Yazan: Darren Roberts Yapay zeka, finans liderleri için artık sadece geleceğe yönelik bir konu değildir. Zaten kâr marjlarının nasıl korunduğunu, risklerin nasıl ortaya çıkarıldığını ve kurum genelinde kararların nasıl uygulandığını yeniden şekillendirmektedir. ERA Group olarak, son birkaç yılı tedarik zekasının finansal karar alma süreçlerine nasıl entegre edileceğini yeniden tasarlamakla geçirdik. Öğrendiğimiz şey basit: Otomasyon tek başına bir avantaj sağlamaz. Avantajı sağlayan zekadır, ancak bu zeka ancak işleyişe geçirildiğinde gerçekleşir.
Hâlâ pek çok kuruluş, tedariki sadece işlem odaklı bir işlev olarak görüyor. Yapay zeka, tedarik süreçlerini otomatikleştirmek, teklif taleplerine verilen yanıtları hızlandırmak veya raporları daha çabuk hazırlamak amacıyla bu işlevlerin üzerine ekleniyor. Bu verimlilik artışları yararlı olsa da, daha derin bir sorunu nadiren çözüyor: parçalı görünürlük, gecikmeli raporlama ve kopuk karar alma süreçlerinin yol açtığı kâr marjı kaybı.
En büyük dönüşüm, yapay zekanın tedarik operasyon modelinin merkezine entegre edildiğinde gerçekleşir.
Farklı sektörlerdeki çalışmalarımızda aynı örüntüyü gözlemliyoruz. Yapısal avantaj sağlayan finans liderleri üç konuya odaklanıyor:
Öncelikle, geriye dönük raporlamadan gerçek zamanlı finansal zekaya geçiyorlar. Geleneksel harcama analitiği, geçmişte neler olduğunu gösterir. Yapay zeka destekli zeka ise, marjı eritmeden önce tedarikçi performans sorunlarını, fiyatlandırma anormalliklerini veya maliyet etkenlerini tespit ederek bu tür işaretleri erken aşamada ortaya çıkarır.
İkincisi, görevleri otomatikleştirmeden önce kararları yeniden tasarlıyorlar. Yakın zamanda gerçekleştirdiğimiz bir projede, bir müşteri başlangıçta bizden önemli bir hammadde için daha iyi bir fiyat anlaşması yapmamızı istedi. Müzakereye başlamak yerine, ürün tasarımını ve operasyonel süreçleri inceledik. Malzeme kullanımını azaltarak ve üretim verimliliğini artırarak, ticari görüşmelere girmeden önce bir avantaj elde ettik. Kâr marjı üzerindeki etki, kademeli değil, yapısal nitelikteydi.
Üçüncüsü, yapay zeka destekli içgörülerle deneyime dayalı muhakemeyi bir araya getiriyorlar. Veriler tek başına kâr marjını korumaya yetmez. Bilginin yorumlanması, önceliklendirilmesi ve gerçek dünyada hayata geçirilmesi gerekir. Teknoloji görünürlüğü artırır, ancak içgörüleri finansal performansa dönüştüren şey disiplinli bir uygulama sürecidir.
İşte bu noktada yönetişim hayati önem kazanıyor. Yapay zeka yetenekleri daha ucuz ve erişilebilir hale geldikçe, parçalanma riski de artıyor. Çok sayıda araç, birbirinden kopuk kontrol panelleri ve uyumsuz girişimler, kör noktaları ortadan kaldırmak yerine yeni kör noktalar yaratabilir. Yapay zekayı tedarik sürecine entegre etmek, finans, tedarik ve teknoloji birimleri arasında uyum gerektirir ve sonuçlara ilişkin net bir hesap verebilirlik olmalıdır.
ERA Group olarak odak noktamız, harcamaları daha hızlı analiz etmekle sınırlı değildir. Amacımız, denetimi güçlendiren, kâr kaybını azaltan ve tedarikçi ekosistemlerindeki gizli değeri ortaya çıkaran bir bilgi ağı oluşturmaktır. Bu, verileri birbirine bağlamak, riskleri gerçek zamanlı olarak ortaya çıkarmak ve kararların disiplinli bir şekilde uygulanmasını sağlamak anlamına gelir.
Yapay zeka, finansal muhakeme yeteneğinin yerini almaz. Aksine, onu daha da keskinleştirir.
Kar marjlarının daraldığı ve işlerin giderek karmaşıklaştığı bir ortamda, CFO’lar için asıl soru artık tedarik süreçlerinde yapay zekayı kullanıp kullanmama meselesi değil. Asıl mesele, finans departmanının rekabet avantajını korumak için doğru yapı, yönetişim ve liderlik ile bunu ne kadar hızlı bir şekilde hayata geçirebileceği.
yazarlar
