Brian Shappell, CBF, dyrektor ds. strategii treści
31st December, 2024
Generative AI (Gen AI) w ciągu zaledwie dwóch lat stała się jedną z najbardziej transformacyjnych technologii XXI wieku. Dzięki swojej zdolności do tworzenia nowych treści, usprawniania podejmowania decyzji i optymalizacji procesów GenAI zmienia oblicze branż, od opieki zdrowotnej po finanse. Pomimo swojego potencjału krzywa adopcji pozostaje na wczesnym etapie, a organizacje stają w obliczu zarówno szans, jak i wyzwań podczas tej transformacji.
Według najnowszych spostrzeżeń z raportu ISG State of the Generative AI Market, GenAI jest gotowe na znaczny wzrost, napędzany szybkimi postępami w technologii i zwiększonymi inwestycjami. W tym artykule omówiono trendy, możliwości, wyzwania i przyszłe kierunki tego transformacyjnego rynku, w tym skupiono się na aplikacjach GenAi w operacjach Order-to-Cash (O2C).
Wprowadzenie do generatywnej sztucznej inteligencji
Generative AI odnosi się do zaawansowanych algorytmów zdolnych do tworzenia nowej zawartości — od tekstu i obrazów po muzykę i wideo — na podstawie istniejących danych z minimalną lub żadną interakcją człowieka. Pionierskie technologie, takie jak Generative Adversarial Networks (GAN) i modele transformatorowe, takie jak seria GPT firmy OpenAI, wyniosły tę innowację na nowe wyżyny.
Kluczowe elementy generatywnej sztucznej inteligencji obejmują:
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Istotne dla zrozumienia i generowania tekstu przypominającego tekst pisany przez człowieka.
- Wizja komputerowa: Umożliwia generowanie realistycznych obrazów i materiałów wideo.
- Nauka zbrojenia: Tworzy adaptacyjne systemy, które uczą się na podstawie otoczenia.
- Rozszerzanie danych: Udoskonala zestawy danych, aby zapewnić skuteczniejsze szkolenie.
W obszarze zamówień na gotówkę (O2C) komponenty te odgrywają rewolucyjną rolę w automatyzacji skomplikowanych przepływów pracy finansowej obejmujących zatwierdzanie kredytów, fakturowanie, windykację, wypłacanie gotówki i rozwiązywanie sporów.
Na przykład przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwia inteligentne analizowanie komunikacji z klientami, umów i warunków płatności, zapewniając szybsze przetwarzanie z mniejszą liczbą błędów. Computer Vision może digitalizować i wyodrębniać kluczowe dane z faktur, dokumentów przekazów pieniężnych i potwierdzeń płatności z niemal idealną dokładnością, eliminując ręczną interwencję. Uczenie się przez wzmacnianie napędza dynamiczne modele ryzyka kredytowego, które dostosowują się do zmieniających się zachowań klientów i warunków rynkowych, umożliwiając zespołom finansowym podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Na koniec, powiększanie danych wzbogaca historyczne zestawy danych, umożliwiając predykcyjną analizę prognozowania trendów przepływów pieniężnych, ustalanie priorytetów działań windykacyjnych i identyfikowanie potencjalnych ryzyk płatniczych.
Łącznie technologie te nie tylko zwiększają dokładność i wydajność operacyjną, ale także dostarczają analiz w czasie rzeczywistym, które umożliwiają liderom finansowym podejmowanie proaktywnych decyzji opartych na danych w całym cyklu O2C.
Obecny krajobraz rynku
Prognozy wzrostu
ISG, które nazwało Emagię „Wschodzącą Gwiazdą” w swoim raporcie Provider Lens z 2024 r. dla Invoice-to-Cash, prognozuje, że globalne wydatki na generatywną sztuczną inteligencję wzrosną o 50% w 2026 r. w porównaniu z 2024 r. Oczekuje się, że rynek przekroczy 100 miliardów dolarów w nadchodzących latach, napędzany postępem w zakresie przetwarzania w chmurze, zwiększoną dostępnością i adopcją przez przedsiębiorstwa. Dla liderów finansowych te zmiany otwierają nowe możliwości automatyzacji i doskonałości operacyjnej.
Przyjęcie przemysłu
Generative AI jest przyjmowana w różnych branżach, aby zwiększyć wydajność, innowacyjność i zaangażowanie klientów. W finansach, szczególnie w procesach O2C, oferuje potencjał transformacyjny:
- Należności (AR): GenAI pomaga w tworzeniu strategii fakturowania dostosowanych do potrzeb klienta, zwiększaniu zgodności z przepisami i usprawnianiu procesów związanych z płatnościami gotówkowymi.
- Zarządzanie kredytami: Automatyzuje analizę ryzyka i przyznawanie kredytów przy użyciu danych w czasie rzeczywistym.
- Kolekcje: Optymalizuje strategie komunikacyjne dzięki wnioskom o klientach generowanym przez sztuczną inteligencję.
- Płatności: Umożliwia inteligentną orkiestrację globalnych transakcji.
Środowisko konkurencyjne
Przestrzeń jest bardzo konkurencyjna, a gracze tacy jak OpenAI, Microsoft i Google napędzają innowacje. Startupy również przyczyniają się do tworzenia niszowych aplikacji dostosowanych do konkretnych branż. W przypadku sektora O2C partnerstwa między startupami fintech i uznanymi platformami automatyzacji napędzają integrację generatywnych możliwości z systemami finansowania przedsiębiorstw.
Kluczowe trendy napędzające rynek
- Integracja z istniejącymi systemami
Prawdziwy potencjał GenAI leży w jego bezproblemowej integracji z istniejącymi przepływami pracy przedsiębiorstwa. W przypadku operacji O2C oznacza to osadzanie możliwości generatywnych w systemach ERP, platformach CRM i bramkach płatności w celu zwiększenia wydajności bez konieczności całkowitego remontu. - Ulepszona współpraca człowieka i sztucznej inteligencji
Generative AI nie zastępuje ludzkiej wiedzy, ale ją uzupełnia. W finansach narzędzia takie jak Gia AI (GenAI Copilot Emagia) usprawniają podejmowanie decyzji, dostarczając praktycznych spostrzeżeń i automatyzując powtarzalne zadania, umożliwiając specjalistom finansowym skupienie się na inicjatywach strategicznych. - Demokratyzacja narzędzi AI
Platformy generatywnej AI stają się coraz bardziej przyjazne dla użytkownika, umożliwiając firmom każdej wielkości korzystanie z tych narzędzi. W finansach platformy no-code i low-code umożliwiają zespołom O2C integrowanie rozwiązań GenAI bez dużego polegania na IT. - Regulacja
Wraz z przyspieszeniem adopcji, obawy dotyczące prywatności danych i zgodności z przepisami zajmują centralne miejsce. Zespoły finansowe wdrażające GenAI muszą priorytetowo traktować przejrzystość i przestrzegać standardów zarządzania danymi.
Możliwości dla firm
- Innowacje w rozwoju produktów
Generatywna sztuczna inteligencja przyspiesza cykle rozwoju produktów poprzez symulację scenariuszy finansowych i generowanie prototypów dla zautomatyzowanych procesów. - Spersonalizowane doświadczenia klientów
W O2C GenAI usprawnia interakcje z klientami poprzez generowanie dostosowanych faktur, spersonalizowanych wiadomości upomnień i zautomatyzowanych przepływów pracy w zakresie rozstrzygania sporów. - Redukcja kosztów i wzrost wydajności
Dzięki automatyzacji procesów wymagających dużej ilości danych, takich jak wnioski o wypłatę gotówki czy analiza kredytowa, przedsiębiorstwa mogą znacznie ograniczyć ręczną pracę, obniżyć koszty operacyjne i uwolnić zasoby, aby móc skupić się na priorytetach strategicznych. - Nowe strumienie przychodów
Generatywna sztuczna inteligencja otwiera możliwości monetyzacji za pośrednictwem narzędzi AI opartych na subskrypcji, usług konsultingowych i dostosowanych rozwiązań O2C.
Wyzwania i rozważania
Choć sztuczna inteligencja generatywna oferuje ogromny potencjał, organizacje muszą zmierzyć się z następującymi wyzwaniami, aby w pełni wykorzystać jej potencjał:
- Jakość danych i stronniczość
Dane niskiej jakości mogą skutkować stronniczymi wynikami, co utrudnia podejmowanie decyzji w wrażliwych obszarach finansowych, np. w ocenie ryzyka kredytowego. - Złożoność techniczna
Zintegrowanie generatywnej sztucznej inteligencji z systemami finansowymi wymaga specjalistycznej wiedzy i solidnej infrastruktury informatycznej, szczególnie w przypadku operacji O2C na dużą skalę. - Szybko ewoluujący krajobraz
Nadążanie za postępem GenAI jest kluczowe. Firmy muszą inwestować w ciągłą naukę i zdolność adaptacji, aby utrzymać przewagę konkurencyjną. - Postrzeganie społeczne i zaufanie
Przejrzystość w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji, zwłaszcza w procesach finansowych, ma kluczowe znaczenie dla budowania zaufania wśród interesariuszy.
Przyszłe kierunki
- Postępy w technologii
Ciągłe innowacje w dziedzinie multimodalnej sztucznej inteligencji pozwolą na opracowanie narzędzi generujących treści w różnych formatach, np. w ramach procesów od faktury do płatności, co zwiększy wydajność operacyjną. - Współpraca i oprogramowanie Open Source
Partnerstwa między firmami z branży technologii finansowych, inicjatywami typu open source i przedsiębiorstwami przyspieszą wdrażanie GenAI w O2C, co doprowadzi do obniżenia kosztów i zwiększenia dostępności. - Rozszerzenie przypadków użycia
Nowe zastosowania w zakresie oceny kredytowej, automatyzacji zgodności z przepisami i analityki predykcyjnej umożliwią dalszą integrację generatywnej sztucznej inteligencji z operacjami finansowymi.
Wniosek
Generative AI przekształca branże, napędzając innowacje, optymalizując operacje i ulepszając doświadczenia klientów. W sektorze finansowym jego zastosowanie w operacjach Order-to-Cash okazuje się być przełomem, automatyzując przepływy pracy, zwiększając dokładność i dostarczając niezrównanych spostrzeżeń tym, którzy podchodzą do wdrożeń z dobrze zaplanowaną i realistyczną mapą drogową.
W miarę jak rynek GenAI będzie się rozwijał, przedsiębiorstwa, które przyjmą tę technologię, jednocześnie zajmując się jej złożonością i kwestiami etycznymi, będą dobrze przygotowane do przewodzenia w erze finansów opartych na AI. Nowe prognozy Gartnera wskazują, że do 2026 r. 80% przedsiębiorstw zacznie korzystać z interfejsów API lub modeli GenAI i/lub wdroży aplikacje obsługujące GenAI. W 5 r. odsetek ten wyniósł zaledwie 2023%.
Dla liderów finansowych generatywna sztuczna inteligencja to nie tylko innowacja – to strategiczny wymóg pozwalający na osiągnięcie wydajności cyfrowej na światowym poziomie.
