नकदी चक्र के बजाय वित्त विभाग संगठनात्मक ढाँचे को स्वचालित कर रहा है

वित्त विभाग ने इस बहस में काफ़ी समय लगाया है कि क्या कर्मचारी एआई अपनाएँगे, क्या मुख्य वित्त अधिकारी (CFO) इसके लिए धन देंगे और क्या यह तकनीक प्रयोगों से आगे बढ़ने के लिए पर्याप्त परिपक्व है। अब मुझे यह भी नहीं पता कि ये सवाल उपयोगी रह गए हैं या नहीं, क्योंकि हम मुख्य वित्त अधिकारी के कार्यालय में एआई को लगातार अपनाते हुए पहले से देख रहे हैं।

Auditoria के हालिया 2026 के शोध में, वित्त विभागों के 66.5% संगठनों ने कहा कि वे एआई में अपना निवेश बढ़ा रहे हैं, और औसतन वित्त टीम इसे 2.43 कार्यों में इस्तेमाल कर रही थी—एक साल में 36% की बढ़ोतरी। फिर भी, केवल 21% ने कहा कि उनकी एआई पहलों से सार्थक और मापने योग्य नतीजे मिले हैं।

ऐसा क्यों हो रहा है, इसके बारे में कुछ धारणाएँ यह हो सकती हैं कि कंपनियों ने या तो गलत उपकरण चुने, बहुत तेज़ी से आगे बढ़ीं या पर्याप्त लोगों से उनका इस्तेमाल नहीं करा पाईं। हालाँकि, मुझे यह बात पूरी तरह सही नहीं लगती, क्योंकि हम वित्त विभाग की संरचना के अनुरूप एआई लागू करते रहे हैं। नतीजतन, अब देय खाते, प्राप्य खाते, ट्रेज़री और यहाँ तक कि वित्तीय नियोजन एवं विश्लेषण (FP&A) भी ज़्यादा बुद्धिमान हो गए हैं।

नकदी का प्रवाह इस तरह नहीं चलता। वह इन सभी विभागीय सीमाओं को पार करती है। मुझे लगता है कि अब हम यह समझने लगे हैं कि वित्त के हर हिस्से को अधिक बुद्धिमान बनाने की भी सीमाएँ हैं, अगर उस वित्तीय चक्र को भी उतना ही बुद्धिमान न बनाया जाए जिसका प्रबंधन वे सभी मिलकर करते हैं।

हमने अलग-अलग हिस्सों को अधिक बुद्धिमान बनाया है

आधुनिक वित्त व्यवस्था की एक अजीब कमी यह है कि हमने हर विभाग के लिए नकदी से जुड़े अपने हिस्से को समझने के बेहद परिष्कृत तरीके बनाए हैं। देय खाते यह देखते हैं कि कितना भुगतान बाहर जा रहा है, प्राप्य खाते इस पर ध्यान देते हैं कि कितना पैसा आ रहा है, ट्रेज़री नकदी की उपलब्धता का प्रबंधन करती है और वित्तीय नियोजन एवं विश्लेषण (FP&A) यह अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि आँकड़े किस दिशा में जा रहे हैं। हर टीम अपना काम अच्छी तरह कर सकती है, फिर भी मुख्य वित्त अधिकारी के पास ऐसा कोई व्यक्ति नहीं होता जो इन विभागों के बीच नकदी के प्रवाह के दौरान उसके साथ क्या होता है, इसकी स्पष्ट ज़िम्मेदारी ले।

देय खातों की बकाया अवधि (DPO) और बिक्री बकाया अवधि (DSO) को ही लें। देय खातों की टीम बकाया अवधि में पाँच दिन का सुधार कर सकती है और इसे प्रगति बताना पूरी तरह उचित होगा, जबकि उसी तिमाही में वसूली धीमी पड़ जाए और DSO सात दिन बिगड़ जाए। हो सकता है कि दोनों टीमों ने उनसे ठीक वही काम किया हो जो कहा गया था और उनके नतीजों के लिए दोनों के पास पूरी तरह वाजिब स्पष्टीकरण भी हों। लेकिन फिर भी, कार्यशील पूँजी को नकदी में बदलने के मामले में कारोबार तिमाही के अंत तक दो दिन पीछे रह जाता है।

वित्त विभाग अलग-अलग कार्यों की ज़िम्मेदारी तय करने में बहुत अच्छा है, लेकिन वित्तीय नतीजे अक्सर उनके बीच की जगह में बनते हैं।

हमने बीजकों को स्वचालित रूप से संसाधित करने, खातों का मिलान करने, नकदी का पूर्वानुमान लगाने, वसूली का प्रबंधन करने और रिपोर्ट तैयार करने के लिए प्रणालियाँ बनाई हैं। अब उन्हीं श्रेणियों में एआई भी शामिल किया जा रहा है। इसका मतलब है कि हम वित्त के हर हिस्से को अधिक कुशल तो बना सकते हैं, लेकिन वित्त विभाग के भीतर बिखराव कम करने में नाकाम रह सकते हैं।

तेज़ी से काम होना, काम पूरा होने तक का समय घटने जैसा नहीं है

हमारे शोध का एक निष्कर्ष बार-बार मेरे ज़ेहन में आता है, क्योंकि यह इस समस्या को असाधारण रूप से अच्छी तरह दर्शाता है। अब 43.8% लोग अनुरोधों का जवाब 24 घंटों के भीतर देते हैं—चार साल में दर्ज किया गया यह सबसे ऊँचा स्तर है। साथ ही, 44.5% टीमें विक्रेताओं, ग्राहकों और संगठन के भीतर के संबंधित लोगों से लगातार संपर्क करने में हर हफ़्ते 11 या उससे अधिक घंटे लगाती हैं; एक साल पहले यह आँकड़ा 29.7% था। इसके अलावा, 13.4% टीमें इस काम में हर हफ़्ते 30 घंटे से अधिक लगाती हैं।

ये आँकड़े तभी विरोधाभासी लगते हैं, जब हम मान लें कि तेज़ जवाब मिलने का मतलब है कि काम पूरा होने के करीब है। उदाहरण के लिए, कोई आपूर्तिकर्ता ईमेल का जवाब देता है, लेकिन जानकारी अधूरी रहती है; या कोई ग्राहक वसूली के अनुरोध का जवाब बीजक पर विवाद जताकर देता है। वित्त विभाग विसंगति का पता लगाता है और फिर उसे समझा सकने वाले व्यक्ति को कारोबार के किसी दूसरे हिस्से में ढूँढ़ना पड़ता है।

मुझे लगता है कि हमने अलग-अलग कामों की गति मापने में बहुत ज़्यादा समय लगाया है और यह मापने में बहुत कम कि किसी समस्या की पहचान से लेकर उसे इस तरह सुलझाने तक कितना समय लगता है कि वित्तीय नतीजा बदल जाए।

एआई एजेंट दाँव और ऊँचे कर देते हैं

पारंपरिक स्वचालन ने बेहद बिखरी हुई प्रक्रिया को तेज़ करने में हमारी अच्छी मदद की है। हालाँकि, एआई ने पूरा परिदृश्य बदल दिया है। एआई एजेंट स्वचालित प्रक्रिया के भीतर फ़ैसले लेना शुरू कर सकता है। इसका मतलब है कि हम इन प्रणालियों को जो उद्देश्य देते हैं, वे अब पहले से कहीं ज़्यादा मायने रखते हैं—पहले सॉफ़्टवेयर सिर्फ़ जानकारी को एक फ़ील्ड से दूसरे फ़ील्ड तक पहुँचाता था।

वित्त विभाग के अलग-अलग हिस्सों में एआई काम करने लगे, तो समस्या और स्पष्ट हो जाती है। देय खाते भुगतान के समय को बेहतर बनाने की कोशिश कर सकते हैं, प्राप्य खाते वसूली तेज़ करने की और ट्रेज़री नकदी की उपलब्धता सुरक्षित रखने की—और इन सभी के अपने-अपने उचित उद्देश्य हो सकते हैं। जोखिम तब पैदा होता है, जब ये प्रणालियाँ सफलता की अलग-अलग परिभाषाओं के आधार पर फ़ैसले लें और उन्हें इस वित्तीय नतीजे की साझा समझ न हो जिसे कारोबार हासिल करना चाहता है।

इसीलिए वित्त क्षेत्र में एआई की अगली चुनौती उसे अपनाना नहीं है। असली सवाल यह तय करना है कि प्रणाली को किस चीज़ को बेहतर बनाने का लक्ष्य दिया जाए और जब स्थानीय स्तर पर उचित लगने वाले फ़ैसले व्यापक वित्तीय नतीजे से टकराएँ, तो क्या हो। अनुमतियाँ, स्वीकृति की सीमाएँ, ऑडिट रिकॉर्ड और मामले को आगे भेजने के नियम महत्त्वपूर्ण हैं, लेकिन वे सिर्फ़ यह तय करते हैं कि एआई प्रणाली को क्या करने की अनुमति है। मुख्य वित्त अधिकारियों को यह भी तय करना होगा कि वित्तीय और शासन-संबंधी नियमों के दायरे में प्रणाली को हासिल क्या करना चाहिए।

एकीकरण अब संचालन का मुद्दा बनता जा रहा है

मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण की कमी अब AI अपनाने में सबसे अधिक उद्धृत बाधा है; हमारे शोध में यह आंकड़ा 36.7% है। तकनीक अपनाने के प्रति प्रतिरोध, जो पहले सूची में सबसे ऊपर था, अब गिरकर सातवें स्थान पर आ गया है। ACCA और CA ANZ के 2026 के एक अलग शोध में पाया गया कि वित्त क्षेत्र के 40% पेशेवरों को लगता है कि कई डेटा स्रोतों का एकीकरण करना कठिन है, और यह व्यावसायिक जानकारी बेहतर बनाने में बाधा है।

वित्त क्षेत्र के नेता अब अपना अधिकांश समय लोगों को यह समझाने में नहीं लगा रहे कि AI की इस विभाग में भूमिका है। वे यह जान रहे हैं कि जब AI की कई क्षमताओं को एक ही लेनदेन, नीतियों, अनुमोदनों, अपवादों और वित्तीय नतीजों के आधार पर काम करना होता है, तो क्या होता है।

AI की कोई उपयोगी क्षमता किसी एक विभाग के भीतर काम कर सकती है। लेकिन वित्त के लिए उपयोगी परिचालन मॉडल ऐसा नहीं कर सकता।

इसलिए, कितने उपयोग मामलों को लागू किया जा चुका है, यह गिनने के बजाय यह पता लगाना शुरू करें कि किसी समस्या की पहचान करने और उसके वित्तीय प्रभाव का समाधान करने के बीच अब भी कितने हस्तांतरण बाकी हैं। एपी या एआर के भीतर बचाए गए घंटों को ही देखने के बजाय, मैं पूछूंगा कि क्या कारोबार में नकदी का प्रवाह अधिक अनुमानित ढंग से हो रहा है। और हर वित्तीय कार्य के लिए AI की सफलता की अलग परिभाषा तय करने के बजाय, मैं पूछूंगा कि जब ये परिभाषाएँ आपस में टकराती हैं, तो नतीजे की जिम्मेदारी किसकी है।

वर्षों से वित्तीय प्रौद्योगिकी संगठन की संरचना के अनुरूप बनाई जाती रही है, इसलिए इसमें हैरानी की बात नहीं कि AI भी उसी तरह लागू किया जा रहा है। उन विभागों के प्रदर्शन की जिम्मेदारी CFO की होती है, लेकिन आखिरकार, कारोबार वित्त विभाग का आकलन इस आधार पर नहीं करता कि एपी, एआर, कोषागार या FP&A में से हर एक ने अपने स्थानीय दक्षता लक्ष्य हासिल किए या नहीं। उसकी परवाह इस बात से है कि वे मिलकर कौन-सा वित्तीय नतीजा देते हैं।

अगर AI को वित्त क्षेत्र में कोई सार्थक बदलाव लाना है, तो बदलाव की इकाई यही होनी चाहिए। वरना हम विभागों को स्वचालित करेंगे, स्थानीय मापदंडों में सुधार करेंगे, और फिर भी वित्तीय नतीजों को उन्हीं सीमाओं के पार बिखरा छोड़ देंगे जिन्हें ठीक करना हमारा उद्देश्य था।