Som VP for økonomi hos Rossum, en virksomhed dedikeret til automatisering af økonomifunktionen, må jeg erkende et paradoks, som jeg ikke længere kan ignorere.
Hos Rossum leverer vi en avanceret platform, der hjælper virksomheder med at modernisere og automatisere deres økonomidrift. Alligevel er jeg stadig afhængig af Excel til rapportering, ad hoc-analyser, budgetlægning og prognoser.
Det er ikke, fordi jeg modsætter mig forandring. Tværtimod. Jeg forstår bedre end de fleste automatiseringens transformative potentiale og AI. Men jeg ser også de realiteter, som økonomiteams står over for. Værktøjer som Excel består ikke, fordi vi mangler ambitioner, men fordi de imødekommer behov, som automatiseringsløsninger – inklusive vores egne – ikke fuldt ud dækker. De tilbyder fleksibilitet, genkendelighed og et universelt sprog til samarbejde på tværs af brancher. De virker. Og afgørende nok har alle tillid til dem.
Men lad os være tydelige: Excel er ikke fremtiden. Det er en midlertidig løsning. Organisationer, der klamrer sig til det uden at forberede sig på det næste, risikerer at sakke bagud. Det er her, jeres lederskab er afgørende: CTO'er er enestående positioneret til at bygge bro mellem de værktøjer, vi bruger i dag, og de innovationer, vi håber at tage i brug i morgen.
Løftet fra AI: At skabe reel værdi
AI rummer et hidtil uset potentiale for økonomifunktionen med mulighed for at behandle enorme datamængder, strømline arbejdsgange, spare tid og reducere manuelt arbejde (og den iboende risiko for fejl), identificere uregelmæssigheder og endda opdage og forhindre svindel.
En nylig Gartner-undersøgelse viser, at økonomidirektørers holdning til AI generelt er overvejende positiv, idet 85 % af respondenterne er optimistiske med hensyn til at bruge det i økonomifunktionen. McKinsey forudser, at “de fleste, hvis ikke alle, økonomifunktioner i store virksomheder sandsynligvis vil bruge generativ AI på betydelige måder inden for de næste tre til fem år.”
For økonomimedarbejdere giver AI's løfte om effektivitet og nøjagtighed stor genklang. Mange er stadig tynget af gentagne opgaver, kæmper med mangel på talent og har svært ved at opretholde en ensartet datakvalitet. Mere end nogensinde før er det i dagens hurtige miljø nødvendigt hurtigt at levere nøjagtig og handlingsorienteret indsigt for at gøre ledelsen i stand til at træffe velinformerede, strategiske beslutninger.
I den sammenhæng er det en banebrydende faktor at udnytte cloudplatforme til maskinlæring til at skalere driften og håndtere store og komplekse mængder af transaktioner og data.
For at AI kan indfri dette løfte, skal den dog møde økonomiteams dér, hvor de er – og tilbyde værktøjer, der er effektive, forståelige, reviderbare og pålidelige.
10 De bedste AI-platforme!
Udfordringerne: Kompleksitet, tillid og risici
Trods sit potentiale møder implementeringen af AI i økonomifunktionen betydelige hindringer. Kompleksitet er en væsentlig barriere, idet 25 % af økonomiledere identificerer den som en af de største bekymringer i Rossums seneste rapport om tendenser inden for dokumentautomatisering 2025.
Mange økonomimedarbejdere opfatter AI som en "sort boks" – uigennemsigtig, intimiderende og vanskelig at gennemskue. I modsætning til Excel, hvor man opnår ekspertise gennem mange års øvelse, kræver AI-værktøjer et helt nyt kompetencesæt, som de fleste økonomiteams typisk ikke besidder.
Og så er der spørgsmålet om tillid. Hvordan kan økonomiledere med sikkerhed forklare AI-drevne beslutninger over for revisorer, hvis de ikke fuldt ud forstår den underliggende logik? Hvad sker der, når AI begår fejl – som at læse en faktura på $1,000 som $100,000, hvilket fører til en 100x for stor betaling? Denne risiko, kombineret med frygten for AI-hallucinationer, får mange økonomiledere til at tøve med at tage teknologien til sig. Og det er ikke kun en økonomisk risiko, men også en omdømmemæssig risiko.
Det gælder især, fordi økonomiteams arbejder under strenge krav til compliance og regulering , såsom at opretholde fortrolighed, anonymisere følsomme data, overholde strenge rapporteringsstandarder og opretholde et effektivt internt kontrolmiljø.
Finansledere kræver et niveau af gennemsigtighed og ansvarlighed, som mange AI-løsninger har svært ved at levere. Uden klare revisionsspor og solid styring kan indførelse af AI føles som at bytte kontrol for usikkerhed. Ifølge vores seneste undersøgelse prioriterer 38 % af finanslederne ikke automatisering, ikke fordi de ikke ser potentialet, men fordi compliancerisiciene føles for overvældende at håndtere uden den rette styring på plads.
Cybersikkerhed tilføjer endnu et risikoelement. Generativ AI har givet cyberkriminelle større selvtillid, hvilket blandt andet ses i et nyligt deepfake-svindelnummer, der medførte tab på op til 25 millioner dollars. Disse yderst sofistikerede angreb udgør en betydelig trussel selv mod de mest årvågne organisationer. Deres evne til løbende at tilpasse sig, omgå detektionsforanstaltninger og udføre svigagtige aktiviteter i stor skala gør dem særligt lumske.
På trods af alle disse risici er alternativet – at holde fast i gamle værktøjer, herunder Excel – lige så uholdbart. Vores rapport viser, at 58 % af finanslederne stadig bruger Excel som deres primære automatiseringsværktøj. Selvom det er effektivt til ikke-gentagne analyser, kan det ikke skaleres til kravene i en moderne økonomifunktion.
Jeg er her for at hjælpe med at få vores teams på linje med hensyn til, hvad der kræves for at beskytte vores drift, mens I fokuserer på at levere innovativ teknologi. Lad os arbejde sammen om at bygge bro over dette gab, sikre compliance og opbygge tillid – ikke kun til AI, men også til vores virksomheds fremtid.
Vejen frem: CTO'er og CFO'er som strategiske partnere
Hvis vi skal frigøre AI's fulde potentiale inden for økonomi, har vi brug for partnerskaber med CTO'er. Sådan kan det ske:
- Vælg en strategisk tilgang
Start i det små, og byg videre derfra. Hjælp os med at identificere, hvor automatisering kan gøre den største forskel – de områder, hvor processerne er mest manuelle, tidskrævende og fejlbehæftede. Lever rammer og tydelige trin, der kan guide beslutningstagning, intelligent implementering og problemfri integration med ældre systemer.
- Afmystificér AI
Ændr fortællingen om AI-drevet automatisering: mindre hype, flere konkrete og velunderbyggede fordele samt mindre teknisk jargon. Fremhæv investeringsafkastet og målbare resultater såsom nøjagtighedsgrader, automatiseringsgrader og tidsbesparelser. Vær gennemsigtig omkring den tid, der kræves til tilpasning eller integration med AI-platforme uden kodning.
- Gå forrest med gennemsigtig AI
Gør op med stigmatiseringen af den “sorte boks”. Sørg for, at AI-systemer leverer en klar beslutningslogik og revisionsspor. Skab tillid ved at have et menneske med i processen ved beslutninger, hvor AI's sikkerhed er lav, og hvor der kræves dømmekraft. Vi er nødt til at forstå mekanismerne bag, hvordan AI lærer, og sikre, at den ikke gentager de samme fejl.
- Indbyg styring for at sikre compliance
Stærk styring er ikke til forhandling. Implementér protokoller for datastyring for at holde oplysninger rene, sikre og centraliserede. Samarbejd med økonomi- og juridiske teams om at håndtere og mindske GenAI's risici. Det kan være en hjælp at følge en ramme for AI-styring.
- Styrk cybersikkerheden
AI er både et værktøj og et mål. Regelmæssige revisioner, praksisser for sikring af data og proaktiv risikostyring er afgørende for at forebygge svindel og begrænse nye sofistikerede trusler i udvikling.
- Styrk selvstændigheden
Økonomiteams skal være fleksible og hurtigt kunne tilpasse sig virksomhedens eller de lovgivningsmæssige rammebetingelsers skiftende behov. Udstyr dem med brugervenlige værktøjer, der ikke kræver konstant indblanding fra IT. Platforme med lidt eller ingen kodning, kombineret med træning, kan fremskynde indførelsen og tilpasningsevnen (dette er en af mange fordele ved appbyggere uden kodning).
- Frem en løbende dialog
Hold dialogen åben. Ved at kombinere jeres tekniske ekspertise med økonomifunktionens indsigt i lovgivningen bliver det muligt at arbejde proaktivt med risikostyring og innovation.
Jeg ved, at fristelsen er at gå efter de store gevinster. Men jeg opfordrer dig til at vælge en afbalanceret tilgang. Værktøjer som Excel eller ældre software er stadig pålidelige og betroede af økonomiteams. At introducere AI sammen med ældre systemer i en overgangsfase kan være med til at opbygge tillid. Ved at teste begge systemer side om side og sikre ensartede resultater kan man skabe tillid og samtidig gøre overgangen til innovation lettere.
Blikket rettet mod fremtiden
Selvom 42 % af økonomifunktionerne i øjeblikket ikke bruger AI, planlægger halvdelen af disse at implementere det snart ifølge en nylig Gartner-undersøgelse. De værktøjer, vi bruger i dag, fra Excel til de tidlige brugere af AI, vil blive erstattet af selvlærende systemer og prædiktiv analyse. Men det kræver forberedelse at nå dertil.
CTO'er, I har nøglen til denne transformation. Ved at fremme samarbejde, prioritere gennemsigtighed og anlægge en velovervejet tilgang kan I føre økonomiteams som mit gennem denne forandring.
Mens jeg sidder her og skifter mellem Rossums automatiseringsplatform og endnu et Excel-ark, bliver jeg mindet om, at fremskridt ikke følger en lige linje. Det er rodet og fyldt med fejlslagne forsøg og svære beslutninger. Men med den rette ledelse kan vi bygge bro mellem de værktøjer, vi har brug for i dag, og de innovationer, vi vil være afhængige af i morgen.
Lad os få det til at ske – sammen.
Abonnér på The CTO Clubs nyhedsbrev for at få flere bedste praksisser.
