Prea mult AI, prea repede: Echipele financiare se pregătesc pentru eșec?

Echipele financiare sunt supuse unei presiuni imense pentru a adopta AI, în mare parte impulsionate de consilii care caută creșteri de eficiență, CFO‑i care urmăresc închiderea mai rapidă a lunii și furnizori care promit automatizare fără precedent. 

Presupunerea predominantă este că mai mult AI va conduce în mod natural la rezultate mai bune, deoarece poate analiza datele eficient în câteva secunde. Dar viteza singură nu este singurul factor care garantează succesul, mai ales dacă procesul de bază este defectuos sau subdezvoltat. 

Pe măsură ce organizațiile se grăbesc să integreze AI în fluxurile de lucru financiare, riscă să ignore un adevăr fundamental: AI este eficient doar în măsura în care sunt sistemele pe care le automatizează. 

Poate accelera sarcinile, dar nu poate compensa controalele slabe, datele fragmentate sau procesele inconsistente.

Totuși, tehnologia câștigă tot mai multă importanță în cadrul marilor întreprinderi, iar tot mai multe companii speră că va oferi rezultate imediate. 

Pentru 2025, ponderea executivilor de nivel C care identifică riscurile de conduită AI ca o preocupare materială principală a crescut de la 16% în ultimii trei ani la 56% în perspectivă, devenind principalul risc non‑financiar. În același timp, incidentele majore de conduită în afaceri au crescut cu 55% între 2023 și 2025, cu un cost mediu de 14 milioane de dolari pe incident, conducând la investiții reactive în loc de proactive în guvernanță și calitatea datelor. 

În niciun alt domeniu utilizarea AI nu este mai critică decât în finanțe, unde închiderea de la sfârșitul lunii se bazează pe controale, reconciliere și verificare. AI poate crește viteza acelui proces, dar fără o bază solidă, poate la fel de ușor să amplifice slăbiciunile existente pe cât să le elimine. 

Întrebarea, atunci, este dacă finanțele au făcut suficiente pregătiri pentru a fi pregătite pentru o preluare masivă a AI. 

AI este un multiplicator, nu o soluție

Deși, fără îndoială, AI este un instrument excelent pentru a face sarcinile mai ușor de abordat, o concepție greșită comună este că AI poate repara toate procesele defecte, când, în realitate, tot ce face este să amplifice tot ceea ce există deja. 

Dacă datele de bază sunt inconsistente, controalele sunt slabe sau practicile de reconciliere sunt defectuoase, AI va executa pur și simplu acele deficiențe mai rapid și la o scară mai mare. Vechea maximă „gunoi în, gunoi afară” nu a dispărut; acum operează la viteza mașinii.

Nimic din acestea nu înseamnă că AI este inutil; dimpotrivă, automatizează sarcini cu consum mare de muncă, cum ar fi extragerea și prezentarea datelor, eliberând profesioniștii din finanțe să se concentreze pe activități cu valoare adăugată mai mare. Le poate permite să investească mai mult în gândirea critică, în tragerea de concluzii și în asigurarea supravegherii asupra a ceea ce execută mașinile. 

Totuși, supraîncrederea în AI poate crea vulnerabilități dacă sistemele eșuează sau produc rezultate neașteptate. Dacă, de exemplu, un model AI utilizat pentru predicții de piață se defectează în timpul unei crize, ar putea amplifica pierderile sau destabiliza piețele. 

Comitetul Basel pentru Supravegherea Bancară și alte organisme sunt în mod special îngrijorate de riscuri sistemice, în care eșecurile larg răspândite ale AI ar putea amenința stabilitatea financiară. 

În loc să trateze AI ca pe un remediu pentru ineficiențele operaționale, organizațiile ar trebui să se concentreze pe construirea infrastructurii financiare care permite automatizării să funcționeze în mod fiabil. Aceasta înseamnă procese de reconciliere standardizate, controale interne mai puternice, guvernanță a datelor îmbunătățită și o vizibilitate sporită asupra procesului de închidere.

„Există o concepție greșită comună că AI este o soluție la problemele de proces. Nu este. Este un amplificator al a tot ceea ce există deja. Liderii financiari vin adesea la AI căutând ușurare de la munca manuală, închideri lente sau rapoarte care durează prea mult”, a declarat Shagun Malhotra, CEO al software‑ului de închidere automată de sfârșit de lună SkyStem, în discuție cu Unite AI. 

Dar dacă procesul de bază este defectuos, a adăugat ea, AI nu remediază defectul. În schimb, îl rulează mai repede și la o scară mai mare. „Concepția greșită este că tehnologia efectuează lucrări de diagnosticare când nu o face. Acea parte necesită în continuare un profesionist în spate.” 

SkyStem se concentrează în principal pe ajutorul organizațiilor ale căror platforme de închidere financiară standardizează reconcilierea, automatizează fluxurile de lucru și întăresc controalele interne înainte de a adăuga AI la procesele contabile critice. În loc să înlocuiască operațiunile financiare disciplinate cu AI, compania construiește fundații operaționale fiabile astfel încât automatizarea să poată oferi rezultate precise fără a compromite datele. 

„AI creează o valoare enormă în volum, consistență și viteză pentru sarcini bine definite […] Dar zonele în care oamenii trebuie să rămână în control sunt exact acelea unde experiența contează cel mai mult: intuiția de risc, recunoașterea tiparelor în condiții de ambiguitate și, cel mai important, luarea deciziilor sub presiune,” a adăugat Malhotra.  

Fundament înainte de automatizare

Finanțele au foarte puțin spațiu pentru eroare. Raportarea precisă, reconcilierea, conformitatea reglementară și auditabilitatea sunt esențiale; AI ar trebui să îmbunătățească și să simplifice aceste procese, nu să le compromită prin accelerarea slăbiciunilor existente în sistem. 

Kognia Labs, o companie de consultanță și dezvoltare software AI, are o perspectivă similară. Ajută organizațiile să implementeze sisteme care detectează defecte sau incoerențe în rapoarte înainte să devină atât de costisitoare. 

Înainte ca AI să intre într-un flux de lucru în care un client așteaptă răspunsul, trei lucruri trebuie să fie adevărate în instituție: conexiunea dintre sisteme, accesul la informația care nu este înregistrată ca document și capacitatea de a verifica de unde provine un răspuns, conform Alexandrei Ollé, director de strategie la Kognia Labs. 

„Informația de care are nevoie un consilier este răspândită în diferite sisteme și formate, iar acele sisteme, în general, nu comunică între ele. Aceasta este ceea ce face ca răspunsurile să fie lente și inconsistente în primul rând”, a declarat Ollé pentru Unite AI. „AI nu rezolvă asta prin simpla adăugare peste ele.” 

Acea diferență, dintre accelerarea unui proces și îmbunătățirea efectivă a acestuia, este locul în care miza financiară devine concretă: când fondurile sunt în joc, fiabilitatea nu este opțională, iar gestionarea incorectă a unui sistem AI implică expunere juridică reală. 

„AI îmbunătățește un proces atunci când o companie îl folosește pentru a schimba modul în care munca este efectiv realizată. Acest lucru începe de obicei cu înțelegerea motivului pentru care procesul eșuează, lucru pe care majoritatea instituțiilor nu îl pot vedea clar deoarece dovezile se află în mii de conversații cu clienții pe care nicio echipă nu are timp să le parcurgă,” a subliniat Ollé.   

Drumul înainte: Un pod AI‑Om

Înainte de a se baza pe AI pentru a automatiza fluxurile de lucru financiare critice, organizațiile trebuie mai întâi să se asigure că procesele lor sunt pregătite pentru aceasta. Acest lucru începe cu evaluarea maturității procesului, abordarea blocajelor și a problemelor de calitate a datelor și introducerea AI în mod incremental în zone cu risc scăzut înainte de a se extinde la operațiuni financiare mai complexe. 

Construirea mai întâi a unei fundații operaționale solide, pe scurt, permite automatizării să îmbunătățească eficiența fără a compromite acuratețea sau supravegherea. Și aceasta este partea în care oamenii nu își pot lăsa gardă; există lucruri pe care AI pur și simplu nu le poate face de unul singur. 

Există deja unele companii ale căror abordare a implementării AI provine dintr-o strategie „mai întâi oamenii” care asigură supraveghere umană și credibilitate asupra sistemelor automate. Solvd, de exemplu, este o companie de inginerie software cu sediul în California care dezvoltă, implementează și gestionează sisteme AI pentru întreprinderi, specializată în construirea de fluxuri de lucru complexe care sunt apoi rafinate de oameni înainte de a fi scalate prin automatizare. 

„Companiile care iau AI în serios vor învăța mai repede, vor aduna informații mai bogate despre clienți, vor opera mai eficient și vor personaliza mai eficient. În timp, menținerea ritmului devine mai dificilă deoarece concurenții nu doar implementează instrumente mai bune; ei construiesc date, procese și învățare instituțională mai bune,” a declarat Skylar Roebuck, director tehnologic la Solvd, pentru Unite AI. 

O organizație este cu adevărat pregătită pentru AI atunci când echipa executivă este aliniată nu doar asupra importanței AI, ci și asupra modului în care aceasta va crea un avantaj competitiv semnificativ pentru afacere. 

„Supravegherea umană nu ar trebui privită simplu ca pe cineva care aprobă fiecare acțiune AI. Această abordare nu scalează și adesea creează iluzia de siguranță fără a oferi control semnificativ,” a subliniat Roebuck, adăugând că sistemul ar trebui să poată funcționa independent în limite clare și să recunoască incertitudinea pentru escaladare atunci când este necesar un judecat. 

În concluzie, AI are potențialul de a transforma finanțele, dar nu poate înlocui disciplina operațională și judecata umană de care are nevoie luarea deciziilor financiare. Scopul aici nu este să accelereze închiderea, ci să accelereze încrederea în aceasta. 

Organizațiile cu adevărat de succes nu vor fi cele care automatizează mai întâi, ci cele care construiesc fundația potrivită și mențin oamenii în centrul proceselor care contează cel mai mult.