Казначейство — это нервная система компаний, где сходятся ликвидность, платежи, отношения с банками, управление рисками и финансовое прогнозирование. В статье предупреждается, что дискуссия об искусственном интеллекте в этой области не должна ограничиваться автоматизацией, поскольку ИИ имеет тенденцию обнажать уже существовавшие в организациях проблемы, выявляя зрелость процессов, качество данных и возможности команд.
Технология не исправляет плохо продуманные процессы, не компенсирует неполные данные и не заменяет знание бизнеса. Когда организация работает с разрозненной информацией и слишком ручными задачами, ИИ лишь ускорит эти слабости. Однако в более подготовленных компаниях ИИ может снизить операционное трение, структурировать информацию и ускорить такие задачи, как анализ банковских выписок и процессы Know Your Customer.
Прогнозирование казначейства названо наиболее чувствительным примером, поскольку неверная оценка может привести к неправильным финансовым решениям. В статье утверждается, что ИИ в этой области должен быть не только умным, но и объяснимым, указывая, какие данные были учтены и какая информация осталась за бортом.
В статье также выявлен парадокс: операционные задачи, которые ИИ склонен брать на себя, в течение многих лет служили школой для младших профилей. Без этих учебных маршрутов организации могут создать дефицит талантов в будущем. Вывод состоит в том, что преимущество будет не у организаций с большим количеством ИИ, а у тех, кто сначала выполнил самую сложную работу по структурированию процессов, улучшению данных и развитию людей.
