AFPs direktør for FP&A-praksis siger, at AI ændrer FP&A fra rapportering af tal til udformning af beslutninger

Som direktør for FP&A-praksissen hos Association for Financial Professionals har Bryan Lapidus haft en plads på første række til at se, hvordan AI ændrer branchen.

Vi satte os ned med Bryan for at høre, hvad han ser fra den plads. Her er, hvad han fortalte os.

En accelererende udvikling

Jeg hedder Bryan Lapidus og er direktør for FP&A-praksissen hos Association for Financial Professionals. Min karriere fulgte en traditionel vej, der omfattede rådgivning, en MBA og roller inden for virksomheders finansfunktioner hos organisationer som American Express og Fannie Mae, hvor jeg fokuserede på at udarbejde prognoser, styre budgetter og hjælpe ledelsen med at navigere i usikkerhed. Jeg arbejdede også i to porteføljevirksomheder støttet af private equity og har nu arbejdet hos Association for Financial Professionals i otte år.

I min nuværende rolle skaber og kuraterer jeg indhold for finansprofessionelle i virksomheder for at hjælpe dem med at udmærke sig i deres nuværende og fremtidige roller. Jeg har hyppig kontakt med finansmiljøet og godkender hvert år omkring 50 konferencedebatter, 20 webinarer, fem vejledninger eller undersøgelser samt adskillige artikler. Jeg leder også fem rundbordsgrupper — vigtigst af alt FP&A Advisory Council — for at lære, hvad miljøet arbejder med!

FP&A har udviklet sig og fortsætter med at udvikle sig — fra at rapportere tal til at forklare dem og i stigende grad forme beslutninger. Denne udvikling er accelereret betydeligt i de seneste år med AI. Nye værktøjer skaber nye muligheder, som skaber en ny driftsmodel for finansfunktionen. Det betyder, at vi kan gøre mere, og at vores kunder forventer mere af os.

Hvordan AI ændrer FP&A fra en rapporteringsfunktion til en beslutningsfunktion

AI bør forstås gennem CFO’ens kerneopgave: at forvalte kapital fra kilde til anvendelse. Regnskabsfunktionen forklarer, hvor kapitalen har været. Treasury styrer, hvor den er, og hvordan den cirkulerer. FP&A hjælper med at beslutte, hvor den skal hen næste gang.

Værktøjerne kan ændre sig, men finansfunktionens forpligtelser gør ikke. Kontrol, compliance, kapitalallokering, risikostyring og ansvarlighed over for investorer er fortsat fundamentale. Det, der ændrer sig, er, hvordan finansfunktionen skaber værdi. Nye værktøjer som automatisering og AI skaber nye muligheder, som skaber nye driftsmodeller. I disse nye modeller har finansfunktionen mulighed for at komme tættere på forretningen inden for strategi, partnerskab og beslutningsstøtte.

Efterhånden som rutinearbejde automatiseres eller outsources, bliver rollerne i finansfunktionen mere analytiske, tværfunktionelle og integrerede i forretningen. Arbejdet bliver også mindre bundet til traditionelle siloer. I stedet for udelukkende at organisere sig omkring FP&A, treasury eller regnskab organiserer finansfunktionen sig i stigende grad omkring arbejdsgange, kompetencer og beslutninger, der går på tværs af funktioner.

Bryan deler

AI løser ikke svage processer; den får dem kun til at køre hurtigere.

Aktivitetsfordelingen ændrer sig også. Tiden flyttes fra manuelt og transaktionsbaseret arbejde til scenarieanalyse, vurdering af muligheder og risikostyring. Det gør data, styring og procesdesign endnu vigtigere. AI løser ikke svage processer; den får dem kun til at køre hurtigere.

Fremtidens FP&A handler ikke om at konkurrere med AI på analyseområdet, men om at forme det miljø, hvor analyse bliver til gode beslutninger. Efterhånden som prognoser, rapportering og scenariemodellering bliver hurtigere og mere tilgængelige, bliver analytiske resultater rigelige, mens dømmekraft bliver en mangelvare. FP&A’s rolle skifter derfor fra at rapportere resultater og udarbejde analyser til at rådgive om beslutninger og designe beslutningsrammen: at fastlægge de antagelser, definitioner, målepunkter, begrænsninger, målsætninger, afvejninger, risikotolerancer, eskaleringsveje, styringsprincipper og principper for kapitalallokering, der gør det muligt at træffe tusindvis af menneske- og maskinskabte beslutninger konsekvent på tværs af virksomheden.

Ved at indarbejde denne finansielle intelligens i de systemer, der genererer prognoser, anbefalinger og handlinger, bliver FP&A forvalter af beslutningsintegriteten og sikrer, at beslutninger stemmer overens med strategien og skaber bæredygtig værdi i stor skala.

De mest almindelige anvendelser af AI i finansfunktionen

Jeg har haft en plads på første række til at se, hvordan ledere i finansfunktionen reagerer på AI. Nogle eksperimenterer forsigtigt, mens andre redesigner arbejdsgange fuldstændigt.

De mest almindelige anvendelsesområder, jeg ser i finansverdenen, forbedrer de enkelte teammedlemmers produktivitet. Eksempler omfatter udarbejdelse af kommentarer, der forklarer afvigelsesrapporter, samt kontrol af resultater ved at få AI til at indtage forskellige roller for at udfordre rapporterne.

Afvigelsesdetektion er et andet effektivt anvendelsesområde: AI kan identificere afvigende værdier i rapporter og modeller, der kræver nærmere undersøgelse. Det fremskynder fejlkontroller og sparer folk for visse pinlige situationer!

Jeg talte endda med en CFO, som fortalte mig, at hun bruger en LLM til at læse kontrakter, udarbejde resuméer, markere risici og identificere potentielt problematisk sprog. Hun gennemførte sin gennemgang på én formiddag i stedet for at sende den til juridisk afdeling og vente tre dage på et svar.

Hvorfor mennesker skal anvende deres erfaring og dømmekraft på AI-resultater

Jeg antog altid, at erfaring var en integreret del af finansielle modeller, fordi erfarne personer altid byggede modellerne.

Det er ikke længere tilfældet. AI bygger nu modeller, så erfaring er blevet adskilt fra selve modellens opbygning. Den findes nu i antagelserne, formuleringen af de indledende prompts samt den grundige fortolkning og udfordring af resultaterne.

Sammenligninger side om side kan være illustrerende:

• AI genererer prognoser for basisscenariet; mennesker indarbejder derefter potentielle fremtidige investeringer eller "nedskrivninger" for risici, hvor der er udfordringer.
• AI genererer og evaluerer flere "hvad nu hvis"-scenarier og potentielle tendenser; mennesker beslutter derefter, hvilke risici der skal fokuseres på, eller hvilke resultater der er vigtigst.
• AI henter data og parametre til modeller; mennesker beslutter derefter, hvilke der skal indarbejdes i modellen.

Den røde tråd er, at AI håndterer dataintensivt arbejde, mens mennesker anvender erfaring og dømmekraft.

Hvorfor AI-arbejdsgange kræver både disciplin og fleksibilitet

Finansfunktionen skal lede udviklingen af en ensartet analytisk ramme, der definerer målepunkter, beregninger, datakilder og processen for at omsætte data til information.

Jeg husker, at jeg talte med en CFO, som anbefalede "disciplin i kernen, fleksibilitet i kanten". Det gjorde indtryk på mig, fordi det giver tilstrækkelig kontrol til, at alle kan have tillid til dataene, og tilstrækkelig smidighed til at anvende dem hurtigt.

Når det fungerer godt, gør denne form for styring finansfunktionen til en accelerator i stedet for en bremse for virksomhedens processer.

Hvorfor CFO'er skal arbejde tværfunktionelt for at fjerne urene data

Nu vi taler om disciplin, skal alle CFO'er være disciplinerede med deres data! Det er utroligt vigtigt — og endnu mere med AI. En kok ville ikke lave suppe med beskidt vand, og du bør ikke træffe økonomiske beslutninger på baggrund af urene data eller misforståede målepunkter.

Finansfunktionen beskrives ofte som den funktion, der omsætter data til beslutninger. Men før finansfunktionen kan skabe indsigt, skal nogen sikre, at de underliggende data er pålidelige, ensartede og forstås på samme måde i hele organisationen. Derfor spiller førende finansfunktioner i stigende grad en rolle, der rækker ud over rapportering og analyse. De bliver en del af en tværfunktionel kapacitet, der definerer centrale målepunkter, styrer datastandarder og fastlægger reglerne for, hvordan information bevæger sig fra kildesystemer til forretningsbeslutninger.

Bryan deler

Hvis omsætning, kunde, margin eller produktivitet betyder forskellige ting for forskellige grupper, bruger organisationen mere tid på at diskutere tal end på at handle ud fra dem. Økonomifunktionen er i en unik position til at hjælpe med at forhindre dette udfald.

Tænk på det som en kæde af informationsansvar. Data stammer fra operationelle systemer, transformeres gennem forretningslogik og beregninger og vises i sidste ende i prognoser, dashboards, ledelsesrapporter og strategiske beslutninger. På hvert trin er definitioner, antagelser og styring vigtige. Hvis omsætning, kunde, margin eller produktivitet betyder forskellige ting for forskellige grupper, bruger organisationen mere tid på at diskutere tal end på at handle ud fra dem.

Økonomifunktionen er i en unik position til at hjælpe med at forhindre dette udfald. Som forvalter af virksomhedens resultater kan økonomifunktionen samarbejde med IT, driften og virksomhedens ledere om at skabe en fælles analytisk ramme — en ramme, der sikrer, at data forbliver konsistente fra kilde til anvendelse, så organisationen kan fokusere mindre på at afstemme information og mere på at træffe bedre beslutninger.

Hvordan AI påvirker ansættelser og økonomiteamets størrelse

Som følge af AI ser jeg ofte virksomheder vokse langt hurtigere end deres økonomiteams, hvilket øger den operationelle gearing.

Det skyldes ikke afskedigelser — CFO'er afskediger sjældent medarbejdere i deres teams. Det skyldes, at de ansætter anderledes nu. Før de ansætter, må de spørge: "Kan AI gøre dette, eller har jeg brug for et menneske?"

Fokuser din brug af AI på reelle forretningsudfordringer

Her er mit råd: Forankr din AI-indsats i reelle forretningsudfordringer i stedet for at begynde med teknologien og derefter lede efter et problem.

Det hjælper dig med at undgå spredte eksperimenter og sikrer, at du opbygger løsninger, der skaber målbare resultater. Det vil også flytte samtalen fra "Hvad kan denne teknologi gøre?" til "Hvilke beslutninger kan vi forbedre?" — og det er her, AI skaber en meningsfuld effekt.

Husk, at CFO'ens forpligtelser ikke ændrer sig. Det eneste, der ændrer sig, er de værktøjer, vi bruger til at levere vores indsigter!

Følg med

Du kan følge Bryan Lapidus' arbejde på LinkedIn.

Flere ekspertinterviews følger på The CFO Club!