Konsernin talousjohtaja kertoo, missä tekoäly tekee ihmisistä entistä tärkeämpiä talousorganisaatioissa

Key Takeaways

Strateginen muutos: Tekoäly vie taloushallinnon historiallisen raportoinnin ulkopuolelle ja auttaa johtajia tulkitsemaan signaaleja, muotoilemaan päätöksiä ja navigoimaan jatkuvasti epävarmuudessa.

Ihmisen vastuu: Tekoäly voi haastaa oletuksia ja tuoda riskejä esiin, mutta ihmisten on sovellettava asiayhteyttä, arvoja ja harkintakykyä sekä kannettava vastuu.

Datan perusta: Ennen tekoälyn käyttöönottoa taloushallinnon tulisi yksinkertaistaa prosesseja, selkeyttää omistajuutta ja yhdenmukaistaa data hajanaisten järjestelmien välillä.

Jatkuva suunnittelu: Tekoäly mahdollistaa taloustiimeille siirtymisen jäykistä vuosiennusteista dynaamisiin skenaarioihin, varhaisiin signaaleihin ja nopeampaan palautteeseen.

Tiimin kehitys: Tekoälyn onnistunut käyttöönotto riippuu uteliaista ja dataa ymmärtävistä tiimeistä, vahvasta viestinnästä, kokeilemisesta ja keskittyneestä johtamisesta.

Annabella Bassler on Ringier-konsernin talousjohtaja monialaisessa kansainvälisessä media- ja teknologiayhtiössä, jolla on yli 120 yhtiötä.

Istuimme Annabellan kanssa alas kuullaksemme, miten tekoäly muuttaa talousorganisaatioita – ja missä ihmisistä tulee yhä merkityksellisempiä. Tässä hänen vastauksensa.

Tulevaisuuden muovaaminen tekoälyn avulla

Olen ollut Ringier-konsernin talousjohtaja vuodesta 2012, ja matkani on ollut jatkuvaa muutosta.

Aloittaessani digitaalisen liiketoiminnan osuus EBITDA:sta oli käytännössä nolla. Nykyään sen osuus on yli 80 %. Matkan varrella toteutimme noin 80 yritysostoa ja -myyntiä, joiden yhteenlaskettu arvo oli noin 2,5 miljardia CHF.

Muutos ei siis ole minulle uusi asia. Tekoäly on jälleen yksi luku – mutta mahdollisesti perustavanlaatuinen sellainen. Ensimmäistä kertaa teknologia ei ainoastaan muuta sitä, kuinka nopeasti taloushallinto käsittelee tietoa. Se muuttaa tapaamme ajatella tiedon avulla.

Siinä on todellinen muutos: taloushallinto siirtyy menneisyyttä selittävästä toiminnosta toiminnoksi, joka auttaa navigoimaan tulevaisuudessa ja muovaamaan sitä.

Monialainen media- ja teknologiayhtiö

Ringier on erittäin monialainen kansainvälinen media- ja teknologiayhtiö, jolla on yli 120 yhtiötä 19 maassa.

Tällä on merkitystä, kun puhumme tekoälystä. Emme elä kauniissa maailmassa, jossa kaikki toimii yhdessä SAP-järjestelmässä – paina F9:ää, ja totuus ilmestyy yhtäkkiä näkyviin.

Todellisuutemme – kuten monien vuosikymmenten aikana ja yritysostojen kautta rakentuneiden yhtiöiden todellisuus – on järjestelmien, tietorakenteiden, liiketoimintamallien, valuuttojen ja markkinoiden tilkkutäkki.

Se tekee taloushallinnosta ihanan monimutkaista.

Tehtävämme ei ole vain lukujen yhdistäminen. Luomme läpinäkyvyyttä monimutkaisuuteen ja muutamme monimuotoisen datan tiedoksi, joka mahdollistaa päätöksenteon. Suojelemme ja vauhditamme yhtiötä. Tekoäly voi auttaa meitä tekemään molemmat paremmin.

Miten tekoäly muuttaa taloushallinnon tiedon etsimisestä sen kanssa vuorovaikuttamiseen

Yksi tärkeä tekoälyn myötä tekemämme muutos oli siirtyminen tiedon etsimisestä tiedon kanssa vuorovaikuttamiseen.

Aiemmin johdon kysymykseen vastaaminen tarkoitti oikean raportin löytämistä, olennaisten tietojen tunnistamista eri järjestelmistä, määritelmien yhteensovittamista sekä analyysin laatimista ja tulkitsemista.

Tämä on meille erityisen merkityksellistä, koska tietoympäristömme heijastelee historiaamme: monia yhtiöitä, yritysostoja, markkinoita ja järjestelmiä. Tietoalueemme ei ole täydellisesti standardoitu.

Annabellan vastaukset

Suurin muutos ei kuitenkaan ole nopeus. Kyse on siitä, mihin taloushallinto käyttää älyllistä energiaansa. Sen sijaan, että käyttäisimme suurimman osan ajastamme kysyen ”Missä luvut ovat?”, kysymme yhä useammin: ”Miksi näin tapahtuu? Mitä se tarkoittaa? Ja mitä meidän pitäisi tehdä?”

Tekoäly- ja datahankkeidemme, kuten Palantirin kanssa tekemämme työn, avulla yhdistämme näitä tietomaailmoja yhä paremmin ja teemme niistä helpommin tutkittavia.

Suurin muutos ei kuitenkaan ole nopeus. Kyse on siitä, mihin taloushallinto käyttää älyllistä energiaansa. Sen sijaan, että käyttäisimme suurimman osan ajastamme kysyen ”Missä luvut ovat?”, kysymme yhä useammin: ”Miksi näin tapahtuu? Mitä se tarkoittaa? Ja mitä meidän pitäisi tehdä?”

Tuohon haluan taloushallinnon ammattilaisteni käyttävän älyään.

Miten tekoäly muuttaa suunnittelua ja ennustamista

Toinen esimerkki on suunnittelu ja ennustaminen.

Monet yhtiöt käyttävät edelleen suunnitteluprosesseja, jotka on suunniteltu maailmaan, jossa tieto oli kallista ja laskentateho rajallista. Käytämme kuukausia uskomattoman yksityiskohtaisen tulevaisuuden laatimiseen, vaikka tiedämme jo, ettei se tule toteutumaan täsmälleen sellaisena.

Tekoäly antaa meille mahdollisuuden siirtyä vuosittaisesta ennustamisesta jatkuvaan navigointiin. Se tarkoittaa dynaamisia skenaarioita, todennäköisyyksiä, ennakoivia indikaattoreita ja paljon nopeampia palautesilmukoita.

Kysymys ei enää saisi olla vain: ”Mikä EBITDA:mme on kahdentoista kuukauden kuluttua?”

Sen pitäisi yhä useammin olla: ”Mikä voisi muuttaa EBITDA:amme? Kuinka aikaisin havaitsisimme sen? Mitä se tarkoittaisi – ja mitä tekisimme?”

Kyse on perustavanlaatuisesti erilaisesta talousorganisaatiosta.

Yksi tärkeä tekoälyä koskeva sääntö taloushallinnossa

En pidä tiukan rajan vetämisestä tekoälyä koskevien päätösten ja ihmisten tekemien päätösten välille. Molemmat kuuluvat päätöksentekopöytään.

Kutsumme tekoälyä joskus uudeksi kollegaksemme. Haluan tämän kollegan mukaan ennustamiseen, skenaarioanalyysiin, poikkeama-analyysiin ja riskien arviointiin — sekä pääoman kohdentamiseen, investointeihin ja yritysostoihin ja -fuusioihin. Miksi en haluaisi?

Jos tekoäly voi haastaa investointiteesin, tunnistaa havaitsematta jääviä malleja, testata oletuksia huomattavasti laajempaa tietomäärää vasten, luoda vaihtoehtoisia skenaarioita tai havaita riskejä, jotka ihmisiltä jäävät huomaamatta, haluan tämän näkökulman ennen kuin investoimme miljoonia.

Mutta yksi tärkeä sääntö on olemassa: Meidän on haastettava uusi kollegamme aivan kuten kaikki muutkin kollegat.

Tekoäly voi olla erittäin tehokas, mutta se voi myös olla itsevarmasti väärässä.

Taloudellisesti optimaalinen päätös ei välttämättä ole oikea päätös. Strategiaan liittyy asiayhteys. Johtamiseen liittyvät arvot. Yritysostoihin ja -fuusioihin liittyvät ihmiset. Joskus tärkein muuttuja on se, joka ei siististi esiinny tietoaineistossasi.

Kyse on siis ihmisistä ja tekoälystä — ihmisten ollessa vastuussa. Tekoäly saa paikan päätöksentekopöydässä. Vastuu ei poistu pöydästä.

Miten tekoäly muuttaa johdon suorituskykyanalyysiä

Tarkastellaan johdon suorituskykyanalyysiä. Perinteisesti prosessi alkaa tietojen keräämisellä: toteutuneet luvut, budjetti, ennuste, edellinen vuosi ja operatiiviset KPI-mittarit — usein eri järjestelmistä ja eri liiketoiminnoista. Taloushallinto täsmäyttää tiedot, tunnistaa poikkeamat, pyytää liiketoiminnoilta selityksiä ja tuottaa lopulta johdon tarvitseman näkemyksen.

Tekoälyä hyödyntävä taloushallinnon toimintamalli muuttaa järjestystä.

Kun olennaiset tiedot on yhdistetty, tekoäly voi auttaa tunnistamaan epätavallisia kehityskulkuja, malleja ja merkittäviä poikkeamia, muodostamaan hypoteeseja mahdollisista aiheuttajista ja antamaan taloushallinnolle mahdollisuuden tarkastella tietoja huomattavasti dynaamisemmin.

Ihminen voi näin osallistua aiemmin — juuri siinä vaiheessa, jossa inhimillinen älykkyys tuottaa eniten arvoa: tulkinnassa ja harkinnassa.

Näen tulevan työnkulun seuraavasti: Tiedot → Tekoälyn havaitseminen → Ihmisen haastaminen → Vuoropuhelu liiketoiminnan kanssa → Päätös → Oppiminen.

Pidän erityisesti viimeisestä vaiheesta. Kun opimme järjestelmällisesti tekemistämme päätöksistä ja siitä, mitä niiden jälkeen tapahtui, taloushallinto ei ole enää vain raportointijärjestelmä. Siitä tulee oppimisjärjestelmä.

Miksi uuden tekoälyyn liittyvän haasteen ytimessä on keskittyminen

Tekoälyn suurin myönteinen vaikutus ei ole pelkästään kustannusten pienentyminen, vaan kysymyksen ja oivalluksen välisen ajan lyhentyminen.

Tehtävät, jotka aiemmin vaativat useita vaiheita — tietojen keräämistä, täsmäyttämistä, analysointia ja tietojen valmistelemista johdolle — tapahtuvat nyt paljon nopeammin. Se luo jotain, mitä pidän tehokkuutta paljon arvokkaampana: johdon ajankäytön joustavuutta.

Tekoäly on kuitenkin luonut myös uuden ongelman: yltäkylläisyyden.

Yhtäkkiä voimme tuottaa uuden analyysin, uuden skenaarion, uuden esityksen tai uuden kymmenen sivun muistion — lähes ilman lisäponnistusta. Tämän näkee jopa jokapäiväisessä viestinnässä. Sähköposteista tulee pidempiä, koska tekoäly tekee lisätekstin kirjoittamisesta niin helppoa. Enemmän ei kuitenkaan välttämättä ole parempaa.

Uskon, että yksi tekoälyn aikakauden talousjohtajien arvokkaimmista taidoista tulee olemaan tiivistäminen.

Mikä todella merkitsee? Mitkä ovat kaksi tai kolme keskeistä oivallusta? Mikä päätös meidän on tehtävä? Lyhyenä ja yksinkertaisena pitäminen saa yhtäkkiä aivan uuden merkityksen.

Klassiset kysymykset ovat edelleen hämmästyttävän tehokkaita: Miksi? Mitä? Miten?

Tekoäly voi laajentaa mahdollisuuksia lähes rajattomasti. Johtamisen on luotava keskittyminen.

Miksi tekoälyä ei voida ottaa käyttöön erillään muusta

Olen aina uskonut, että muutos perustuu neljään toisiinsa liittyvään ulottuvuuteen:

Prosessit
Järjestelmät
Organisaatio
Organisaatiokulttuuri

Kun yhtä muutetaan, se vaikuttaa väistämättä muihin. Tekoäly tekee tämän entistä näkyvämmäksi.

Et voi suunnitella prosessia uudelleen tekoälyn avulla varmistamatta, että järjestelmäsi tukevat sitä. Et voi muuttaa järjestelmää määrittelemättä prosessin omistajuutta. Et voi muuttaa vastuita huomioimatta osaamista, kannustimia ja organisaatiokulttuuria.

Siksi ajattelisin nykyään aina ensin suuria kokonaisuuksia ennen pieniin yksityiskohtiin siirtymistä.

Aloita lopputilasta: Miten taloushallinnon pitäisi toimia tekoälyn tukemassa organisaatiossa? Mitkä päätökset pitäisi tehdä paremmin? Mihin ihmisten pitäisi käyttää aikansa?

Työskentele sitten taaksepäin prosesseihin, järjestelmiin, organisaatioon ja kulttuuriin — ja sisällytä tekoäly koko kokonaisuuteen sen sijaan, että lisäisit sen viidenneksi laatikoksi sivuun. Tekoäly ei nimittäin ole toimintamallin erillinen kerros. Se kulkee yhä enenevässä määrin koko toimintamallin läpi.

Miksi prosessit ja data on optimoitava ennen tekoälyn käyttöönottoa

Tekoäly ei ole taianomaisesti ratkaissut pirstaleisia prosesseja tai heikkolaatuista dataa. Se oli minulle tärkeä opetus.

Meidän kaltaisessamme monimutkaisessa ympäristössä huomaa nopeasti, ettei monimutkaisuuden päälle rakennettu älykkyys automaattisesti poista sitä.

Jos prosessit tai omistajuus ovat epäselviä tai datamääritelmät vaihtelevat liiketoimintojen välillä, tekoäly voi joskus tuoda ongelman esiin nopeammin. Se on arvokasta — mutta kyse ei vielä ole transformaatiosta.

Johtopäätökseni on: Älä lisää tekoälyä huonon prosessin päälle. Ymmärrä ensin, mitä prosessin pitäisi saavuttaa. Yksinkertaista se sitten. Päätä vasta sen jälkeen, missä teknologia ja tekoäly todella tuottavat lisäarvoa. Muuten saatat luoda nopeamman version jostakin, mitä ei alun perinkään pitäisi tehdä.

Miksi kokeneet ihmiset ovat edelleen ratkaisevan tärkeitä taloushallinnossa

Selitettävyys on edelleen kriittistä taloushallinnossa. Hienosta vastauksesta ei ole hyötyä, jos en ymmärrä, mistä se on peräisin.

Taloushallinnossa ”malli sanoo niin” ei voi koskaan olla riittävä todiste. Tarvitsemme selkeän jäljitettävyyden lähdedatasta tekoälyn tuottamaan näkemykseen ja lopulliseen päätökseen asti.

Tarvitsemme myös ihmisiä, joilla on riittävästi asiantuntemusta koneen haastamiseen.

Annabella Answers

Selitettävyys on edelleen kriittistä taloushallinnossa. Hienosta vastauksesta ei ole hyötyä, jos en ymmärrä, mistä se on peräisin.

Miten taloushallinnon tiimit muuttuvat

Palaset järjestetään uudelleen. Ja pidän sitä innostavana.

Perinteinen taloushallinnon asiantuntemus on edelleen välttämätöntä, mutta yhtäkkiä muut kyvykkyydet muuttuvat paljon arvokkaammiksi: uteliaisuus, datalukutaito, luovuus, kyky esittää erinomaisia kysymyksiä ja rohkeus kokeilla.

Hankkeiden, kuten tekoälyhackathoniemme, kautta näemme ihmisten tuovan esiin kykyjä, joita perinteiset taloushallinnon rakenteet eivät ehkä koskaan paljastaisi.

En siis välttämättä ajattele ensimmäiseksi harvempia ihmisiä taloushallinnossa. Ajattelen erilaisia näkyviksi tulevia supervoimia.

Miksi CFO:iden on ymmärrettävä psykologiaa voidakseen hyödyntää tekoälyä tehokkaasti

CFO:iden on ymmärrettävä psykologiaa. Todellakin.

Teknologia kehittyy todennäköisesti nopeammin kuin organisaatiosi pystyy omaksumaan sen. Ihmiset ovat innostuneita, epäileviä, peloissaan, uteliaita ja puolustuskannalla — joskus kaikkea tätä ennen lounasta.

Jos siis haluat tekoälyn käyttöönoton onnistuvan, ymmärrä ihmisiä.

Teknologia voi mahdollistaa tekoälyyn perustuvan transformaation. Mutta se toimii ihmisten psykologian varassa.

Miten tekoäly muutetaan uhasta kutsuksi

Tarjoan kolme neuvoa:

Aloita liiketoimintakysymyksestä, älä teknologiasta. Tekoälyn universumista on tulossa mahdollisuuksien viidakko. Talousjohtajina tehtävämme ei ole esitellä kaikkia teoreettisia mahdollisuuksia. Tehtävämme on priorisoida se, millä on merkitystä. Otan mieluummin viisi tekoälyn käyttötapausta, jotka muuttavat liiketoimintaa, kuin viisikymmentä vaikuttavaa demoa.
Osallistu henkilökohtaisesti. Älä delegoi tekoälyä IT-osastolle, digitaaliselle tiimillesi tai huoneen nuorimmalle henkilölle. Kokeile sitä. Haasta sitä. Käytä sitä. Et voi johtaa muutosta, josta olet lukenut vain PowerPoint-esityksessä.
Todennäköisesti kaikkein tärkeintä on ottaa muutos vastaan ja tehdä siitä hauskaa. Rakastan tekoälyyn keskittyviä innovaatiotapahtumiamme juuri tästä syystä. Talousosaamisen, uteliaisuuden, luovuuden ja teknologian uudet yhdistelmät tulevat esiin. Se on uskomattoman innostavaa.

Älä siis tee tekoälystä organisaatiosi yllä leijuvaa uhkaa. Muuta se kutsuksi. Anna ihmisille lupa kokeilla. Anna heidän yllättää sinut. Juhlista uteliaisuutta.

Koska uskon, että suurin mahdollisuus ei ole lahjakkuuksien korvaaminen tekoälyllä. Se on sellaisten lahjakkuuksien löytäminen tekoälyn avulla, joita emme edes tienneet meillä olevan.

Seuraa mukana

Voit seurata Annabella Basslerin työtä LinkedInissä. Voit myös tutustua hänen aloitteeseensa EqualVoice.