Područje financija, računovodstva i strateškog odlučivanja u poslovanju općenito jedno je od onih koje doživljava dramatičnu promjenu upravo zahvaljujući primjeni umjetne inteligencije. Iako upotreba umjetne inteligencije u navedenim područjima donosi velike promjene, krije i ozbiljne izazove. Sve češće se događa da se rezultati i preporuke AI modela, poput velikih jezičnih modela (LLM), prihvaćaju bez kritičke provjere i uzimaju “zdravo za gotovo”.
Mali test pokazuje koliko je opasno primijeniti rezultat dobiven uz pomoć AI modela bez stručne provjere… Za analizu bruto bilance učitan je financijski izvještaj u popularni LLM, uz zahtjev za izradom sažetka ključnih pokazatelja. Izvještaj je izrađen u minuti, no tijekom kontrole uočene su pogreške na način da su podaci netočno pozicionirani (primjerice, promet je zamijenjen saldom konta), a analiza novčanih sredstava, obaveza i potraživanja bila je netočna.
Tek nakon više iteracija i dodatnog dijaloga s modelom dobiven je ispravan izvještaj. Iako je ukupno vrijeme analize znatno skraćeno, takve pogreške odražavaju inherentni problem “vjerojatnih sustava” AI-ja u odnosu na strogo definirane financijske evidencije na koje smo navikli, a ključno je pitanje na kojim su podacima trenirani modeli umjetne inteligencije. Svaka organizacija i regulatorno okruženje imaju specifične zahtjeve i pravila pa “umjetni djelatnik” mora biti duboko upoznat s poslovanjem i njegovim specifičnostima da bi generirao kvalitetne izvještaje.
Stoga je neizostavna uloga financijskih i računovodstvenih stručnjaka, koji mogu osigurati relevantnost i točnost financijskih pokazatelja, kao i odluka temeljnih na njima. Dostupnost i lakoća korištenja pojedinih modela (ChatGPT, Claude, čak i Microsoftov Copilot integriran u Office 365) donosi sama po sebi brojne prednosti, ali i otvara prostor novim rizicima kojih sami najčešće ni nismo svjesni. Pogrešne odluke mogu u najboljem slučaju znatno naštetiti poslovanju, a u najgorem ga slučaju i ozbiljno dovesti u pitanje.
Nažalost, u pojedinim kompanijama vlada pogrešan stav da umjetna inteligencija može potpuno zamijeniti ljudsku ekspertizu pa se povjerenje previše prepušta “umjetnim zaposlenicima”. Istodobno, ljudski zaposlenici često prihvaćaju te rezultate kao nepogrešive, što dodatno smanjuje njihovu kritičku sposobnost i stručnost te dugoročno vodi do većih rizika za kompaniju. Stoga je osnovna poruka da umjetna inteligencija nije zamjena za ljudski razum i iskustvo, već alat koji zahtijeva pažljiv nadzor i kontinuiranu provjeru.
Pravi izazov je razviti učinkovitu suradnju između čovjeka i računala kako bi se maksimalno iskoristile prednosti i minimizirali rizici AI tehnologija u financijskom sektoru. Posebnu pozornost treba posvetiti ulozi interne revizije, koja će morati usvojiti radikalno nove metode za nadzor procesa koje uključuju “umjetne djelatnike”.
* Autorica je direktorica CFO Managementa
