尽管在AI上进行了广泛的投资，但我们仍在采用表面AI计划，这些计划未能在最重要的情况下提供有形价值。当从自上而下实施AI策略时，尤其如此，忽略了最接近公司日常运营的人的见解。
热情的人可能会尝试使用“影子AI”工具，增加风险，而其他人则由于缺乏清晰度，自信或信念而完全脱离了接触。这样可以防止真正改变业务的可扩展采用。对于在流程和可衡量结果上壮成长的金融功能，这种零散的AI方法带来了重大风险，可以使金融团队感觉好像没有得到满足，从而导致缺乏价值和影响的工具。
那么，我们如何弥合这一差距并确保AI真正提高金融内部的高性能？
AI采用的前线的力量
有效的AI采用，尤其是财务部门，必须首先了解从事工作的人们的需求。自下而上的方法不简单地施加新的AI工具，而是涉及尽早吸引团队，鼓励AI实验，并促进对成功采用AI采用的外观的共识。
财务专业人员的独特位置可以确定AI可以解决的特定本地化问题。他们了解数据的细微差别，过程中的瓶颈以及自动化可以真正提高生产力和效率的位置。根据我们的研究，财务员工坚信金融软件和实时数据对于高性能至关重要。提供实时数据和分析的AI平台可以自动化重复任务，更快地分析数据并发现对敏捷业务决策至关重要的关键见解。
当这些工具从头开始采用时，它们会帮助弥合财务员工专注于直接成果和领导者对运营卓越的更广泛看法（例如有效的流程和快速决策）之间的脱节。这就是为什么领导者必须向其财务团队提供许可，以挑战遗产流程并尝试AI解决方案的原因。
建立正确的AI基础
对于金融部门而言，两个支柱对于成功的自下而上的AI采用：教育和治理至关重要。
对于企业领导者来说，支持具有知识的财务团队，以确切了解AI是什么，不是什么以及如何应用其特定财务背景，这一点至关重要。这使他们能够区分真正的创新和“闪亮的新技术”。
其次，在财务中不能夸大治理。组织必须设置AI工具被信任的明确参数，如何管理敏感的财务数据以及如何验证AI输出。如果没有这些基础，就有管理不良工具的风险嵌入了劳动力运作的方式中，这可能会导致重大的战略和合规风险。
采用实用方法
对自下而上的AI采用的组织非常重要的组织通过诸如在研究和开发方面的一致投资等行动来证明这一承诺，以在不同的业务功能上进行压力测试AI，直接从团队中直接识别有意义的用例，并仅扩展真正有效的工作。
这确保了AI的采用不是被视为独立的创新项目，而是作为日常运营转变，在教育，跨组织一致性和各个级别的强大治理中得到支持。
释放长期高性能不仅仅是实施最新技术 – 它是关于使人们，技术和文化对准共同目标。通过授权金融专业人员从自下而上的识别和实施AI解决方案，业务领导者选择将财务部门的基本谨慎与健康的创新程度融合在一起，并愿意从实验中学习。
由于金融功能围绕着AI的共同愿景，它有助于发展一种工作场所文化，在这种文化中，不仅取决于结果，而且还通过共同的创新和适应性来判断成功。
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