In het snel evoluerende zakelijke landschap van vandaag, waar gegevens overvloedig aanwezig zijn maar inzichten ongrijpbaar kunnen zijn, maken elite adviesbureaus gebruik van de kracht van generatieve AI (GenAI) om de bedrijfsfinanciën te transformeren.
In de voorhoede van deze transformatie staat Kirill Iaroshenko, een senior managementconsultant bij een wereldwijd consultancybedrijf, gespecialiseerd in financiële technologie en digitale transformaties. Met expertise op het gebied van AI en fintech heeft Kirill leiding gegeven aan de oprichting van een op GenAI gebaseerd platform dat de manier waarop financiële gegevens in de publieke en private sector worden gebruikt nu al opnieuw vormgeeft.
Kirill brengt een uniek perspectief in de discussie over de impact van generatieve AI op bedrijfsfinanciering. Hier deelt hij inzichten in dit baanbrekende project, een project dat op het punt staat nieuwe industriële normen te stellen voor data-analyse, waardering en besluitvorming.
Wat was de motivatie achter het creëren van dit GenAI-platform, en welke uitdagingen in de sector worden ermee aangepakt?
– Onze voornaamste motivatie was het dichten van een aanzienlijk gat dat we in de financiële analyses van bedrijven hebben waargenomen. Traditionele analysetools zijn weliswaar krachtig, maar missen vaak de context die de snelle omgeving van vandaag vereist. Beslissers in de financiële wereld hebben inzichten nodig die niet alleen accuraat zijn, maar ook direct uitvoerbaar zijn, iets dat verder gaat dan basiscijfers en spreadsheets.
Dit GenAI-platform is gebouwd om aan die behoefte te voldoen. Het is ontworpen om binnen enkele seconden beknopte, gecontextualiseerde inzichten te bieden uit een breed scala aan financiële documenten, waaronder inkomstenoproepen en kwartaalaangiften. Met GenAI kunnen onze gebruikers zonder de gebruikelijke barrières profiteren van een schat aan kennis uit complexe financiële gegevens. Het doel was om de besluitvorming niet alleen sneller maar ook nauwkeuriger te maken. De tool is snel van onschatbare waarde geworden voor zowel onze interne teams als klanten, vooral voor degenen die zich richten op het optimaliseren van het rendement op geïnvesteerd kapitaal (ROIC) in concurrerende landschappen of het verbeteren van het totale rendement voor aandeelhouders (TRS).
Kunt u enkele technische innovaties beschrijven die uw team naar het platform heeft gebracht?
– We hebben verschillende belangrijke innovaties geïntroduceerd om GenAI specifiek aan te passen voor bedrijfsfinanciering. We hebben bijvoorbeeld een unieke manier ontwikkeld om gegevens uit inkomstenoproepen en financiële rapporten in te bedden om een soort ‘bedrijfsgeheugen’ te creëren waar ons model gebruik van kan maken voor contextueel relevante inzichten. Het ging niet alleen om het verstrekken van gegevens; het ging erom een systeem te creëren dat het kon ‘begrijpen’ en uitleggen.
Het fundamentele AI-model werd verfijnd op basis van eigen waarderingskaders en andere middelen om de analytische capaciteiten ervan te vergroten. We hebben API’s geïntegreerd om realtime financiële gegevens op te halen, die het GenAI-model vervolgens analyseert om trends in ROIC en TRS te verklaren. Het biedt in wezen een verhaal, waarin niet alleen de cijfers worden uitgelegd, maar ook de factoren die deze aandrijven. Deze structuur voegt enorme waarde toe voor besluitvormers die snelle antwoorden nodig hebben zonder dat dit ten koste gaat van de diepgang.
Hoe verschilt dit platform van andere AI-oplossingen in de financiële wereld, en wat maakt het zo waardevol voor elite adviesbureaus en hun klanten?
– In tegenstelling tot de meeste AI-oplossingen, die te algemeen of te rigide kunnen zijn, is dit platform specifiek afgestemd op de nuances van bedrijfsfinanciering en waardering. Veel instrumenten op de markt ontberen aanpassingsvermogen of context, waardoor ze minder praktisch zijn in de complexe wereld van financiële besluitvorming. We hebben dit platform zo ontworpen dat het flexibel en nauwkeurig is en gebaseerd is op de analytische nauwkeurigheid van het bedrijf zelf.
Wat het onderscheidt, is de manier waarop het technische verfijning combineert met een diepgaand begrip van financiële nuances. Het platform kan verklaringen genereren voor veranderingen in ROIC en TRS in de loop van de tijd en bij een reeks concurrenten, waardoor ruwe gegevens worden omgezet in een verhaal over bedrijfsprestaties. Hierdoor hebben we een centrale hub voor financiële informatie kunnen creëren die al dagelijks wordt gebruikt door meer dan 10.000 medewerkers van het bedrijf en meer dan 1.000 klantgebruikers. Het is een essentieel instrument geworden voor besluitvormers, vooral in het huidige onzekere economische klimaat.
Wat was het proces om het AI-model te verfijnen en welke voordelen heeft dit voor het platform opgeleverd?
– Verfijning was een essentiële stap om het model specifiek aan te passen voor bedrijfsfinanciering. We hebben het getraind in de waarderingskaders en eigen inhoud van ons bedrijf om een AI te bouwen die financiële gegevens op expertniveau kan interpreteren. Deze verfijning maakte de AI uniek bedreven in het genereren van inzichten op basis van een diep inzicht in de normen van MBB op het gebied van waardering en bedrijfsstrategie.
Door dit maatwerk kan de AI financiële openbaarmakingen interpreteren met het oog van een expert. Het gaat niet alleen om het beantwoorden van vragen, het biedt ook inzichten die de diepgang van de ervaring in de sector weerspiegelen. Het kan bijvoorbeeld de drijvende krachten achter ROIC-schommelingen in verschillende sectoren identificeren en verklaren, iets waar analisten doorgaans uren of zelfs dagen over zouden doen om dit vast te stellen. Door de verfijning is het platform veel meer geworden dan alleen een analysetool; het is een vertrouwde bron voor beslissingen waarbij veel op het spel staat.
Welke invloed heeft deze tool tot nu toe gehad op de interne bedrijfsvoering en klantrelaties?
– Het platform heeft zowel intern als extern een aanzienlijke impact gehad. Voor interne teams is het een gestroomlijnde data-analyse, waardoor de tijd die aan deze taak wordt besteed met ongeveer 40% wordt verminderd. Consultants kunnen zich nu concentreren op het interpreteren van resultaten en het formuleren van strategieën, in plaats van alleen maar op het verwerken van gegevens. Voor onze klanten heeft het platform een nieuw niveau van transparantie en efficiëntie geopend. Ze kunnen vrijwel onmiddellijk inzichten verkrijgen waarvoor doorgaans uren handmatig werk nodig is.
Bovendien heeft dit platform interesse gewekt voor het opschalen van GenAI-applicaties in de hele sector. Veel van onze klanten onderzoeken nu op maat gemaakte versies van deze tool, en verschillende werken nauw met ons samen om GenAI-oplossingen te bouwen die specifiek zijn afgestemd op hun behoeften. Het heeft de vraag naar AI-gestuurde inzichten in de bedrijfsfinanciën echt gevalideerd en aangetoond dat een meer programmatische benadering van AI-implementatie niet alleen mogelijk maar ook zeer waardevol is.
Wat waren enkele van de uitdagingen waarmee u te maken kreeg tijdens de ontwikkeling van dit platform, en hoe heeft u deze aangepakt?
– Gegevensbeveiliging was een belangrijke overweging, gezien de gevoeligheid van financiële informatie. We hebben nauw samengewerkt met onze teams voor gegevensbeveiliging en bedrijfsrisico’s om ervoor te zorgen dat klant- en bedrijfsgegevens werden beschermd zonder de functionaliteit van het platform in gevaar te brengen. Een andere uitdaging was het integreren van deze tool in bestaande workflows, vooral omdat veel financiële professionals gewend zijn aan traditionele methoden.
Om de overgang soepel te laten verlopen, hebben we workshops gehouden en uitgebreide gebruikersondersteuning geboden. We hebben het platform ook ontworpen om naadloos te integreren in de huidige processen, zodat er minimale verstoring was. Deze stappen zorgden ervoor dat het platform breed geaccepteerd werd binnen het bedrijf en hielpen de acceptatiegraad snel te verhogen.
Hoe zie jij dat GenAI de toekomst van bedrijfsfinanciering vormgeeft?
– GenAI heeft het potentieel om de bedrijfsfinanciering fundamenteel te hervormen. Dit soort tools zullen essentieel worden om besluitvormers snelle, betrouwbare inzichten te bieden. De toekomst ligt in een meer analytische, op bewijs gebaseerde benadering van besluitvorming waarbij GenAI kan anticiperen op economische verschuivingen en proactief voorspellende inzichten kan leveren.
Dit platform dient als proof-of-concept en maakt nu al de weg vrij voor uitgebreidere AI-implementaties. We bekijken nu hoe we deze tools programmatisch kunnen schalen in verschillende sectoren, van investment banking tot verzekeringen. GenAI zal een nieuwe standaard van datagestuurd inzicht in bedrijfsfinanciering aandrijven, waardoor complexe analyses toegankelijk en onmiddellijk worden. Ik geloof dat deze tool een blauwdruk zal worden voor GenAI-toepassingen op andere gebieden, waardoor mogelijk hele sectoren zullen worden getransformeerd.
Wat biedt de toekomst voor u en dit GenAI-platform?
– Schalen is de onmiddellijke volgende stap. We hebben de waarde van het platform intern en bij klanten aangetoond, en nu breiden we de mogelijkheden ervan nog verder uit. We voegen meer financiële statistieken en voorspellende mogelijkheden toe, met als doel dit platform zo uitgebreid mogelijk te maken. Ik ben vooral enthousiast over het verkennen van sectoroverschrijdende samenwerkingen waarbij GenAI-oplossingen kunnen worden aangepast om specifieke uitdagingen aan te pakken. GenAI is een vakgebied in ontwikkeling en ik wil graag de grenzen blijven verleggen van wat mogelijk is op het gebied van bedrijfsfinanciering.
AI in bedrijfsfinanciering
Door zijn werk op dit GenAI-platform zet Kirill Iaroshenko een nieuwe standaard op het gebied van bedrijfsfinanciering, door complexe gegevens om te zetten in duidelijke, bruikbare inzichten. Nu AI een integraal onderdeel wordt van het bedrijfsleven, laat Kirills werk zien hoe tools van de volgende generatie een revolutie teweeg kunnen brengen in de manier waarop bedrijven denken over financiële strategie en besluitvorming.
Uitgelichte afbeeldingscredits: Sean Pollock/Unsplash
