如何突破人工智能驱动的现金流炒作 |PYMNTS.com

在业务不确定的时期，控制可控因素对于公司的领导层至关重要。

现在，所有负责人都倾向于向财务部门寻求指导和战略洞察力。在此背景下，随着财务主管和首席财务官 (CFO) 承受着越来越大的优化现金流和营运资本的压力，人工智能 (AI) 正在成为一种强大的工具，使财务领导者能够做出实时决策，从而提高效率，降低成本，最终提高盈利能力。

但挑战依然存在：财务高管如何消除人工智能的炒作并有效部署它以获得切实的成果？

“要真正释放人工智能的力量，尤其是在 B2B 世界中，您确实需要拥有大量现实世界的业务数据来训练人工智能，”拉吉夫·拉马钱德兰，产品战略和管理高级副总裁库帕，在一次对话中告诉 PYMNTS…B2B 支付—2024——事件。

Ramachandran 强调，人工智能的有效性取决于其处理的数据的数量和质量，这使得聚合和分析来自不同来源的数据的平台成为财务领导者的关键投资，而不是仅仅在孤岛内实现自动化的解决方案。

现金流管理中向人工智能的持续转变最终不仅仅是采用新技术，而且是重新思考组织内部如何使用数据。

人工智能实际应用 P专为现金流管理而设计

人工智能可以通过提供预测性见解、简化审批和识别提高效率的机会来帮助首席财务官和财务主管。

但正如拉马钱德兰指出的那样，财务主管面临的最重大挑战之一是财务职能的分散。传统上，采购、应付账款 (AP)、财务和供应链团队各自独立运作，拥有自己的数据集。

– 负责查看这些数据并从中学习的团队完全是孤立的。采购部门没有与美联社交谈，美联社也没有与财政部交谈，”他说。

人工智能驱动的平台正在通过集成这些功能并提供统一的现金流视图来改变这一现状。这些系统的集成可以全面了解公司的现金状况，使财务团队更容易有效、准确地管理现金流。对于需要主动管理流动性并快速响应市场波动的财务团队来说，这种能力至关重要。

Coupa 的人工智能方法涉及结合全面的 S2P 数据、流程可视性、领域专业知识、社区情报和规范能力。

“[Coupa] 获得客户数据的集体力量，将其整合在一起，并实际使用机器学习从这些数据中学习并[提供]规范性见解，”Ramachandran 说。

前进之路：利用人工智能实现可持续增长

人工智能的潜力延伸到现金流管理的多个领域。通过使用人工智能，财务领导者可以自动化手动流程、减少审批时间并深入了解支出模式。

正如 Ramachandran 指出的那样，人工智能技术可以阅读和总结合同、识别关键条款并评估供应商风险，从而将曾经的手动任务自动化。

– 由于平台效应，我们不仅能够查看合同，还能够查看与之相关的供应商，并且我们能够解析出合同中需要包含哪些条款， –他谈到了 Coupa 的功能，并指出现代人工智能工具现在具有强大的能力，可以准确地从发票和费用报告中提取数据，从而加快处理时间并减少人为错误。

Ramachandran 表示，人工智能平台对于提供支付方式和供应商关系的实时洞察也至关重要。通过分析过去交易的数据，人工智能会推荐最佳的支付策略，以提高现金流效率并改善供应商关系。

随着公司财务运营日益数字化，欺诈仍然是财务主管和首席财务官关注的一个问题。人工智能通过分析交易数据模式并识别可能被忽视的细微异常，提供先进的欺诈检测功能。

Coupa 对大量交易数据的可见性使其自身的人工智能能够在支出模式和供应商关系升级为重大问题之前检测到潜在风险。

“我们将所有[交易数据]转换为供应商评分，并以可配置的方式使用该评分，以便客户在考虑供应商风险时定义对他们来说重要的内容，”Ramachandran 说。

展望未来，人工智能在现金流管理中的应用不仅仅是为了提高效率，更是为了提高效率。这是为了实现可持续增长。Ramachandran 表示，人工智能应被视为一项支持业务弹性的长期投资。他表示，“我们已经从通胀可能非常低、供应链很少受到干扰，变成了通胀上升、成本波动和供应链受到更多干扰。”——这不再是不惜一切代价实现增长的情况。这将是关于未来持续和盈利的增长。”