เหตุใดฝ่ายบริหารการเงินจึงต้องการตัวเลขที่ น้อยลง และข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ด้วยบทบาทหน้าที่ในองค์กร ฝ่ายบริหารการเงินเป็นผู้ดูแลขุมทรัพย์ข้อมูลทางการเงินของบริษัทมาโดยตลอด แต่ปัจจุบัน ปริมาณและความลึกเชิงรายละเอียดของข้อมูลที่อยู่ในการดูแลนั้น มากกว่าสิ่งที่พวกเขาเคยรับมือเมื่อสิบปีก่อนอย่างมหาศาล

เมื่อโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีมีการเชื่อมโยงถึงกันมากขึ้นและรองรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ องค์กรต่างๆ จึงสามารถมองเห็นสถานะเงินสด กระแสสภาพคล่อง ความเสี่ยงด้านอัตราแลกเปลี่ยน และธุรกรรมการชำระเงินในหลายตลาดและหลายระบบได้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น

ฝ่ายบริหารการเงินต้องพิจารณาหาวิธีใช้ประโยชน์จากการมองเห็นนี้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด แต่พวกเขาจะก้าวข้ามการคาดการณ์เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นไปใช้ในแนวทางที่เสริมสร้างการตัดสินใจได้อย่างไร

เทคโนโลยีมีบทบาทสำคัญในการตอบคำถามนี้ ความก้าวหน้าของโครงสร้างพื้นฐานด้านการบริหารเงินคงคลัง ตั้งแต่แพลตฟอร์มฝ่ายบริหารการเงินแบบบูรณาการไปจนถึงการเชื่อมต่อผ่าน API ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมและเข้าถึงข้อมูลทางการเงินในระดับขนาดใหญ่ได้ง่ายยิ่งขึ้น พร้อมทั้งนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้สร้างข้อมูลเชิงลึกได้อย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ เครื่องมือ AI ที่อาศัยเทคโนโลยี Machine Learning (ML) และ Natural Language Processing (NLP) ในการแปลงข้อมูลดิบ ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ให้เป็นภาพแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ พร้อม Insight แบบเรียลไทม์ที่สามารถนำไปใช้ตัดสินใจได้ทันที

โมเดล AI ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Transformer อย่าง Falcon Time Series Transformer Model ของ Ant International สามารถประมวลผลข้อมูล Time-series ในอดีตจำนวนมหาศาล เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ทั้งนี้ โมเดลจะปรับช่วงข้อมูลย้อนหลังที่ใช้วิเคราะห์แบบอัตโนมัติตามระดับความผันผวนของตลาด โดยใช้ช่วงข้อมูลที่สั้นลงในภาวะผันผวนสูง และขยายช่วงข้อมูลให้ยาวขึ้นเมื่อความผันผวนลดลง

ในการจัดการด้านต่างๆ เช่น การคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยน (FX) และสภาพคล่อง ซึ่งได้รับอิทธิพลจากตัวแปรหลายด้านและสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ถือเป็นกรณีที่ AI สามารถเข้ามาช่วยยกระดับประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน

ตัวอย่างเช่น โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลกระแสเงินสดในอดีต วิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมการชำระเงินร่วมกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอด และสร้างการคาดการณ์กระแสเงินสดที่อัปเดตแบบอัตโนมัติได้อย่างต่อเนื่อง แทนการรายงานข้อมูลแบบเป็นช่วงเวลา

โมเดล AI อีกประเภทหนึ่งอาจใช้วิเคราะห์สัดส่วนปริมาณธุรกรรมระหว่างวันในระดับรายนาที โดยการปรับช่วงข้อมูลย้อนหลังที่ใช้วิเคราะห์ให้เหมาะกับแต่ละกรณี โมเดลที่พัฒนาบนสถาปัตยกรรม Transformer จึงสามารถคาดการณ์การพุ่งสูงของปริมาณธุรกรรมและความผันผวนของสภาพคล่องในเชิงสถิติได้แม่นยำกว่าโมเดลคาดการณ์แบบดั้งเดิมในสภาวะตลาดบางรูปแบบ

ไม่ว่าจะเป็นกรณีใด ผลลัพธ์ที่ได้ก็เหมือนกัน คือทีมบริหารเงินคงคลังสามารถใช้แนวทางการคาดการณ์ที่คล่องตัวมากยิ่งขึ้น สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ใหม่ๆ ได้แบบเรียลไทม์ และมุ่งเน้นการวิเคราะห์ไปที่ความคลาดเคลื่อนของการคาดการณ์ที่แท้จริง แทนการเสียเวลาไปกับงานตรวจสอบและกระทบยอดตามปกติ

ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ที่ได้จากเทคโนโลยีการบริหารการเงินใหม่ๆ นำไปสู่ผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมและนำไปปฏิบัติได้จริงสำหรับทีมงาน

Application Programming Interfaces (APIs) ช่วยให้ระบบภายในองค์กรสามารถสื่อสารกับธนาคารพันธมิตรได้แบบเรียลไทม์ แทนการส่งข้อมูลแบบแบทช์ตามรูปแบบดั้งเดิม

สิ่งนี้ช่วยให้ฝ่ายบริหารเงินคงคลังสามารถตัดสินใจได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจาก APIs อัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Treasury จึงสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดหาเงินทุน การลงทุน และการบริหารความเสี่ยงได้อย่างทันท่วงที โดยอ้างอิงจากสถานะสภาพคล่องแบบเรียลไทม์ แทนการพึ่งพารายงานธนาคาร ณ สิ้นวัน หรือสเปรดชีตที่ต้องอัปเดตด้วยตนเอง

Treasury Management Systems (TMS) ช่วยรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายให้เป็นแหล่งข้อมูลกลางเพียงหนึ่งเดียว พร้อมให้มองเห็นข้อมูลแบบเรียลไทม์ครอบคลุมบัญชีธนาคาร สกุลเงิน และนิติบุคคลต่างๆ ทั่วโลก

ผู้เชี่ยวชาญด้านการบริหารการเงินที่ใช้ TMS สามารถวางแผนการดำเนินการในอนาคตในเชิงรุกได้มากขึ้น: แพลตฟอร์ม TMS ขั้นสูงช่วยให้ทีมงานสร้างแบบจำลองสถานการณ์ทางการเงินที่หลากหลาย และเรียกใช้การวิเคราะห์แบบสมมติฐาน (what-if analysis) พร้อมการเปรียบเทียบภาพรวม แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้ทีมงานสามารถสร้างแผนฉุกเฉินที่ตรงจุด และกลยุทธ์การบรรเทาความเสี่ยงที่แข็งแกร่งได้ล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดความผันผวนของตลาดจริง

แพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่สามารถยกระดับระบบอัตโนมัติในงาน Treasury ได้หลากหลาย ตั้งแต่การจับคู่ใบแจ้งหนี้ การคาดการณ์กระแสเงินสด ไปจนถึงการจัดทำรายงาน โดยบางระบบใช้ ML และ Fuzzy Logic เพื่อจับคู่ธุรกรรมธนาคารกับรายการบัญชี GL แบบอัตโนมัติ ช่วยลดภาระงานซ้ำๆ ปริมาณมากในการตรวจสอบรายการที่ไม่ตรงกัน และเพิ่มอัตราความแม่นยำในการจับคู่ข้อมูลได้สูงกว่าการดำเนินงานโดยมนุษย์อย่างชัดเจน

สิ่งนี้ช่วยให้ทีมงานสามารถลดเวลาที่ใช้ไปกับการรวบรวมข้อมูล และหันมาให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์มากยิ่งขึ้น โดยผลการวิจัยในอุตสาหกรรมระบุว่า การทำให้การรวบรวมข้อมูลและการจับคู่ธุรกรรมเป็นระบบอัตโนมัติผ่าน AI ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้าน ฝ่ายบริหารการเงินของบริษัทที่มีรายได้ระหว่าง 1 พันล้านถึง 1 หมื่นล้านดอลลาร์ สามารถประหยัดเวลาได้ถึง 52% จากเดิมที่ต้องเสียไปกับการรวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง¹