Протягом багатьох років конкурентна перевага у корпоративних фінансах базувалася на масштабі та швидкості. Швидке переміщення грошей, управління ліквідністю у великих обсягах і виконання транзакцій із меншими витратами були основними аспектами цього процесу.
Однак ця модель починає змінюватися. З переходом штучного інтелекту з бек-офісу до ключових рішень виникає нове джерело переваги: здатність ШІ перетворювати сирі дані на прогностичні уявлення.
«Фінанси зазнають постійної еволюції та динамічних змін, які вимагають від фінансових директорів використання даних та штучного інтелекту для підвищення ефективності та стратегічної значимості фінансової діяльності», — зазначив Радж Сешадрі, головний керівник по комерційних платежах у Mastercard, під час обговорення на заході B2B PYMNTS 2025.
Для фінансових директорів, які стикаються з невизначеністю на ринку, зростанням процентних ставок і складними ланцюгами постачання, ШІ допомагає перевести порядок денний фінансової команди з операційного контролю на управління інтелектом у масштабах екосистеми.
Якщо раніше команда звітувала про те, що сталося в минулому кварталі, тепер виникає нова задача — прогнозувати можливі зміни та діяти раніше, ніж конкуренти усвідомлять зміни.
Створення основ інтелектуальних фінансів
Коли у Раджа Сешадрі запитали, що допомогло Mastercard залишатися на передовій у сфері платежів і технологій, він відповів: «В основі цього лежить інновація та динамічність. І коли я думаю про інновацію, то виділяю три ключові компоненти: перше — це люди та співпраця, друге — дані, а третє — впровадження технологій, таких як ШІ».
Суттєво, що ШІ без якісних даних є лише тупим інструментом.
«Ви не зможете застосувати ШІ, поки не будете мати дійсно якісні дані у великому масштабі», — зазначив Сешадрі, зазначаючи, що протягом років Mastercard обробила величезні обсяги даних, «очистила їх, зберігала, зробила їх придатними для машинного читання та перевірила їх якість».
«Ми прагнемо забезпечити, щоб все, що ми пропонуємо, відповідало меті, виконувало своє призначення і не мало непередбачених наслідків», — додав він.
Ці зміни мають глибокі наслідки. Завдяки моделям машинного навчання, які аналізують потоки платежів у реальному часі по мережах постачальників, фінансові директори можуть перейти від статичного управління грошовими потоками до динамічного розподілу ліквідності. Замість того, щоб чекати тижнями на сповіщення про затримки платежів, прогностичні алгоритми можуть заздалегідь виявляти ризикові дебіторські заборгованості, що дозволяє здійснювати проактивні втручання.
«Відбувається тектонічний зсув від традиційних методів роботи до цифрових, орієнтованих на дані, у реальному часі. У цьому процесі можна створити багато цінності, зокрема в оптимізації ліквідності, робочого капіталу, витрат, забезпеченні відповідності та управлінні ризиками… Саме тут починається справжнє захоплення», — підкреслив Сешадрі.
ШІ як диференціатор у B2B платежах
Якщо основами інтелектуальних фінансів є дані та довіра, їхня диференціаюча сила проявляється в застосуваннях у сфері платежів.
«[У Mastercard ми] впроваджуємо досвід використання, подібний до споживчого, у B2B-сфері — щоб у нашому робочому житті платежі були настільки ж безпечними, легкими у використанні та розумними», — додала вона.
Яскравим прикладом є виявлення шахрайства. Продукт Mastercard під назвою Safety Net, що інтегрує машинне навчання в мережу, «дозволив уникнути близько 50 мільярдів доларів збитків від шахрайства для наших партнерів протягом останніх трьох років», — зазначив Сешадрі.
Крім того, система Decision Intelligence, ще одна можливість на основі ШІ, забезпечує реальний бал, що супроводжує кожну транзакцію, — це допомагає партнерам знизити рівень шахрайства та зменшити кількість помилкових відмов. Це важливо не лише для безпеки, але й для досвіду користувачів.
У сфері міжнародних платежів ШІ допомагає автоматизувати дотримання норм та управління витратами, так що «як тільки ви здійснюєте витрату, вона автоматично є в порядку відповідності та компенсується негайно… у реальному часі», — зазначила Сешадрі.
Прогнозування також зазнає змін завдяки ШІ. «Раніше моделі будувалися на основі минулих даних, тестувалися, а потім впроваджувалися», — зазначила вона. «Сьогодні ми спостерігаємо за модельними системами, які створюються динамічно, еволюціонують та постійно оптимізуються… [Модель] працює в реальному часі, з інформаційними потоками, що надходять з різних джерел, таким чином процес ухвалення рішень стає розумнішим і динамічнішим.
І, відповідно до цього, якщо B2B-платежі стають полігоном для впливу ШІ, офіс фінансового директора стає його командним центром.
«Все більше місць, де платежі та фінанси інтегруються у програмні платформи, у робочі процеси. З’являється більше даних у реальному часі та інтеграції даних з різних джерел», — зазначив Сешадрі. «Крім того, з’являється злиття традиційних ролей в офісі фінансового директора, які раніше були різними, а тепер вимагають тісної співпраці».
Пріоритети у впровадженні
Проте, впровадження ШІ має бути стратегічним. Сешадрі говорить, що найбільш важливим кроком для фінансових директорів, які впроваджують ШІ, не є знаходження можливостей, оскільки вони присутні скрізь. Найважливішим кроком є перший крок, зазначила вона.
Вона описала фінансову функцію, що розмиває традиційні межі між бухгалтерією, казначейством і стратегічним плануванням, оскільки потоки даних стають більш інтегрованими, а ухвалення рішень — більш динамічним. Моделі прогнозування тепер змінюються в реальному часі, а функції казначейства використовують ШІ для оптимізації платежів, ліквідності та управління робочим капіталом. Стратегічна проблема, за її словами, полягає в пріоритетах вибору правильного стартового пункту, щоб забезпечити значущі результати замість розпорошення зусиль.
Зареєструйтесь, щоб отримати доступ до всіх трансляцій та записів з серії заходів B2B Payments 2025.