AI가 아직 금융을 변화시키지 못하는 이유

인공지능 은 기업 금융 기능을 극적으로 변화시킬 것으로 예상되었습니다. 예측은 더 정확하고 더 빈번해질 것입니다. 결산 주기는 단축될 것입니다. 위험은 더 일찍 식별될 것입니다. 시나리오 계획은 가끔 하는 활동에서 지속적인 역량으로 진화할 것입니다. 이러한 낙관적인 예측에 기반하여 많은 금융 리더들은 기술에 막대한 투자를 해왔습니다.

그러나 CFO들이 비공개로 이야기할 때는 다른 이야기가 드러납니다. 샌드박스를 벗어나지 못하는 개념 증명들이 있습니다. 파일럿에서 유망해 보였던 모델들은 분기 압박이 닥치면 사용되지 않은 채로 놓여 있습니다. 대시보드는 생성되고 업데이트되지만 가장 중요한 결정을 형성하는 경우는 드뭅니다. 금융은 확실히 더 바쁘고 자동화되었지만, 조직이 적응하도록 돕는 방식에서 분명히 더 미래 지향적이지는 않습니다.

이러한 부족분을 기술 문제 탓으로 돌리기 쉽습니다: 데이터 품질이 아직 충분하지 않다; 도구가 충분히 통합되지 않았다; 모델이 신뢰받지 못한다; 공급업체가 과장 광고했다. 이러한 모든 요소가 중요하지만, 비슷한 AI 기술이 대체로 비슷한 조건에서 도입되었을 때 금융에서 다른 기업 기능과 매우 다른 결과를 초래하는 이유를 설명하지는 못합니다.

CFO와 그들의 팀이 실제로 AI를 적용하려고 시도하는 과정에서 몇 년 동안 긴밀히 협력한 후, 또 다른 설명을 피하기 어려워졌습니다: 많은 조직에서 기술이 금융 기능 내에서 리더십이 실제로 작동하는 방식보다 더 빠르게 움직이고 있다는 것입니다.

새로운 도구가 도착하면, 사람들은 이전과 거의 같은 방식으로 말하고, 결정하고, 행동하는 경향이 있습니다. 관심은 결산을 완료하고, 차이를 설명하고, 단일 예측 수치를 방어하며, 편차를 탐구해야 할 신호가 아니라 수정해야 할 오류로 취급하는 데 쏠립니다. AI는 그 환경에 도입되어 변화를 일으키리라 기대됩니다.