Dyrektor finansowy grupy wyjaśnia, w jaki sposób sztuczna inteligencja sprawia, że ludzie stają się jeszcze bardziej istotni w organizacjach finansowych

Annabella Bassler jest dyrektorką finansową Grupy w Ringier, zdywersyfikowanej międzynarodowej firmie medialno-technologicznej posiadającej ponad 120 podmiotów.

Spotkaliśmy się z Annabellą, aby dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja zmienia organizacje finansowe — i gdzie ludzie stają się coraz ważniejsi. Oto, co powiedziała.

Kształtowanie przyszłości dzięki sztucznej inteligencji

Od 2012 roku jestem dyrektorką finansową Grupy w Ringier, a moja droga zawodowa była nieustanną transformacją.

Kiedy zaczynałam, działalność cyfrowa praktycznie nie miała wpływu na naszą EBITDA. Dziś odpowiada za ponad 80%. Po drodze zrealizowaliśmy około 80 transakcji M&A o łącznej wartości około 2,5 mld CHF.

Transformacja nie jest więc dla mnie niczym nowym. Sztuczna inteligencja to kolejny rozdział — ale potencjalnie fundamentalny. Po raz pierwszy technologia nie tylko zmienia tempo, w jakim finanse przetwarzają informacje. Zmienia również sposób, w jaki myślimy za pomocą informacji.

Na tym polega prawdziwa zmiana: od finansów jako funkcji wyjaśniającej przeszłość do finansów jako funkcji pomagającej poruszać się w przyszłości i ją kształtować.

Zdywersyfikowana firma medialno-technologiczna

Ringier to wysoce zdywersyfikowana międzynarodowa firma medialno-technologiczna posiadająca ponad 120 podmiotów w 19 krajach.

Ma to znaczenie, gdy mówimy o sztucznej inteligencji. Nie żyjemy w pięknym świecie, w którym wszystko działa na jednym systemie SAP — wystarczy nacisnąć F9 i nagle pojawia się prawda.

Nasza rzeczywistość — podobnie jak w przypadku wielu firm budowanych przez dziesięciolecia i rozwijanych poprzez przejęcia — to mozaika systemów, struktur danych, modeli biznesowych, walut i rynków.

To sprawia, że finanse są niezwykle złożone.

Naszym zadaniem nie jest tylko konsolidowanie liczb. Zapewniamy przejrzystość w złożonym środowisku i przekształcamy różnorodne dane w informacje umożliwiające podejmowanie decyzji. Chronimy firmę i napędzamy jej rozwój. Sztuczna inteligencja może pomóc nam robić jedno i drugie lepiej.

Jak sztuczna inteligencja zmienia finanse: od wyszukiwania informacji do interakcji z nimi

Jedną z ważnych zmian, które wprowadziliśmy dzięki sztucznej inteligencji, było przejście od wyszukiwania informacji do interakcji z informacjami.

Historycznie odpowiedź na pytanie kierownictwa oznaczała znalezienie właściwego raportu, zidentyfikowanie odpowiednich danych w różnych systemach, uzgodnienie definicji, a następnie przygotowanie i zinterpretowanie analizy.

Ma to dla nas szczególne znaczenie, ponieważ krajobraz naszych danych odzwierciedla naszą historię: wiele firm, przejęć, rynków i systemów. Nasz wszechświat danych nie jest idealnie ustandaryzowany.

Annabella odpowiada

Ale największa zmiana nie dotyczy szybkości. Chodzi o to, gdzie finanse lokują swoją energię intelektualną. Zamiast poświęcać większość czasu na pytanie: „Gdzie są liczby?”, coraz częściej pytamy: „Dlaczego tak się dzieje? Co to oznacza? I co powinniśmy zrobić?”

Dzięki naszym inicjatywom związanym ze sztuczną inteligencją i danymi, w tym dzięki współpracy z firmą Palantir, coraz skuteczniej łączymy te światy danych i ułatwiamy ich analizowanie.

Ale największa zmiana nie dotyczy szybkości. Chodzi o to, gdzie finanse lokują swoją energię intelektualną. Zamiast poświęcać większość czasu na pytanie: „Gdzie są liczby?”, coraz częściej pytamy: „Dlaczego tak się dzieje? Co to oznacza? I co powinniśmy zrobić?”

Właśnie na tym chcę, aby moi pracownicy działu finansowego skupiali swoją energię.

Jak sztuczna inteligencja zmienia planowanie i prognozowanie

Innym przykładem jest planowanie i prognozowanie.

Wiele firm nadal stosuje procesy planowania zaprojektowane z myślą o świecie, w którym informacje były kosztowne, a moc obliczeniowa ograniczona. Spędzamy miesiące na tworzeniu niezwykle szczegółowej wizji przyszłości, o której już wiemy, że nie zrealizuje się dokładnie w taki sposób.

Sztuczna inteligencja daje nam możliwość przejścia od corocznego przewidywania do ciągłego nawigowania. Oznacza to dynamiczne scenariusze, prawdopodobieństwa, wskaźniki wyprzedzające i znacznie szybsze pętle informacji zwrotnej.

Pytanie nie powinno już brzmieć wyłącznie: „Jaka będzie nasza EBITDA za dwanaście miesięcy?”

Coraz częściej powinno brzmieć: „Co może zmienić naszą EBITDA? Jak wcześnie to zauważymy? Co to będzie oznaczać — i co zrobimy?”

To zupełnie inna organizacja finansowa.

Jedna ważna zasada dotycząca sztucznej inteligencji w finansach

Nie lubię wyznaczać sztywnej granicy między decyzjami podejmowanymi przez AI a decyzjami podejmowanymi przez ludzi. Obie te perspektywy powinny być obecne przy stole.

Czasami nazywamy AI naszym nowym kolegą. Chcę, aby ten kolega był obecny przy prognozowaniu, analizie scenariuszy, analizie odchyleń i ocenie ryzyka — a także przy alokacji kapitału, inwestycjach i transakcjach M&A. Dlaczego miałoby być inaczej?

Jeśli AI może zakwestionować tezę inwestycyjną, zidentyfikować wzorce, których nie dostrzegamy, przetestować założenia w oparciu o znacznie większą ilość informacji, stworzyć alternatywne scenariusze lub wykryć ryzyka przeoczone przez ludzi, chcę poznać tę perspektywę, zanim zainwestujemy miliony.

Jest jednak jedna ważna zasada: musimy podważać opinie naszego nowego kolegi tak samo jak opinie każdego innego kolegi.

AI może być niezwykle potężne, ale może też z pełnym przekonaniem się mylić.

Decyzja optymalna z finansowego punktu widzenia nie musi być decyzją właściwą. Strategia uwzględnia kontekst. Przywództwo opiera się na wartościach. Transakcje M&A dotyczą ludzi. Czasami najważniejszą zmienną jest ta, która nie mieści się wygodnie w naszym zbiorze danych.

A więc ludzie plus AI — z odpowiedzialnością po stronie człowieka. AI otrzymuje miejsce przy stole. Odpowiedzialność nie odchodzi od stołu.

Jak AI zmienia analizę wyników zarządzania

Weźmy analizę wyników zarządzania. Tradycyjnie proces rozpoczyna się od zebrania danych: danych rzeczywistych, budżetu, prognozy, danych z poprzedniego roku i operacyjnych wskaźników KPI — często z różnych systemów i różnych przedsiębiorstw. Dział finansowy uzgadnia informacje, identyfikuje odchylenia, prosi jednostki biznesowe o wyjaśnienia, a następnie przygotowuje wnioski dla zarządu.

Model finansów wspierany przez AI zmienia kolejność działań.

Po połączeniu odpowiednich danych AI może pomóc zidentyfikować nietypowe zmiany, wzorce i istotne odchylenia, wygenerować hipotezy dotyczące potencjalnych czynników oraz umożliwić działowi finansowemu znacznie bardziej dynamiczne analizowanie danych.

Dzięki temu człowiek może zaangażować się wcześniej, dokładnie tam, gdzie ludzka inteligencja tworzy największą wartość: w interpretacji i ocenie.

Przyszły sposób pracy widzę tak: Dane → Wykrywanie przez AI → Weryfikacja przez człowieka → Dialog z biznesem → Decyzja → Uczenie się.

Szczególnie podoba mi się ostatni etap. Gdy systematycznie uczymy się na podstawie podjętych decyzji i tego, co wydarzyło się później, dział finansowy przestaje być wyłącznie systemem raportowania. Staje się systemem uczącym się.

Dlaczego nowym wyzwaniem związanym z AI jest koncentracja

Największym pozytywnym rezultatem wykorzystania AI nie jest sama redukcja kosztów, lecz skrócenie czasu między zadaniem pytania a uzyskaniem wniosku.

Zadania, które wcześniej wymagały kilku iteracji — zbierania, uzgadniania, analizowania i przygotowywania informacji dla zarządu — są teraz wykonywane znacznie szybciej. Tworzy to coś, co uważam za znacznie cenniejsze od efektywności: przestrzeń czasową zarządu.

AI stworzyło jednak również nowy problem: nadmiar.

Nagle możemy niemal bez dodatkowego wysiłku przygotować kolejną analizę, kolejny scenariusz, kolejną prezentację czy kolejne dziesięciostronicowe memorandum. Widać to nawet w codziennej komunikacji. E-maile stają się dłuższe, ponieważ AI tak bardzo ułatwia pisanie większej ilości tekstu. Więcej niekoniecznie oznacza jednak lepiej.

Myślę, że jedną z najbardziej wartościowych umiejętności dla dyrektorów finansowych w erze AI będzie umiejętność kondensowania treści.

Co naprawdę ma znaczenie? Jakie są dwa lub trzy najważniejsze wnioski? Jaką decyzję musimy podjąć? Zachowanie zwięzłości i prostoty nagle nabiera zupełnie nowego znaczenia.

Klasyczne pytania pozostają niezwykle skuteczne: Dlaczego? Co? Jak?

AI może niemal w nieskończoność poszerzać możliwości. Przywództwo musi zapewniać koncentrację.

Dlaczego AI nie może być wdrażane w izolacji

Zawsze uważałam, że transformacja opiera się na czterech wzajemnie powiązanych wymiarach:

• Procesy
• Systemy
• Organizacja
• Kultura

Zmiana jednego z nich nieuchronnie wpływa na pozostałe. AI czyni to jeszcze bardziej widocznym.

Nie można przeprojektować procesu z wykorzystaniem AI bez upewnienia się, że systemy go wspierają. Nie można zmienić systemu bez wskazania właściciela procesu. Nie można zmienić zakresu odpowiedzialności bez uwzględnienia kompetencji, zachęt i kultury.

Dlatego dziś zawsze najpierw myślałabym o dużej skali, zanim zdecydowałabym się na małą.

Zacznij od stanu docelowego: jak powinny działać finanse w organizacji wspomaganej przez AI? Które decyzje powinny być podejmowane lepiej? Na co ludzie powinni poświęcać swój czas?

Następnie cofnij się do procesów, systemów, organizacji i kultury — i włącz AI w cały ten obraz, zamiast dodawać je z boku jako piąty element. AI nie jest bowiem kolejną warstwą modelu operacyjnego. Coraz częściej przenika cały model operacyjny.

Dlaczego przed dodaniem AI trzeba zoptymalizować procesy i dane

AI nie rozwiązało magicznie problemu rozdrobnionych procesów ani słabej jakości danych. To była dla mnie ważna lekcja.

W złożonym środowisku, takim jak nasze, szybko odkrywasz, że inteligencja nałożona na złożoność nie usuwa jej automatycznie.

Jeśli procesy lub zakresy odpowiedzialności są niejasne albo definicje danych różnią się między firmami, AI może czasem szybciej ujawnić problem. To cenna pomoc — ale to jeszcze nie transformacja.

Mój wniosek jest następujący: nie nakładaj AI na źle działający proces. Najpierw zrozum, co proces powinien osiągnąć. Następnie go uprość. Dopiero potem zdecyduj, gdzie technologia i AI rzeczywiście wnoszą wartość. W przeciwnym razie możesz stworzyć szybszą wersję czegoś, czego w ogóle nie powinno się robić.

Dlaczego doświadczeni ludzie nadal mają kluczowe znaczenie dla finansów

Wyjaśnialność pozostaje kluczowa w finansach. Piękna odpowiedź jest bezużyteczna, jeśli nie rozumiem, skąd się wzięła.

W finansach stwierdzenie „tak mówi model” nigdy nie może być wystarczającym dowodem. Potrzebujemy jasnego pochodzenia danych — od danych źródłowych, przez wgląd wygenerowany przez AI, aż po ostateczną decyzję.

Potrzebujemy też ludzi, którzy zachowają wystarczającą wiedzę specjalistyczną, aby kwestionować decyzje maszyny.

Annabella odpowiada

Wyjaśnialność pozostaje kluczowa w finansach. Piękna odpowiedź jest bezużyteczna, jeśli nie rozumiem, skąd się wzięła.

Jak zmieniają się zespoły finansowe

Karty są tasowane. I uważam to za ekscytujące.

Tradycyjna wiedza z zakresu finansów nadal jest niezbędna, ale nagle o wiele większą wartość zyskują inne umiejętności: ciekawość, umiejętność pracy z danymi, kreatywność, zdolność do formułowania trafnych pytań oraz odwaga do eksperymentowania.

Dzięki inicjatywom takim jak nasze hackathony AI obserwujemy, jak ludzie ujawniają talenty, których tradycyjne struktury finansowe mogłyby nigdy nie odkryć.

Dlatego nie myślę przede wszystkim o mniejszej liczbie osób w finansach. Myślę o tym, że ujawniają się różne supermoce.

Dlaczego dyrektorzy finansowi muszą rozumieć psychologię, aby skutecznie korzystać z AI

Dyrektorzy finansowi muszą rozumieć psychologię. Naprawdę.

Technologia prawdopodobnie będzie rozwijać się szybciej, niż Twoja organizacja będzie w stanie ją przyswoić. Ludzie będą podekscytowani, sceptyczni, przestraszeni, ciekawi, nastawieni obronnie — czasem wszystko to jeszcze przed lunchem.

Jeśli więc chcesz, aby AI zostało przyjęte, zrozum ludzi.

Technologia może napędzać transformację opartą na AI. Ale jej podstawą jest ludzka psychologia.

Jak zmienić AI z zagrożenia w zaproszenie

Przedstawię trzy rady:

1. Zacznij od pytania biznesowego, a nie od technologii. Świat AI staje się dżunglą możliwości. Jako dyrektorzy finansowi nie mamy za zadanie demonstrować wszystkich teoretycznych możliwości. Naszym zadaniem jest ustalenie priorytetów tego, co ma znaczenie. Wolałabym mieć pięć przypadków użycia AI, które zmieniają działalność firmy, niż pięćdziesiąt imponujących demonstracji.
2. Zaangażuj się osobiście. Nie deleguj AI do działu IT, swojego zespołu ds. cyfryzacji ani najmłodszej osoby w pokoju. Pobaw się nim. Rzuć mu wyzwanie. Korzystaj z niego. Nie możesz przewodzić transformacji, o której czytałeś tylko w prezentacji PowerPoint.
3. Prawdopodobnie najważniejsze jest to, aby zaakceptować zmianę i sprawić, by była przyjemna. Właśnie dlatego uwielbiam nasze hackathony poświęcone AI. Pojawiają się nowe połączenia wiedzy finansowej, ciekawości, kreatywności i technologii. To niezwykle energetyzujące.

Dlatego nie przedstawiaj AI jako zagrożenia wiszącego nad twoją organizacją. Zamień je w zaproszenie. Pozwól ludziom eksperymentować. Pozwól im cię zaskoczyć. Celebruj ciekawość.

Wierzę bowiem, że największą szansą nie jest zastąpienie talentu przez AI. Jest nią odkrywanie dzięki AI talentów, o których istnieniu nawet nie wiedzieliśmy.

Śledź dalej

Możesz śledzić działalność Annabelli Bassler na platformie LinkedIn. Możesz również zapoznać się z jej inicjatywą EqualVoice.