76% ਵਿੱਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਮਜ਼ੋਰ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਸਲ ਬਿਜ਼ਨਸ ਵੈਲਿਊ ਨੂੰ ਰੋਕ ਰਹੀ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ AI ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵੰਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਅਦਾਰੇ ਵਿੱਤੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, KPMG ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਇਹ ਰਫ਼ਤਾਰ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਅਸੰਤੁਲਨ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ 76% ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਹੁਣ ਆਪਣੇ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ 71% ਫਰਮਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨਿਵੇਸ਼ 'ਤੇ ਵਾਪਸੀ (ROI) ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਸਿਰਫ 23% ਹੀ ਅਜਿਹੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਟੀਚਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਜਾਂ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ।
ਰਿਪੋਰਟ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਗਵਰਨੈਂਸ, ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਿਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਪਾੜਾ (Talent Gap)। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਫਰਮਾਂ ਖੰਡਿਤ ਜਾਂ ਘੱਟੀਆ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਹੀ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿੱਤੀ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ, 33% ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਧਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ - ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨਿਰਣੇ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚਾਂ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਫਰਮਾਂ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨਯੋਗ ਰੁਝਾਨ ਹੈ। ਲਗਭਗ 38% ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਪਸਕਿੱਲਿੰਗ (Upskilling) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਰਫ 28% ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ-AI ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਸਟਾਫ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਇਹ ਤਰਜੀਹ, ਨਵੇਂ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀਯੋਗ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਇੱਕ ਫਰਮ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਡਾਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ। ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਕਮਾਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਟਿੱਪਣੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਮਾਪਣਯੋਗ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਕੀ ਉਹ ਸਿਰਫ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬੌਟਮ-ਲਾਈਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ।