CFO's wenden zich tot AI en ML om de talentkloof bij finance aan te pakken

Artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) kunnen bedrijfsfuncties een ongekende boost geven en dat vermogen is zeker niet onopgemerkt gebleven bij toekomstgerichte bedrijven. 

In de tussentijd zijn er voor organisaties die aan hun digitale transformatietraject beginnen voldoende mogelijkheden om AI en ML te gebruiken − in het bijzonder wat betreft financefuncties.

"De afstand tussen finance en AI, automatisering en zelfs traditionele analytics dreigt steeds groter te worden", aldus Tom Davenport, auteur van All in on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence; President's Distinguished Professor aan Babson College; Fellow bij MIT Initiative for the Digital Economy; en gastprofessor aan de Saïd Business School, University of Oxford.

In een recente webcast gehost door Fortune en gesponsord door Workday, besprak Davenport, samen met Vanessa Kanu, CFO bij TELUS International, Katie Rooney, CFO bij Alight Solutions en Philippa Lawrence, Vice President en Chief Accounting Officer bij Workday, hoe organisaties geavanceerde technologieën implementeren om de talentkloof bij finance te dichten. 

Een door Davenport enkele jaren geleden uitgevoerd onderzoek wijst volgens hem uit dat HR-afdelingen "een ruime voorsprong hebben op finance wat betreft het gebruik van voorspellende analytics en machine learning". 

Davenport benadrukte echter ook dat AI en ML de onderneming weliswaar op talloze manieren helpen transformeren, maar dat mensen dankzij bestaande technologieën functies op een hoger niveau kunnen uitvoeren. Technologie is wat hem betreft geen vervanging voor personeel.

"AI is echt een taakgeoriënteerde tool. Het vervangt geen complete banen en zeker geen complete bedrijfsprocessen", zei hij. "Om zo veel mogelijk effect te sorteren, moeten er diverse simpele gebruiksscenario's worden uitgevoerd die als het ware op elkaar worden gestapeld." 

Financiële organisaties zijn zich ook gaan verdiepen in AI- en ML-praktijkvoorbeelden om te bekijken hoe zaken zoals klantenservice en personeelstrainingen financiële prestaties stimuleren en de waarde die ze het bedrijf bieden kwantificeren, merkte Davenport op.

Volgens Davenport zetten auditorganisaties automatisering al in om verplichtingen in contracten te identificeren en om prestaties te meten, maar CFO's en auditors moeten de eindproducten en eindresultaten wel nog steeds beoordelen en goedkeuren. "We zullen dit nooit van een AI-systeem verlangen − omdat we dat niet kunnen", voegde hij eraan toe. 

AI en ML blijven probabilistische functies, aldus Davenport. "Alle machine learning is gebaseerd op statistieken en statistische voorspellingen", zei hij. "Absolute antwoorden vereisen nog steeds menselijk handelen."

Hoewel ChatGPT de afgelopen maanden veelvuldig in het nieuws is geweest, zal het bedrijfsleven in de nabije toekomst waarschijnlijk vooral van technologische innovaties profiteren door repetitieve taken te automatiseren. "Robotic Process Automation (RPA) biedt talloze mogelijkheden voor relatief gestructureerde, voorspelbare financetaken waarbij informatie vanuit het ene systeem in een ander systeem wordt geplaatst", aldus Davenport. "Het komt daarbij echt heel erg van pas." 

Een solide, AI-ready databasis creëren 

"De waarde van AI en inzichten is afhankelijk van onderliggende data", zei Rooney. Het onderhouden van een solide databasis is volgens haar een prioriteit voor Alight Solutions, een in Illinois gevestigde HCM-provider die technologie en services levert aan 70% van de Fortune 100-bedrijven. "We hebben ons allereerst gericht op het stroomlijnen van de data-infrastructuur", zei ze. "We hebben al onze systemen − finance, HR, internationaal − overgezet op Workday om teams op elkaar af te stemmen."

Die databasis is echter wel essentieel om duidelijke, datagedreven besluitvorming te faciliteren. "Onze strategie is er eigenlijk op gericht om één uniforme databron te creëren die meer omvat dan alleen finance", zei Rooney. "Het moet ook binnen onze organisatie zoveel mogelijk bereiken."

De ondersteunende kracht van AI en ML

Automatisering draait bij TELUS International − een Canadees technologiebedrijf dat next-gen IT-services en digitale oplossingen aanbiedt − volgens Kanu om het ondersteunen van mensen, "door hen efficiënter te maken en ruimte te bieden voor uitdagender, zinvoller werk." TELUS International gebruikt bijvoorbeeld een HR-bot die meer dan de helft van de vragen van werknemers afhandelt, zodat die meer tijd overhouden voor functies op een hoger niveau. 

"Het is onze taak om hooggekwalificeerde, getalenteerde teamleden wereldwijd en op grote schaal aan te nemen om aan onze eigen klanteisen te voldoen", zei Kanu. Technologie heeft het bedrijf geholpen om sneller te werven, de toegang tot wereldwijde talentenpools te vergroten en de betrokkenheid van kandidaten te vergroten. In een tijd waarin accountants schaars zijn, kunnen AI en ML werving en retentie volgens haar helpen verbeteren. 

"We nemen afgestudeerden aan. We nemen hele slimme mensen in dienst die we vervolgens dommer maken door ze als Excel-typisten in te zetten", aldus Kanu. "Er is niets mis met Excel. Ik vind het een geweldig programma, maar het is duidelijk dat we meer waarde uit onze teamleden kunnen halen, vooral bij finance en accounting."

Kanu zei dat er een kans ligt om talent in accounting en finance te ontwikkelen door de employee experience te verbeteren, herhalende taken in te ruilen voor strategisch werk en betere partners te worden voor andere posities binnen het bedrijf. "Cellen beheren in een spreadsheet doet geen beroep op de hogere intellectuele capaciteiten van werknemers en automatisering via AI en ML kan helpen dit te veranderen", aldus Kanu.

"Ik zie dit als mijn persoonlijke missie, omdat automatisering zorgt dat teamleden echt waarde toevoegen", zei ze. "Mensen willen een verschil maken."

De gevolgen van automatisering voor functies

Financeleaders zullen door automatisering waarschijnlijk anders over talent gaan denken, aldus Rooney, daarbij verwijzend naar de potentiële gevolgen van AI- en ML-technologie voor offshore-talent. Maar, zo benadrukte ze, dit omvat meer dan simpelweg medewerkers op geografische basis vervangen door automatisering. "Het is belangrijk om te bekijken welke specifieke rollen en processen gestandaardiseerd kunnen worden om dagelijkse taken te optimaliseren."

Evalueren wat de gevolgen zijn voor de klant en wat de culturele implicaties van datagedreven beslissingen zijn, blijft een taak voor mensen, aldus Rooney. "Ongeacht wat het model vandaag dicteert, dat kan de volgende dag anders zijn", voegde ze toe. "Het is echt van cruciaal belang dat het menselijke element een rol blijft spelen bij hoe we zaken interpreteren en aanpakken."

Kanu denkt ook niet dat door AI de behoefte aan menselijke intelligentie verdwijnt. "Onze werkzaamheden zullen zich in de loop der tijd ontwikkelen", vulde ze aan. "Zaken die een hoger strategisch denkniveau vereisen, het ontwikkelen van relaties, tijd besteden aan investeerders en belangrijke stakeholders, bedrijfsvoering − allemaal vaardigheden die niet snel zullen verdwijnen door automatisering."

Leiden via technologische verandering

"We zijn AI en ML mensgericht gaan benaderen en machines als collega's gaan zien, maar niet als vervanging", zei Lawrence, daarbij een inkijkje gevend in de visie van Workday op AI. 

Lawrence vroeg ook hoe financeleaders met hun teams hebben samengewerkt om AI en ML te adopteren.

"Het zou in wezen een tool moeten zijn die ons helpt om anders te werken, op een andere manier inzichten te verschaffen en capaciteit vrij te maken om op een andere manier met onze zakelijke teams samen te werken", aldus Rooney. "Verandering is moeilijk, vooral binnen finance, maar mensen worden enthousiast als duidelijk wordt welke waarde het oplevert als ze hun werk anders kunnen doen. Ik ben simpelweg aan de slag gegaan om te laten zien wat het ons kan opleveren."

Het tempo van verandering kan volgens Kanu overdonderend zijn, vooral nu er zoveel wordt gesproken over generatieve AI en toepassingen als ChatGPT. Hij denkt dat klein beginnen in dit geval een goed idee is.

"Begin met de meest relevante toepassingen voor uw bedrijf en branche en vergroot uw kennis vervolgens stap voor stap", aldus Rooney. "Onze financemedewerkers hoeven geen digitale experts te worden. Ze gaan niet werken voor IT of hun eigen apps ontwikkelen − alhoewel dit uiteindelijk wel tot de mogelijkheden behoort. Door het overzichtelijker te maken, kan het team er eenvoudiger mee leren omgaan."

Kanu vertelde dat haar financeorganisatie een team aan het samenstellen is om het overgangsproces te stroomlijnen en het gebruik van bestaande automatiseringstools te vergroten. "Ik heb ontdekt dat er weliswaar weerstand tegen verandering bestaat, maar dat iedereen over het algemeen wil dat hun werk uiteindelijk eenvoudiger wordt", zei ze. "Tijd lijkt het grootste struikelblok te zijn."

Bekijk de hele Fortune Emerging CFO-webcast:'Addressing the Talent Gap With Advanced Technologies'.