CFOen i OpenAI vil ha null dagers regnskapsavslutning

Da Sarah Friar overtok som CFO i OpenAI i 2024 hadde selskapet det hun i en fersk artikkel betegner som en liten økonomiavdeling. Samtidig var hverdagen preget av velkjente, manuelle prosesser: Søk etter tall i ulike systemer, tidkrevende avviksforklaringer og regneark som måtte oppdateres og avstemmes. 

Hun satte seg to ambisiøse hovedmål. Det ene var såkalt zero-day close; en regnskapsavslutning der ledelsen får et løpende, avstemt bilde av selskapets økonomiske stilling i sanntid. Det andre var kontinuerlige prognoser, med automatiserte prognoser som oppdateres fortløpende basert på ferske data.

– Det virkelige løftet ved en KI-native økonomifunksjon er at teamet forstår hva som skjer mens det skjer, hjelper lederne med å se valgene foran seg, og gir selskapet mer tid til å handle mens utfallet fortsatt kan påvirkes, skriver Friar på godt polert engelsk.

Vil bort fra Excel-jakten

Ifølge Friar bruker tradisjonelle økonomiavdelinger altfor mye krefter på å samle inn data før en beslutning kan tas. En klassisk prognosegjennomgang krever ofte at ansatte må hente ut ferske tall, avstemme regneark, forklare avvik og lage presentasjoner.

OpenAI jobber i stedet med å koble godkjente budsjetter, regnskapstall, innkjøpsordrer, periodiseringer og transaksjonsdata sammen i én løpende, avstemt visning. KI kan deretter foreslå forklaringer på avvik og flagge saker som krever menneskelig skjønn.

– Regnskapsavslutningen forsvinner ikke. Det som begynner å forsvinne, er kappløpet for å rekonstruere virksomheten etter at perioden er over, påpeker hun.

Det samme datagrunnlaget brukes til rullende prognoser, der KI kombinerer statistiske modeller, salgsinformasjon og operasjonelle data med økonomenes egne vurderinger.

Økonomiansatte blir «byggere»

Friar mener en av de største endringene er at finansfolk nå i langt større grad kan bygge sine egne verktøy.

Ny research fra OpenAI viser at 40 prosent av økonomiansattes spesialiserte KI-bruk gjelder oppgaver utenfor tradisjonell finans, mens 22 prosent er knyttet til ingeniør- og utviklingsoppgaver.

I OpenAIs egen økonomiavdeling bruker de ansatte ChatGPT Work og Codex til å bygge interaktive dashbord og andre verktøy. Friar trekker frem en medarbeider som jobbet mot OpenAIs annonsevirksomhet og som helt uten koderfaring bygde et verktøy som bryter ned månedsprognoser til uke- og dagsnivå, korrigerer for ukedager og helligdager og viser hva ytterligere pengebruk kan gi.

– Folkene som forstår problemet, kan nå også utforme løsningen, slår hun fast.

Fra timer til sekunder

Selskapet har også tatt i bruk spesialtilpassede GPT-er. Under en intern finans-hackathon utviklet teamet blant annet «IR-GPT» – en spesialtilpasset GPT basert på godkjent materiale fra investor relations-teamet, som hjelper til med å besvare henvendelser fra investorer.

Arbeid som tidligere tok flere timer, og noen ganger fortsatte utover kvelden, kan nå gi et godt førsteutkast på sekunder.

Hun understreker samtidig at økonomiavdelingen fortsatt skal kontrollere tallene, bruke eget skjønn og stå for den endelige godkjenningen. Endringer i allerede godkjente prognoser og forutsetninger skal fortsatt kreve autorisasjon fra økonomifunksjonen.

Advarer mot feil målekriterier

Finansdirektøren advarer kolleger mot å måle KI-suksess i antall kjøpte lisenser eller hvor mange «tokens» selskapet forbruker.

I stedet bør CFO måle verdien av det faktiske arbeidet som utføres. For regnskapsavslutning handler det blant annet om hvor lang tid prosessen tar, andelen transaksjoner som avstemmes automatisk og hvor mange avvik som krever manuell behandling.

For prognoser handler det om treffsikkerhet, oppdateringsfrekvens og hvor raskt nye scenarier kan analyseres.

– Den billigste KI-modellen er ikke alltid den mest økonomiske. Hvis en bedre modell gir et pålitelig svar med færre forsøk og mindre kontrollarbeid, kan den koste mindre totalt sett, forklarer Friar.

CFO må ta styringen

Friar mener finansdirektøren har en unik posisjon til å lede virksomhetens KI-omstilling fordi økonomifunksjonen sitter i krysningspunktet mellom strategi, kapital, data, risiko og resultater.

For henne handler en KI-drevet økonomifunksjon ikke bare om å produsere tall raskere, men om å gi ledelsen et bedre bilde av hva som skjer i virksomheten mens det skjer – og mer tid til å påvirke utfallet.

– Hvis vi vil at økonomiteamene våre skal omfavne mulighetene med KI, må vi vise dem hvordan det ser ut i praksis. Som finansdirektører begynner det med oss. Du kan tross alt ikke bli det du ikke kan se, skriver Friar.