Seks lavthengende frukter for økonomiavdelingen

PwC og Microsoft holdt nylig et felles seminar hvor de presenterte seks ulike eksempler på hvordan økonomifunksjonen kan effektiviseres ved hjelp av generativ kunstig intelligens (KI).

Dette er altså grep som du relativt enkelt kan eksperimentere med på egen hånd, hvis du har tilgang til Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude.ai eller et tilsvarende verktøy. I hvert fall i de to siste av disse, kan du komme langt med gratisversjonen, men der bør du absolutt unngå å bruke ekte kundedata. For den typen bruk går Microsoft langt i å forsikre sine kunder om at det er trygt å benytte Copilot.

I seminaret tok PwC og Microsoft også for seg noen vanlige barrierer for å komme i gang med kunstig intelligens, og det kan være verdt å ta en titt også på disse (se lenger ned i artikkelen).

Bruk KI til å oppsummere regnskapsstandarder, finansielle rapporter og nyheter

Økonomiavdelinger opererer i et landskap hvor det skjer mye nytt hele tiden, og generativ KI kan være til stor hjelp gjennom å lage automatiske oppsummeringer av komplekse regnskapsstandarder, kvartalsrapporter og andre nyheter som berører CFO-er og økonomiavdelinger. Dette kan være en rask måte å få overblikk over hovedpunktene uten å måtte gå detaljert gjennom store mengder dokumentasjon på manuelt vis.

KI kan analysere store mengder dokumentasjon og trekke ut nøkkelinformasjon

Økonomiavdelinger håndterer store mengder transaksjonsdata, rapporter og kontrakter. Generativ KI kan trekke ut relevante tall og trender, noe som gir deg som økonomidirektør innsikt raskere. KI kan for eksempel analysere hundrevis av fakturaer og kontrakter for å identifisere mønstre i leverandørkostnader eller avdekke unormale transaksjoner som kan indikere svindel. Dette er funksjonalitet som flere programvareleverandører, også på det norske markedet, er godt i gang med å implementere.

Tilpass innhold til ulike publikum

Økonomirapporter må ofte tilpasses ulike målgrupper, avhengig av om de skal snakke til styret, investorer eller tilsynsmyndigheter. Generativ KI kan tilpasse én og samme rapport til hver mottakers behov – inkludert å oversette den til ulike språk. Workiva, som vi nylig skrev om her i Økonomi24, har dette som en tjeneste i sin rapporteringsløsning. Det betyr for eksempel at CFO kan bruke KI til å lage en forenklet finansrapport for interne beslutningstakere, og samtidig en mer teknisk versjon for eksterne revisorer.

Få mer ut av det du har: Integrer eksterne data i rapporteringen

Generativ KI kan kombinere interne regnskapsdata med eksterne markedsdata for å gi CFO-er bedre innsikt i makroøkonomiske trender som påvirker virksomheten. Dette kan for eksempel handle om å analysere hvordan svingninger i valutakurser eller inflasjon vil kunne påvirke selskapets fremtidige kostnadsstruktur.

Generer prognoser og rapporter basert på historiske data

Generativ KI kan hjelpe CFO med å utarbeide prognoser og automatisk generere utkast til kvartalsrapporter basert på historiske data. KI kan analysere tidligere regnskapstall og sette sammen et første utkast til en kvartalsrapport, som økonomiteamet deretter kan finpusse – en modell som kan spare veldig mye tid.

Gjør spørringer i dokumenter på «vanlig norsk»

Med generativ KI kan økonomiavdelingen få rask tilgang til spesifikke tall eller informasjon fra rapporter ved å stille spørsmål som om du skulle stilt dem til en kollega. Du kan da spørre KI-en: «Hva var de totale driftskostnadene i andre kvartal?» og få svaret umiddelbart, uten å bla gjennom regneark.

Bruker du KI i hverdagen i økonomiavdelingen allerede? Hva er dine beste triks? Vi vil veldig gjerne høre fra deg! Send tips til redaksjonen@okonomi24.com. 

Barrierer mot implementering

Til tross for de store mulighetene, støter mange selskaper på like store utfordringer med å ta i bruk generativ kunstig intelligens. Her er de viktigste barrierene:

• Hvor starter vi? Mange CFOer er usikre på hvor de skal begynne. Strategien bør være å starte med lavrisikoområder, som å lage rapporter automatisk, eller analysere regnskapsstandarder.

• Hva gjør vi først? Virksomheter bør identifisere prosesser med høyt manuelt arbeid og repetitive oppgaver, siden det er på disse områdene KI gir størst gevinst.

• Kan vi nok? Mangel på KI-kompetanse er en betydelig utfordring. CFOer bør vurdere å investere i opplæring eller samarbeide med eksterne eksperter.

• Er det trygt? Generativ KI kan innebære risiko for datalekkasje og brudd på personvernregler som GDPR. Selskaper må sikre at de bruker sikre løsninger og etablerer retningslinjer for ansvarlig KI-bruk.

• Har vi riktige data? KI-modeller leverer som regel svært mye bedre resultater når de får jobbe med «vaskede», strukturerte data. Mange selskaper trenger derfor å forbedre datakvaliteten sin for å få fullt utbytte av KI.

• Hvordan integrerer vi? For å maksimere nytten av KI, må den kunne samhandle sømløst med ERP-systemer, regnskapsprogrammer og andre forretningsapplikasjoner. Slike integrasjoner er det gjerne krevende å få på plass, men også her finnes det gode verktøy man kan hjelpe seg med.

• Har vi endringsviljen? Motstand mot endring er en naturlig barriere. CFO-er må tydelig kommunisere fordelene med KI, og involvere de ansatte i prosessen for å sikre bred aksept.