Как агентный ИИ увеличил ROI автоматизации финансов на 80%

Дата публикации

Почему агентный ИИ обгоняет традиционные решения

Когда речь заходит о финансовой автоматизации, цифры говорят сами за себя. Традиционные AI-проекты достигли окупаемости в 67% в прошлом году. Неплохо, но автономные агенты показали средний ROI в 80%. Эта разница в 13 процентных пунктов - не статистическая погрешность, а сигнал к пересмотру стратегии.

Традиционные системы искусственного интеллекта генерируют выводы или прогнозы, которые требуют человеческой интерпретации. Агентные системы закрывают этот разрыв, встраивая решения непосредственно в рабочий процесс. Они не просто подсказывают - они действуют в рамках строгих правил и порогов одобрения.

Джейсон Куртц, генеральный директор Basware, объясняет ситуацию прямо: «Мы достигли переломного момента, когда советы директоров и CEO устали от экспериментов с ИИ и ожидают реальных результатов. Искусственный интеллект ради искусственного интеллекта - пустая трата денег».

Почти половина финансовых директоров сталкивается с давлением руководства внедрить AI во все операции. При этом 61% финансовых лидеров признают: их организации запустили собственные AI-агенты в основном как эксперименты для проверки возможностей, а не для решения бизнес-задач. Такие эксперименты редко окупаются.

Обработка счетов - идеальный полигон для испытаний

Финансовые отделы направляют агентов на высоконагруженные процессы, основанные на правилах. Обработка счетов к оплате стала основным сценарием использования - 72% финансовых руководителей рассматривают её как очевидную отправную точку.

Процесс идеально подходит для агентного развертывания, потому что включает структурированные данные: счета поступают, требуют очистки и проверки на соответствие, результатом становится проведение платежа. Команды используют агентов для автоматизации захвата счетов и ввода данных - ежедневной задачи для 20% руководителей.

Другие действующие развертывания включают обнаружение дублирующихся счетов, выявление мошенничества и сокращение переплат. Это не гипотетические применения - это задачи, где алгоритм функционирует с высокой автономностью при правильных параметрах.

Успех в этом секторе зависит от качества данных. Basware обучает свои системы на наборе данных из более чем двух миллиардов обработанных счетов для предоставления контекстно-зависимых прогнозов. Эти структурированные данные позволяют системе различать законные аномалии и ошибки без человеческого надзора.

Кевин Камау, директор по управлению продуктами данных и ИИ в Basware, описывает обработку счетов как «испытательный полигон», потому что она сочетает масштаб, контроль и подотчетность так, как мало какие другие финансовые процессы могут.

Для практических рекомендаций по внедрению агентного ИИ в ваш бизнес посетите AI Projects.

Покупать или создавать: как принять правильное решение

Технологические лидеры должны решить, как получить эти возможности. Термин «агент» сейчас охватывает всё - от простых скриптов рабочих процессов до сложных автономных систем, что усложняет закупку.

Подходы различаются по функциям. В обработке счетов 32% финансовых руководителей предпочитают агентный ИИ, встроенный в существующее программное обеспечение, по сравнению с 20%, которые создают его внутри компании. Для финансового планирования и анализа 35% выбирают самостоятельно созданные решения против 29% для встроенных.

Это расхождение предлагает прагматичное правило для топ-менеджмента. Если ИИ улучшает процесс, общий для многих организаций, например обработку счетов, имеет смысл встраивать его через решение поставщика. Если ИИ создает конкурентное преимущество, уникальное для бизнеса, лучше создавать его внутри компании. Лидеры должны покупать для ускорения стандартных процессов и создавать для дифференциации.

Управление как ускоритель внедрения

Страх перед автономными ошибками замедляет принятие. Почти половина финансовых руководителей (46%) не рассмотрит развертывание агента без четкого управления. Эта осторожность рациональна - автономные системы требуют строгих ограждений для безопасной работы в регулируемых средах.

Однако самые успешные организации не позволяют управлению останавливать развертывание. Вместо этого они используют его для масштабирования. Эти лидеры значительно чаще используют агентов для сложных задач, таких как проверка соответствия (50%), по сравнению с менее уверенными коллегами (6%).

Ансси Руоконен, руководитель отдела данных и ИИ в Basware, советует относиться к AI-агентам как к младшим коллегам. Системе требуется доверие, но она не должна сразу принимать крупные решения. Он предлагает тщательно тестировать и постепенно вводить автономность, обеспечивая присутствие человека в цикле для сохранения ответственности.

Цифровые работники меняют природу труда

Треть финансовых лидеров считает, что вытеснение рабочих мест уже происходит. Сторонники утверждают, что агенты меняют характер работы, а не устраняют её.

Автоматизация ручных задач, таких как извлечение информации из PDF-файлов, освобождает персонал для сосредоточения на деятельности с более высокой ценностью. Цель - перейти от эффективности задач к операционному рычагу, позволяя финансовым командам управлять более быстрым закрытием периодов и принимать лучшие решения по ликвидности без увеличения численности персонала.

Организации, которые широко используют агентный ИИ, сообщают о более высокой отдаче. Лидеры, которые ежедневно развертывают инструменты агентного ИИ для задач вроде обработки счетов, достигают лучших результатов, чем те, кто ограничивает использование экспериментами. Уверенность растет через контролируемое воздействие - успешные мелкомасштабные развертывания приводят к более широкому операционному доверию и увеличению ROI.

Данные показывают, что 71% финансовых команд со слабой отдачей действовали под давлением без четкого направления, по сравнению с только 13% команд, достигающих сильного ROI.

Что делать прямо сейчас

Руководители должны выйти за рамки неуправляемых экспериментов, чтобы повторить успех ранних последователей. Успех требует встраивания ИИ непосредственно в рабочие процессы и управления агентами с дисциплиной, применяемой к человеческим сотрудникам.

«Агентный ИИ может обеспечить трансформационные результаты, но только когда он развертывается с целью и дисциплиной», - заключает Куртц.

Ключевые шаги для финансовых лидеров:

  • Начните с обработки счетов к оплате как испытательного полигона
  • Определите, что покупать (стандартные процессы) и что строить (уникальные преимущества)
  • Установите строгие правила управления перед развертыванием
  • Относитесь к агентам как к младшим сотрудникам - доверяйте, но проверяйте
  • Масштабируйте постепенно на основе измеримых результатов

Для получения экспертных консультаций по внедрению агентного ИИ в финансовые процессы обратитесь к специалистам AI Projects.

Автономные системы искусственного интеллекта перестали быть футуристической концепцией. Они уже приносят реальную прибыль компаниям, которые внедряют их с четкой стратегией. Время экспериментов закончилось - наступила эра результатов.