智能金融的未来

根据最近麦肯锡公司的一份报告，数字化和生成式人工智能正迎来第三次浪潮，智能自动化革命已经来临。企业可以通过将非结构化内容整合到人工智能的结构化数据分析功能中，显著提升生产力，尤其是在财务运营方面。

对于首席财务官（CFO）及其团队而言，这个时代充满了机遇，但也伴随着不可忽视的风险。最优秀的CFO擅长平衡风险与机遇，那些能够有效实现这一平衡的人，将有机会为AI时代的领导层书写新篇章。有效的AI战略不仅仅是工具的选择，更需要对业务价值有深刻的理解，并确保每一项技术投资都能够带来明确的回报。

首先，支付和现金流管理是两个突出的领域。根据Gartner的研究，成功实施AI战略的组织在客户支付预测方面处于领先地位，研究显示，46% 的组织成功利用 AI 进行客户支付预测，这显示了AI在提升效率方面的巨大潜力。全球供应链中估计有高达44万亿美元的资金被随时锁定。有效管理这些资金，甚至是提高其效率，可以极大地支持投资、扩展和多元化战略。麦肯锡将增强营运资本管理列为人工智能投资的三大重点之一，与预测性现金流预测和确定增长优先级与并购目标并列。

其次，基于自然语言的工具和生成全面财务情景的能力正在改变游戏规则。例如，可以通过这些工具询问：“如何确保董事会在今年下半年拥有7.5亿美元进行收购或研发投资？哪三种情景可以确保我们在今年第四季度实现5亿美元的自由现金流？”结合预测性和生成性人工智能可以为企业提供必要的分析和叙述，为实现业务目标提供清晰的路径。

另外，欺诈检测也是一个重要的应用领域。随着电子支付的普及和供应链的复杂化，欺诈威胁正在增加。人工智能可以从大量交易数据中检测出异常模式，显著降低误拒合法交易的风险，提高欺诈支付检测的准确性。自动化也是需要大幅提升的领域。未来，基于人工智能驱动的支付系统将追求完全自主，从预测未来支付行为模式，到自动启动争议管理以应对未付款情况，再到自动进行对账。

当然，技术本身并非唯一带来差异的因素，关键在于如何结合技术、财务合作伙伴和有效流程。人工智能工具在懂得如何使用它们并具备有效流程的团队手中才能发挥最大效能。此外，他们还需能够访问广泛的内外部数据。无论是与行业同行进行对标、风险建模，还是分析供应商行为以优化付款，人工智能工具吸收和分析大量数据并生成多种形式的场景的能力使用户能够更快地采取行动，提高成本效益和洞察力。

总的来说，对许多企业而言，最有效、风险最小的投资策略是投资于已经集成人工智能功能的平台和技术工具，并具备利用这些功能的才能。毫无疑问，每个企业都蕴藏着巨大的潜力，而那些在技术投资上敢于采取战略性风险的企业已经开始收获成果。