Yapay zeka, finans dünyasında bir devrim yaratmıyor; daha çok bir denetim gerçekleştiriyor.
Billtrust'un Teknoloji Direktörü (CTO) John Landy, PYMNTS'e yaptığı açıklamada, CFO'ların önceki dijital dönüşüm dalgalarından çıkarması gereken dersin net olduğunu söyledi: Yapay zeka, kötü kurumsal mimariyi telafi edemez.
Landy, "En büyük sorun, mevcut ortamda parçalanmış veriler, çözümler, sistemler ve satıcılarla uğraşırken yapay zekayı sonradan ekleme (bolt-on) bir yatırım haline getirmek," dedi. "Veriden başlayarak tüm yapıyı yeniden mimari etmeyi düşünür ve her aşamada kontrol ile bağlamı hesaba katarsanız, yapay zeka yatırımından en büyük verimi alabilirsiniz."
Bu gözlem, kurumsal finansta yaşanan daha geniş bir değişimi yansıtıyor. Rekabet avantajı, yapay zeka yetenekleri satın almaktan, bu yeteneklerin etkili bir şekilde çalışmasını sağlayacak işletim ortamını tasarlamaya doğru kayıyor.
Yapay Zeka Ancak Arkasındaki Finansal Bağlam Kadar İyidir
Yapay zekanın erişilebilirliği, altındaki sistemlere olan bağımlılığını gizleyebiliyor. Güçlü modeller geniş çapta mevcut. Ancak doğru, bağlantılı ve operasyonel olarak kullanışlı veriler aynı ölçüde mevcut değil.
Landy, "Yapay zeka araçları ve yapay zekanın kendisi çoğu kuruluştaki tüm son kullanıcılar için erişilebilir durumda," diyor. "Veriyi ne kadar doğru verirseniz, onu o kadar doğru sunar."
Alacak hesapları (AR) bu sorunu özellikle görünür kılıyor. Bu işlev genellikle birden fazla ERP, ödeme sistemi, müşteri kaydı, satıcı uygulaması ve elle tutulan e-tablolar arasında yayılıyor. Bazı sistemler gerçek zamanlı güncellenirken, diğerleri toplu işlemlerle çalışıyor. Çalışanlar da bu farklılıkları uzlaştırmakla uğraşıyor.
Landy, "Çoğu kuruluş karmaşık ortamlarla uğraşıyor. Birden fazla ERP standart bir sistem altyapısı haline geldi. Bunun yanında ekosistemde işlerini yapmak için birçok büyük ve küçük satıcı var," diyerek e-tabloların da işin içine başka bir zamansal belirsizlik kattığını belirtiyor: "E-tabloyu, gerçek zamanlı sistemler, toplu işlem sistemleri ve mutabakat süreçleri arasında ilişkilendirmeye çalıştığınız, zaman içinde alınmış bir veri anlık görüntüsü olarak düşünebilirsiniz."
Bu ortamın üzerine yapay zeka yerleştirmek, tutarsızlıkları çözmez; sadece sisteme onları işlemek için daha hızlı bir yol verir. Landy, "Yapay zekanın tüm bunları görebilmesi gerekir. Sonradan eklenemez," diyor.
Bu ilke, AR verilerinin yapay zeka araçlarına nasıl ulaştığında kendini göstermeye başlıyor. Finans ekiplerinin verileri ayrı bir platforma çekmesi yerine, canlı fatura-tahsilat bilgileri artık doğrudan karar verme için kullanılan asistanların içinde sunulabiliyor. Kullanıcılar sade bir dille soru soruyor, bir rapor açmadan veya araç değiştirmeden veriye dayalı bir yanıt alıyor. Bu bir arayüz değişikliği, ancak Landy'nin tanımladığı aynı temel fikri yansıtıyor: Değer, üstüne bir yapay zeka katmanı eklemekte değil; sorunun sorulduğu yere doğru, yapılandırılmış bağlamı yerleştirmekte.
Gerçek Verimlilik Kazancı Düşünmek İçin Zaman
Finansta yapay zeka tartışmalarının çoğu, personel sayısı, görev otomasyonu ve işlem hızına odaklanıyor. Landy daha önemli bir kazanca dikkat çekiyor: Finans ekiplerinin bir karar vermeden önce bilgi toplamak için harcadığı zamanı azaltmak.
Landy, "İnsanların bilgi toplamak için harcadığı zamanı kurtarabilirseniz, bu en büyük farkı yaratır. Bu zamanı düşünerek ve daha iyi iş kararları alarak geçirebilirler," diyor.
Bu, finans fonksiyonunu geçmişe dönük raporlar üretmekten, olaylar gelişirken onları yönetmeye doğru kaydırıyor. Örneğin, sürekli güvenilir bir müşteriden gelen gecikmiş bir ödeme, tek başına önemsiz görünebilir. Ancak bağlantılı yapay zeka sistemleri, ödemenin yerleşik bir düzeni bozduğunu fark edebilir, nakit akışı tahmini üzerindeki etkisini değerlendirebilir ve ödeme sorunu tahsilat sorununa dönüşmeden önce ilgili çalışanı uyarabilir.
Landy, "Bir ödemenin normalde geldiği zamanda gelmediğini gerçek zamanlı olarak tespit edebilirseniz, sorun büyümeden tepki verebilir ve daha anlamlı bir görüşme yapabilirsiniz," diyor. Ayrım ince ama önemli: Yapay zekanın değeri sadece finans ekiplerinin daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olması değil; daha fazla seçeneğin mevcut olduğu bir aşamada müdahale etmelerine olanak tanıması.
Otonom Finansın Sınırlara İhtiyacı Var
Her iş akışı aynı hızda tam otomasyona geçmemeli. Nakit uygulama, fatura eşleştirme, vade analizi ve dolandırıcılık tespiti doğal adaylar çünkü yüksek hacimli süreçler, tanınabilir kalıplar ve ölçülebilir sonuçlar içeriyor. İnsanın rolü istisnaları incelemekle sınırlı kalabiliyor.
Ancak karar stratejik bir müşteriyi, büyük bir anlaşmazlığı veya önemli bir hukuki ya da itibar riskini içerdiğinde durum değişiyor. Landy, "Önemli bir ilişkiniz varsa, iletişimi yürütecek kimsenin olmadığı noktaya kadar süreci otomatikleştirmek istemezsiniz," diyor.
Bu nedenle CFO'lar için soru, insanların sürece dahil olup olmayacağı değil, sistemde nerede yer alacakları. Landy, iş akışlarını çalışanların "döngünün içinde" olduğu, "döngünün üzerinde" denetleyici olarak yer aldığı ve tamamen otonom çalışabilecek olanlar olarak ayırıyor. Bu yönetişim, dağıtımdan sonra uygulanamaz; iş akışını en başından şekillendirmeli. Landy, "Hukuki, marka veya itibar riski içeren her şeyde bir insan döngünün içinde olmalı," diyor.
CFO Bir Bağlam Mimarına Dönüşüyor
Yapay zeka ayrıca finans ve BT arasındaki geleneksel iş bölümünü de değiştiriyor. CFO'ların makine öğrenimi mühendisi olması gerekmiyor, ancak finansal verilerin nasıl depolandığını, paylaşıldığını, güvence altına alındığını ve yapay zeka sistemlerine nasıl dahil edildiğini anlamaları gerekiyor.
Landy, "Bir numaralı gereklilik, CFO'lar ve BT ekipleri arasında doğru altyapının değerlendirilmesi ve ele alınması için bir ortaklık kurulması," diyor. Zamanla bu ortaklık, finans liderleri için daha geniş bir role dönüşebilir. Landy, "İnsan ve dijital iş arkadaşlarıyla anlamlı sonuçlar elde etmek için çalışan her iş birimi sahibi, finans liderleri de dahil olmak üzere, çözümleri için bir bağlam mimarı olmaya yönelmelidir," diye ekliyor.
Billtrust CTO'su John Landy ile yapılan PYMNTS TV "Yaz Okulu" röportajının tamamını izlemek için buraya tıklayın. Röportajda şu konular ele alınıyor:
- Yapay zeka neden parçalanmış finans altyapısını onaramaz: Landy, alacak hesapları verileri birden fazla ERP, satıcı sistemi, toplu işlem süreci ve e-tablo arasında dağıldığında sonradan eklenen (bolt-on) dağıtımların zorlanacağını söylüyor.
- Bağlantılı yapay zeka, finansı sorunları raporlamaktan önlemeye nasıl taşıyabilir: Tartışma, ödeme davranışlarına gerçek zamanlı görünürlüğün ekiplerin gecikmiş ödeme risklerini daha erken belirlemesine, nakit akışı tahminini iyileştirmesine ve bilgi toplamak için daha az zaman harcamasına nasıl yardımcı olabileceğini inceliyor.
- Otonom finans neden hâlâ kasıtlı insan sınırlarına ihtiyaç duyar: Landy, nakit uygulama, vade analizi ve dolandırıcılık tespiti gibi yüksek hacimli görevlerin güçlü otomasyon adayları olduğunu, ancak kredi kararları, büyük anlaşmazlıklar ve hukuki veya itibar risklerinin insan denetimini gerektirdiğini savunuyor.
John Landy, Billtrust'ta teknoloji direktörü (CTO) olarak görev yapmaktadır.
