Salah satu tantangan terbesar dalam manajemen keuangan adalah melakukan peramalan (forecasting) yang akurat di tengah volatilitas pasar yang tinggi. Metode tradisional biasanya mengandalkan data historis yang bersifat statis dan sering kali gagal menangkap perubahan tren yang cepat.
Dalam pendekatan AI-native, peramalan tidak lagi dilakukan secara manual dalam siklus bulanan atau kuartalan. AI memungkinkan adanya continuous forecasting atau peramalan berkelanjutan. Dengan kemampuan mengolah jutaan titik data secara real-time—mulai dari tren penggunaan layanan hingga variabel makroekonomi—AI dapat memberikan prediksi yang jauh lebih presisi. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk melakukan penyesuaian anggaran dan alokasi sumber daya dengan jauh lebih gesit.
2. Memperkuat Kontrol dan Manajemen Risiko secara Otomatis
Kontrol internal dan kepatuhan (compliance) sering kali dianggap sebagai hambatan dalam kecepatan bisnis. Namun, Friar berpendapat bahwa AI justru dapat memperkuat kontrol tanpa mengorbankan kecepatan. Dalam sistem tradisional, audit dan deteksi kecurangan sering kali bersifat sampel (hanya mengambil sebagian data untuk diperiksa).
AI memungkinkan pengawasan terhadap 100% transaksi secara real-time. Algoritma pembelajaran mesin dapat dilatih untuk mengenali pola transaksi yang tidak lazim atau anomali yang mengindikasikan risiko fraud, kesalahan input, atau ketidakpatuhan terhadap kebijakan perusahaan. Dengan adanya "guardrail" otomatis ini, manajemen risiko berubah dari proses deteksi pasca-kejadian menjadi pencegahan dini.
3. Mengukur ROI AI: Lebih dari Sekadar Efisiensi Biaya
Banyak perusahaan terjebak dalam jebakan pengukuran ROI (Return on Investment) yang sempit saat mengadopsi AI. Mereka hanya melihat pada berapa banyak jumlah staf yang bisa dikurangi atau berapa banyak jam kerja yang dihemat. Meskipun efisiensi biaya itu penting, itu bukanlah satu-satunya metrik keberhasilan.
Friar menekankan bahwa ROI AI yang sebenarnya terletak pada peningkatan kualitas pengambilan keputusan. Pertanyaannya bukan lagi "berapa banyak uang yang kita hemat?", melainkan "seberapa jauh AI membantu kita menghindari kesalahan investasi yang mahal?" atau "seberapa cepat kita bisa merespons peluang pasar baru berkat analisis data yang lebih cepat?". Nilai strategis inilah yang menjadi indikator keberhasilan sesungguhnya dari investasi AI.
4. Mengutamakan Peran Manusia dalam Ekosistem AI
Ada kekhawatiran yang luas bahwa AI akan menggantikan peran profesional keuangan. Namun, pelajaran dari OpenAI justru menunjukkan hal yang sebaliknya. Keberhasilan fungsi keuangan AI-native sangat bergantung pada integrasi antara kecerdasan mesin dan intuisi manusia.
