AI w finansach a rola CFO: co zmienia się w praktyce firm

Sztuczna inteligencja w funkcji finansowej zmienia zakres pracy CFO: od automatyzacji powtarzalnych zadań, przez zarządzanie danymi, po coraz większy udział w strategii i ryzyku firmy.

Czy AI jest już w działach finansowych firm?

Tak, AI nie jest już domeną wyłącznie zespołów technologicznych. Według materiału przygotowanego przez kpmg.com, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji są obecne w systemach ERP i CRM, z których korzystają działy finansowe na co dzień. Coraz częściej pojawia się także generatywna AI, z którą pracuje się przez interfejs czatu lub w popularnych narzędziach biurowych.

Największym wyzwaniem nie jest jednak samo uruchomienie narzędzia. Trudniejsze jest przejście od pojedynczych zastosowań do modelu działania obejmującego całą organizację. Oznacza to standardy, odpowiedzialność i spójne procesy, a nie tylko kilka eksperymentów prowadzonych przez entuzjastów.

Od czego zacząć wdrażanie AI w finansach?

Dobrym punktem wyjścia są zadania powtarzalne, czasochłonne i takie, które da się ustandaryzować. Typowo są to uzgodnienia, zbieranie danych z kilku źródeł czy przygotowanie cyklicznych zestawień. Tu automatyzacja przynosi najszybciej czytelny efekt, a zespół widzi, ile czasu udaje się odzyskać.

Kolejność ma znaczenie. Jak wskazuje Małgorzata Figaszewska, dyrektorka finansowa EMEA w Marriott, najpierw trzeba zautomatyzować procesy, a dopiero na tej bazie wprowadzać AI. Jeśli proces jest chaotyczny, sztuczna inteligencja tylko przyspieszy chaos.

Dlaczego dane trzeba uporządkować przed AI

Dane są fundamentem każdego wdrożenia. AI potrafi działać nawet na niepełnych lub słabej jakości informacjach, ale wtedy jej wnioski i prognozy stają się zawodne. W praktyce oznacza to przegląd słowników, uporządkowanie kont, spójne nazewnictwo i usunięcie duplikatów jeszcze przed uruchomieniem narzędzia.

Etap	Co obejmuje	Dlaczego jest ważny
Porządkowanie danych	Spójność informacji w systemach	Bez tego wyniki AI są niewiarygodne
Automatyzacja	Powtarzalne, standardowe zadania	Szybki i mierzalny zwrot z pracy
Wdrożenie AI	Analizy i wsparcie decyzji	Działa najlepiej na uporządkowanym procesie
Zmiana ról	Nowe obowiązki i kompetencje zespołu	Utrzymuje efekty w dłuższym czasie

Które zadania w finansach nadal wymagają człowieka?

Nie wszystko da się przekazać algorytmom. Obszary takie jak compliance, raportowanie, analizy, budżetowanie i prognozowanie wymagają ludzkiej oceny, znajomości kontekstu biznesowego i odpowiedzialności za wynik. AI może przygotować materiał, zaproponować scenariusze lub wskazać anomalie, ale decyzję podejmuje człowiek.

Ciekawym przykładem jest projekt Fast Track M&A, w którym agenci AI wspierali łączenie spółek po transakcjach. Agenci dobrze radzili sobie z zadaniami o wąsko zdefiniowanym zakresie. Złożone procesy trzeba było najpierw uprościć, zanim mogły zostać przekazane technologii. Ta lekcja dotyczy większości projektów finansowych: granice zadania wyznaczają skuteczność.

Jak zmienia się rola CFO?

Rola dyrektora finansowego wykracza dziś poza sprawozdawczość, kontrolę kosztów i księgowość. Coraz częściej mówi się o koncepcji „commercial CFO”, czyli dyrektora, który jest blisko biznesu i przychodów. Doświadczenie z obszarów takich jak sprzedaż czy marketing może pomóc lepiej rozumieć komercyjny wymiar decyzji finansowych.

Wraz z tym zmienia się sposób pracy. CFO musi przekazać część obowiązków zespołowi, a sam skupić się na zarządzaniu ryzykiem, które według źródła będzie kluczowym obszarem przyszłości tej funkcji. Monika Palmowska z KPMG w Polsce zwraca uwagę, że finanse i IT potrzebują bliskiej współpracy oraz wspólnego języka, bo bez tego projekty utkną na etapie uzgodnień.

Pomaga też wyraźne rozróżnienie efektów. Projekty finansowe przynoszą zwykle konkretne, mierzalne rezultaty, natomiast wpływ na strategiczne doradztwo jest mniej jednoznaczny i wymaga dłuższej obserwacji.

Jakie koszty i ryzyka niesie wdrożenie AI w finansach?

Koszt wdrożenia to więcej niż licencja na oprogramowanie. Obejmuje szkolenia, integrację systemów, zmianę procesów oraz tworzenie nowych ról. Efekty nie zawsze pojawiają się od razu, dlatego przedwczesna ocena pilotażu może prowadzić do błędnych wniosków i zbyt szybkiego zamknięcia projektu.

Ocena pracowników również wymaga korekty. Jeśli zespół przechodzi transformację, sposób mierzenia jego pracy powinien uwzględniać nowe zadania i efekty zmiany, a nie tylko dotychczasowe wskaźniki. Kompetencje, które zyskują na znaczeniu, to ciekawość technologiczna, gotowość do eksperymentowania, zarządzanie ryzykiem i dbałość o bezpieczeństwo danych.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli pracujesz w finansach lub nadzorujesz taki dział, zacznij od prostego audytu: które procesy są powtarzalne, a które dane są wiarygodne. To najlepszy punkt startowy, zanim wybierzesz konkretne narzędzie. Nie wdrażaj AI do chaosu, bo wynik będzie tylko szybszym chaosem.

Warto też wyznaczyć wspólny zespół finansów i IT z jasnym podziałem odpowiedzialności oraz zaplanować szkolenia już na etapie budżetu. Oceniaj pilotaże na tyle długo, by efekty mogły się ustabilizować. Jeśli Twoja rola zbliża się do modelu commercial CFO, inwestycja w rozumienie sprzedaży i przychodów przyniesie równie dużą wartość jak znajomość samych narzędzi.