Financial Executives Sound the Alarm: Are Your Non-Financial Data Putting Your Business at Risk?

Фінансові керівники б’ють на сполох: чи ставлять ваші нефінансові дані ваш бізнес під загрозу?

Start

Останній звіт EY вказує на стривожену занепокоєність фінансових лідерів у всьому світі щодо надійності нефінансових даних у корпоративній звітності. Вражаючі 96% фінансових керівників висловлюють занепокоєння щодо цілісності та достовірності цих даних. Дослідження підкреслює зростаючі страхи, що незадовільна якість даних може поставити під загрозу критично важливі глобальні цілі, що стосується цілей сталого розвитку компаній.

Цілісність даних є нагальною проблемою, оскільки нефінансові дані часто вважаються недостатніми для процесів прийняття рішень. Більше половини опитаних інвесторів вважають, що штучний інтелект може відігравати вирішальну роль у оцінці достовірності та точності даних та виявленні невідповідностей. Значні 57% інвесторів вважають, що штучний інтелект є необхідним для оцінки фінансової та нефінансової інформації.

Дослідження, яке опитало понад 2800 глобальних фінансових лідерів та інституційних інвесторів, підкреслює виклики, з якими стикаються компанії як у фінансовій, так і в нефінансовій звітності. Воно показує, що лише меншість компаній, як очікується, досягне своїх цілей сталого розвитку, з побоюваннями щодо можливих звинувачень у «зеленому етапі» проти них.

Зацікавлені сторони все більше зосереджуються на нефінансових драйверах вартості. 69% фінансових керівників помітили збільшення запитів від інвесторів у цих сферах порівняно з двома роками тому. Незважаючи на оптимізм щодо нових стандартів звітності, які, можливо, сприятимуть зусиллям у сфері сталого розвитку, понад половина фінансових лідерів очікує обтяжливих витрат та складних питань відповідності.

Хоча є надія, що технології, зокрема штучний інтелект, можуть вирішити ці проблеми, прийняття та розуміння його ризиків залишаються перешкодою. Фінансові лідери залишаються розділеними щодо витрат та питань відповідності, що оточують впровадження штучного інтелекту. Оскільки компанії прагнуть покращити свої процеси звітності, роль технології в забезпеченні цілісності даних дедалі більше стає центром уваги.

Максимізація цілісності даних у корпоративній звітності: поради та insights

Занепокоєння щодо цілісності нефінансових даних у корпоративній звітності набирає обертів, як підкреслюється у недавньому звіті. Оскільки 96% фінансових керівників висловлюють тривогу щодо надійності даних, важливо дослідити стратегії та insights, які можуть допомогти компаніям ефективно впоратися з цими викликами.

1. Прийміть штучний інтелект і машинне навчання

Як вважають багато інвесторів, штучний інтелект може бути вирішальним у забезпеченні точності та достовірності як фінансових, так і нефінансових даних. Здатність ШІ виявляти аномалії та невідповідності у великих масивах даних може стати вирішальним фактором. Компанії повинні розглянути можливість інвестування в технології штучного інтелекту, щоб оптимізувати процеси верифікації даних та підвищити точність прийняття рішень.

2. Зосередьтеся на якості даних і управлінні

Покращення якості даних починається з сильних політик управління. Встановіть чіткі стандарти даних та інвестуйте в інструменти, які автоматизують збір та аналіз даних. Забезпечуючи вашу команду надійними даними, компанії можуть зменшити ризики, пов’язані з поганою якістю даних, і знизити потенціал для звинувачень у «зеленому етапі».

3. Покращте співпрацю між фінансовими та нефінансовими командами

Роз’єднаність між фінансовими та нефінансовими командами може перешкоджати цілісності даних. Заохочуйте співпрацю між цими підрозділами, щоб усі фінансові та нефінансові дані були узгоджені з цілями компанії. Регулярні міждепартаментські зустрічі можуть допомогти подолати розриви та сприяти культурі прозорості та надійності.

4. Будьте в курсі стандартів звітності

Коли з’являються нові стандарти звітності, важливо бути в курсі для дотримання вимог та стратегічної переваги. Розуміння цих стандартів може допомогти компаніям краще комунікувати свої зусилля в сфері сталого розвитку та ефективно реагувати на занепокоєння інвесторів. Співпрацюйте з галузевими групами та беріть участь у форумах, щоб бути в курсі змін в вимогах.

5. Пріоритизуйте постійну підготовку та освіту

Ознайомте вашу команду з знаннями, які їм потрібні для використання нових технологій та розуміння вимог щодо відповідності. Постійне навчання може надати працівникам можливість точно працювати з комплексними масивами даних та залишатися в курсі змін у сфері корпоративної звітності.

Цікаві факти:

– Компанії, які ефективно інтегрують нефінансові дані у свої звітні процеси, часто спостерігають поліпшення довіри з боку зацікавлених сторін та вищу ринкову вартість.
– Прогнозується, що штучний інтелект відіграє центральну роль у майбутньому аудиту, з його потенціалом знизити витрати та підвищити ефективність у верифікації фінансової та нефінансової інформації.

Для отримання додаткових висновків щодо впровадження технологій у корпоративних середовищах розгляньте можливість ознайомлення з IBM та Microsoft, оскільки обидві є лідерами у сфері рішень з управління даними та штучного інтелекту.

Financial world legend sounds alarm on 'biggest bank that's going down'

Paula Simon

Paula Simon is a momentous voice in the sphere of blossoming technologies and a distinguished author with numerous publications under her belt. With a solid academic foundation from Stanford University, where she attained her B.S. in Computer Science & Engineering, reinforced by her priceless professional experiences at Yahoo Inc, she paves the way for future industry tendencies. At Yahoo, she had a key role within the engineering department, offering her deep insights into the swift evolution of technology. Moreover, she has earnestly partaken as a keynote speaker in various international technology summits. Paula's writing surpasses the traditional dimensions of technology, offering readers an utterly clear and insightful viewpoint. Her dedication to the field extends to fostering the next generation as she usually hosts webinars and training sessions for budding enthusiasts.

Privacy policy
Contact

Don't Miss

Limitations of Mathematical Reasoning in AI Models

Обмеження математичного міркування в моделях ШІ

Недавнє дослідження, проведене дослідниками Apple, виявило значні обмеження в математичних
The Leap to Advanced Artificial Intelligence: A Sudden Shift

Стрибок до передового штучного інтелекту: раптовий зсув

В швидко змінюваному світі технологій, перехід до складних форм штучного