Jak OpenAI budowało funkcję finansową opartą na AI — pięć praktycznych lekcji

Dyrektor finansowy OpenAI dzieli się doświadczeniami z budowy funkcji finansowej opartej na sztucznej inteligencji. W artykule opublikowanym na blogu OpenAI przedstawia praktyczne lekcje płynące z dwuletniego procesu przekształcania tradycyjnych procesów finansowych w działania wspierane przez AI.

Autor podkreśla, że finanse stały się funkcją działającą w czasie rzeczywistym, a możliwości AI wykraczają daleko poza szybsze zamykanie ksiąg czy częstsze aktualizowanie prognoz. Chodzi o zrozumienie biznesu w miarę jego zmian i umożliwienie liderom szybszego działania.

Kluczowe wnioski

• OpenAI wyznaczyło sobie dwa ambitne cele: zamknięcie ksiąg w dniu zerowym oraz zautomatyzowane, stale aktualizowane prognozowanie.
• Zespół finansowy stworzył narzędzia AI do konkretnych zadań, w tym IR-GPT do odpowiadania na pytania inwestorów oraz niestandardowe GPT dla zamówień i podatków.
• AI zmienia jednostkę pracy w finansach — pozwala przeprojektować całą ścieżkę od danych źródłowych do decyzji biznesowych.
• Sukces wymaga połączenia eksperymentowania oddolnego z odgórną strategią oraz skupienia na przepływach pracy, które rzeczywiście wpływają na decyzje.
• Zespoły finansowe mogą przejść od statycznych arkuszy kalkulacyjnych do interaktywnych narzędzi łączących prognozy statystyczne, dowody i scenariusze w jednym widoku.

Transformacja procesów finansowych

Gdy autor dołączył do OpenAI dwa lata temu, zastał mały zespół finansowy obsługujący firmę rozwijającą się w niezwykłym tempie. Mimo dostępu do najbardziej zaawansowanych narzędzi AI na świecie, zamykanie ksiąg i aktualizowanie prognoz nadal wymagało ręcznej, powtarzalnej pracy.

Koncepcja zamknięcia ksiąg w dniu zerowym polega na zapewnieniu liderom widoku pozycji finansowej firmy w czasie rzeczywistym, z pełnym śledzeniem i uzgodnieniem danych. Ciągłe prognozowanie opiera się na tym fundamencie, pokazując jak biznes się zmienia i jakie decyzje mogą wpłynąć na wyniki.

Zespół pracuje nad modelem operacyjnym, który łączy zatwierdzone plany wydatków, rzeczywiste dane z księgi głównej, zamówienia zakupu i szczegóły transakcji w ciągle uzgadnianym widoku. AI może przygotować wstępne wyjaśnienia i oznaczyć wyjątki wymagające uwagi, podczas gdy zespół finansowy weryfikuje liczby i podejmuje ostateczne decyzje.

Praktyczne lekcje wdrażania

Pierwszą zasadą jest zapewnienie szerokiego dostępu do AI, połączonego ze strukturalnym eksperymentowaniem wokół rzeczywistych problemów. OpenAI zorganizował hackathon finansowy z udziałem inżynierów sprzedaży, co zaowocowało powstaniem IR-GPT — niestandardowego GPT opartego na zatwierdzonych materiałach zespołu relacji inwestorskich.

Druga kluczowa lekcja dotyczy przeprojektowania całego przepływu pracy wokół decyzji. Tradycyjnie zespoły finansowe poświęcają ogromną energię na zbieranie danych wejściowych do decyzji — przegląd prognozy może wymagać znajdowania najnowszych danych, uzgadniania arkuszy, wyjaśniania rozbieżności i przygotowywania prezentacji.

AI pozwala przejść poza ograniczenia arkuszy kalkulacyjnych do interaktywnych narzędzi, które łączą prognozy statystyczne, dowody na poziomie kont i dane operacyjne. Liderzy mogą zobaczyć co się zmieniło, dlaczego się zmieniło i które decyzje mogą wpłynąć na wynik.

Przyszłość funkcji finansowych

Autor podkreśla, że prawdziwą obietnicą funkcji finansowej opartej na AI jest zespół, który rozumie co się dzieje w miarę wydarzeń, pomaga liderom dostrzec możliwości wyboru i daje firmie więcej czasu na działanie, gdy wynik można jeszcze zmienić. Osiągnięcie tego celu wymaga jednak więcej niż przyjęcia nowej technologii — konieczne jest przeprojektowanie pracy wokół decyzji, które się liczą.