企业人工智能是解决后台瓶颈的良方吗？|PYMNTS.com
作者：PYMNTS
在幕后，财务职能及其所有电子表格、手动流程和遗留系统正在经历一场巨大的转变。
人工智能（AI）是成为一股力量在业务流程增强中。企业正在转向人工智能，不仅可以自动化重复性任务，还可以自动化更复杂的流程，例如合规监控、欺诈检测和供应链优化，使用组合等策略机器人过程自动化(RPA) 与人工智能一起简化工作流程。
时机再好不过了。长期以来，在有关创新的讨论中，后台一直被忽视，但它转变不再是可选的。和不确定性上升、监管复杂性和竞争压力，公司正在寻求简化运营、改进决策和释放效率的方法。
后台已准备好焕发活力，而正确、有效和负责任地使用人工智能可能是关键。
另请参阅： 深入剖析：自动化如何、为何以及在何处优化 B2B 支付
为什么后台数字化转型时机已经成熟
几十年来，财务职能一直是公司的运营支柱，但也面临着重大挑战。手动数据输入、对账和报告占据了工作量的主导地位，员工经常花费数小时在脱节的系统中导航。
任何时候，只要你有纸，你就可以介绍手动流程，�邓肯旅馆，全球供应链金融主管兼 EMEA 贸易主管 美国银行，告诉皮姆茨。– 这意味着必须有人提取信息、处理信息并确保其准确性 – 从而导致延迟、低效率和潜在的错误。”
这些低效率问题在中小型企业 (SMB) 中更为严重，因为它们往往缺乏大型财务团队的资源或先进的工具。对于这些公司来说，“用更少的资源做更多的事”的压力已经达到了临界水平。
人工智能通过自动执行重复任务、提高准确性并提供实时见解，提供了引人注目的解决方案。虽然自动化工具已经存在多年，但人工智能的加入将它们转变为能够学习、适应和发现人类可能错过的模式的动态系统。
PYMNTS 情报报告 –首席财务官将应收账款视为人工智能投资的新方向— 发现代表中型市场企业的首席财务官 (CFO) 中有 55% 愿意支付发票金额的 3%，以使用自动发票审批和付款的解决方案接受付款。
与纸质支票的风险相比，在支付系统中添加人工智能可以产生擅长异常检测的欺诈防御，通过识别交易数据中的异常模式来实时识别潜在的欺诈。此外，这些系统可以通过持续监控法规变化和更新流程以反映新要求来简化合规性。
参见： 到 2025 年，人工智能在 B2B 支付领域日益增长的作用将不容忽视一个
简化 AP 和 AR
从发票审批到收款，传统的应付账款 (AP) 和应收账款 (AR) 流程效率低下。人工智能驱动的解决方案可以自动处理发票、标记差异并预测付款行为。机器学习算法等工具还可以帮助分析支付模式，以改善现金流预测，使首席财务官和财务主管能够清楚地了解营运资金。
有了人工智能，财务报告不再是一个静态的、向后看的过程。机器学习算法可以综合来自多个来源（ERP 系统、银行反馈，甚至外部经济指标）的数据，以提供预测见解。这使财务团队能够从被动报告转向主动战略。
根据 PYMNTS Intelligence 报告， –展望 2025：首席财务官预计生成式人工智能在金融领域的作用将不断增强, – 首席财务官也在财务领域采用生成式人工智能来执行战略和财务任务。超过 60% 的首席财务官表示使用 GenAI 创建数据可视化和报告，以帮助提高复杂财务数据的清晰度和可访问性。
– 将数据合并到 资金流向将为企业带来重大改进，” 西莫斯·史密斯，执行副总裁兼集团总裁 FIS，告诉皮姆茨。“新技术的早期采用者和大规模消费者的组织将加速前进。”
尽管前景广阔，但在后台采用人工智能并非没有挑战。阻力通常源于两个主要来源：文化惯性和感知的复杂性。
财务团队传统上对采用新技术持谨慎态度，通常优先考虑可靠性而不是创新。说服利益相关者投资人工智能需要明确阐述投资回报。尽管如此，根据数据 皮姆茨情报报告，——大多数首席财务官认为 GenAI 的投资回报率有限，但增加了投资, – 75% 的首席财务官计划增加人工智能投资。
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