智能金融的未來

根據最近麥肯錫公司的一份報告，數字化和生成式人工智能正迎來第三次浪潮，智能自動化革命已經來臨。企業可以通過將非結構化內容整合到人工智能的結構化數據分析功能中，顯著提升生產力，尤其是在財務運營方面。

對於首席財務官（CFO）及其團隊而言，這個時代充滿了機遇，但也伴隨着不可忽視的風險。最優秀的CFO擅長平衡風險與機遇，那些能夠有效實現這一平衡的人，將有機會爲AI時代的領導層書寫新篇章。有效的AI戰略不僅僅是工具的選擇，更需要對業務價值有深刻的理解，並確保每一項技術投資都能夠帶來明確的回報。

首先，支付和現金流管理是兩個突出的領域。根據Gartner的研究，成功實施AI戰略的組織在客戶支付預測方面處於領先地位，研究顯示，46% 的組織成功利用 AI 進行客戶支付預測，這顯示了AI在提升效率方面的巨大潛力。全球供應鏈中估計有高達44萬億美元的資金被隨時鎖定。有效管理這些資金，甚至是提高其效率，可以極大地支持投資、擴展和多元化戰略。麥肯錫將增強營運資本管理列爲人工智能投資的三大重點之一，與預測性現金流預測和確定增長優先級與併購目標並列。

其次，基於自然語言的工具和生成全面財務情景的能力正在改變遊戲規則。例如，可以通過這些工具詢問：“如何確保董事會在今年下半年擁有7.5億美元進行收購或研發投資？哪三種情景可以確保我們在今年第四季度實現5億美元的自由現金流？”結合預測性和生成性人工智能可以爲企業提供必要的分析和敘述，爲實現業務目標提供清晰的路徑。

另外，欺詐檢測也是一個重要的應用領域。隨着電子支付的普及和供應鏈的複雜化，欺詐威脅正在增加。人工智能可以從大量交易數據中檢測出異常模式，顯著降低誤拒合法交易的風險，提高欺詐支付檢測的準確性。自動化也是需要大幅提升的領域。未來，基於人工智能驅動的支付系統將追求完全自主，從預測未來支付行爲模式，到自動啓動爭議管理以應對未付款情況，再到自動進行對賬。

當然，技術本身並非唯一帶來差異的因素，關鍵在於如何結合技術、財務合作夥伴和有效流程。人工智能工具在懂得如何使用它們並具備有效流程的團隊手中才能發揮最大效能。此外，他們還需能夠訪問廣泛的內外部數據。無論是與行業同行進行對標、風險建模，還是分析供應商行爲以優化付款，人工智能工具吸收和分析大量數據並生成多種形式的場景的能力使用戶能夠更快地採取行動，提高成本效益和洞察力。

總的來說，對許多企業而言，最有效、風險最小的投資策略是投資於已經集成人工智能功能的平臺和技術工具，並具備利用這些功能的才能。毫無疑問，每個企業都蘊藏着巨大的潛力，而那些在技術投資上敢於採取戰略性風險的企業已經開始收穫成果。