AI i finansplanlegging

Før vi går dypere inn i hvordan AI faktisk kan brukes i økonomisk planlegging og analyse, er det nyttig først å klargjøre hva AI egentlig er.

AI er et bredt begrep som brukes i mange forskjellige sammenhenger, noe som kan gjøre det vanskelig å definere nøyaktig hva det betyr – spesielt når det gjelder økonomisk planlegging. For å gjøre det mer konkret, grupperes AI ofte i tre hovedkategorier: språkmodeller, prediksjonsmodeller og AI-agenter. Alle disse kan være relevante i FP&A-arbeid.

 

Hvilke AI-modeller kan skape verdi i økonomisk planlegging?

Språkmodeller

Språkmodeller (LLMs) — som ChatGPT — er generalister som utmerker seg i å arbeide med tekst. De kan raskt forstå, oppsummere og utarbeide innhold, eller bidra til å sikre en konsekvent tone i språket. Dette gjør dem nyttige når du håndterer ustrukturert input fra ulike deler av organisasjonen, som budsjettkommentarer, forretningsplaner, e-posttråder eller notater i Excel. Samtidig krever de ofte menneskelig vurdering, da de kan "hallusinere" (generere svar som høres selvsikre ut, men som er feilaktige). Deres output er også sterkt påvirket av kvaliteten på input og konteksten de får. 

Prediktive modeller

Prediktive modeller er mer som spesialister. De er trent for et spesifikt formål — for eksempel å forutsi salg, identifisere trender, oppdage anomalier eller kategorisere data. Deres hovedstyrke er evnen til å avdekke mønstre og sammenhenger i store datasett. 
Vanlige utfordringer inkluderer åpenhet (ofte omtalt som "svart boks"-problemet, som betyr at modellen kan slite med å forklare hvorfor den produserer et bestemt resultat) og risikoen for overtilpasning. Overtilpasning skjer når modellen lærer tilfeldige mønstre fra historiske data og mister nøyaktighet når virkelige forhold endrer seg. 

AI-agenter

AI-agenter bygger ofte på språkmodeller, men tar det et steg videre. De kan bryte ned en oppgave i flere trinn, hente tilleggsinformasjon og sammenligne den med historiske data, identifisere relasjoner mellom eksterne datakilder, og bruke verktøy og systemer for å gå hele veien fra rå informasjon til en ferdig analyse. 
Potensialet for mer avansert automatisering i FP&A er betydelig — men for at det skal fungere i praksis, trenger du sterk datatilgjengelighet, klare instruksjoner og mål, samt veldefinerte grenser (data, verktøy og kontroller). 
 

Nedenfor er en oversikt over de tre AI-modelltypene, sammen med deres styrker og utfordringer.

Hvordan AI kan brukes i økonomisk planlegging i dag — muligheter og utfordringer

For at AI skal skape reell verdi i økonomisk planlegging og analyse, må det være koblet til faktiske prosesser og daglige oppgaver innen organisasjonen. Disse dreier seg sjelden kun om budsjettering og prognoser — de spenner ofte over både strategiske og operative behov på tvers av virksomheten, slik som:

• Strategisk beslutningsstøtte og forretningscase
• Prosessutvikling og kontinuerlig forbedring
• Data, systemer, og modellansvar
• Operativ økonomisk analyse, rapportering og avvikshåndtering
• Kommunikasjon og støtte for resten av virksomheten
• Budsjett-, prognose- og planleggingsprosesser

Nedenfor fokuserer vi på de siste tre områdene og hvordan AI kan forenkle og forbedre arbeidsoppgavene involvert.

Operasjonell og finansiell analyse — fra tall til innsikt

Operasjonell og finansiell analyse er kjernen i FP&A. Det er også her AI allerede har størst potensial til å støtte arbeidet i dag — hovedsakelig ved å redusere manuelle oppgaver og forbedre kvaliteten på analysene.

AI-agenter kan for eksempel brukes til å automatisere mer avanserte FP&A-arbeidsflyter. Dette går utover å bare «svare på spørsmål» — det handler om å handle på data og drive arbeidet fremover.

En AI-agent kan varsle om avvik ved hjelp av prediktive modeller og proaktivt undersøke avvik ved å hente ekstra informasjon og sammenligne den med historiske data. Den kan også generere rapporter automatisk ved å hente underliggende data, lage visualiseringer og dele dem med de riktige interessentene — samtidig som den identifiserer sammenhenger mellom finansielle, operative og eksterne datakilder.

Forestill deg en agent som oppdager et marginavvik, henter salgsdata, kryssjekker leveringsstatus og oppsummerer rotårsaken i en kort melding til den relevante controlleren — alt uten noe manuelt arbeid.

For at dette skal fungere i praksis, er imidlertid sterk data-tilgang, klare instruksjoner og svært relevant kontekst avgjørende. Det er også grunnen til at relativt få selskaper har klart å få det til å fungere veldig bra så langt.

Fra rapportering til forståelse — AI som støtte i FP&A-kommunikasjon

En stor del av FP&A-arbeidet handler ikke om å produsere tall — det handler om å forklare hva de betyr. Her kan AI være spesielt verdifullt.

Språkmodeller kan for eksempel hjelpe til med å oversette finansielle resultater til en mer operasjonell kontekst ved å knytte finansielle KPI-er til de underliggende forretningsdriverne. De kan også oppsummere lange rapporter, møtediskusjoner eller beslutningsmateriale til kortere, mer tilgjengelige formater.

Dette gjør det enklere å tilpasse kommunikasjonen til publikum — enten det er ledelsesteamet, operative ledere eller andre deler av organisasjonen. Over tid kan AI også bidra til å skape mer struktur rundt definisjoner, KPI-er og forretningsregler, noe som reduserer risikoen for misforståelser og inkonsekvente tolkninger av de samme tallene eller konseptene på tvers av virksomheten.

AI kan også spille en mer aktiv rolle i dialogen med organisasjonen — for eksempel ved å følge opp etter at rapporter er delt, samle tilbakemeldinger eller fange opp gjentakende spørsmål. Dette gir FP&A bedre innsikt for kontinuerlig å forbedre både rapportering og arbeidsmåter over tid.

AI innen budsjettering og prognostisering — raskere analyse og bedre beslutningsstøtte

Selv innen budsjettering og prognostisering finnes det flere områder der AI kan tilføre verdi — spesielt når det gjelder analyse og scenarieplanlegging.

Prediktive modeller kan brukes til å identifisere trender og generere prognoseforslag. Ved å anvende prediktive modeller i budsjettering og prognostisering kan organisasjoner også oppdage tidlige signaler på endring, bygge "like-for-like" modeller eller kategorisere data. Det er imidlertid viktig å huske at forklarbarhet er avgjørende. En av de vanligste utfordringene med prediktive modeller er at de kan oppleves som en "black box" — man får et resultat, men forstår ikke hvordan modellen kom frem til det. Dette reduserer tilliten til tallene og kan gjøre det vanskelig å begrunne beslutninger basert på dem.

Ved å bruke AI-agenter i budsjettering og prognostisering kan du ta automatiseringen et skritt videre enn det tradisjonelle modeller tillater. Dette handler ikke bare om å foreslå tall — det handler også om å bryte prosessen ned i trinn, handle proaktivt og gi forklaringer gjennom hele prosessen. For eksempel kan du motta automatiserte prognoseforslag, løpende prognoseoppdateringer basert på nye datakilder, og forklarende kommentarer for hver beregning eller antakelse.

Det er også viktig å huske at et budsjett ikke først og fremst handler om å forutsi fremtiden så nøyaktig som mulig. Det er et styringsverktøy bygget rundt mål, prioriteringer og strategiske valg. AI kan støtte dette ved å simulere ulike scenarier og fremheve konsekvenser — men retningen må fortsatt settes av mennesker. Det er også verdt å huske at en AI-modell kun er så god som konteksten den har tilgang til. Derfor gjør en tydelig datamodell og veldefinert forretningslogikk en reell forskjell.

I mer komplekse planleggingsprosesser kan AI-støttede arbeidsflyter også øke gjennomsiktigheten ved å legge til forklarende kommentarer til hver antakelse og beregning, i stedet for å presentere tall uten kontekst.

Må alt være AI?

AI tilbyr nesten uendelige muligheter — men det er nettopp derfor det er viktig å stille spørsmålet: må alt være AI? Noen oppgaver kan ha stor nytte av AI, men det finnes også situasjoner der tradisjonelle metoder er enklere og mer effektive — for eksempel å sende påminnelser om frister. En planlagt kalenderfunksjon kan ofte gjøre jobben mer pålitelig og til en lavere kostnad. Brukt på riktig måte kan AI-agenter spare tid og forbedre kvaliteten — men brukt feil kan de bli dyre, upålitelige og mer kompliserte enn nødvendig.

Kom i gang med AI i FP&A

Det finnes ingen universell tilnærming til hvordan AI bør brukes i økonomisk planlegging. Men det finnes klare mønstre for hvor teknologien allerede kan skape verdi i dag — og hvilke vanlige fallgruver man bør unngå. I vår guide AI i økonomisk planlegging — Overhypet eller virkelighet? går vi nærmere inn på:

• hvordan AI brukes — og kan brukes — i økonomisk planlegging i dag
• hvor AI kan skape mest verdi i FP&A
• praktisk veiledning for å komme i gang på en strukturert måte

 

Du vil også finne et eksempel på en AI-forespørsel for økonomisk planlegging og analyse som du kan prøve selv. Last ned guiden og utforsk hvordan AI kan bli en praktisk støtte i din økonomiske planlegging.

 

Last ned guiden