Talousjohtajat, tekoäly ja datan voima

Tekoäly muuttaa talousjohtamista, ja talousjohtajat ovat tämän murroksen ytimessä. Vaikka tekoäly mahdollistaa tarkemmat ennusteet ja nopeammat päätökset, sen tehokkuus riippuu täysin datan laadusta, saatavuudesta ja turvallisuudesta. Talousjohtajien kriittinen tehtävä on varmistaa, että talouden tekoälyjärjestelmät perustuvat luotettavaan dataan ja toimivat turvallisesti ja tehokkaasti.

Tässä artikkelissa Aalto-yliopiston opettaja ja tutkija Ruth Kaila ja Vaasan yliopiston apulaisprofessori Mikko Ranta kertovat tekoälyn roolista taloudellisessa päätöksenteossa, reaaliaikaisen datan kasvavasta merkityksestä sekä tekoälyn tarjoamista mahdollisuuksista talousjohtajille.

Tekoäly ja data: historiasta reaaliaikaisiin näkemyksiin

Perinteisesti taloudellinen päätöksenteko on perustunut historialliseen dataan. Tekoäly kuitenkin muuttaa tätä lähestymistapaa mahdollistamalla yrityksille reaaliaikaisen datan integroinnin talousennustejärjestelmiin, kuten Ropo One™. Asiantuntijoiden mukaan tämä antaa talousjohtajille mahdollisuuden reagoida nopeammin markkinamuutoksiin ja havaita kuvioita, jotka perinteinen analyysi saattaisi jättää huomaamatta.

Kaila korostaa, että tekoälyn ennustavat kyvyt perustuvat vakiintuneisiin matemaattisiin periaatteisiin:
”Tekoälyn taustalla olevat keskeiset algoritmit – kuten regressioanalyysi ja klusterointi – eivät ole uusia. Muuttunut on se, että meillä on nyt käytössämme valtavia, moniulotteisia aineistoja sekä huomattavasti enemmän laskentatehoa,” hän selittää. Tekoäly pystyy käsittelemään näitä aineistoja tehokkaammin kuin perinteiset mallit, mikä tarkentaa talousennusteita ja skenaariosuunnittelua.

Ranta nostaa esiin, miten tekoäly jo nyt muuttaa päätöksentekoa hyödyntämällä ulkoisia datalähteitä:
”Esimerkiksi satelliittidataa käytetään tehtaiden päästöjen ja veden laadun reaaliaikaiseen seurantaan, mikä tarjoaa arvokasta tietoa teollisuusalueiden ympäristöolosuhteista. Tämä data voidaan integroida talousmalleihin, jolloin talousjohtajat voivat arvioida riskejä ja mahdollisuuksia huomattavasti aikaisemmin kuin aiemmin,” hän toteaa.

Talousjohtajille tämä tarkoittaa, että talousjohtaminen ei ole enää pelkkää taseiden hallintaa – se vaatii kykyä tulkita yhä monimutkaisempia datakokonaisuuksia, joita tekoäly jatkuvasti prosessoi ja jalostaa.

Tekoälyn rooli riskienhallinnassa ja päätöksenteossa

Tekoäly mullistaa riskienhallinnan mahdollistamalla uhkien tunnistamisen aikaisemmin ja reagoimisen ennakoivasti. Analysoimalla valtavia määriä taloudellista, operatiivista ja markkinadataa tekoäly voi auttaa talousjohtajia havaitsemaan poikkeamia, ennakoimaan talousmuutoksia ja tunnistamaan riskejä ennen niiden eskaloitumista.

Kaila korostaa, että vaikka tekoäly tehostaa riskinarviointia, ihmisen asiantuntemus on edelleen ratkaisevan tärkeää:
”Tekoäly voi havaita datassa korrelaatioita, mutta se ei oikeasti ’ymmärrä’ riskiä. Se on työkalu, joka tukee talousjohtajia kuvioiden tunnistamisessa, mutta päätöksenteko vaatii edelleen ihmisen harkintaa,” hän selittää.

Ranta lisää, että tekoäly on erityisen arvokas investointien arvioinnissa ja luottoluokituksissa:
“Yritykset voivat hyödyntää tekoälyä analysoidakseen ympäristö- ja markkinadataa reaaliajassa, mikä auttaa arvioimaan esimerkiksi päästövaikutuksia ja resurssien saatavuutta. Tämä on kriittistä toimialoilla, joissa geopoliittiset tai ympäristömuutokset voivat nopeasti muuttaa talousennusteita,” hän sanoo.

Sekä Kaila että Ranta korostavat, että tekoälymalleja on seurattava jatkuvasti. Huono datan laatu, puutteelliset aineistot tai virheelliset oletukset voivat johtaa harhaan, mikä vahvistaa talousjohtajien roolia tekoälypohjaisen päätöksenteon valvonnassa.

Datan turvallisuus ja eettiset näkökulmat

Kun tekoälyjärjestelmät käsittelevät yhä enemmän arkaluonteista yritys- ja asiakasdataa, tietoturvariskit kasvavat. Talouden tekoälyjärjestelmien suojaaminen on olennainen osa riskienhallintaa.

“Tekoälymallit vaativat laajoja datamassoja, mutta jos dataa ei suojata asianmukaisesti, yritykset voivat kohdata vakavia riskejä,” Ranta varoittaa. Hän painottaa, että talouden tekoälyjärjestelmät on turvattava kyberuhkia vastaan ja varmistettava, ettei arkaluonteinen data päädy suojaamattomiin ympäristöihin.

Kaila lisää, että myös lainsäädäntö ja eettiset periaatteet on huomioitava:
“Tekoälymallien on noudatettava tietosuojalakeja ja eettisiä standardeja. Yritysten on varmistettava, että tekoälyjärjestelmät ovat paitsi tehokkaita myös läpinäkyviä ja vastuullisia,” hän sanoo.

Turvallisuuden lisäksi eettisiä haasteita syntyy, kun tekoälymallit perivät vinoumia niistä aineistoista, joilla ne on koulutettu. Tämä voi johtaa virheellisiin talousennusteisiin tai tahattomiin vinoumiin luotonannossa, sijoituspäätöksissä tai rekrytoinneissa. Kaila korostaa säännöllisten auditointien merkitystä, jotta tekoälypohjaiset talousmallit pysyvät reiluina ja läpinäkyvinä.

Tekoälyn käyttöönotto talousjohtamisessa

Sekä Kaila että Ranta näkevät tekoälyn potentiaalin talousjohtajille, mutta painottavat, että onnistunut käyttöönotto vaatii huolellista suunnittelua. Tekoäly ei ole irrallinen teknologiahanke, vaan olennainen osa talousstrategiaa.

Kaila listaa keskeiset periaatteet tekoälyn käyttöönottoon:

Arvioi datan valmius – Tekoälyn tehokkuus riippuu korkealaatuisesta, jäsennellystä datasta. Yritysten on varmistettava, että niiden taloustieto on hyvin organisoitua ja helposti saatavilla.
Aseta selkeät tavoitteet – Tekoälyn tulee tukea konkreettisia taloudellisia tavoitteita, kuten ennustamisen parantamista, kassavirran optimointia tai riskienhallinnan vahvistamista.
Seuraa tekoälymallien suorituskykyä – Tekoälypohjaiset talousmallit tulee testata ja hiota säännöllisesti tarkkuuden ylläpitämiseksi ja mahdollisten vinoumien havaitsemiseksi.
Kouluta taloustiimiä – Talousjohtajien ja taloustiimien on ymmärrettävä tekoälyn mahdollisuudet, rajoitteet sekä osattava tulkita tekoälyn tuottamaa tietoa.
Varmista sääntöjenmukaisuus ja eettisyys – Tekoälypohjaisten talouspäätösten tulee olla läpinäkyviä, ja organisaatioiden tulisi laatia ohjeistukset tekoälyn käytölle.

Ranta suosittelee asteittaista lähestymistapaa: ”Yritysten ei tarvitse ottaa tekoälyä käyttöön täysimittaisesti heti. Hidas, vaiheittainen lähestymistapa – aloittaen pienemmistä tekoälyprojekteista – auttaa tunnistamaan haasteet ennen tekoälyn laajempaa käyttöönottoa,” hän neuvoo.

Talousjohtajan tulevaisuus tekoälytaloudessa

Kun tekoäly muokkaa talousjohtajuutta, myös talousjohtajien on kehitettävä osaamistaan sen mukana. Vaikka tekoäly voi parantaa ennustamista, riskien arviointia ja päätöksentekoa, talousjohtajien on pysyttävä aktiivisesti mukana valvomassa tekoälyjärjestelmiä, varmistamassa datan laatua ja hallitsemassa riskejä.

Tekoäly ei korvaa ihmisen harkintaa, mutta oikein käytettynä se voi vahvistaa talousjohtajuutta. Talousjohtajat, jotka integroivat tekoälyn samalla painottaen datan eheyttä, turvallisuutta ja eettisiä näkökulmia, ovat parhaiten valmistautuneita johtamaan organisaatioitaan tekoälyn yhä vahvemmin muokkaamassa talousympäristössä.

Pysy ajan tasalla talousjohtamisen ajankohtaisista aiheista

Tilaa Ropon CFO Insights & Trends -uutiskirje

Saat ajankohtaista tietoa talousjohtamisesta, kassavirran optimoinnista ja laskutuksesta sekä uusia näkökulmia ja vinkkejä. Pääset myös syventymään erilaisiin KPI-mittareihin ja case-esimerkkeihin. Uutiskirjeemme ilmestyy noin kuusi kertaa vuodessa, ja voit peruuttaa tilauksesi milloin tahansa.

Rekisteröidy nyt