4 ações para impulsionar o sucesso da IA financeira

O sucesso das iniciativas de IA financeira são permeadas por quatro comportamentos de implementação segundo a Gartner Inc. Eles atendem ou excedem o impacto esperado e fornecem resultados financeiros e de negócios.

“O uso de IA em departamentos financeiros ainda é incipiente, com a maioria tendo começado apenas nos últimos dois anos.”, disse Jacob Joseph-David, diretor de pesquisa na prática de finanças do Gartner. “A maioria também não consegue perceber rapidamente os retornos esperados de tais projetos.”

Dada a imaturidade da IA ​​nas finanças, os CFOs não têm uma definição clara e uma estratégia para o sucesso. Para apoiá-los, o Gartner identificou quatro ações críticas para o sucesso da IA ​​financeira (veja a Figura 1).

“Os departamentos que estão realizando essas quatro ações estão encontrando o dobro de casos de uso de IA em média em comparação com aqueles que não estão realizando.”, disse Joseph-David. “Isso se traduz em resultados de negócios mais significativos, como novas linhas de produtos, bem como resultados do departamento financeiro, como maior precisão e tempos de processo mais curtos.”

Figura 1: Quatro ações para o sucesso da IA ​​financeira

1. Contratar talentos externos específicos de IA fincanceira

Geralmente, há três opções para garantir talentos com habilidades e conhecimentos de IA: contratar novos talentos, aprimorar os talentos atuais ou emprestar talentos do departamento de TI. As organizações que focam suas estratégias na contratação de pessoal externo com habilidades em IA são bem mais propensas a se tornarem organizações líderes em IA financeira. No entanto, cerca de metade das organizações financeiras vê a qualificação como sua principal estratégia de talentos.

A equipe especializada em IA traz uma experiência inestimável ao trabalho, o que permite que a organização supere a dificuldade ao trabalhar com aplicativos de IA e reduz a curva de aprendizado. Por outro lado, corre o risco de retardar o progresso e introduzir maior potencial de erro. Além disso, uma equipe específica de IA oferece a oportunidade de ir além dos processos e mentalidades tradicionais, trazendo novas ideias na implantação da IA.

2. Invista em software com IA incorporada para ganhos rápidos

A compra de software com recursos de IA permite que as organizações experimentem essa tecnologia com mais facilidade e a apliquem a mais casos de uso de finanças. Assim, eles podem construir pilotos mais facilmente para problemas de negócios exclusivos. Por outro lado, a criação de soluções internas de IA para todos os processos financeiros gera muito mais trabalho e reduz a largura de banda das finanças para explorar novos pilotos ou casos de uso.

3. Faça experiências antecipadas e amplas com os pilotos

As principais organizações financeiras de IA estão adotando uma abordagem experimental, em vez de fazer algumas grandes apostas. Com mais pilotos iniciais, vem mais usos de IA e a implantação é mais rápida, pois a organização pode se concentrar nos pilotos mais bem-sucedidos.

Normalmente, as organizações mais bem-sucedidas ainda estão explorando os mesmos casos de uso que as organizações menos bem-sucedidas, sendo os três mais comuns processos contábeis, processamento administrativo e previsão de fluxo de caixa. A única exceção é a previsão de pagamento do cliente, que é um caso de uso explorado por aproximadamente metade das organizações líderes, mas muito poucas das organizações menos bem-sucedidas.

Escolha um Líder de Implementação de IA Analítica

Os CFOs devem selecionar a pessoa apropriada para liderar a implantação de IA para obter os benefícios da IA. Por exemplo, isso pode significar o chefe de planejamento e análise financeira (FP&A) ou o chefe de análise financeira, liderando a implementação de IA em vez de um controlador.

Os chefes de FP&A e análises financeiras são bem-sucedidos em liderar a IA devido à sua sólida experiência analítica e de dados. Ou seja, eles dependem menos da compreensão dos processos financeiros tradicionais e mais da compreensão das complexidades da IA ​​em um ambiente de negócios. 

Fonte: Gartner