IBM商業(yè)價值研究院-AI對財務職能的量化影響：改善流程質量、降本增效

我們致力于幫助財務組織提高財務流程效率，打造基和分析數(shù)據，揭示可以為智能決策提供信息依據的深com/services/finance-consulting2的運營效益。AI在財務領域有巨大的潛力尚待只有大約五分之一的受訪組織在財務計劃與分運行或優(yōu)化AI。AI對財務流程和應用具有重大正在實施的主要AI用例包括關鍵績效指標(KPI)對比。AI正在推動改善運營效益。采用AI會對財務職能成本以及財務領域的特定生產力指標產生積極影響。2CFO了更高的期望—CFO和財務職能既要成為企業(yè)發(fā)展的“穩(wěn)定器”，又要扛起推動轉型的項相悖的職責，推動整個企業(yè)創(chuàng)造價值，財務組織需要采用新與數(shù)據相關的技能。CFO1)。1根據統(tǒng)財務任務(事務處理)方面的效能最高；但仍然有五分之二的受訪高管對此357%50%57%50%51%38%47%47%能31%降幅5%降幅20132021201320212013202120132021664%44%傳統(tǒng)財務任務績效評估和管理控制/風險管理戰(zhàn)略計劃與執(zhí)行問：您組織的財務職能在以下領域的效能如何？信息來源：IBV2022最高管理層CFO研究報告。AI定義AI定義AI是指能夠理解、推理、學習和交互的新一代信息系統(tǒng)。AI可以持續(xù)建立知識體系，不斷學習和理解然地與人類進行交互。4AI可以成為一項關鍵推動因素，助力企業(yè)變革工作方財務流程，做出更加明智的決策，并最終加在記錄到報告(R2R)一般會計和報告領域，AI驅動的工作流和數(shù)據模型可以引入對賬模塊來匯總子分類賬交執(zhí)行基于風險的對賬和認知預測。事實證明，基于AI的采購到付款(P2P)流程自動化有助于提高生產票。2AI驅OC信用評分、做出計劃與分析(FP&A)流程的關鍵組成要素，有助于激發(fā)和協(xié)調計劃與績效管理。5鑒于這一巨大的財務機遇，IBM商業(yè)價值研究院(IBV)受訪組織在四個關鍵財務領域(R2R、P2P、O2C和FP&A)以及財務組織績效方面采用AI的情況。這項調響。AI采用者(即表示在四個財務領域中的任何一個領域試點、實施、運行或優(yōu)化AI系統(tǒng)的受訪高管)估算了AI對其通用財務指標評分的影響程度。管中，大約有一半表示在每個領域都采用系統(tǒng)(參見圖2)。超過80%的AI采用者將AI融入其時間還不到兩年。AI在各個財務領域中的采用情況示在每個財務領域AI51%51%111%14%11%15%49%15%13%13%8%15%13%48%錄到報告48%14%14%13%7%14%14%采購到付款50%采購到付款113%8%15%14%正在試點正在實施正在運行正在優(yōu)化6的結算流程變得復雜：–眾多資源參與日記賬編制和對賬的相關子流程；–團隊工作量分配不均；問題升級。AI幫助該公司解釋海量數(shù)據、重新設計流程以及實現(xiàn)流程標準化和自動化。AI還有助于識別哪些人員可以更加快速和準確地完成相同的工作，并提供關于重新分配工作量的合理建議。最終，該公司的周轉時間縮短了2.2在四個財務職能領域都采用了AI。8性證據表明，采用AI會對財務職能成本以及財務領域的特定生產力指標產生正相關的積極影響。這種相關性并不意味著因果關系，因為許多其他因素也會對財務績效產生積極影響，例如采用其他指數(shù)型技術、運營模而對于表現(xiàn)最差的四分之一的AI采用者群體，他們AI帶來增長2%0AI帶AI帶來增長2%0AI帶來減少AI對財務職能成本占收入一半的AI采用者認為AI將財務職能成本占收入的百分比減百分比(中位數(shù))=1.28%AI標的影響*%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021。1030%AI帶來增長030%AI帶來增長0AI帶來減少過去12個月重新部署的財務職能全職員工數(shù)量占財務職能全職員工總數(shù)的百分比也反映了這項AI優(yōu)勢(參見圖4)。居中位的AI采用者將40%或更多的這種變化歸因于AI集于戰(zhàn)略活動。AI對重新部署的財務職能全職員工數(shù)量的影響AI40%或更同工和外包資源)數(shù)量占財務部門全職員工總數(shù)的百分比(中位數(shù))=6%AI標的影響*4050%%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021。KPI將為企業(yè)的戰(zhàn)略執(zhí)行提供指導。財務部門可以幫助出制定和執(zhí)行戰(zhàn)略所需的艱難選擇，包括支持受AI影響的KPI。在KPI選擇和監(jiān)控中運用AI不僅有助需要衡量的成效，而且還有助于對成效進行衡量以及完成賬戶對賬。日記賬分錄AI智能顧問可利用歷執(zhí)行定性審查，幫助實施組織政策以及影響的早期洞察。機器學習可提供可行的洞察。風險洞察可重點呈現(xiàn)的交易異常。基于AI技術的風險報告流程可以識別和管理新出現(xiàn)的以根據選定的風險驅動因素來預測可能會在哪些場景管正在此KPIKPI選擇和監(jiān)控47%結算和合并45%會計法規(guī)41%風險報告40%選擇目前正在實施與財務相關的AI用例的受訪高管百分比。1112AI帶來增長00AIAI帶來增長00AI帶來減少每個月末的關賬速度，更快的關賬速度有助AIAI為AI將每月關賬時間縮短了至少67%。AI對每月關賬周期時間的一半的AI采用者認為AI技術將每月關賬時間縮短了至少25%。 天AI標的影響*5%7%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.在采購付款流程中實施AI有助于簡化流程和改善決策 (參見圖7)?；跀?shù)據模型的AI驅動型工作流可有效理，并為買家、供應商、采購和財務人界面。根據業(yè)務規(guī)則驗證發(fā)票，進行編碼訂單。支出和定價智能可在采購過程管理來自買家和供應商的問詢。40%的受訪高管在此領域主數(shù)據管理42%用管理41%欺詐防范41%40%應付賬款處理39%選擇目前正在實施與財務相關的AI用例的受訪高管百分比。1314AI帶來增長00AIAI帶來增長00AI帶來減少對于從收到發(fā)票到審批并安排付款的天數(shù)(參見圖8)，一半的AI采用者認為AI將這100%或更多。審批階段的發(fā)票會產生成本。縮短這項周期時間KPI表明企業(yè)改善了的付款條件以及避免滯納金。一半的AI采用者認為AI將這7%或更多從收到發(fā)票到審批并安排付款的周期時間(包括周末) AI標的影響*3%0%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.受訪高管表示正在開票/計費、收款和付款流程中實施AI(參見圖9)。在這些活動以及訂單管理、爭議和扣減理并進行分發(fā)。這種自動化流程可以避免驗證數(shù)據訂單到收款流程的關鍵時刻呈現(xiàn)洞察，從而優(yōu)化決策以及提高數(shù)據提取和匹配的準確性。的收款進行優(yōu)先級排序，還可以利用AI技術來預測付款時間。隨后，財務人員可以處理有效扣款的后續(xù)流過40%的受訪高管表示正在44%匹配43%發(fā)票/計費42%選擇目前正在實施與財務相關的AI用例的受訪高管百分比。1516多個相互孤立的收款相關系統(tǒng)形成了孤立的流程，并需要員工執(zhí)行多項復雜付款模式和趨勢中進行學習，并提供整改建議，包括重新配置工作流。借助敏捷的智能化解決方案，收款人員可以自行做出更明智的決策。最終，該企30%，客戶滿意度提高了25%。AI帶來增長0AI帶來增長0受訪高管評估了AI對年度壞賬金額占收入的百分比產生了影響(參見圖10)。這項終改善收款流程。6一半的AI采用者認為AI將這一百分比減少了至少2%，四分之一AI占收入百分比I術將這一百分比減少了至少8%。年度壞賬金額占收入的百分比(中位數(shù))=.65%AI標的影響*3%3%%%AI帶來減少AI果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.1718AI帶來增長00AIAI帶來增長00AI帶來減少在應收賬款周轉天數(shù)(DSO)(參見圖11)方面，一半的AI采用者認為AI將這一指標減少了13%或更多，四分之一的AI采用者認為AI將這一指標減少了24%或更AI對應收賬款周轉天數(shù)的一半的AI采用者認為AI將13%或更多平均應收賬款周轉天數(shù)(中位數(shù))=42天AI標的影響*3%-24%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.A財務計劃與分析(FP&A)團隊需要匯總和評估關于市場、公司績效、競爭對手信息、定價和運營的大量數(shù)據。AI實施(參見圖12)可以通過解析此類數(shù)據來識別強預測、優(yōu)化定價以及提供建議，從而在一定程度上實現(xiàn)勞動密集型流程自動化。AI可以應用趨勢分析、相關性分析(包括模式和異常檢測)和神經網絡來進行財務預測。借助神經網絡，AI可間的關系，并用于預測新數(shù)據，從而提高通過運用AI來進行市場績效對比，財務計劃與分析團隊可以考慮納入更多變量以及內部/外部影響。9這有助在定價優(yōu)化領域，AI分析模型可以平衡獲勝概率與定素，從而支持做出更明智的定價決策?？梢曰蛘卟捎煤喕膶徟窂?。超過40%的受訪高管表示正在此領域采用AI財務預財務預測市場績效對比44%優(yōu)化43%財務計劃42%選擇目前正在實施與財務相關的AI用例的受訪高管百分比。19Nukissioriit：Nukissioriit：利用AI創(chuàng)造回報10it用非化石燃料為居民提供水和能源。該公司面臨的一項重大挑戰(zhàn)就是難以提供準確的財務數(shù)據和預測。過而在采用機器學習和分析解決方案之后，Nukissiorfiit公司可以更迅速地做出更明智的資本項目決策。從70位員工制定年度計劃簡化為僅由9位員工來制定月度計劃，計劃和預測流程大幅改善。利益相關者可靠性和敏捷性大幅提升。相關人員在預測上花費的時間從每年1000小時減少至遠低于200小時。20AI的自然語言處理可以捕獲和分析人類語言數(shù)據的意據此提供關于改善財務計劃流程效能的工作方式建議。自動機器學習功能根據傳入數(shù)據創(chuàng)建“假設情模，并幫助財務人員更深入地理解未來成效并制定合理計劃。11通過持續(xù)比較當前計劃數(shù)據與歷史數(shù)據和趨勢，AI可以協(xié)助計劃人員理解差異。AI可以幫助FP&A團隊納入更全面的考量因素，包括經濟數(shù)據、組。12在這些用例中，AI可以通過智能自動化改善效率(即縮力來提高質量。21AI帶來增長00AIAI帶來增長00AI帶來減少在財務預測用時天數(shù)(參見圖13)方面，一半的AI采用者認為AI將這一指標減少了至少25%，四分之一的AI采用者認為AI將這一指標減少了至少50%。通過縮短這一周期時表示AI縮短了短期現(xiàn)金流量預測所需的周期時間。一半的AI采用者認為AI將這一指標AIAI減少了140%或更多。AI對財務預測周期時間的完成財務預測的平均日歷天數(shù)(含周末)(中位數(shù))=12天AI標的影響*%-50%*AI影響：根據受訪者數(shù)據得出的計算結果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.Vaasan：Vaasan：升級計劃13用整個組織中的各種數(shù)據源來實現(xiàn)超短的計劃周期。在新冠疫情爆發(fā)之初，Vaasan的面包需求在一夜之間翻了一番，給其供應鏈帶來了巨大的壓在采用基于AI的計劃解決方案之后，Vaasan大幅提升了利潤率和客戶滿劃人員減少在月底手動篩選數(shù)據所花費的時間。22AIAI更多，四分之一的AI采用者認為AI將典型總體預測誤差減少了50%或更多(參見圖14)。更小的預測誤差可降低風AI對典型總體預測誤差的一半的AI采用者認為AI將典型總體預測誤差減少了20%或典型總體預測誤差(中位數(shù))=2.5%AI標的影響*AIAI帶來增長0%AI帶來減少-50%0AI果。AI貢獻占受訪者現(xiàn)行值的百分比。信息來源：IBV績效數(shù)據與對標分析計劃。2021.23244成和簡化的端到端財務計劃流程。該解決方案內置基于機器學習的預測功最終，該公司將藥物級別的預測準確率從大約85%提高到了97%。通過按需計劃優(yōu)化投資和大幅提高效率，該公司在兩年內錄實現(xiàn)了約1.15億美元潤。AI采用者表示AI降低了總體銷售額預測誤差和庫存成本預測誤差。2526I有五分之一的受訪高管表示正在記錄到報告、采購到付與分析領域運行或優(yōu)化AI。為了從AI中發(fā)掘明確的財務價值，財務部門需要將AI整合到其轉型戰(zhàn)略中，并更加系統(tǒng)化地衡量績效。01優(yōu)先為財務職能制定清晰、定義明確的轉型戰(zhàn)略。這樣O的和不斷發(fā)展的技術機會。超越一維、成本驅動的能自動化。隨后，財務部門可以創(chuàng)建相應的轉型路線圖來闡明交付AI的不同步驟和投資要求。使用商業(yè)論支持此路線圖，并采用收益跟蹤方法來保障實現(xiàn)投的人員技能、流程、數(shù)據和文化，以便充分發(fā)揮AI技術的優(yōu)勢。制定深思熟慮的AI人才獲取和發(fā)展方法。確立流程和系統(tǒng)共性。使用流程挖掘工具來幫助識別最高效和最有效的路徑和惡意變體。將數(shù)據置于轉型的財務和非財務數(shù)據定義，落實數(shù)據治理框架。此外，創(chuàng)建中央存儲庫來集中管理財務、運營和外部數(shù)據。2702部門的領導者。這種集中式創(chuàng)新團隊有助于加速制定未來計劃，并推動在銷售、供應鏈(訂單到現(xiàn)金)和業(yè)務線(財務計劃與分析)領域更廣泛地實施和采用務功能。選擇并衡量關鍵流程指標，創(chuàng)建基線來03和成效快速取得成功并展示解決方案的價值。這還可以構建底層AI就緒上線。衡量商業(yè)論證中定義的KPI，并與基線水平進行比較，以量化收益實現(xiàn)。定期與利益相關者進行溝通—尤其是需要由他們來提月的正式審查，加強執(zhí)行，確28hiCaitlinHalfertycaitlin.halferty@linkedincomin/caitlin-halferty實踐，與數(shù)據和財務負責人合作實施數(shù)據戰(zhàn)略、ERP系統(tǒng)、治理、變更管理、數(shù)據結構以及數(shù)據和AI用例。Caitlin建立了由1300多位首席數(shù)據官和首席AI致力于幫助最高管理層客戶在以人為中心的轉型中融而優(yōu)化財務運營模式并最終推動高速增長。她是一位AnnetteLaPradeannette.laprade@/in/annette-laprade-67a3307Annette是IBM商業(yè)價值研究院績效數(shù)據和對標分析eSpencerLinspencer.lin@/in/spencer-lin-35896317SpencerLin是IBM商業(yè)價值研究院的全球CFO負責人。他負責市場洞察、思想領導力發(fā)展、競爭情報以務管理和戰(zhàn)略咨詢領域擁有超過25年的經驗。29304545505 調研。來自各個行業(yè)的受訪者評估了其財務組織在財務和會計工作，可以回答其財務職能的戰(zhàn)略、預我們向576位AI采用者(即在四個財務領域中的任何一個領域試點、實施、運營和優(yōu)化AI的采用者)詢問了–您組織當前的KPI值是多少(因為受訪者均為AI采AIKPI是多少？我們通過兩種方式計算了AI在受訪者層面的影響(參見圖15)：–AI影響占受訪者現(xiàn)行值的百分比。IAIAIKPI分數(shù)增長的例子KPI分數(shù)(采用AI)未采用AI時的KPI分數(shù)估算AI對KPI分數(shù)的貢獻AI影響(AI貢獻占KPI分數(shù)13%12%1%/13%=8%AI帶來KPI分數(shù)減少的例子KPI分數(shù)(采用AI)未采用AI時的KPI分數(shù)估算AI對KPI分數(shù)的貢獻AI影響(AI貢獻占KPI分數(shù)31企業(yè)規(guī)模(參見圖16)。本研究中引用的數(shù)據由研究受汽車銀行化工和石油精煉快速消費品政府醫(yī)療保健機構保險和中東亞太地區(qū)中美洲和南美洲歐洲美國和加拿大5%10%6%10%5%5%5%5%5%40%8%29%18%生命科學媒體和娛樂他制造業(yè)務交通運輸12%5%5%5%11%3%4%5%不到1億美元5%1億至5億美元28%5億至10億美元21%10億至50億美元20%50億美元至100億美元6%超過100億美元21%32對標洞察反映的是主管對于重要業(yè)務和相關技術主題察基于性能數(shù)據分析以及其他一些對標ngusibmcomIBM，我們積極與客戶協(xié)作，運用業(yè)務洞察和先進的研究方法與技術，幫助他們在瞬息萬變的商業(yè)環(huán)境中保持獨特的競爭優(yōu)勢。IBM商業(yè)價值研究院(IBV)成立于2002年。憑借IBM在商業(yè)、技術和社會交叉領域的獨特地位，IBV每年都萬高管、消費者和專家展開調研、訪談和析提煉出可信賴的、振奮人心和切實可行bv收IBV的電子郵件通訊。您可以在Twitter上關注@LinkedIn上聯(lián)系我們。訪問IBM商業(yè)價值研究院中國官網，免費下載研究報如何運用AI創(chuàng)造業(yè)務價值/downloads/cas/1VGVEKOA/downloads/cas/GRZVXMQL新一代企業(yè)績效管理解決方案/downloads/cas/GD1KEVOW3333ration國際商業(yè)機器(中國)有限公司InstituteforBusinessValueC-suiteSeries.January2022./thought-leadership/institute-business-value/en-us/c-suite-study/cfo2IBMInstituteforBusinessValuePerformanceDataandBenchmarkingProgram.Unpublisheddata.2022.3BasedoninternalIBMclientinformation.sCorporation.AccessedJuly25,2022.https://www./software/autonomous-receivables/cash-application/5BasedoninternalIBMclientinformation.lectablebalancesasapercentageofrevenue.”APQC.AccessedOctober28,2022./what-we-do/benchmarking/open-standards-benchmarking/measures/total-uncollectable-balances/resource-library/resource/days-sales-outstandingleLucyAITechnologiesPoweringIntelligentFP&ASolutions.”ITChronicles.February8,2022./artificial-intelligence/5-ai-technologies-powering-intelligent-fpa-solutions/9Ibid.10Primerano,Bill.“ThefutureofFinancialPlanningandationIBMblogApril2021./blogs/journey-|202