שימוש בעוזר בינה מלאכותית פיננסי: חמש תובנות שמשנות את עבודת מחלקת הכספים
- Ariel Shapira
- Dec 13, 2025
- 1 min read
צוותי כספים עובדים בסביבה מורכבת הכוללת ריבוי חשבונות, ישויות ומטבעות – לעיתים עם משאבים מצומצמים.היום קיימות פלטפורמות חדשניות שיודעות לאחד נתונים בנקאיים ותפעוליים, מבצעת ולידציה אוטומטית ומספקת תמונת Liquidity בזמן אמת. חלק מהפתרונות מציעים AI Assistant, המאפשר לקבל תשובות וניתוחים מיידיים ומדויקים לשאלות תזרימיות וניהוליות מורכבות.
בדקנו עם צוותי כספים מהן השאלות שנשלחו לAI Assistant והביאו עם הכי הרבה ערך משמעותי, זיהינו חמש קטגוריות מרכזיות של שאלות שהובילו התובנות המשמעותיות ביותר:
טרנזקציות חריגות, ה-AI מזהה עסקאות In-Transit, טעויות סיווג וחיובים חד-פעמיים ומציג את ההשפעה המדויקת על הנזילות. לדוגמא: “תוכל לסרוק את ההעברות מחודש שעבר ולהציף דברים חריגים או לא צפויים?”
מגמות הוצאה, ה-Assistant מנתח ספקים, קטגוריות וישויות ומדגיש מגמות מטרידות – חיוביות או שליליות.לדוגמא: “זהה מגמות בהוצאות שהשתנו בחצי שנה האחרונה”
גבייה והתנהגות לקוחות, המערכת מזהה שינויי דפוס, האטות חוזרות וסיכוני גבייה עתידיים.
לדוגמא: “מי מהלקוחות שינה דפוסי תשלום?”
ניהול יתרות, ה-AI בונה תחזית שבועית וממליץ על העברות בין-חשבוניות או התאמות.
לדוגמא: “האם כל החשבונות מכוסים להתחייבויות הקרובות?”
ניתוח סיבתיות,אחת הקטגוריות השכיחות וכוללת שאלות כלליות או יותר מכוונות שינויים ספציפיים.
לדוגמא “מה השתנה ביחס לחודש הקודם בתזרים המזומנים?”
המערכת מבצעת Month-over-Month אוטומטי, מסבירה מה הניע את השינויים ואפילו מציעה פעולות נדרשות.
שילוב של מידע זמין, ניתוחים מדויקים, ותובנות מיידיות מאפשר לצוותי כספים לפעול מהר יותר, להפחית סיכונים ולשפר את איכות קבלת ההחלטות.