Искусственный интеллект в управлении денежными потоками
Искусственный интеллект чрезвычайно эффективен для ускорения выполнения повторяющихся задач и успешно вошёл во многие аспекты управления денежными средствами. Однако безопасность данных, к которым он получает доступ, требует пристального контроля. При реальном управлении денежными потоками ИИ трансформирует финансовое управление. Встроенный в современные программы управления казначейством, он обеспечивает непрерывный анализ потоков, прогнозирование рисков и мгновенную оптимизацию ликвидности компании.
«Когда ИИ используется в программах по взысканию, в решениях для управления казначейством… агентный ИИ представляет собой реальное преимущество», — отмечает Арманд Анджели, вице-президент по цифровой трансформации и ИИ в DFCG. Для компаний, которые ещё недавно полагались исключительно на таблицы Excel, ручной экспорт данных и месячные отчёты, лишённые точности и оперативности, это настоящая революция.
В условиях высокой волатильности, давления на потребности в оборотном капитале и ускорения циклов принятия решений прогнозирование денежных потоков стало центральным стратегическим вызовом. Долгое время застывшее в статических моделях, оно меняется под влиянием ИИ. Делая прогнозы более динамичными, объяснимыми и прикладными, ИИ переопределяет управление наличностью, поясняет Ханен Селлами, председатель Бюро группы Финансирование и Казначейство в DFCG.
Появившиеся за последние годы приложения для управления казначейством призваны оптимизировать и упростить контроль за денежными средствами и повышают оперативность реакции. Благодаря данным подготовка отчёта о прибылях и убытках может занять всего несколько часов, которые в основном уходят на сверку, так как сама информация уже собрана. ИИ заполняет файл Excel, и ручной труд исчезает.
Тем не менее использование ИИ в финансах должно базироваться на сотрудничестве человека и агента ИИ. «Нужны контрольные петли, которые позволят человеку сохранить контроль», — подтверждает Арманд Анджели. «Управление казначейством означает улучшение прогнозов, улучшение управления, улучшение сверки прогнозов с фактом, улучшение согласования бюджета, контроллинга и наличности…» — перечисляет Доминик Шенно, председатель Tresorisk Conseil. По каждому из этих пунктов ИИ обеспечивает реальную надёжность.
Так, он облегчает сопоставление выставленных счетов с установленными сроками оплаты и с неоплаченными счетами. ИИ также позволяет моделировать денежные потоки и, соответственно, краткосрочное финансирование, которое следует соотнести с доступными видами заимствований. В части управления наличностью ИИ обеспечивает быстрый и надёжный контроль различных IBAN — то есть контроль соответствия IBAN, указанного при платеже, и корректного IBAN получателя. Даже незначительная ошибка может быть причиной того, что перевод не поступает по адресу.
Аналогично, в вопросах выставления счетов финансовые дирекции регулярно фиксируют расхождения между зарегистрированными поступлениями и суммами, подлежащими оплате; ИИ позволяет отслеживать поступления и списания в реальном времени и быстрее сверять наличность с бухгалтерскими данными.
«Когда я использую ИИ в своих Excel, это для проверки формул, их корректировки и проверки согласованности некоторых вещей», — говорит Жан-Батист Боццетто. Глава Terrafi, предоставляющей услуги внешнего финансового директора, в частности пытается применять ИИ для отчётности. Он работает с ERP Pennylane, «которая автоматизирует множество функций: сверку счета и платежа, автоматическое сопоставление… Сегодня инструменты с интегрированным ИИ действительно облегчают и повышают надёжность нашей работы по управлению казначейством, но их ещё нужно уметь настраивать».
Себастьян Беет, представляющий Agicap с универсальной платформой управления казначейством, напоминает, что модуль управления дебиторской задолженностью с встроенным ИИ позволит автоматизировать напоминания и, как следствие, фиксировать более быстрые платежи. «Таким образом компания снижает средний период задержки платежей и улучшает свою ликвидность», — уточняет он. Аналогично, модуль управления расходами или выставлением счетов поставщиков способствует лучшему контролю затрат.
«Одна из причин ненадёжности прогнозов денежного потока — хаотичные расходы. Финансовый директор не сможет строить надёжные прогнозы, если кто угодно может тратить без ограничений. С помощью такого модуля для создания расхода требуется наличие бюджета и утверждение. Это делает прогнозы более надёжными», — подчёркивает он.
Помимо надёжности, компании ожидают от ИИ гарантий полной безопасности. Модули управления казначейством должны включать функции по борьбе с мошенничеством. Финансовый директор сможет выявлять поддельные квитанции, фальшивые счета, подозрительные платежи и тем самым защитить свой денежный прогноз. «Много таких чувствительных моментов, которые без ИИ трудно обнаружить в силу нехватки времени», — считает Себастьян Беет.
Однако надёжность и безопасность неразрывно связаны с проблемой данных, отмечает Катерин Фурноль, финансовый директор на условиях частичной занятости. Многое зависит от типа данных, лежащих в основе модуля ИИ. Актуальность и точность ответов ИИ требуют, чтобы запросы были корректными, точными и соответствовали модели компании.
«Когда мы делаем сверку счетов, агент ИИ проанализирует все выставленные счета, и если они правильно параметризованы и размещены в нужных полях, проблем не будет и человеческая проверка не потребуется», — утверждает Доминик Шенно. Он добавляет, что с помощью ИИ можно проводить симуляции, используя данные из модуля закупок, цепочки поставок, продаж, оценки инвестиций и т. д. Хотя данные жизненно важны для обеспечения надёжности управления, они же являются главным препятствием для широкого распространения ИИ в компаниях. Данные стратегичны, и перед технологией, которую они не полностью контролируют, руководители часто настороженно или даже категорически закрыты.
«Финансовые директора крупных компаний медлят с интеграцией ИИ в управление казначейством, потому что стоит огромный стратегический вопрос: защита данных», — признаёт Жан-Батист Боццетто. «Мы работаем с конфиденциальными данными, поэтому нужно оставаться настороже и проявлять крайнюю бдительность, чтобы данные компаний не попали в сеть», — добавляет Катерин Фурноль. Чтобы минимизировать этот риск, руководительница CERAFIN говорит, что принимает чрезвычайно строгие меры при использовании ИИ, в том числе анонимизацию документов, чтобы нельзя было установить, о ком или о чём идёт речь.
