13 сентября 2024 г.

Рис. 1. Источник: Gartner

Как показывает исследование Gartner, внедрение финансового ИИ финотделами значительно выросло за последний год: в 2024 году эту технологию использовали 58%, что на 21 процентный пункт выше прошлого года. Опрос проводился в июне текущего года; в нем приняли участие 121 руководитель финансовых служб.

«Принятие ИИ финотделами быстро нарастает, — пишет в пресс-релизе Марко Стикер (Marco Steecker), старший директор по исследованиям финансовой практики Gartner. — Стоит также отметить, что две трети руководителей финансовых служб более оптимистично расценивают потенциал ИИ, чем год назад, особенно те, кто уже наблюдает реальные плоды внедрения».

И хотя 42% респондентов еще не используют ИИ, половина из них планируют его внедрение (см. рис. 1).

Рис. 1. Уровень использования ИИ финансовыми службами, 2023 vs 2024 г. (процент ответов)

(легенда):

  • черный = 2024 г. (121 респондент)
  • синий = 2023 г. (130 респондентов)

(сверху вниз):

  • Не планируем внедрение ИИ
  • Планируем внедрение ИИ
  • Разрабатываем пилотный ИИ-проект
  • Уже применяем ИИ в работе
  • Масштабируем ИИ на большее число пользователей
  • Не знаю

(в рамке): 58% финотделов используют ИИ в 2024 году

«В таком же опросе в прошлом году другие административные службы (HR, юротдел и закупки) вдвое чаще использовали или масштабировали ИИ-решения по сравнению с финотделами. В этом году разрыв практически исчез», — добавляет Стикер.

Выделяются четыре основных сценария внедрения ИИ финотделами:

  • Интеллектуальная автоматизация процессов (ее используют 44% опрошенных финансовых служб): Автоматизация, которая использует ИИ-возможности существующих инструментов автоматизации (таких как RPA) для улучшения обработки информации.
  • Обнаружение аномалий и ошибок (39% респондентов): Выявление ошибок и выбросов с помощью ИИ в больших массивах данных (напр., внутренние требования, расходы и инвойсы).
  • Аналитика (28% респондентов): Совершенствование финансовых прогнозов и анализа результатов для улучшения принятия решений.
  • Операционное содействие и расширение возможностей (27% респондентов): Эмуляция принятия операционных решений человеком на основе генеративного ИИ.

Недостаток данных и дефицит специалистов

Две главные проблемы руководителей финотделов на пути внедрения ИИ это ненадлежащее качество/доступность данных и низкий уровень грамотности в работе с данными и ИТ-навыков.

«Поскольку интерес к ИИ растет по всем направлениям как внутри организаций, так и на рынке в целом, финдиректорам всё труднее находить нужных специалистов, и эта проблема, по-видимому, будет усугубляться, — отмечает Стикер. — Поэтому важно иметь всеохватывающую стратегию для выявления, привлечения и развития ИИ-навыков».

Для этого финдиректорам нужно будет решать три основные проблемы, затрудняющие обретение требуемых навыков в ИИ: недостаточное понимание ролей и навыков, необходимых для внедрения ИИ, трудность привлечения и удержания ИИ-специалистов, и медленный прогресс в развитии ИИ-навыков у имеющихся сотрудников.

Что касается качества данных, Gartner рекомендует отказаться от подхода «единственно достоверной информации», поскольку этот идеал практически недостижим, учитывая объем и изменчивость данных в современных компаниях. В качестве альтернативы можно принять вариант «достаточно достоверной информации», который позволяет достичь баланса между качеством данных и их пригодностью для принятия решений.

Источник: Пресс-служба компании Gartner