Az AI alkalmazása a controllingban az elmúlt néhány évben látványosan felgyorsult. A prediktív előrejelzések és az automatikus riportok mellett ma már olyan AI-ügynökök is rendelkezésre állnak, amelyek önállóan figyelik a vállalati adatokat, elemzéseket indítanak, és akár intézkedéseket is javasolnak. Mindez nemcsak a controllingfolyamatokat, hanem a controllerek munkáját is átalakíthatja.

Bár a mesterséges intelligencia az elmúlt évek egyik legtöbbet emlegetett technológiája, a controllingban korántsem számít újdonságnak. A vállalatok régóta használnak statisztikai és prediktív modelleket az előrejelzésekhez, a tervezéshez és az üzleti folyamatok elemzéséhez. Ezek a megoldások a múltbeli adatokból kiindulva segítenek a várható tendenciák felismerésében, és számos iparágban már évtizedek óta a mindennapi működés részét képezik.

Lépésről lépésre

A következő jelentős előrelépést az ismétlődő folyamatok automatizálása hozta. A robotizált folyamatautomatizálás (RPA) elsősorban a számviteli és pénzügyi területen terjedt el, ahol számos jól szabályozható, rendszeresen visszatérő feladatot lehetett kiváltani vele. A controllingban az adatgyűjtés, az adattisztítás és az egyeztetések támogatásában kapott szerepet.

A generatív AI megjelenésével aztán új lehetőségek nyíltak. A controllerek természetes nyelven kérdezhetnek rá az adatokra, kérhetnek eltéréselemzést, szöveges magyarázatot vagy akár SQL-lekérdezést is. A technológia azonban gyorsan túllépett ezen a szinten is, és a legújabb fejlesztések már arra irányulnak, hogy az AI ne csupán válaszoljon a kérdésekre, hanem önállóan végezzen el egymásra épülő feladatokat. Erre képesek az AI-ügynökök, amelyek egy meghatározott cél érdekében adatokat gyűjtenek, elemzéseket készítenek, más rendszerekkel kommunikálnak, és a kapott eredmények alapján további lépéseket kezdeményezhetnek.

Amikor az AI résen van

Az AI-ügynökök egyik legnagyobb előnye, hogy folyamatosan képesek figyelni a vállalati adatokat. Nem kell megvárniuk a havi zárást vagy azt, hogy a controller észrevegyen egy eltérést, és külön elemzést indítson.

Vegyünk például egy költséghelyet, ahol a bérjellegű ráfordítások hónapról hónapra kismértékben emelkednek. Az egyes eltérések önmagukban nem jelentősek, nem lépik át a riportingban meghatározott figyelmeztetési küszöböt. Hosszabb idő alatt azonban már számottevő költségnövekedést eredményezhetnek. Egy AI-ügynök felismerheti ezt a lassan kialakuló tendenciát, majd automatikusan megkezdheti az okok feltárását. Megvizsgálhatja például, hogy a növekedés egyetlen üzemben vagy a teljes termelési láncban jelentkezik-e, összefüggésben áll-e a túlórák számának emelkedésével, és milyen termeléstervezési problémák húzódhatnak meg a háttérben. Ehhez az ügynök saját maga is készíthet SQL-lekérdezéseket, összevetheti a különböző adatforrásokat, majd előre jelezheti a feltárt tendencia várható pénzügyi következményeit. Az elemzés alapján intézkedéseket javasolhat, és később azok hatását is nyomon követheti.

A controllernek így nem az adatgyűjtésre és az eltérések keresésére kell ideje jelentős részét fordítania, hanem arra, hogy értékelje a kapott eredményeket, ellenőrizze az összefüggéseket, és a vezetőkkel együttműködve előkészítse a szükséges döntéseket.

Ez a változás különösen fontos a controlling üzleti partneri szerepének erősödése szempontjából. A technológia nem egyszerűen gyorsabbá teszi a meglévő munkafolyamatokat, hanem lehetőséget ad arra is, hogy a controllerek több időt fordítsanak a vállalat működését valóban befolyásoló kérdésekre.

Működő megoldások

A tervezés és az előrejelzés az AI egyik legrégebbi alkalmazási területe. A prediktív modellek ma már a belső vállalati adatok mellett külső tényezőket, például piaci trendeket, árfolyamokat vagy alapanyagárakat is figyelembe vehetnek. A rolling forecast így gyorsabban reagálhat a változó körülményekre.

Egyre nagyobb szerepet kapnak a szövegalapú szimulációk is. A controller például megkérdezheti, hogyan változna az EBIT, ha 8 százalékkal nőne az árbevétel, vagy milyen hatása lenne egy jelentősebb devizaárfolyam-változásnak. A rendszer a háttérben lefuttatja a szükséges számításokat, és bemutatja az eredményt. Ehhez természetesen megfelelő tervezési modellre van szükség. A természetes nyelvű kérdezés csak a felhasználói felületet egyszerűsíti le, a mögötte álló összefüggéseket továbbra is pontosan meg kell határozni.

A riportingban és az elemzésben az AI automatikusan készíthet eltérésmagyarázatokat, feltárhatja az ár-, volumen- és mixhatásokat, valamint összeállíthatja a vezetői kommentárok első változatát. A hagyományos riportok mellett így egyre nagyobb szerepet kaphatnak azok a megoldások, amelyek nemcsak bemutatják az adatokat, hanem jelzik is, ha valamelyik mutató beavatkozást igényel.

A költség- és eredményszámításban az AI a költségokozók feltárásában, az allokációs módszerek vizsgálatában és a különböző költségváltozások eredményhatásának modellezésében segíthet. A zárási és konszolidációs folyamatokban az adategyeztetés, az eltérések osztályozása és az adatminőség ellenőrzése kínál automatizálási lehetőségeket.

A cash- és működőtőke-menedzsmentben szintén megjelentek az AI-alapú alkalmazások. Ezek a vevők fizetési viselkedésének elemzésével támogathatják a cash flow előrejelzését, figyelhetik a likviditási pozíció alakulását, és segíthetnek a működőtőke-mutatók javítását célzó intézkedések kidolgozásában.

A felsorolt területeken eltérő érettségű megoldások állnak rendelkezésre. Míg a prediktív előrejelzések és bizonyos automatizált elemzések már széles körben használatosak, az összetettebb, önállóan működő AI-ügynökök alkalmazása még sok vállalatnál a bevezetés korai szakaszában tart.

Mit mutatnak a vállalati példák?

Az AI pénzügyi alkalmazására már több nagyvállalatnál is találunk gyakorlati példákat.

• Az Uber Finch nevű pénzügyi adatügynöke a Slack felületén keresztül teszi lehetővé az adatok lekérdezését. A felhasználó természetes nyelven tesz fel egy kérdést, a rendszer pedig elkészíti a szükséges SQL-lekérdezést, összegyűjti az adatokat és megadja a választ. Így olyan információk is gyorsan elérhetővé válnak, amelyek megszerzéséhez korábban több rendszer használatára vagy az adatkezeléssel foglalkozó munkatársak közreműködésére volt szükség.
• A Siemens már hosszabb ideje alkalmaz gépi tanulásra épülő előrejelzési modelleket. Az automatizált, felhőalapú modellépítésnek köszönhetően új előrejelző modellek a korábbi hónapok helyett akár hetek alatt elkészülhetnek.
• Az onsemi a pénzügyi beszámolók szöveges részeinek összeállításához használ generatív AI-t. A rendszer elkészíti a szövegek első változatát, amelyet a szakértők ellenőriznek és szükség esetén módosítanak.
• A Horváth Csoport saját AI-alapú eltéréselemző és kommentáló megoldása a belső vállalati adatokon túl külső információkat is bevon az elemzésbe. Piaci hírek, iparági riportok és más releváns források segítségével vizsgálja, hogy az eredményváltozások mögött milyen tényezők állhatnak. Így például egy árbevétel- vagy költségeltérés magyarázatában nemcsak a belső folyamatok, hanem a piaci környezet változásai is megjelenhetnek.

Ezek a példák jól mutatják, hogy az AI alkalmazása már nem korlátozódik kísérleti projektekre. A vállalatok egyre több esetben építik be a technológiát a mindennapi pénzügyi működésbe.

Az adatminőség továbbra is meghatározó

Az AI-megoldások fejlődése ellenére a sikeres alkalmazás egyik legfontosabb feltétele változatlan: megbízható vállalati adatokra van szükség. Hiába képes egy rendszer természetes nyelven válaszolni a kérdésekre vagy önállóan elemzéseket indítani, ha a háttérben nem megfelelő az adatminőség, hiányoznak az egységes mutatódefiníciók, vagy nem egyértelműek az adatok közötti kapcsolatok. Egy eredményhatást vizsgáló szimuláció például csak akkor adhat használható választ, ha a modell pontosan tartalmazza az árbevétel, a költségek és az eredmény közötti összefüggéseket. Ugyanez igaz az automatizált eltéréselemzésre is: a rendszernek ismernie kell a vállalat működését, a felelősségi köröket és az egyes mutatók jelentését.

A technológia tehát nem helyettesíti a megfelelően kialakított controllingrendszert. Ellenkezőleg: annak hiányosságait még láthatóbbá teheti.

Nem elég bevezetni az AI-t, a működést is hozzá kell igazítani

A vállalati AI-alkalmazás hosszú távú eredményessége nem azon múlik, hogy a munkatársak mennyire ügyesen fogalmaznak meg utasításokat a különböző eszközök számára. Sokkal fontosabb, hogy a technológia milyen szerepet kap a vállalat folyamataiban.

1. Ehhez először azt kell meghatározni, hogy milyen üzleti problémák megoldásában várnak segítséget az AI-tól. Érdemes kisebb, jól körülhatárolt alkalmazási területekkel kezdeni, ahol az eredmények mérhetők, és a megoldás működése valós vállalati adatokon vizsgálható.
2. A sikeres pilot azonban önmagában még nem jelenti a sikeres bevezetést. A megoldást a meglévő folyamatokhoz kell illeszteni, szükség esetén pedig magukat a folyamatokat is át kell alakítani.
3. A szervezeti felkészítés szintén elengedhetetlen. Nemcsak a controllereknek, hanem a vezetőknek is tisztában kell lenniük az AI lehetőségeivel és korlátaival. Érteniük kell, hogyan keletkeznek az AI által előállított információk, és milyen ellenőrzések szükségesek azok felhasználásához.
4. Külön figyelmet igényel az információbiztonság. A vállalati adatokhoz hozzáférő AI-rendszerek esetében pontosan szabályozni kell, milyen információkat használhatnak, mely rendszerekhez férhetnek hozzá, és milyen műveleteket végezhetnek önállóan. Az emberi ellenőrzés és jóváhagyás szerepe különösen fontos a nagyobb kockázatú döntéseknél.

Az AI alkalmazását ezért célszerű a vállalati stratégiába illeszteni, és a technológiai fejlesztésekkel párhuzamosan foglalkozni a szervezeti, folyamati és szabályozási kérdésekkel is.

Több idő juthat a valódi döntéstámogatásra

A controllingban az AI legnagyobb hozadéka nem feltétlenül a közvetlen költségmegtakarítás lesz. Ennél fontosabb lehet, hogy a controllerek gyorsabban jutnak hozzá a releváns információkhoz, hamarabb felismerhetik a kedvezőtlen tendenciákat, és több időt fordíthatnak a vezetői döntések előkészítésére.

Az AI-ügynökök megjelenésével az adatgyűjtés és a rutinelemzések egy része fokozatosan háttérben futó, automatizált folyamattá válhat. A controllerek munkájában ezzel párhuzamosan nagyobb hangsúlyt kaphat az üzleti összefüggések értelmezése, a javaslatok értékelése és a vezetőkkel folytatott szakmai párbeszéd.

A cikk Zábrák Izabella, az IFUA Horváth cégtársa „Sikeres AI-alkalmazások a controlling területén – Működő megoldások a prediktív elemzéstől az AI-ügynökökig” című előadása alapján készült, amely a Menedzsment és Controlling Egyesület 2026. szeptember 29-i konferenciáján hangzott el.

Olvasson tovább a témáról az IFUA Horváth honlapján!