhaluulo on, että AI on ratkaisu prosessiongelmiin. Se ei ole. Se on vahvistin sille, mitä jo on. Rahoitusjohtajat tulevat usein AI:n puoleen etsiessään helpotusta manuaaliseen työhön, hitaisiin sulkemisiin tai liian pitkään kestävään raportointiin,” sanoi Shagun Malhotra, SkyStem‑ohjelmiston toimitusjohtaja, keskustellessaan Unite AI kanssa. 

“Mutta jos taustaprosessi on puutteellinen,” hän lisäsi, “AI ei korjaa puutetta. Se vain suorittaa sen nopeammin ja laajemmassa mittakaavassa. Harhaluulo on, että teknologia tekee diagnostiikkatyötä, vaikka se ei tee. Tämä osa tarvitsee edelleen ammattilaisen takana.” 

SkyStem keskittyy pääasiassa auttamaan organisaatioita, joiden taloudelliset sulkemisalustat standardoivat täsmäytykset, automatisoivat työnkulut ja vahvistavat sisäisiä valvontoja ennen AI:n lisäämistä kriittisiin kirjanpitoprosesseihin. Sen sijaan, että kurinalaiset talousoperaatiot korvattaisiin AI:lla, yritys rakentaa luotettavia operatiivisia perustoja, jotta automaatio voi todella tuottaa tarkkoja tuloksia vaarantamatta dataa. 

“AI luo valtavaa arvoa volyymissa, johdonmukaisuudessa ja nopeudessa hyvin määritellyissä tehtävissä […] Mutta ne kohdat, joissa ihmiset tarvitsevat pysyä hallinnassa, ovat juuri ne, joissa kokemus on tärkeintä: riskintu intuition, mallien tunnistaminen epäselvyydessä ja ennen kaikkea päätöksenteko paineen alla,” Malhotra lisäsi.  

Perusta ennen automaatiota

Rahoituksella on hyvin vähän tilaa virheille. Tarkka raportointi, täsmäytykset, sääntelyn noudattaminen ja tarkastettavuus ovat olennaisia; AI:n tulisi parantaa ja yksinkertaistaa näitä prosesseja, ei vaarantaa niitä nopeuttamalla olemassa olevia heikkouksia järjestelmässä. 

Kognia Labs, AI‑konsultointi- ja ohjelmistokehitysyritys, jakaa saman näkemyksen. Se auttaa organisaatioita toteuttamaan järjestelmiä, jotka havaitsevat raporteissa olevat puutteet tai epäjohdonmukaisuudet ennen kuin ne muuttuvat kalliiksi. 

Ennen kuin AI siirtyy työnkulkuun, jossa asiakas odottaa vastausta, organisaation on täytettävä kolme ehtoa: järjestelmien välinen yhteys, tietoihin pääsy, jota ei ole tallennettu asiakirjana, sekä kyky tarkistaa, mistä vastaus on peräisin, kertoi Alexandra Ollé, Kognia Labsin strategiajohtaja. 

“Neuvonantajan tarvitsemat tiedot ovat hajallaan eri järjestelmissä ja eri formaateissa, eikä nämä järjestelmät yleensä puhu keskenään. Tämä on se, mikä tekee vastauksista alun perin hitaita ja epäjohdonmukaisia,” Ollé kertoi Unite AI. “AI ei ratkaise tätä lisäämällä itseään päälle.” 

Tuo kuilu prosessin nopeuttamisen ja todellisen parantamisen välillä on se, missä taloudelliset panokset konkretisoituvat: kun varat ovat vaakalaudalla, luotettavuus ei ole valinnaista, ja AI‑järjestelmän väärinkäyttö aiheuttaa todellista oikeudellista vastuuta. 

“AI parantaa prosessia, kun yritys käyttää sitä muuttamaan työn toteutustapaa. Tämä alkaa yleensä prosessin epäonnistumisen syiden ymmärtämisestä, mikä on jotain, mitä useimmat organisaatiot eivät näe selvästi, koska todisteet piilevät tuhansissa asiakaskeskusteluissa, joihin mikään tiimi ei ehdi käydä läpi,” Ollé korosti.   

Polku eteenpäin: AI‑ihmis silta

Ennen kuin luotetaan AI:n automatisoimaan kriittisiä talousprosesseja, organisaatioiden on varmistettava, että niiden prosessit ovat valmiita siihen. Tämä alkaa prosessin kypsyysasteen arvioinnista, pullonkaulojen ja datan laatuongelmien ratkaisemisesta sekä AI:n asteittaisesta käyttöönotosta matalan riskin alueilla ennen laajentamista monimutkaisempiin taloudellisiin operaatioihin. 

Vahvan operatiivisen perustan rakentaminen ensin, lyhyesti sanottuna, mahdollistaa automaation parantavan tehokkuutta vaarantamatta tarkkuutta tai valvontaa. Ja juuri tässä vaiheessa ihmiset eivät voi lannistaa vartiointiaan; on asioita, joita AI yksinään ei pysty tekemään. 

On jo olemassa yrityksiä, joiden AI‑toteutuksen painopiste perustuu “ihmiset ensin” -lähestymistapaan, joka varmistaa ihmisen valvonnan ja uskottavuuden automatisoiduissa järjestelmissä. Esimerkiksi Solvd on Kaliforniassa toimiva ohjelmistokehitysyritys, joka kehittää, toteuttaa ja hallinnoi AI‑järjestelmiä yrityksille, erikoistuen monimutkaisten työnkulkujen rakentamiseen, joita ihmiset hienosäätävät ennen laajamittaista automaatiota. 

“Yritykset, jotka suhtautuvat AI:hin vakavasti, oppivat nopeammin, keräävät rikkaampia asiakasymmärryksiä, toimivat tehokkaammin ja personoivat paremmin. Ajan myötä vauhdin ylläpitäminen käy vaikeammaksi, koska kilpailijat eivät ainoastaan ota käyttöön parempia työkaluja; ne rakentavat parempaa dataa, prosesseja ja institutionaalista oppimista,” kertoi Skylar Roebuck, Solvd:n teknologiajohtaja, Unite AI. 

Organisaatio on todellakin AI‑valmis, kun sen johto on yhtä mieltä AI:n tärkeydestä sekä siitä, miten se luo merkittävän kilpailuedun liiketoiminnalle. 

“Ihmisen valvontaa ei tulisi nähdä pelkästään jokaisen AI‑toimenpiteen hyväksymisenä. Tämä lähestymistapa ei skaalaudu ja luo usein turvan harhan ilman todellista hallintaa,” Roebuck korosti, lisäten, että järjestelmän tulisi pystyä toimimaan itsenäisesti selkeiden rajojen sisällä ja tunnistamaan epävarmuus eskaloitavaksi, kun päätöksenteko vaatii harkintaa. 

Lopputulos on, että AI:lla on potentiaalia mullistaa rahoitus, mutta se ei voi korvata operatiivista kurinalaisuutta ja ihmisen harkintaa, joita taloudelliset päätökset vaativat. Tavoitteena ei ole nopeuttaa sulkemista, vaan lisätä sen luottamusta. 

Todellisesti menestyvät organisaatiot eivät ole niitä, jotka automatisoivat ensin, vaan niitä, jotka rakentavat oikean perustan ja pitävät ihmiset prosessien keskiössä, jotka ovat kaikkein tärkeimpiä.