Umjetna inteligencija (AI) već sada rapidno mijenja svijet financija i računovodstva s ciljem automatizacije, brže obrade veće količine podataka u stvarnom vremenu, izvještavanja, planiranja i revizije. No, s ovim mogućnostima rastu i rizici koje moramo na vrijeme prepoznati i njima upravljati.

Za početak je važno znati da umjetna inteligencija nije “srebrni metak”. Organizacije koje uvode AI u svoje poslovanje trebaju razumjeti da algoritmi mogu biti nepredvidljivi (probabilistički), za razliku od klasičnih determinističkih (predvidljivih) modela na koje smo navikli u računovodstvu i financijama.

Predvidljivi i nepredvidljivi modeli

Deterministički modeli i obrade podrazumijevaju da za iste ulazne podatke uvijek dobivamo isti izlaz – bez nasumičnosti ili slučajnosti. Sve je fiksno, predvidivo i ponovljivo. Primjerice: izrada računovodstvenih izvještaja na temelju poznatih transakcija, budžetiranje i financijsko planiranje s fiksnim pretpostavkama (npr. konstantan rast prihoda xy % godišnje, linearna amortizacija), diskontirani novčani tok (DCF) s unaprijed definiranim parametrima.

Probabilistički modeli uključuju vjerojatnosti i statističke distribucije, odnosno prihvaćaju da ishodi nisu sigurni i da ulazne varijable mogu varirati. Rezultat je raspon mogućih scenarija, a ne jedan ishod.

Razlika između ova dva modela leži u različitom načinu na koji tretiraju neizvjesnost i varijabilnost podataka i ishoda.

Nerazumijevanje razlike između ta dva pojma velik je rizik za poslovanje. Dok primjerice korištenje umjetne inteligencije za detekciju prijevara, gdje se izračunava vjerojatnost da je transakcija sumnjiva, predstavlja dobru poslovnu primjenu, s druge strane osnovni unos podataka u Glavnu knjigu kao i generiranje računovodstvenih izvještaja iz ERP-a – što predstavlja temelj računovodstva, kontrolinga i standardnog financijskog planiranja -zahtjeva daleko strožu kontrolu i nadzor rezultata obrada te iste umjetne inteligencije.

Pogrešna primjena vodi ka pogrešnim poslovnim odlukama

Puno je primjera kako neispravna primjena AI tehnologija može uzrokovati probleme u računovodstvu i financijama. Od automatskog knjiženja gdje neispravnim klasifikacijama prihoda i/ili troškova financijski izvještaji, pa time i porezne prijave, mogu biti neispravni do toga da generiranje financijskih izvještaja za menadžment iz nepotpunih podataka može dovesti do pogrešnih poslovnih odluka.

Uspjeh primjene AI-ja ovisi o ljudima koji ga primjenjuju, ali i regulativi koja nadzire AI.

EU regulativa već sada naglašava važnost AI obrazovanja. Naime, u novoj EU AI regulativi pored članka o neprihvatljivim AI sustavima upravo je članak o AI obrazovanju prvi stupio na snagu 2. veljače 2025. Zaposlenici moraju razumjeti kako modeli rade, gdje griješe i kako mogu upravljati rizicima poput pristranosti i sigurnosnih rizika. Učenje novih vještina poput analize podataka, kritičkog mišljenja i etike sve više postaje nužnost u suvremenim organizacijama.

Kao što upravljamo vještinama i kvalifikacijama ljudskih djelatnika, jednako tako trebamo upravljati vještinama i kvalifikacijama umjetnih djelatnika koji samostalno obavljaju poslove. Uz svu nepredvidivost čovjeka, pripremamo se i radimo na predvidivom rezultatu njihovog rada. Analogno, uz svu nepredvidivost algoritma pripremamo se i radimo na predvidivom rezultatu predmetne obrade.

Možemo li zatražiti objašnjenje rezultata obrade našeg djelatnika? Naravno, samo ga pitamo i zatražimo pojašnjenje.

Možemo li to isto učiniti s našim umjetnim djelatnikom? Ups! Možda i ne možemo. Je li to obveza našeg poslovanja? U većini slučajeva jest, pa i slijedom zakona, naročito u financijama i računovodstvu gdje su regulativa, kao i rizici vrlo egzaktni.

Pristranost i sigurnosni rizici

Pristranost u AI-ju nije samo etički problem, već i poslovni rizik, jer loše odluke štete reputaciji i mogu rezultirati štetnim posljedicama. Zato je neophodno redovito testirati AI modele na pristranost i implementirati korektivne mjere, pri čemu je ljudski faktor neizostavan.

Kako AI upravlja sve osjetljivijim financijskim procesima, tako raste i prijetnja od hakerskih napada. Manipulacija modelima može dovesti do lažnih izvještaja, gubitka podataka ili financijske štete. Stoga o sigurnosnim rizicima treba promišljati od početka, od enkripcije i praćenja anomalija do stalne zaštite sustava.

AI već sada donosi ogromne koristi u poslovanju od detekcije prijevara, brže analize financijskih tokova do dinamičnog planiranja i optimizacije resursa. U budućnosti financije i računovodstvo bit će sve automatiziranije, no rizici neće nestati.

Zbog toga trebamo upravljati “umjetnim djelatnicima” jednako pažljivo kao i ljudskima, odnosno razvijati njihove “vještine” i podešavati modele, nadzirati rezultate i osigurati da tehnologija služi našim poslovnim ciljevima.

Kolumna Umjetna inteligencija u financijama #1. Autori teksta su Ivana Živković Abraham, osnivačica i direktorica CFO Management d.o.o., i William Bello, stručnjak za upravljanje AI sustavima 

VEZANI ČLANCIVIŠE OD AUTORA