生成式AI如何重塑叙述式报告和信息披露管理
企业报告既是一门科学，也是一门艺术，更像是一个故事。管理准确的信息披露、撰写引人入胜的报告叙事以及如何进行有效地可视化绩效趋势预测，这些都是企业主要的报告流程。而这些都将受到大量新的企业报告要求的挑战，如碳排放披露、CSRD、BEPS支柱二和CbCr。
再加上C-suite对实时KPI更新的要求、动荡的经济环境和不断上涨的成本，报告流程和负责团队所面临的压力已经达到史无前例的程度。
有什么好消息？AI逐渐发展成熟正好可以为财务团队提供帮助。在本文中，我们将探讨 AI 的进步如何减轻企业报告的负担，帮助团队满足大量的财务、法定和管理报告需求，同时不给系统带来压力。
本文主要内容：
- 快速回顾：AI如何工作
- GenAI在叙述式报告中的作用
- AI在信息披露管理中的作用
- AI驱动的报告的风险和挑战
- 整合AI的最佳实践
- 为AI在企业报告中的未来做好准备
快速回顾：AI工作原理
AI 是一种计算过程，它使用算法和机器学习模型赋予基于数据的任务复杂的自动化水平。AI有几个类别，包括：
- 生成式AI（GenAI）： GenAI 结合使用统计算法、机器学习和学习模型（包括大型语言模型和自然语言处理），根据训练数据创建复杂的创意内容，如图像、音乐、视频和文本。
- 机器学习：利用从数据中发现的模式进行预测、趋势分类和生成新信息的算法。
对于财务来说，AI 的应用主要有以下几种方式：
- 预测分析：预测分析通过识别大型数据集中的模式并衡量这些模式再次出现的可能性来进行预测。财务部门可以利用预测分析进行规划和预测。
- 数据发现：也称为分析型 AI，客观 AI 可以比人类更快、更高效地自动识别大量结构化和非结构化数据中的模式。财务团队可以利用它来识别绩效驱动因素，这在绩效变化不明显时尤其有用。
- 数据管理：对于负责签署法定报告中披露的专有信息的财务团队来说，准确性就是一切。然而，数据错误很容易进入报告系统和最终报告。财务部门可以使用 AI 来标记数据中的干扰因素，以便进行审查。
- 报告设计： GenAI 擅长理解语言、创建内容和管理大量数据。财务团队可以在需要时利用 GenAI：
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- 将数据输入新报告或更新现有报告中的数据；
- 直观地展示数据趋势；
- 在报告中描述绩效；
Gen AI在协助仪表板、叙述创建、数据可视化和分析任务方面非常有用。
Gen AI如何增强企业报告
Gen AI的强大之处在于它能够创建内容，包括视频、文本和图像。这使其成为协助企业报告任务（如创建年度报告、汇总可持续发展信息披露和生成数据驱动的见解）的卓越工具。
由于Gen AI可以快速理解大型数据库中的信息，然后将其转化为叙述和可视化内容，因此当它集成到财务团队的 CPM 解决方案中时，就可以为财务团队完成繁重的报告创建工作。
在叙述创建过程中，Gen AI可以：
- 对现有文本提出改进建议
- 根据用户提示创建文本
- 根据报告中的数据趋势创建报告叙述等文本
- 分析其他文件和信息来源，为文本建议提供依据
在可视化过程中，Gen AI可以：
- 将Microsoft Word文档转化为演示幻灯片
- 对设计、格式和布局提出可视化改进建议
- 将数据集中的性能趋势转化为图表或图形
AI 如何增强披露管理和合规性
准确、合规的信息披露从数据进入功能系统开始，在进入信息披露报告之前，数据必须继续在财务流程（如财务关张和合并）中流通。AI 可以为企业绩效管理增加一层数据治理，在提高报告数据质量的同时，还能起到监督错误的作用。
AI 可用于以下方面：
数据准备：AI 可以为重复性的数据流程增加高级自动化。由于 AI 可以从历史上的数据管理方式中学习，因此它可以通过将不同来源和会计语言的数据规范化并组织成正确的格式和层次结构，从而简化数据收集和映射。
错误检测：错别字、误报和重大错误时有发生，尤其是当财务团队整天忙于盯着电子表格时。由于 AI 是基于趋势的，因此它可以检测到某个数字是否偏离了典型的数据波动，在报告过程中充当公正的事实核查员。
构建非结构化数据，解读财务和非财务数据： 绝大多数企业数据都是非结构化数据（文本、视频、音频）、财务数据或非财务数据（ESG、客户、营销）。由于 GenAI 可以解释自然语言，因此它可以：
1. 为非结构化数据提供结构，帮助企业能够将这些信息纳入分析和流程，以及
2. 了解非财务数据如何与财务数据交叉，以改进分析、合规性和报告中的信息。
AI驱动型报告的注意事项
财务团队必须确保他们使用的软件是专门为满足企业报告的独特需求而设计的。买家要当心：并非所有 AI 软件都能做到这一点。
财务团队应警惕
过度依赖：让AI占据主导位置非常容易。但财务用户需要对所使用的AI保持严格审查。请记住AI的好坏取决于给它提供的数据，无需考虑主观因素。Gen AI可能会创建初始叙述，但应该对其进行编辑。AI可能会检测到异常情况，但应该进行调查。在关键流程点建立有人工干预的AI工作流程，例如，当AI在财务结算期间发现实际数据中的异常趋势或差异时，财务部门应在最终确定披露前审查这些标记项。这可以确保任何异常情况都能得到充分理解和解释，考虑到AI可能会忽略的一次性事件或特定背景的见解。这一人工审核步骤对于保持财务披露的准确性和合规性至关重要。
数据安全：首席财务官和首席技术官对在AI软件中使用专有数据的担忧是正确的。然而，将敏感数据输入基于AI的企业报告系统是不可避免的。为了降低风险，需要寻找不使用数据来训练基础大型语言模型（LLM）的AI软件。此外，确保软件提供强大的数据加密功能，允许严格的访问控制，并符合相关的数据隐私法规，如GDPR。
将AI整合到企业报告中的最佳实践
并非所有的AI都是一样的。在将AI融入企业报告流程时，要注意以下几点：
玻璃盒系统： 您能访问AI的逻辑吗？可解释的AI是一种理解AI“思维 ”的方法。这是一种优先考虑透明度的方法，让幕后的财务团队了解AI为什么以及如何得出结果。
许多 AI 软件系统采用 “黑箱 ”方法，将 AI 的逻辑与用户隔离开来。寻找那些偏向于采用玻璃箱方法来建立AI模型的系统。
是助手，而不是替代者： 让AI和人类分别做他们最擅长的事。AI应该作为一种工具，而不是替代品。就像一把锤子只有被一只稳健的手挥动时才能敲出钉子一样，AI必须有人操作才能发挥效力。
为AI在企业报告中的未来做好准备
AI可以为企业报告和编写报告的忙碌团队创造奇迹。AI在企业报告中的作用包括：
- 从数据进入系统的那一刻起就提高数据的准确性
- 检测异常、异常值和错误，防止重大错误发生
- 提供报告叙述的初稿
- 解释绩效趋势并将其转化为可视化报告
- 将绩效结果纳入报告的正确部分
- 使用财务数据、非财务数据、结构化数据和非结构化数据等更多数据，为报告信息提供依据
未来几年，企业报告将涉及转换更多数据、解释更多绩效因素和遵守更多规则。AI 是帮助财务团队应对这些问题的技术。