بالنسبة للمديرين الماليين، قد تكون حقبة صياغة الروايات المالية يدويًا تقترب من نهايتها، وذلك بفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة من Datarails. كشفت شركة التكنولوجيا المالية الإسرائيلية، بعد فترة وجيزة من جمع تمويل بقيمة 70 مليون دولار في السلسلة C، عن مجموعة من "الوكلاء الماليين" المدعومين بالذكاء الاصطناعي والمصممة لأتمتة المراحل النهائية من التقارير المالية.

تهدف أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة من Datarails إلى تبسيط عملية ترجمة البيانات المالية الأولية إلى عروض تقديمية جاهزة لمجلس الإدارة. بدلاً من قضاء فرق التمويل أيامًا أو أسابيع في نقل الرسوم البيانية والأرقام يدويًا إلى PowerPoint، يعد النظام بإنشاء أصول منسقة بالكامل على الفور، بما في ذلك شرائح PowerPoint وتقارير PDF وملفات Excel. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة مالية معقدة، مثل "ما الذي يدفع تغييرات الربحية لدينا هذا العام؟" أو "لماذا تجاوزت إدارة التسويق الميزانية الشهر الماضي؟" وتلقي إجابات شاملة وجذابة بصريًا.

يأتي تقديم أدوات الذكاء الاصطناعي هذه في وقت يشهد فيه سوق التكنولوجيا المالية نموًا سريعًا. تسعى الشركات بشكل متزايد إلى إيجاد حلول لتحسين الكفاءة والدقة في التقارير المالية. تعالج عروض Datarails بشكل مباشر تحدي العمليات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً، مما قد يحرر المتخصصين في الشؤون المالية للتركيز على التحليل الاستراتيجي واتخاذ القرارات. يؤكد جمع تمويل بقيمة 70 مليون دولار في السلسلة C ثقة المستثمرين في رؤية Datarails وإمكاناتها لإحداث ثورة في مشهد التقارير المالية.

ركزت Datarails، التي تأسست قبل 11 عامًا، على توفير حلول التخطيط والتحليل المالي (FP&A) للشركات. تدمج منصة الشركة البيانات من مصادر مختلفة، مما يمكّن فرق التمويل من إنشاء الميزانيات والتوقعات والتقارير. يمثل إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية خطوة كبيرة إلى الأمام، مما قد يغير الطريقة التي يتواصل بها المديرون الماليون وفرقهم بشأن الأداء المالي مع أصحاب المصلحة.

بالنظر إلى المستقبل، من المرجح أن يتسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي في التقارير المالية. مع ازدياد تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، ستكون قادرة على تقديم رؤى أعمق وتفسيرات أكثر دقة للبيانات المالية. قد يؤدي ذلك إلى مستقبل يعتمد فيه المديرون الماليون على الذكاء الاصطناعي ليس فقط لإنشاء التقارير ولكن أيضًا لتحديد الاتجاهات والتنبؤ بالنتائج وتقديم توصيات استراتيجية تعتمد على البيانات. ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا تساؤلات حول أمن البيانات والتحيز الخوارزمي والحاجة إلى رقابة بشرية لضمان معالجة الدقة والاعتبارات الأخلاقية.