Laporan Deloitte: Dampak kecerdasan buatan generatif pada sektor keuangan

Sumber: Deloitte

Pada akhir tahun 2022, Generative AI telah sepenuhnya menangkap imajinasi publik untuk masa depan. Konsumen dan bisnis telah menggunakan kecerdasan buatan selama bertahun-tahun: berbicara dengan asisten suara seperti Siri atau Alexa, mengotomatiskan tugas rutin yang berulang, dan menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi korelasi dan pola dalam data. Dalam beberapa tahun terakhir, penyebaran cepat aplikasi AI yang dapat menghasilkan konten orisinal atau karya seni digital telah dikenal luas, menandai dimulainya era di mana kecerdasan buatan meniru ciptaan manusia.

Ke mana pun kita pergi, orang berbicara tentang kecerdasan buatan generatif. Kita berada di ambang perubahan besar dalam teknologi -- perubahan yang mengubah kehidupan pribadi dan bisnis kita. Untuk bisnis, AI generatif berpotensi mengubah rantai nilai end-to-end dari keterlibatan pelanggan front-end, aliran pendapatan baru, hingga otomatisasi eksponensial fungsi back-office seperti keuangan. Untuk melakukan ini, CFO (Chief Financial Officer) perlu memimpin transformasi strategis yang dibawa oleh AI.

Memahami AI Generatif

Aplikasi awal AI generatif dapat mencakup pembuatan ringkasan teks yang ringkas dan koheren (mis. risalah rapat), mengubah konten yang ada menjadi format baru (mis. mengubah teks menjadi bagan visual), atau menghasilkan wawasan tentang penerapan peraturan baru, analisis dampak. Kemampuan untuk menghasilkan konten baru dan unik mewakili perubahan pasti dalam kemampuan kecerdasan buatan, dari alat yang memungkinkan pekerjaan menjadi tangan kanan potensial, dan bahkan dapat meningkatkan kemampuan manusia di masa depan dan mendorong kemajuan peradaban manusia.

CFO dan pemimpin keuangan harus mulai sekarang untuk menyusun strategi dan mempertimbangkan bagaimana AI generatif akan berdampak pada fungsi keuangan dan bisnis di masa depan.

Apa arti kecerdasan buatan generatif untuk bidang keuangan?

Kecerdasan buatan generatif didorong oleh data, dan bidang keuangan bergantung pada data yang sangat besar, sehingga merupakan pilihan yang paling tepat untuk menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk memberdayakan keuangan.

· Mencapai perencanaan strategis masa depan: CFO mungkin menghadapi tantangan dalam mengintegrasikan data keuangan, data operasional dan data bisnis komersial, serta memberikan wawasan dan rekomendasi. Model prediktif bertenaga AI generatif meninjau kumpulan data masif dalam waktu singkat, mengungkap tren data langsung dan berkelanjutan, serta memungkinkan pemantauan dan perkiraan waktu nyata;

·Tingkatkan otomatisasi operasi keuangan: CFO fokus pada peningkatan pengalaman kerja sambil mengejar peningkatan efisiensi dan biaya operasi yang lebih rendah. "Agen" yang digerakkan oleh kecerdasan buatan generatif telah lebih jauh mengubah cara permintaan dan pencarian, dan di masa depan, konten yang disesuaikan dapat disediakan sesuai dengan kebutuhan individu dan preferensi komunikasi; kecerdasan buatan generatif juga dapat meningkatkan efisiensi analis keuangan;

Pembuatan laporan keuangan dan laporan manajemen secara kolaboratif: CFO mungkin kurang yakin bahwa AI akan menghasilkan laporan keuangan yang diaudit dalam waktu dekat, tetapi mungkin menerimanya untuk menyelesaikan draf pertama laporan. Draf pertama pelaporan keuangan internal dan eksternal dengan kecerdasan buatan generatif yang sangat andal dapat menghemat banyak waktu staf keuangan di akhir bulan dan kuartal;

Peningkatan kemampuan pemantauan dan deteksi peraturan berkelanjutan: CFO lebih penting dari sebelumnya untuk lebih waspada dalam mengantisipasi dan memitigasi risiko. Kecerdasan buatan generatif dapat menganalisis transaksi secara real time dan mendeteksi masalah dengan segera, sehingga meningkatkan proses manajemen risiko, memungkinkan deteksi anomali yang tidak terbatas, simultan, dan berkelanjutan; juga dapat memantau koneksi antara sistem keuangan dan danau data, dan mengirimkan peringatan ke teknologi keuangan tim secara tepat waktu;

·Meningkatkan kelincahan pemrosesan pajak: CFO ingin fungsi pajak memiliki fleksibilitas dan kelincahan yang lebih tinggi, sehingga dapat menciptakan nilai lebih. Solusi AI generatif di masa mendatang dapat mengotomatiskan penghitungan pajak, pembuatan dokumen pajak (disesuaikan dengan persyaratan pemangku kepentingan dan otoritas pajak tertentu), dan menganalisis dampak peraturan baru, membuat departemen pajak lebih gesit;

·Cari tahu posisi strategis dalam kerjasama sedini mungkin: manajemen pemangku kepentingan menjadi semakin kompleks, dan waktu departemen hubungan investor untuk mempelajari informasi strategis terus dipadatkan. Model AI generatif dapat dilatih berdasarkan data khusus perusahaan, termasuk data keuangan historis, laporan kepemimpinan unit bisnis, informasi bisnis dan pemasaran baru, materi hubungan investor historis, dan informasi peraturan dan ekonomi yang tersedia untuk umum, menghasilkan draf pertama materi pemangku kepentingan;

“Sebuah studi Gartner menunjukkan bahwa 80 persen CFO yang disurvei pada tahun 2022 mengatakan mereka akan berinvestasi lebih banyak di AI selama dua tahun ke depan, dan sekitar dua pertiga responden percaya bahwa melalui investasi ini, fungsinya akan sepenuhnya otonom dalam waktu enam tahun. "

Keterbatasan Generatif AI

Dampak kecerdasan buatan generatif pada bakat finansial

Profesional keuangan mungkin perlu mengembangkan dan memperkuat keterampilan yang terkait dengan AI generatif, seperti: cara merancang prompt (yaitu mengajukan pertanyaan yang baik) untuk mencapai hasil yang diinginkan, cara mengidentifikasi potensi bias, cara mengonfirmasi kualitas dan validitas keluaran yang dihasilkan, dan memantau kinerja model dari waktu ke waktu.

Sementara AI generatif menjanjikan peningkatan produktivitas dan penghematan biaya, potensi ancaman yang ditimbulkannya tidak dapat diabaikan. Kecerdasan buatan generatif dapat merevolusi fungsi keuangan. Organisasi terkemuka telah meluncurkan program percontohan dan berkembang pesat. Dalam jangka pendek, AI generatif akan semakin mengotomatiskan analisis dan pelaporan keuangan, mengurangi risiko, dan mengoptimalkan operasi keuangan. Namun, dampak AI generatif tidak berhenti sampai di situ. Dengan kemampuannya memproses data dalam jumlah besar dan menghasilkan konten baru dengan cepat, AI generatif menjanjikan perubahan yang mengganggu yang tidak dapat kami prediksi.

Klik untuk mengunduh laporan lengkap‌