Sztuczna inteligencja coraz szybciej zmienia sposób, w jaki zespoły finansowe i księgowe realizują codzienne zadania, analizują dane oraz podejmują decyzje biznesowe. Początkowo największą uwagę przyciągała generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), która umożliwiła bardziej naturalną komunikację z systemami, automatyczne tworzenie raportów, podsumowań i analiz.
Obecnie jednak rozwój AI w finansach zmierza w kierunku Agentic AI – inteligentnych agentów, którzy nie tylko generują treści, ale również wspierają realizację całych procesów biznesowych. Agenci AI potrafią analizować informacje, wykonywać wieloetapowe zadania, reagować na potrzeby użytkowników i współpracować z innymi elementami systemu.
Nie oznacza to jednak, że generatywna AI traci znaczenie. Wręcz przeciwnie – stanowi jeden z fundamentów działania agentów AI. To dzięki możliwościom GenAI systemy mogą rozumieć język naturalny, odpowiadać na pytania użytkowników, tworzyć komentarze i podsumowania oraz przekształcać dane finansowe w zrozumiałe informacje biznesowe.
W praktyce GenAI i Agentic AI wzajemnie się uzupełniają: generatywna AI odpowiada za komunikację i generowanie treści, natomiast agenci AI wykorzystują te możliwości do realizacji bardziej złożonych procesów finansowych.
W tym artykule pokazujemy, jak oba podejścia znajdują zastosowanie w finansach i księgowości oraz dlaczego to właśnie Agentic AI wyznacza obecnie nowy kierunek rozwoju inteligentnych platform finansowych.
Generatywna AI i Agentic AI – czym się różnią?
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) to technologia, która potrafi tworzyć nowe treści na podstawie wzorców wyuczonych z dużych zbiorów danych. W finansach znajduje zastosowanie między innymi w generowaniu raportów, tworzeniu podsumowań, analizie danych oraz odpowiadaniu na pytania użytkowników w języku naturalnym.
W odróżnieniu od tradycyjnej automatyzacji, GenAI nie działa wyłącznie według wcześniej określonych reguł. Potrafi rozumieć kontekst, analizować informacje i dostosowywać odpowiedzi do konkretnej sytuacji.
Agentic AI stanowi kolejny etap rozwoju sztucznej inteligencji. Agenci AI wykorzystują możliwości generatywnej AI, ale dodatkowo potrafią samodzielnie realizować określone zadania, planować kolejne kroki i wspierać użytkowników w całych procesach biznesowych.
Przykładowo tradycyjna funkcja GenAI może wygenerować komentarz do odchylenia budżetowego na podstawie danych. Agent AI może natomiast samodzielnie przeanalizować wyniki, zidentyfikować istotne odchylenia, przygotować wyjaśnienie, wskazać potencjalne przyczyny i wesprzeć użytkownika w dalszej analizie.
To właśnie ta zdolność do działania, a nie tylko generowania odpowiedzi, sprawia, że Agentic AI jest obecnie jednym z najważniejszych kierunków rozwoju technologii dla działów finansowych.
Dlaczego zespoły finansowe wdrażają AI?
Działy finansowe coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję, aby ograniczyć czas poświęcany na zadania manualne i zwiększyć efektywność procesów.
Najważniejsze korzyści obejmują:
Większą produktywność zespołów finansowych
Automatyzacja powtarzalnych czynności pozwala specjalistom finansowym skupić się na analizie danych, planowaniu i podejmowaniu decyzji strategicznych zamiast na ręcznym przetwarzaniu informacji.
Szybsze raportowanie i lepszy dostęp do informacji
AI umożliwia szybsze przygotowanie raportów, analiz oraz komentarzy biznesowych. Użytkownicy mogą zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi bez konieczności samodzielnego tworzenia skomplikowanych zestawień.
Wsparcie procesów planowania i prognozowania
AI pomaga analizować dane historyczne, aktualne wyniki oraz różne scenariusze przyszłości, umożliwiając bardziej dynamiczne podejście do budżetowania i prognozowania.
Większą kontrolę i przejrzystość procesów
Odpowiednio wdrożone rozwiązania AI wspierają zachowanie kontroli człowieka nad procesami, zapewniając możliwość weryfikacji wyników oraz tworząc przejrzysty ślad działań.
Agentic AI w finansach – przykłady zastosowań
Największy potencjał Agentic AI widoczny jest w obszarach, które wymagają koordynacji wielu działań, analizy danych oraz podejmowania kolejnych kroków w ramach procesu.
Inteligentne raportowanie i analiza wyników
Agenci AI mogą wspierać zespoły finansowe w przygotowywaniu raportów oraz analizie wyników biznesowych.
Przykładem jest Reporting Agent, który pomaga generować raporty finansowe, przygotowywać komentarze do odchyleń (variance analysis) oraz odpowiadać na pytania dotyczące wyników.
Dzięki wykorzystaniu języka naturalnego użytkownicy mogą szybciej uzyskać informacje, które wcześniej wymagały ręcznego przygotowania zestawień.
Automatyczne wyjaśnianie odchyleń finansowych
Jednym z najbardziej praktycznych zastosowań AI w finansach jest analiza różnic pomiędzy planem, budżetem a rzeczywistymi wynikami.
AI może automatycznie identyfikować istotne odchylenia i generować komentarze wyjaśniające ich przyczyny. Dzięki temu zespoły finansowe szybciej rozumieją, co wpływa na wyniki organizacji i gdzie wymagane są dodatkowe działania.
Wsparcie procesu budżetowania i prognozowania
Procesy planowania finansowego często wymagają analizy wielu scenariuszy i regularnych aktualizacji danych.
Budgeting Agent wspiera tworzenie budżetów, aktualizację planów oraz analizę scenariuszy na podstawie poleceń użytkownika w języku naturalnym.
Zamiast ręcznie przygotowywać kolejne warianty w arkuszach kalkulacyjnych, użytkownicy mogą szybciej analizować możliwe kierunki rozwoju sytuacji biznesowej.
Automatyzacja uzgodnień księgowych
Proces zamknięcia okresu oraz uzgadnianie danych księgowych należą do najbardziej czasochłonnych obszarów finansów.
Reconciliation Agent pomaga wspierać proces uzgodnień, monitorować przebieg zamknięcia okresu oraz identyfikować elementy wymagające uwagi zespołu.
Pozwala to ograniczyć liczbę ręcznych czynności i przyspieszyć realizację kluczowych procesów księgowych.
Generatywna AI nadal odgrywa kluczową rolę
Chociaż Agentic AI staje się głównym kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji w finansach, generatywna AI pozostaje niezwykle ważnym elementem tych rozwiązań.
To właśnie dzięki GenAI użytkownicy mogą komunikować się z systemami finansowymi w naturalny sposób i otrzymywać informacje bez konieczności korzystania ze skomplikowanych narzędzi analitycznych.
Przykłady zastosowań generatywnej AI obejmują:
- Prophix Copilot – interfejs konwersacyjny umożliwiający zadawanie pytań dotyczących danych finansowych, raportów oraz obsługi systemu;
- Natural language queries – analizę danych poprzez pytania zadawane w języku naturalnym zamiast ręcznego tworzenia raportów;
- AI-generated variance explanations – automatyczne generowanie komentarzy wyjaśniających odchylenia od budżetu lub prognozy;
- automatyczne tworzenie podsumowań i narracji biznesowych na podstawie danych finansowych.
W połączeniu z Agentic AI funkcje te pozwalają tworzyć rozwiązania, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale również aktywnie wspierają realizację procesów finansowych.
Wyzwania związane z wdrażaniem AI w finansach
Skuteczne wykorzystanie AI wymaga odpowiedniego przygotowania organizacji.
Podstawą są wysokiej jakości dane – bez uporządkowanych i spójnych informacji nawet najbardziej zaawansowane modele AI mogą generować niewłaściwe wyniki.
Równie ważne pozostają kontrola człowieka, bezpieczeństwo oraz przejrzystość działania systemów. W finansach szczególne znaczenie ma możliwość wyjaśnienia sposobu działania AI oraz zachowanie odpowiednich punktów kontrolnych.
Transformacja powinna być realizowana stopniowo – poprzez wdrażanie AI w konkretnych procesach, gdzie technologia może przynieść największą wartość biznesową.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja zmienia sposób funkcjonowania działów finansowych. Generatywna AI otworzyła drogę do bardziej naturalnej komunikacji z systemami, automatycznego tworzenia analiz i szybszego dostępu do informacji.
Kolejnym etapem tej transformacji jest Agentic AI, która wykorzystuje możliwości GenAI, aby aktywnie wspierać realizację procesów finansowych, automatyzować zadania i pomagać zespołom podejmować lepsze decyzje.
Przyszłość finansów nie polega więc na wyborze pomiędzy GenAI a Agentic AI. Największą wartość przynoszą rozwiązania, które łączą oba podejścia – wykorzystując generatywną AI jako fundament komunikacji i inteligentnych agentów jako narzędzie realizacji rzeczywistych procesów biznesowych.
Źródło: https://www.prophix.com/blog/generative-ai-finance-use-cases/
Najczęściej zadawane pytania
Generative AI koncentruje się na tworzeniu treści, analizowaniu informacji i odpowiadaniu na pytania użytkowników. Agentic AI wykorzystuje możliwości generatywnej AI, ale dodatkowo potrafi planować działania, realizować wieloetapowe zadania i wspierać całe procesy biznesowe.
Nie. Generatywna AI pozostaje fundamentem działania agentów AI. Odpowiada za rozumienie języka naturalnego, komunikację z użytkownikiem i tworzenie treści, natomiast Agentic AI wykorzystuje te możliwości do realizacji bardziej złożonych zadań.
Tak. W procesach finansowych kluczowe znaczenie mają kontrola użytkownika, bezpieczeństwo danych i możliwość weryfikacji wyników generowanych przez systemy AI.
Przed wdrożeniem AI warto zadbać o jakość danych, określić konkretne procesy do automatyzacji oraz zapewnić odpowiednie zasady kontroli, bezpieczeństwa i zarządzania rozwiązaniami AI.
