Empresas do mundo todo estão recorrendo cada vez mais à IA para suas estratégias de transformação digital.
A Automação Financeira acontece quando juntamos o software M com Inteligência Artificial e Machine Learning, esse combo é o grande responsável por acelerar os processos financeiros e minimizar as perdas e riscos.
Até então tudo parece perfeito, porém ainda existem algumas barreiras. As soluções de software financeiro, independentemente de serem ou não centradas em IA, fornecem apenas a eficiência e o ROI que prometem se forem utilizados adequadamente pelos funcionários. No entanto, em muitas situações, esse não é o caso.
Então, vamos pensar sobre isso:
A maioria dos departamentos de finanças já estão ocupados demais executando suas tarefas diárias.
A maioria dos departamentos de finanças experienciam a rotatividade de funcionários e, com isso, a perda de IP nos processos e sistemas de negócios.
Há um trabalho de maior valor que precisa ser feito, que simplesmente não é abordado durante o horário de trabalho; um trabalho que acontece geralmente durante a madrugada e fins de semana.
Essas pressões de tempo às vezes levam os funcionários a não terem tempo suficiente para aprender sobre as aplicações de negócios da empresa o que os tornariam realmente eficazes, e essa questão se agrava com a adição de novos funcionários no departamento.
O funcionário moderno e hiperconectado tem uma expectativa de que possa trabalhar onde e quando precisar, e alguns aplicativos de negócios simplesmente ainda não estão prontos para dispositivos móveis (smartphones).
Isso resulta em uma subutilização séria dos aplicativos de negócios e, portanto, a empresa não experimentará os resultados esperados.
Muitas vezes, o fornecedor do software a esse fardo.
Anteriormente, trabalhando no espaço ERP, ouvi muito isso. Os sistemas ERP são soluções poderosas de software para istrar uma empresa, mas perdi as contas de quantas vezes ouvi dizer que o cliente não está satisfeito com o sistema para então descobrir que o cliente não estava usando o software ao máximo, assim como não utilizando toda a sua capacidade (módulos disponíveis) ou os funcionários simplesmente não o usaram como planejado. Isso normalmente resulta em um baixo nível de satisfação com o software e, mais importante, você não experimentará os benefícios que esperava.
Aqui está o problema: você faz um grande investimento na investigação, aquisição e configuração do software de negócios, mas se seus funcionários não tiverem tempo para aprendê-lo completamente ou, simplesmente não querem aprender ou, não sentem que têm tempo para usá-lo adequadamente durante suas tarefas diárias, eles acabam recorrendo a atalhos ou soluções alternativas.
Então, depois de um tempo, com base na falta de resultados, você chega à conclusão de que seu software não está satisfazendo suas necessidades e inicia novamente uma busca por outra solução. Simplificando, esse é um processo caro, altamente demorado, repetitivo. Especialmente quando o software atual pode muito bem atender a todas as suas necessidades atuais.
Se isso lhe parece familiar demais, tenha certeza de que você não está sozinho. As palavras que precisam de foco são "tempo" e "querer aprender".
Então agora deixe-me perguntar: "E se:
Você não precisasse entender completamente as nuances técnicas da interface do usuário do software de negócios?
Você pudesse oferecer mais tempo livre para sua equipe ou para si mesmo?
Seus funcionários usassem mais o seu software de negócios?
Eles “quisessem” usá-lo por ser fácil, intuitivo e disponível a eles em qualquer lugar?”
Faria diferença? Com certeza faria, mas como?
A boa notícia é que a Inteligência Artificial, especificamente as habilidades de Linguagem Natural, podem ajudar:
Definição: Natural Language Generation (NLG) é o uso da programação de inteligência artificial (AI) para produzir narrativa escrita ou falada a partir de um conjunto de dados. Um software com NLG tem a capacidade de extrair grandes quantidades de dados numéricos, identificar padrões e compartilhar essas informações de uma maneira fácil para os seres humanos entenderem.
Definição: O Natural Language Processing (NLP) é um ramo da inteligência artificial que lida com a interação entre computadores e seres humanos usando a linguagem natural.
Em poucas palavras, a linguagem natural simplifica a comunicação entre humanos e computadores usando nossa própria linguagem para interação.
Os pesquisadores estimam que a IA pode automatizar tarefas repetitivas que consomem um terço do tempo dos gerentes financeiros, deixando-os livre para trabalhar em operações mais estratégicas.
Ao incentivar o uso de Natural Language seus funcionários podem fazer com que as máquinas funcionem em seu nome, simplesmente conversando com o aplicativo de negócios e pedindo para automatizar suas tarefas rotineiras que consomem tempo, gerar relatórios ou distribuí-los e obter os insights profundos e consistentes de que precisam para fazer seus trabalhos mais rápido e com maior precisão?
Como isso pode ser alcançado?
Seus funcionários, antigos e novos, utilizariam o software comercial para realizar as tarefas com mais naturalidade, simplesmente conversando com ele. Isso significaria menos treinamento e um possível aumento de produtividade ao envolver um sistema comercial que se comunica de maneira mais natural com os seres humanos.
Tarefas repetitivas e rotineiras podem ser automatizadas solicitando que o software as execute, o que significa mais tempo livre disponível para lidar com o trabalho estratégico e de maior valor. O Natural Language é um facilitador essencial para soluções de automação, como por exemplo os assistentes virtuais/ digitais. "Hey Siri ou Alexa"
O Natural Language Generation consegue extrair grandes quantidades de dados rapidamente, identificar padrões e compartilhar essas informações, visualmente ou através da palavra falada, para obter insights rápidos e relevantes sobre os gráficos do de controle e muito mais.
Como a Natural Language Generation fornecendo uma única voz da verdade, as informações fornecidas são consistentes, o que significa que todos os funcionários com o a determinados KPIs terão a mesma interpretação dos dados, melhorando a comunicação e o alinhamento entre grupos ou linhas de negócios.
E, com todo esse recurso de IA disponível apenas na nuvem, o software pode trabalhar para você em qualquer lugar, a qualquer hora e em qualquer dispositivo móvel.
Isso facilita os novos níveis de eficiência, mobilidade e insights, permitindo-nos comunicar com os sistemas de negócios da maneira mais natural para nós.
O Natural Language é o coração do recurso de Assistente de Tarefas e Insights de gráficos, e pode ser encontrado no Analista Financeiro Virtual, desenvolvido pela Prophix IA. O Analista Financeiro Virtual é literalmente o seu próprio analista pessoal que facilita e melhora a interação humana com o Prophix M enquanto lida com as tarefas repetitivas e fornece insights inteligentes com velocidade e precisão que nenhuma escala humana poderia fornecer de maneira ível.
Empresas do mundo todo estão recorrendo cada vez mais à IA para suas estratégias de transformação digital e para ajudar a transformar seus negócios. Os ganhos de eficiência, os insights profundos, a ibilidade geral e o ROI à longo prazo são simplesmente muito bons para serem ignorados.
Então, como a inteligência artificial pode ser usada em FP&A no futuro? É difícil dizer exatamente, mas como eu disse no meu último blog, a IA não está aqui para substituir seus analistas altamente qualificados e experientes. A IA está aqui para abrir caminho para eles trabalharem proativamente em projetos de valor agregado e mais importantes. Isso pode afetar positivamente a produtividade do departamento financeiro e aumentar o valor estratégico do departamento dentro da organização.
*Por Wayne Slater. Wayne ajuda organizações a resolverem seus desafios de crescimento de produtos e negócios por mais de 25 anos. Ele é considerado um profissional de marketing inovador e especialista em desenvolvimento de negócios movido a resultados.