Finansı otomatikleştirmek neden sadece bir entegrasyon oyunudur?

Analist firması IDC, 2023 için gelecek kristal küre tahminlerini tanıtırken, “Önümüzdeki birkaç yıl boyunca, önde gelen teknoloji sağlayıcıları, işletmelerin mevcut bozulma fırtınalarında gezinmelerine yardımcı olmada lider bir rol oynamalı” diyor. O zaman baskı yok.

Tabii ki, bir süredir teknolojinin farklılaştırıcı olabileceğini biliyoruz. Deloitte’un raporunda belirttiği gibi Zeka ile otomasyon, “Dijital bozulmayı benimsemekten korkmayan kuruluşların, sürekli teknolojik değişim dünyasında hayatta kalma ve gelişme olasılığı daha yüksektir”. Karışıma ekonomik değişimi, siyasi istikrarsızlığı ve vasıflı işçi kıtlığını ekleyin ve bir şeylerin üzerinde olabiliriz.

Her şey, değişen ihtiyaçlara hızla tepki verebilen gelişmiş karar verme ve iş süreci çevikliği yoluyla kurumsal dayanıklılık oluşturmaya odaklanır. McKinsey bunun sorumluluğunu finans müdürlerine (CFO’lar) veriyor ve “finans liderlerinin, özellikle dijital ve finansın kesiştiği yerlerde, işlerin nasıl yapıldığına dair önemli değişikliklere nasıl uyum sağlayacağının belirlenmesine derinden dahil olduklarını” iddia ediyor.

Gerçekte, CFO’ların ve teknoloji liderlerinin, en büyük etkiye sahip olacak yatırımlara öncelik vermeleri gerektiğini bilmeleri zordur. Gerçek şu ki, süreçleri iyileştirmek ve finansal verileri daha iyi planlama ve karar vermeyi sağlayan araçlara entegre etmek, iş başarısı için giderek daha önemli hale geliyor. Mevcut ekonomik baskılar ve benzeri görülmemiş beceri eksiklikleri göz önüne alındığında, bu açıkça kolay bir iş değil. Yatırım gerektirir ve neredeyse kesinlikle daha fazla otomasyon gerektirir.

Gartner’ın “hiperotomasyon” olarak adlandırdığı, kuruluşların robotik süreç otomasyonu (RPA), düşük kod uygulama platformları (LCAP), yapay gibi teknolojiyi kullanarak mümkün olduğunca çok süreci “hızlı bir şekilde tanımlamasına, incelemesine ve otomatikleştirmesine” olanak tanıyan bir yaklaşımdır. zeka (AI) ve sanal asistanlar.” Buradaki kilit nokta, kuruluşların içerik ve verileri yönetme, iş akışlarını etkinleştirme ve performansı görselleştirme ve hatta stratejileri tahmin etme şeklini dönüştüren birleştirilmiş bir otomasyon stratejisidir.

Gartner, 2024 yılına kadar kuruluşların hiperotomasyon teknolojilerini yeniden tasarlanmış operasyonel süreçlerle birleştirerek operasyonel maliyetlerini %30 oranında düşürmesini bekliyor. Analist, bunun “öncelikle dijital bir dünyada işletmelerin operasyonel mükemmellik ve ardından maliyet tasarrufu elde etmelerini sağlamada kilit bir faktör” olacağını söylüyor.

Kurumsal performans yönetimi yazılımı firması Prophix’in CEO’su Alok Ajmera için bunun merkezinde finans var ve piyasada bir miktar çekiş görüyor. Finans işlevi için otomasyon araçları geliştiren şirketlerin “finans ofisinde alıcı bir kitle buluyor gibi göründüğünü” ve “CFO’ların, kontrolörlerin ve finans profesyonellerinin varlıktan evrimlerinin bir parçası olarak elektronik tablolarını, teknolojilerini ve süreçlerini otomatikleştirdiğini” söylüyor. katipleri daha üst düzey, güvenilir kurumsal danışmanlara yönlendirir”.

Otomasyon saymak

İdeal bir dünyada, teknoloji yeni ve parlaktır, uyumludur ve birlikte çalışabilirlik veya gecikme sorunları hakkında herhangi bir ipucu olmadan bağlanır, ancak gerçekte, eski teknolojiler çalışmalara birkaç anahtar atma eğilimindedir. Bunun maliyet etkin bir şekilde nasıl yönetileceğini anlamak, ilerlemenin anahtarıdır ve mevcut dönüşümler için yapışkan noktalardan biridir. Kuruluşlar otomasyonun vizyonunu ve değerini anlayabilirken, aynı zamanda çözülmesi ve ölçeklenmesi pahalı bir sorun gibi görünebilir.

Analist Forrester’a göre, başarılı otomasyon projeleri belirli özellikleri paylaşıyor – sonuç netliği, istikrarlı veriler, dijital becerilerin hizalanması ve kabul edilebilir yönetişim ve kontrol. İşletmenin değeri ve mevcut durumu dönüştürme ve bozma potansiyeli de benimsemeyi teşvik ediyor.

Bu gerçek dünyayla nasıl evlenir? Bir Tibco müşterisi olan AA Ireland’ın baş analitik sorumlusu Colm Carey’e göre, kârlı müşteri türlerini belirlemek ve ardından seçmek için işletme içinde yeni veriler ve modeller için büyük bir baskı var. Bu, firmanın otomasyon süreçlerinin çok daha karmaşık hale gelmesi gerektiği anlamına geliyor.

Carey, “Amacımız fiyatlandırmayı optimize etmek, getirdiğimiz müşteri türlerini ve çekmeye çalıştığımız türleri anlamak” diyor. “Bunu iş geneline bağlamak istiyoruz. Pazarlama, çok sayıda müşteriyi çekmeye çalışan bir kampanya yürütür, ancak belki de doğru türde değillerdir. Çağrı merkezi o hafta çok meşgul olacaksa oraya bu kadar talep çekmenin ne anlamı var?”

Finans verilerinin anahtar hale geldiği yer burasıdır. İşletmenin pazarı, müşteri tabanını ve ayrıca kendi mali durumunu anlamak için büyük miktarda veriyi değerlendirmesi gerekiyor. Çalışabilir, tahmine dayalı bir modele sahip olmak için özünde finansal veriler gerekir.

Carey, “Veriler kesintisiz bir şekilde modellere giriyor ve çıkıyor, bu da temelde gerçek zamanlı öngörülebilirlik sağlıyor” diyor. “Sadece tahmin etmekten ziyade, ‘İndirimleri artırır veya azaltırsam, hacim ve karlılıktaki artış ne olur?’”

Temel bilgilerle güven oluşturun

Tibco’da dijitalleşme stratejisi direktörü Alessandro Chimera, finans işlevi söz konusu olduğunda, bunun aynı zamanda güvenle de ilgili olduğunu ekliyor. Yapay zeka güdümlü finans işlevleri, en azından teoride daha doğru olmalı, ancak elbette otomasyon da süreçleri ve rolleri değiştiriyor. İş tanımları gibi beklentiler de değişir, ancak birçok kuruluş için bu sadece bir ilerlemedir. Bir süredir geliyor – her zaman “neden” değil, “nasıl” ile ilgiliydi.

Forrester’ın başkan yardımcısı baş analisti Craig Le Clare, defterleri kapatmak için iş akışı veya basit mutabakat gibi temel otomasyonun ve tekrarlanabilir görevler için RPA’nın günümüzde yaygın olduğunu söylüyor. Diğer taraftan, şunları söylüyor: “Öngörü için makine öğrenimini veya verileri çıkarmak için metin analitiğini kullanan daha gelişmiş otomasyon, tedarikçilerin paketlenmiş AI çözümlerini geliştirmesini engelleyen, firmalar arasındaki süreç adımlarındaki kapsamlı çeşitlilik tarafından engelleniyor. Sonuç netliği, istikrarlı veriler, dijital beceri eksikliği ve kırılgan eski sistemler de katkıda bulunuyor.”

Finans için bu çok büyük bir zorluk. Kuruluşların verimlilik bulma ve güvenilir tahminler oluşturma yetenekleri açısından bu kadar merkezi olan bir şey için bunun ele alınması gerekir. Peki, organizasyonlar buradan nereye gidiyor? Öncelikler nelerdir?

Forrester’dan Le Clare, “Basit görev otomasyonu veya RPA ile başlamaya çalışın” diyor. “Bu hızlı bir kazanma alanı. RPA dağıtımlarının yaklaşık %20’si, eski şirket içi sistemlerden kaynaklanan kapsamlı düşük değerli manuel işlemler nedeniyle finans ve muhasebe alanındadır. Entegratörler gelecek vaat eden bir görevi belirlemeye yardımcı olacak, bir POC çalıştıracak [proof of concept] sunucuda ve başarılı olursa uygulamanın çalışmasını sağlamayı umuyoruz.”

Bu, finans ve muhasebede RPA’nın temelde diğer tüm endüstrilerle aynı olduğunu söyleyen Prophix’ten Ajmera’da yankılanıyor – sıkıcı, yüksek hacimli ve tekrarlayan görevlerin otomasyonu. Burada otomasyonun yapacağı şey, genel iş planlamasını beslemek için doğru, gerçek zamanlı verilere yönelik artan talebi gören finans ekipleri üzerindeki baskıyı hafifletmektir.

Ajmera, “Çoğu finans ekibi zaten günlük görevlerle aşırı yüklenmiş durumda” diyor. “RPA ve AI teknolojilerinin yerleşik olduğu kurumsal performans yönetimi (CPM) yazılımını kullanmak, finans ekiplerinin tekrarlayan süreçleri otomatikleştirmesine ve değerli içgörüleri daha hızlı sağlamasına olanak tanır. Bunun örnekleri arasında, teknolojinin raporları otomatik olarak doldurmasını ve satır ve sayfa düzeyinde anlatım sağlamasını sağlayarak, yazılımın raporu bir araya getirmesi ve bir fare tıklamasıyla yönetime veya yönetim kuruluna dağıtmasıyla raporlamayı kolaylaştırma sayılabilir.

Açık olan şey, merkezinde finansal analitiğin yer aldığı karar zekasına yönelik artan taleptir. RPA tedarikçileri, finans gibi temel işlevleri yürütmek için RPA araçlarını kullanarak, giderek kendilerini otomatik istihbarat şirketleri olarak yeniden konumlandırıyorlar. Gartner, büyük kuruluşların üçte birinin, önümüzdeki iki yıl içinde rekabet avantajını artırmak için yapılandırılmış karar verme için karar zekasını kullanacağına inanıyor.

Kurumsal uygulama entegrasyon firması Jitterbit tarafından yapılan son araştırmalar bunu destekliyor. DACH bölgesindeki (Almanya, Avusturya ve İsviçre’den oluşan) orta ölçekli şirketlere (Mittelstand olarak anılır) odaklanan Jitterbit, bu işletmelerin %73’ünün üç yıl içinde hiperotomasyona geçmek istediğini, çünkü “şirketlerinin sağlığı buna bağlı” dedi. ”. Bunu başarmanın önündeki engeller tipiktir – çok fazla manuel veri süreci, izole veri siloları ve departman entegrasyonu eksikliği.

Netleşen şey, finansal analitiklerin akıllı otomasyon dönüşümlerinin özü ve katalizörü olabileceğidir. Kuruluşlar önce bu hakkı elde edebilir ve bundan beslenirse, AI otomasyonunu departmanlar arasında yönlendirme süreci çok daha kolay hale gelecektir. Bütçelerin daraldığı ve herhangi bir dönüşümün dikkatle incelendiği bir dönemde finansmana odaklanmak açık bir önceliklendirme stratejisi gibi görünüyor.

Yakın tarihli bir Accenture raporunun önerdiği gibi: “Verileri daha iyi kullanarak, finans daha proaktif, daha öngörülü ve daha stratejik olabilir. Temellerden başlayarak büyük miktarda değer ortaya çıkarılabilir: temizleme, yorumlama ve çoğaltmayı en aza indirmek için verilerin kendisini daha açıklayıcı hale getirmek; ve birden fazla departmanın iyileştirmelerin nerede yapılabileceğini teşhis etmek için kullanmasını ve anlamasını kolaylaştırıyor.” Örgütlerin geleceği buna bağlıdır.

Read Previous

Adalet şeffaflığı: Bir Bilgisayar Haftalık Kesinti Süresi Yükleme podcast’i

Read Next

Fidye yazılımlarıyla mücadele etmek için dijital altyapıyı kritik olarak ele almalıyız.

Leave a Reply

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

organik hit - iş fikirleri -