Финансы с искусственным интеллектом

В управление цифровой трансформацией организаций все активнее вовлекаются топ-менеджеры с аббревиатурой CFO — финансовые директора (Chief Financial Officer). Их стратегические цели — рост эффективности бизнеса и, в конечном итоге, повышение его стоимости.

Для достижения этих задач нужно, в том числе, повышать производительность труда. В России этот показатель пока вдвое ниже, чем в среднем в странах Организации экономического сотрудничества и развития. Если в цифрах, то это $26,5 в час против $54,8 в час соответственно. У стран-лидеров — Ирландии и Люксембурга — данный показатель достигает почти $99 в час. Но и в России можно рассчитывать на оптимистический прогноз. Правительство РФ уже запустило программу по обеспечению опережающих темпов роста производительности труда и роста ВВП в целом. За «приземление» этой инициативы отвечают инновационные технологии, в том числе в области управления финансами.

На базе постоянно растущего объема данных, поступающих от разных подразделений компании, финансисты формируют общую картину для принятия оптимальных управленческих решений в нужное время. Их качество и оперативность определяются гибкостью финансовой функции. И цифровые технологии способны повысить этот показатель. Если верить опросам McKinsey, цифровизация финансовой функции уже стала одним из приоритетов CFO в глобальном масштабе: большинство топ-менеджеров этой специализации хотели бы уделять больше внимания цифровым технологиям для решения своих задач.

«Умный» учет

По данным специалистов компании SAP, управление финансами сегодня активно движется в сторону интеллектуализации. Сегодня понятие «интеллектуальные финансы» включает в себя две составляющие: автоматизация сквозных процессов и встроенные в эти процессы инновации.

Как показывает исследование McKinsey Global Institute, 40% финансовых процессов могут быть автоматизированы полностью, а еще 17% — автоматизированы в значительной части.

Большинство крупных компаний к настоящему моменту уже внедрили и используют решения по планированию ресурсов Enterprise Resource Planning (ERP)  — систему для учета основных операций и управления бизнес-процессами компании. Однако, по мере расширения потребностей бизнеса, подобные традиционные системы нуждаются в инновациях, с тем чтобы обеспечить необходимое масштабирование и не «тормозить» рост бизнеса. Добавить «скорости» может переход к использованию ERP-системы по облачной модели. Например, решение ERP от компании SAP. В облаке будут доступны новые возможности, в том числе аналитические инструменты для работы с данными, мобильные решения, технологии искусственного интеллекта и интернета вещей.

Интеллектуальные ERP-системы выстраиваются на базе централизованного хранилища данных и с привлечением инструментов продвинутой аналитики и машинного обучения помогают финансистам эффективнее использовать ресурсы, оптимизировать процессы и точнее прогнозировать. Технологии искусственного интеллекта в работе финансовой службы могут быть встроены в самые разные процессы, в том числе в управление дебиторской и кредиторской задолженностью, управление денежными средствами, закрытие периода и формирование отчетности. Простой пример: вместо человека соотносить каждый платеж с соответствующим счетом может искусственный интеллект. Система автоматически сопоставляет данные платежа и счета, обучаясь делать это все точнее с каждым шагом. Скорость обработки входящих платежей существенно возрастает. Если с обычными автоматическими правилами можно обработать до 40% входящих платежей, то при использовании машинного обучения — более 90%. Например, компания BASF смогла довести уровень автоматического разбора банковской выписки до уровня 90–94%. Для этого использовалось решение SAP Cash Application.

Быстрое реагирование

Технологии машинного обучения позволяют с высокой точностью спрогнозировать вероятность просрочки платежей исходя из всевозможных данных о контрагенте, доступных как во внутренних учетных системах, так и из внешних источников. Искусственный интеллект помогает повысить платежную дисциплину, снижает риски кассовых разрывов и в целом позволяет лучше прогнозировать поступление денежных средств.

«Умная» ERP-система поддерживает управление ликвидностью. Если в случае традиционного решения анализ платежеспособности клиента возможно провести только на базе информации «изнутри» (данных графика платежей, требований авансового платежа), то облачная платформа компании SAP — S/4HANA Cloud — аккумулирует необходимые для прогноза данные из разных источников, в том числе из баз СПАРК о платежеспособности контрагента, открытой информации о рыночной ситуации и ценах. Так, для крупной авиакомпании разработчики SAP создали модель прогнозирования кредиторской задолженности по поставкам керосина. Для создания базы данных использовалась информация по поставкам, договорам, расписание, а также макроэкономические показатели. С использованием машинного обучения были спрогнозированы обязательства по платежам за керосин на горизонте четырех недель, что в результате привело к оптимизации запасов денежных средств на счетах.

Построенный «по уму» прогноз ликвидности получается максимально близким к реальности. Для бизнеса такой интеллектуальный прогноз означает возможность влиять на уменьшение объема срочных кредитов (как правило, с завышенными процентными ставками), а также на увеличение срока размещения денежных средств (положительно влияющих на процентную ставку).

Искусственный интеллект в финансовых задачах ценен возможностью раннего реагирования — когда есть возможность повлиять на результат. Например, при прогнозном закрытии периода CFO может получить финансовый результат еще до момента его фактического формирования — за счет зарегистрированных в системе заказов клиентов. Этот функционал позволяет анализировать данные в любом разрезе деятельности компании, помогает заранее выявлять негативные тренды и отклонения с возможностью определить причины их возникновения. Компания SAP, например, реализовала пилотную систему по прогнозному закрытию для крупной нефтяной компании: на основе данных из учетных систем и макроэкономических данных были спрогнозированы финансовые показатели компании за пять—десять дней до конца месяца.

Цифровые технологии ускоряют многие финансовые процессы, однако не исключают роли человека. Что касается роли CFO, она остается определяющей — именно финансовый директор принимает окончательное решение, исходя из данных, собранных, проанализированных или спрогнозированных интеллектуальными системами.

Если вы хотите более подробно познакомиться с интеллектуальными сценариями, которые уже сейчас используются ведущими российскими компаниями, приглашаем вас на SAP Forum 2019, 17 апреля, Москва.