A mesterséges intelligencia (AI) iránti kezdeti lelkesedést napjainkra egy jóval realistább, eredményorientált szemlélet váltotta fel. A vállalatok egyre inkább a technológia kézzelfogható, üzletileg is mérhető hasznára koncentrálnak. A Deloitte szakértői gyakorlati tanácsokkal segítik a pénzügyi vezetőket (CFO-kat) abban, hogyan kezeljék a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) bevezetésével járó kihívásokat, és hogyan érhetnek el valódi üzleti értéket e technológia révén.

A technológia gyorsabban fejlődik, mint a vállalati alkalmazkodás

Noha a GenAI képességei folyamatosan bővülnek, a legtöbb vállalatnál az adaptáció ütemét inkább a szervezet változásra való nyitottsága határozza meg, nem pedig a technológiai lehetőségek. Azok a cégek, amelyek korán léptek, mára már konkrét üzleti hasznot is realizálhattak, míg a kivárók egyre inkább lemaradnak. Ez különösen a pénzügyi vezetők számára jelent kihívást: egy elhamarkodott döntés kockázatokat rejt, míg a túlzott óvatosság versenyhátrányt eredményezhet. A Deloitte szerint a siker kulcsa az egyensúly megtalálása – az AI bevezetésének tempóját minden szervezetnek a saját érettségi szintjéhez kell igazítania.

Freepik

A GenAI bevezetése: fókuszban az üzleti haszon

A CFO-k, mint a vállalat pénzügyi irányítói, természetes módon világos és mérhető megtérülést várnak el egy új technológia bevezetése előtt. Ennek megfelelően sokan kezdetben kisebb, kísérleti projektekben gondolkodnak, amelyek során tesztelhetik az AI nyújtotta lehetőségeket, mielőtt azokkal nagyobb, termelékenységnövelő megoldásokat valósítanának meg.

Dr. RĂŠdei Attila

„A generatív AI kezdetben a mĹąködési veszteségek mérséklésében – például az ügyfélmegtartás javításában vagy a határidős fizetések növelésében – hozhat eredményeket. Hosszabb távon viszont a technológia képes teljesen átalakítani a pénzügyi és operatív folyamatokat is” – hangsúlyozza Dr. Rédei Attila, a Deloitte Magyarország Technology & Transformation csapatának szenior menedzsere.

Stabil alapok nélkül nincs értékteremtés

Egy új technológia sikeres bevezetéséhez a CFO-knak néhány stratégiai lépést kell megtenniük, hogy felkészítsék a szervezetet a GenAI üzleti potenciáljának kihasználására:

1. Digitális felkészültség és adatvezérelt szemlélet – Fontos az adatokhoz való hozzáférés biztosítása, valamint az innovációt és bizalmat ösztönző szervezeti kultúra kialakítása.

2. Adat-előkészítésre szánt erőforrások – Az AI mĹąködéséhez elengedhetetlen a jól strukturált és megfelelően előkészített adat.

3. Technológiai térkép kialakítása – Azonosítani kell azokat a folyamatokat, ahol az AI gyors és látványos javulást hozhat.

4. Irányítási keretek megerősítése – A skálázhatóság és a kockázatkezelés összehangolása létfontosságú az AI hosszú távú mĹąködtetéséhez.

LukĂĄcs Eszter

„A pénzügyi vezetők kulcsszerepet tölthetnek be a felsővezetés együttmĹąködésének előmozdításában, így biztosítva a mesterséges intelligencia zökkenőmentes bevezetését és napi szintĹą hasznosítását. A sikeres adaptáció alapja a szabályozott, jól kezelhető adatkörnyezet, valamint egy megalapozott stratégia, amely a bevált gyakorlatokra épül” – emelte ki Lukács Eszter, a Deloitte Magyarország Technology & Transformation üzletágának igazgatója.

Stratégiai szemlélet kell a hosszú távú sikerhez

Bár az AI pénzügyi alkalmazása még kezdeti fázisban van, már a fokozatos bevezetés is kézzelfogható eredményeket hozhat. A tudatos és stratégiai integrációval a CFO-k nemcsak hatékonyságot növelhetnek, de megalapozhatják vállalatuk jövőbeni versenyképességét is.

English Summary

The initial excitement around artificial intelligence (AI) has shifted toward a more pragmatic approach, with companies now focusing on tangible, measurable business outcomes. For CFOs, implementing generative AI (GenAI) presents both strategic opportunities and risks — acting too early can lead to missteps, while delays may cause competitive disadvantages. Deloitte experts emphasize the importance of a balanced, organization-specific AI adoption strategy. To unlock value, CFOs should focus on data readiness, governance, and identifying high-impact use cases. While AI in finance is still emerging, even gradual implementation can yield significant efficiency and value gains.