Od czego zacząć wdrażanie AI w dziale finansów

Dlaczego to pytanie wraca najczęściej

Wielu dyrektorów finansowych dostało w ostatnich latach zadanie, o które nie prosiło. Skoro finanse mają dostęp do wszystkich danych, a w firmie nie ma CIO ani CTO, to właśnie CFO ma wprowadzić AI. Bartek, fractional CFO, który prowadzi społeczność około tysiąca dyrektorów finansowych, mówi, że na spotkaniach o AI najczęściej pada pytanie, od czego zacząć.

Porównał to do budowy domu. Kto pierwszy raz buduje dom, zwykle reaguje przerażeniem, bo nie ma o tym pojęcia. Konsultantów i wdrożeniowców da się wynająć, ale trzeba umieć z nimi rozmawiać, żeby wszystko ze sobą połączyć i nie wydać pieniędzy na narzędzia, których nikt potem nie będzie używał. Pół żartem przytoczył historię klienta, który przychodzi do wdrożeniowca i prosi o dwa kilo AI, bo sąsiad ma, więc on też chce.

Tak nie powinno wyglądać żadne wdrożenie. Z rozmowy na webinarze o AI w finansach wynika sześć kroków, które warto przejść po kolei.

Krok 1. Nazwij problem biznesowy, a nie narzędzie

Wszyscy trzej goście zaczynali od tego samego. Celem nie jest wdrożenie AI, tylko rozwiązanie problemu. Michał, VP of Finance w Zowie, zwrócił uwagę, że najpierw trzeba zdefiniować, czym zmiana ma być, bo od tego zależy wszystko inne, łącznie z tym, kto powinien ją prowadzić.

Globalny system wiedzy, nowy CRM i nowy system księgowy to za każdym razem cyfryzacja, ale każda z tych rzeczy wymaga innych komponentów i innego podejścia. Każda wymaga też, żebyśmy najpierw jako cała organizacja zdefiniowali, co jest do zrobienia.

Michał, VP of Finance w Zowie

Dobrze nazwany problem dotyczy procesu, a nie samych finansów. Bartek podał przykład z własnej firmy. Przed każdym spotkaniem zarządu jeden z pracowników działu operacyjnego spędza cały dzień na ręcznym wyciąganiu danych z systemu. Celem zmiany nie jest tu żaden wskaźnik finansowy, tylko sprawniejszy proces, dzięki któremu zarząd szybciej zobaczy, co trzeba poprawić.

Krok 2. Sprawdź, czy procesy i dane są gotowe

Zanim cokolwiek kupisz, zadaj sobie pytanie, które Bartek uważa za najważniejsze. Czy procesy, systemy i dane w firmie są na tyle uporządkowane, żeby dało się je wspierać narzędziami? Jeśli nie, najpierw trzeba je poukładać, a dopiero potem myśleć o cyfryzacji.

Po co nam AI, jeśli mamy bajzel? Jak nałożymy na niego AI, będzie jeszcze większy bajzel.

Bartek, fractional CFO

Tomek dopowiedział krótko.

Bajzel, tylko szybciej.

Tomek, finansista i twórca asystenta AI dla founderów

W praktyce gotowość oznacza, że dane z różnych systemów są ze sobą połączone, każdy proces ma właściciela, a te same liczby w różnych raportach się zgadzają. Jak do tego dojść bez wdrażania dużego ERP, opisaliśmy w tekście o jednym źródle prawdy w finansach.

Krok 3. Ustal, kto prowadzi zmianę

W mniejszych i średnich firmach, gdzie nie ma CIO ani CTO, zmiana zwykle trafia do finansów. Michał zapytał przewrotnie, kto miałby ją prowadzić, jeśli nie CFO. Szef sprzedaży ma przecież co innego do zrobienia. Bartek uważa, że dyrektor finansowy ma do tego dobre podstawy, bo widzi, jak przez firmę przepływają dane, i coraz częściej rozumie biznes od A do Z. Nie jest jednak człowiekiem technologicznym, więc potrzebuje przynajmniej umiejętności budowania business case'ów i zarządzania projektami.

Obaj zgodzili się, że większa zmiana nie może być projektem samego CFO. Michał ostrzegał przed scenariuszem, w którym dyrektor finansowy sam definiuje cele i ogłasza sukces, a reszta firmy uznaje, że efekt nie spełnia jej oczekiwań. Przy wdrożeniu CRM potrzebny jest czas szefa sprzedaży, bo to on potem ma osiągać wyniki w nowym narzędziu. CFO może zmianę firmować i prowadzić jako kierownik projektu, ale nie może to być jego zadanie poboczne.

Bartek dodał, że dla CFO to także nowa odpowiedzialność. Zwykle to on rozlicza innych z wyników, a przy takim projekcie sam jest na widoku. Jeśli wdrożenie w obszarze operacyjnym się nie uda, wina spadnie na niego. Trzeba być na to gotowym.

Krok 4. Sprawdzaj dostawców do skutku

Rynek narzędzi AI jest dziś przepełniony, a każdy dostawca obiecuje, że rozwiąże wszystkie problemy. Michał radzi, żeby każde rozważane rozwiązanie przetestować na własnym przypadku i dopytywać tak długo, aż będzie jasne, co naprawdę robi.

Rozmowy z dostawcami przypominały obieranie cebuli. Na początku była piękna obietnica, a po zdjęciu kolejnych warstw zostawało z niej niewiele. Trafiały się bardzo dobre rozwiązania, ale też sporo takich, które miały coś robić, a potem okazywało się, że nie do końca to robią.

Michał, VP of Finance w Zowie

Warto zapamiętać też jego drugi wniosek. Rezygnacja z narzędzia, które nie ma sensu, jest równie dobrą decyzją jak wdrożenie takiego, które ma. Michałowi zdarzało się poświęcić więcej czasu na przekonanie zespołu, żeby czegoś nie kupować, niż odwrotnie. Test jest zawsze ten sam. Czy narzędzie realnie spełnia cel zdefiniowany w pierwszym kroku i czy broni się w rachunku zwrotu? Jak przygotować taki rachunek, opisaliśmy w tekście o tym, jak policzyć ROI projektu AI.

Krok 5. Zacznij, zamiast czekać, aż wszystko się wyjaśni

AI zmienia się tak szybko, że kusi, żeby poczekać, aż technologia się ustabilizuje. Tomek uważa, że to błąd. Nikt nie wie, jak to będzie wyglądało za rok, więc czekanie na kogoś, kto wie, jest czekaniem na próżno. Lepiej zacząć od małego projektu z jasnym początkiem i końcem, który da się ocenić po kilku tygodniach.

Przy wyborze pierwszego projektu przydaje się obserwacja Dawida, współzałożyciela Sunbay. AI warto oceniać zadanie po zadaniu. W analizie dużych ilości danych i zbieraniu kontekstu z wielu źródeł radzi sobie świetnie, a w pisaniu naturalnie brzmiących wiadomości czy kwestionowaniu założeń modelu finansowego wciąż słabo. Pierwszy projekt najlepiej wybrać tam, gdzie mocne strony AI idą w parze z powtarzalnym procesem.

Krok 6. Postaw granicę między modelem a decyzją

Ostatni krok dotyczy odpowiedzialności. Bartek radzi z góry ustalić, gdzie kończy się to, co przetwarza model, a zaczyna decyzja człowieka. Chodzi o to, żeby nie wpaść w pułapkę czarnej skrzynki, czyli myślenia, że skoro tak wyszło z modelu, to tak musi być. Zawodowy sceptycyzm finansisty powinien działać jak dodatkowa warstwa kontroli nad wynikami AI. Najlepsze efekty daje według Bartka połączenie człowieka i AI, a nie każde z nich osobno.

O tym, jak zbudować zespół, który tę granicę utrzyma, piszemy w tekście o tym, czy AI zastąpi zespół finansowy.

Dobry pierwszy projekt jest powtarzalny i mierzalny

Jeśli szukasz pierwszego projektu, który spełnia te warunki, przyjrzyj się należnościom. W wielu firmach ten proces wciąż wygląda tak samo. Ktoś ręcznie sprawdza, kto nie zapłacił, wysyła przypomnienia, pilnuje terminów i eskaluje sprawy. Kroki są za każdym razem te same, a efekty łatwo zmierzyć.

Sunbay to system windykacyjny, który przejmuje te kroki. Łączy się z ERP, bankiem i CRM, prowadzi sekwencje przez e-mail, SMS i połączenia głosowe AI, reaguje na odpowiedzi klientów, a gdy sprawa wymaga człowieka, tworzy zadanie dla zespołu. Sekwencje ustawiamy razem z klientem, na bazie tego, co zadziałało w innych firmach. Zobacz, jak wygląda automatyzacja windykacji w Sunbay.

Całą rozmowę, z której pochodzą cytaty, obejrzysz na YouTube.

FAQ

Od czego zacząć wdrażanie AI w dziale finansów?

Od nazwania konkretnego problemu biznesowego i sprawdzenia, czy procesy i dane są uporządkowane. Dopiero potem warto wybierać narzędzie. AI nałożone na nieuporządkowane procesy tylko przyspieszy bałagan.

Kto powinien prowadzić wdrożenie AI w firmie?

W średnich firmach bez CIO i CTO często robi to dyrektor finansowy, bo ma dostęp do danych i rozumie cały biznes. Większa zmiana musi jednak być projektem całej firmy, z udziałem właścicieli procesów, a nie zadaniem pobocznym CFO.

Czy warto czekać, aż technologia AI się ustabilizuje?

Nie. Tempo zmian jest tak duże, że nikt nie wie, jak AI będzie wyglądać za rok. Lepiej zacząć od małego projektu z jasnym celem i ocenić go po kilku tygodniach.

Jak sprawdzić dostawcę narzędzia AI?

Przetestuj narzędzie na własnym przypadku i dopytuj, aż zrozumiesz, co dokładnie robi. Porównaj to z celem, który chcesz osiągnąć, i z pełnym kosztem wdrożenia. Rezygnacja z zakupu też bywa dobrą decyzją.

Jakie procesy finansowe nadają się na pierwszy projekt AI?

Powtarzalne, oparte na danych i łatwe do zmierzenia, na przykład obsługa należności, uzgadnianie płatności czy wstępna analiza odchyleń od budżetu. Efekty takiego projektu widać szybko, co ułatwia kolejne wdrożenia.