Primjena AI alata u financijama

Održali smo intervju s Ana-Marijom Barišić, Head of Automation at Studenac – Studenac Group, o tome kako AI transformira financije. Na FINANCE DAYS, 07. - 08.05.2026. održat će predavanje na temu Primjena AI alata u financijama, a u intervjuu donosi konkretne uvide iz prakse.
 

U širem kontekstu internih kontrola i revizije, AI se nameće kao alat koji može kontinuirano pratiti velike količine podataka. Koje su ključne prednosti takvog pristupa u odnosu na tradicionalne kontrole i revizijske metode?
Glavna prednost je brzina i opseg. Tradicionalne kontrole često nisu dovoljno brze i teško je imati kontrolu nad velikim brojem podataka bez da se potkrade greška kojoj je uzrok ljudski faktor. AI može kontinuirano analizirati transakcije i odmah upozoriti na neuobičajene obrasce. To znači da se potencijalni problemi mogu uočiti puno ranije, a revizija može više vremena posvetiti analizi i razumijevanju rizika, umjesto ručnom pregledu podataka.

Automatizacija internih kontrola i revizijskih procesa donosi značajne uštede vremena, ali i nova pitanja povjerenja u sustave. Kako osigurati da AI rješenja u financijskoj forenzici budu transparentna, objašnjiva i usklađena s regulatornim zahtjevima?
Povjerenje u AI sustave gradi se kroz transparentnost i jasna pravila korištenja te edukaciju. Važno je da sustav može objasniti zašto je određenu transakciju označio kao rizičnu primjerice zato što odstupa od uobičajenog iznosa, dobavljača ili obrasca plaćanja.
U praksi to znači da AI ne radi samostalno, nego kao podrška stručnjacima. Modeli moraju biti dokumentirani, rezultati provjerljivi, a konačne odluke i dalje donose ljudi. Na taj način sustav ostaje usklađen s regulatornim zahtjevima i zadržava se kontrola nad procesom.

Kao Head of Automation u Studenac marketu s bogatim iskustvom u RPA-u i dizajnu automatizacijskih okvira, možete li podijeliti kako u praksi izgleda integracija AI modela za analizu transakcija i detekciju anomalija u postojeće poslovne procese?
U našem slučaju AI za analizu transakcija još nije implementiran, ali temelj za takva rješenja već gradimo kroz automatizaciju i kvalitetno upravljanje podacima. Da bi AI imao smisla, procesi moraju biti jasno definirani, a podaci konzistentni i dostupni. Primjerice, u takvom modelu AI bi analizirao transakcije i prepoznavao neuobičajene obrasce, dok bi automatizacija preuzela daljnje korake – pripremila izvještaj, prikupila dodatne podatke ili obavijestila odgovornu osobu. Na taj način AI služi kao alat za prepoznavanje potencijalnih rizika, a postojeći sustavi i ljudi donose daljnje odluke.
 

Koliko je važno povezivanje AI modela s postojećim automatizacijskim i RPA sustavima i kakve prednosti takva integracija donosi u svakodnevnom poslovanju?
U većini poslovnih procesa već i sama automatizacija može donijeti velika poboljšanja. RPA može preuzeti ponavljajuće zadatke, provoditi kontrole i povezivati podatke između sustava, čime se procesi ubrzavaju i smanjuje mogućnost greške.
Prava vrijednost dodatno raste kada se automatizacija poveže s AI- em. AI može analizirati podatke i prepoznati obrasce ili odstupanja, dok RPA izvršava konkretne korake u procesu. Tada je moguće izgraditi end-to-end automatizirane procese koji često ne obuhvaćaju samo jedan odjel, poput financija, nego cijeli poslovni tijek kroz više funkcija u kompaniji. Na taj način tehnologija ne optimizira samo pojedini zadatak, nego pomaže da cijeli proces bude brži, pregledniji i učinkovitiji.
 

Iz perspektive nekoga tko vodi timove i projekte digitalne transformacije, koliko su poduzeća danas spremna koristiti AI alate u financijama? Koje kompetencije zaposlenika smatrate ključnima za uspješnu primjenu takvih rješenja?
Interes za AI je danas velik i mnoga poduzeća žele istražiti njegove mogućnosti. Međutim, stvarna spremnost često ovisi o kvaliteti podataka i jasnoći poslovnih procesa. AI ne može riješiti probleme loše organiziranih podataka ili nejasnih procedura.
U praksi često vidimo da ljudi još uvijek teško prepoznaju konkretnu primjenu AI-a u vlastitom području rada, dijelom zato što su naviknuti na postojeći način rada i procese koji se godinama nisu značajno mijenjali. Zato su ključne kompetencije razumijevanje poslovnih procesa, analitičko razmišljanje i otvorenost prema promjenama. Tehnologija je alat, ali ljudi moraju znati kako je koristiti.
 

U daljnjoj digitalizaciji poslovanja, koje će promjene u poduzećima biti nužne kako bi AI rješenja u financijama dugoročno donosila stvarnu vrijednost, a ne ostala samo skupi tehnološki eksperiment?
Kao što sam spomenula u prethodnom odgovoru, temelj su kvalitetni podaci i jasno definirani procesi. Kada su ti preduvjeti postavljeni, AI vrlo brzo prestaje biti eksperiment i postaje alat koji može značajno unaprijediti način na koji kompanije analiziraju podatke, upravljaju rizicima i donose odluke.
No jednako važna je promjena mentaliteta. Tehnologija se danas razvija brže nego ikada prije i poduzeća koja žele ostati konkurentna moraju biti spremna ulagati, testirati nova rješenja i brzo učiti.
AI više nije pitanje “hoćemo li ga koristiti”, nego koliko ćemo ga brzo i pametno primijeniti. Organizacije koje na vrijeme postave dobre temelje u procesima i podacima imat će jasnu prednost u brzini, kvaliteti odluka i operativnoj učinkovitosti.

 Više o temi "Primjena AI alata u financijama" na:  FINANCE DAYS: "AI u financijama", 07.05.2026.