För mycket AI, för tidigt: Sätter finansavdelningarna sig själva i en situation som kan leda till misslyckande?

Finansavdelningar står under enorm press att införa AI, främst drivet av styrelser som söker effektivitetsvinster, CFO:er som jagar snabbare bokslut och leverantörer som lovar enastående automatisering. 

Den rådande antagandet är att mer AI naturligtvis leder till bättre resultat, eftersom det kan analysera data på sekunder. Men hastighet ensam är inte den enda faktorn som garanterar framgång, särskilt om den underliggande processen är bristfällig eller underutvecklad. 

När organisationer skyndar sig att integrera AI i finansiella arbetsflöden riskerar de att förbise en grundläggande sanning: AI är bara så effektivt som de system det automatiserar. 

Det kan påskynda uppgifter, men det kan inte kompensera för svaga kontroller, fragmenterad data eller inkonsekventa processer.

Trots detta får teknologin ökad betydelse i större företag, och allt fler företag hoppas att den ska leverera omedelbara resultat. 

För 2025 har andelen C‑suite‑chefer som identifierar AI‑beteenderisker som en av de viktigaste materiella frågorna ökat från 16 % under de senaste tre åren till 56 % framåt, vilket gör det till den ledande icke‑finansiella risken. Samtidigt, har stora incidenter kring affärsbeteende ökat med 55 % mellan 2023 och 2025, med en genomsnittlig kostnad på 14 miljoner dollar per incident, vilket leder till reaktiva snarare än proaktiva investeringar i styrning och datakvalitet. 

Ingen annan område är AI‑användning så kritisk som inom finans, där månadsslut beror på kontroller, avstämningar och verifiering. AI kan öka hastigheten i den processen, men utan en solid grund kan den lika lätt förstärka befintliga svagheter som eliminera dem. 

Frågan är då om finans har gjort tillräckligt förarbete för att vara redo för ett massivt AI‑övertag. 

AI är en förstärkare, inte en lösning

Även om AI utan tvekan är ett utmärkt verktyg för att göra uppgifter enklare att hantera, är en vanlig missuppfattning att AI kan laga alla trasiga processer, medan verkligheten är att det bara förstärker det som redan finns. 

Om den underliggande datan är inkonsekvent, kontrollerna svaga eller avstämningsrutinerna bristfälliga, kommer AI helt enkelt att utföra dessa brister snabbare och i större skala. Det gamla principen “skräp in, skräp ut” har inte försvunnit; den fungerar nu i maskinhastighet.

Detta betyder inte att AI är värdelöst; tvärtom automatiserar det arbetsintensiva uppgifter som dataextraktion och presentation, vilket frigör finansproffs att fokusera på arbete med högre värde. Det kan göra det möjligt för dem att lägga mer tid på kritiskt tänkande, dra slutsatser och säkerställa tillsyn över vad maskinerna utför. 

Dock kan överberoende av AI skapa sårbarheter om system misslyckas eller ger oväntade resultat. Om en AI‑modell som används för marknadsprognoser går sönder under en kris, kan den till exempel förstärka förluster eller destabilisera marknader. 

Baselkommittén för banktillsyn och andra organär särskilt oroade för systemrisker, där omfattande AI‑fel kan hota den finansiella stabiliteten. 

Istället för att betrakta AI som en kur för operativa ineffektiviteter bör organisationer fokusera på att bygga den finansiella infrastrukturen som gör att automatisering fungerar pålitligt. Det innebär standardiserade avstämningsprocesser, starkare interna kontroller, bättre datastyrning och större insyn i bokslutsprocessen.

“Det finns en vanlig missuppfattning att AI är en lösning på processproblem. Det är det inte. Det är en förstärkare av det som redan finns. Finansledare söker ofta AI för att få lättnad från manuellt arbete, långsamma bokslut eller rapportering som tar för lång tid,” sade Shagun Malhotra, VD för den automatiserade månadsslutsprogramvaran SkyStem, i en konversation med Unite AI. 

Men om den underliggande processen är bristfällig, tillade hon, så reparerar inte AI felet. Istället kör den det snabbare och i större skala. “Missuppfattningen är att tekniken utför diagnostiskt arbete när den inte gör det. Den delen kräver fortfarande en professionell bakom sig.” 

SkyStem fokuserar främst på att hjälpa organisationer vars finansiella avslutsplattformar standardiserar avstämningar, automatiserar arbetsflöden och stärker interna kontroller innan AI läggs på kritiska redovisningsprocesser. Istället för att ersätta disciplinerade finansiella operationer med AI bygger företaget pålitliga operativa grunder så att automatisering faktiskt kan leverera korrekta resultat utan att kompromissa med data. 

“AI skapar enormt värde i volym, konsistens och hastighet för väldefinierade uppgifter […] Men de områden där människor måste behålla kontrollen är exakt där erfarenhet är viktigast: riskintuition, mönsterigenkänning under osäkerhet och framför allt beslutsfattande under press,” tillade Malhotra.  

Grundläggande innan automatisering

Finans har mycket lite utrymme för fel. Korrekt rapportering, avstämningar, regulatorisk efterlevnad och möjligheten till revision är avgörande; AI bör förbättra och förenkla dessa processer, inte äventyra dem genom att påskynda befintliga svagheter i systemet. 

Kognia Labs, ett AI‑konsult- och mjukvaruutvecklingsföretag, har en liknande syn. De hjälper organisationer att implementera system som upptäcker brister eller inkonsekvenser i rapporter innan de blir så kostsamma. 

Innan AI införs i ett arbetsflöde där en kund väntar på svaret måste tre saker vara sanna i institutionen: kopplingen mellan systemen, åtkomst till information som inte är arkiverad som ett dokument, och möjlighet att verifiera var ett svar kom ifrån, enligt Alexandra Ollé, strategidirektör på Kognia Labs. 

“Den information en rådgivare behöver är spridd över olika system och olika format, och dessa system kommunicerar generellt inte med varandra. Det är vad som gör svaren långsamma och inkonsekventa från början,” sade Ollé till Unite AI. “AI löser inte det genom att läggas ovanpå.” 

Det gapet, mellan att påskynda en process och faktiskt förbättra den, är där de finansiella insatserna blir konkreta: när pengar står på spel är pålitlighet inget alternativ, och felhantering av ett AI‑system innebär verklig juridisk exponering. 

“AI förbättrar en process när ett företag använder den för att förändra hur arbetet faktiskt utförs. Det börjar vanligtvis med att förstå varför processen misslyckas, vilket de flesta institutioner inte kan se tydligt eftersom bevisen finns i tusentals kundsamtal som inget team har tid att gå igenom,” betonade Ollé.   

Framtiden: En AI‑mänsklig bro

Innan man förlitar sig på AI för att automatisera kritiska finansiella arbetsflöden måste organisationer först säkerställa att deras processer är redo för det. Det börjar med att bedöma processens mognad, åtgärda flaskhalsar och datakvalitetsproblem, samt införa AI stegvis i lågriskområden innan man expanderar till mer komplexa finansiella operationer. 

Att först bygga en stark operativ grund möjliggör sammanfattningsvis att automatisering förbättrar effektiviteten utan att kompromissa med noggrannhet eller tillsyn. Och detta är den del där människor inte kan sänka vakthållningen; det finns saker som AI helt enkelt inte kan göra på egen hand. 

Det finns redan företag vars fokus på AI‑implementering kommer från ett ”människor först”-tillvägagångssätt som säkerställer mänsklig tillsyn och trovärdighet över automatiserade system. Solvd, till exempel, är ett mjukvaruteknikföretag baserat i Kalifornien som utvecklar, implementerar och hanterar AI‑system för företag, specialiserat på att bygga komplexa arbetsflöden som sedan förfinas av människor innan de skalas genom automatisering. 

”Företag som tar AI på allvar kommer att lära sig snabbare, samla rikare kundinsikter, arbeta mer effektivt och anpassa sig mer effektivt. Med tiden blir det svårare att hålla jämna steg eftersom konkurrenterna inte bara implementerar bättre verktyg; de bygger bättre data, processer och institutionellt lärande,” sade Skylar Roebuck, chief technology officer på Solvd, till Unite AI. 

En organisation är verkligen AI‑redo när dess ledningsgrupp är samstämmig inte bara om AI:s betydelse, utan också om hur det kommer att skapa ett meningsfullt konkurrensfördel för verksamheten. 

“Mänsklig tillsyn bör inte ses som någon som godkänner varje AI‑åtgärd. Det tillvägagångssättet skalar inte och skapar ofta en illusion av säkerhet utan att leverera meningsfull kontroll,” betonade Roebuck, och tillade att systemet bör kunna både fungera självständigt inom tydliga gränser och känna igen osäkerhet för eskalering när omdöme krävs. 

Sammanfattningsvis har AI potentialen att förändra finans, men det kan inte ersätta den operativa disciplinen och mänskliga omdömet som finansiella beslutsfattande kräver. Målet här är inte att påskynda bokslutet, utan att påskynda förtroendet för det. 

De verkligt framgångsrika organisationerna kommer inte att vara de som automatiserar först, utan de som bygger rätt grund och håller människor i centrum för de processer som är viktigast.