For CFOs, the best way to start using AI in finance is not to begin with a large transformation project. The fastest results usually come from applying AI to work that is repetitive, data-heavy, time-consuming, and still requires human judgment. In other words, CFOs should start where finance teams spend many hours preparing analysis, explanations, reports, and reconciliations, but where the final decision still remains with finance professionals.
A good first area is management reporting and variance analysis. Every month, finance teams spend significant time explaining why revenue, margin, operating expenses, EBITDA, working capital, or cash flow moved against budget, forecast, and prior year. AI can help summarize movements, identify unusual trends, draft commentary, compare business units, and prepare first drafts of management reports. This does not replace FP&A judgment, but it reduces the time spent on manual explanation and allows the team to focus more on business insight.
The second area is budgeting and forecasting. AI can help review historical trends, detect unusual assumptions, compare forecast versions, summarize changes, and support scenario analysis. For example, finance teams can use AI to explain the financial impact of volume changes, price changes, raw material costs, exchange rates, interest rates, or working capital assumptions. McKinsey notes that finance teams are already using AI to improve forecasting, monitor working capital, speed up reporting cycles, and identify cost-saving opportunities. (McKinsey & Company)
The third area is month-end closing and account reconciliation. AI can help detect unusual journal entries, summarize open items, identify aged reconciling items, prepare closing status reports, and draft explanations for major balance sheet movements. This is often a practical starting point because the data already exists in ERP, Excel, and closing schedules. PwC also highlights closing, reporting, reconciliations, disclosures, variance analysis, forecasting, and management reporting as key finance areas where AI can create value. (PwC)
The fourth area is cash flow and working capital monitoring. CFOs can use AI to summarize overdue receivables, payment trends, inventory movements, supplier payment patterns, and short-term cash flow risks. This is useful because working capital directly affects liquidity and management decisions. AI can help the finance team move from preparing reports to identifying risks earlier.
The fifth area is finance document review. AI can support the review of contracts, invoices, tax documents, board papers, audit schedules, and policy documents by summarizing key terms, identifying missing information, and preparing checklists. However, this area should be used with proper controls, especially where confidential data, tax positions, legal terms, or audit evidence are involved.
CFOs should avoid starting with high-risk areas such as fully automated accounting judgment, tax conclusions, impairment assessment, revenue recognition, or external financial reporting without strong review. AI should assist the finance team, not replace professional judgment or internal control.
A practical approach is to start with three quick-win use cases: monthly variance commentary, forecast explanation, and balance sheet reconciliation review. These areas are visible to management, easy to compare before and after AI adoption, and can show measurable benefits in time saving, quality of analysis, and faster reporting.
AI adoption in finance is accelerating. McKinsey reported that 44% of surveyed CFOs used generative AI for more than five use cases in 2025, up from 7% in the prior year, and 65% expected to increase generative AI investment. (McKinsey & Company) Deloitte also reported that 87% of surveyed CFOs expected AI to be extremely or very important to finance department operations in 2026. (Deloitte)
In summary, CFOs should start using AI where finance teams already have data, repeat the same work every month, and need faster analysis. The best starting points are management reporting, variance analysis, forecasting, closing, reconciliations, and working capital monitoring. The goal is not to make finance “AI-driven” overnight, but to free finance professionals from repetitive work and allow them to spend more time on insight, control, and decision support.
สำหรับ CFO การเริ่มใช้ AI ในงานการเงินไม่ควรเริ่มจากโครงการใหญ่หรือระบบที่ซับซ้อนที่สุด แต่ควรเริ่มจากงานที่ทำซ้ำทุกเดือน ใช้ข้อมูลจำนวนมาก ใช้เวลานาน และยังต้องอาศัยดุลยพินิจของทีมการเงิน กล่าวอีกอย่างคือ ควรเริ่มจากจุดที่ทีมการเงินเสียเวลาไปกับการเตรียมรายงาน วิเคราะห์ตัวเลข อธิบายความเปลี่ยนแปลง และกระทบยอดข้อมูล แต่การตัดสินใจสุดท้ายยังต้องอยู่กับคน
จุดแรกที่ควรเริ่มคือรายงานผู้บริหารและการวิเคราะห์ผลต่าง ทุกเดือนทีมการเงินต้องอธิบายว่าทำไมรายได้ กำไรขั้นต้น ค่าใช้จ่าย EBITDA เงินทุนหมุนเวียน หรือกระแสเงินสดจึงเปลี่ยนแปลงจากงบประมาณ ประมาณการ หรือปีก่อน AI สามารถช่วยสรุปความเคลื่อนไหวของตัวเลข จับแนวโน้มผิดปกติ ร่างคำอธิบาย เปรียบเทียบแต่ละหน่วยธุรกิจ และจัดทำรายงานฉบับร่างได้เร็วขึ้น งานนี้ไม่ได้แทนที่ดุลยพินิจของทีมการเงิน แต่ช่วยลดเวลาการเขียนคำอธิบายซ้ำ ๆ และทำให้ทีมมีเวลามากขึ้นกับการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ
จุดที่สองคืองบประมาณและประมาณการผลการดำเนินงาน AI สามารถช่วยดูแนวโน้มในอดีต ตรวจสมมติฐานที่ผิดปกติ เปรียบเทียบประมาณการแต่ละรอบ สรุปการเปลี่ยนแปลง และช่วยทำการวิเคราะห์สถานการณ์ เช่น ผลกระทบจากปริมาณขาย ราคาขาย ต้นทุนวัตถุดิบ อัตราแลกเปลี่ยน ดอกเบี้ย หรือเงินทุนหมุนเวียน McKinsey ระบุว่าทีมการเงินเริ่มใช้ AI เพื่อช่วยเรื่องการพยากรณ์ ติดตามเงินทุนหมุนเวียน เร่งรอบการรายงาน และค้นหาโอกาสลดต้นทุนแล้ว (McKinsey & Company)
จุดที่สามคือการปิดบัญชีและการกระทบยอดบัญชี AI สามารถช่วยตรวจรายการผิดปกติ สรุปรายการค้างกระทบยอด วิเคราะห์รายการค้างนาน จัดทำสถานะการปิดบัญชี และร่างคำอธิบายรายการเปลี่ยนแปลงในงบดุล งานนี้เหมาะสำหรับเริ่มต้น เพราะข้อมูลส่วนใหญ่อยู่แล้วในระบบบัญชี ไฟล์ Excel และตารางปิดบัญชี PwC ระบุว่างานปิดบัญชี รายงาน การกระทบยอด การเปิดเผยข้อมูล การวิเคราะห์ผลต่าง การพยากรณ์ และรายงานผู้บริหาร เป็นพื้นที่สำคัญที่ AI สามารถสร้างคุณค่าให้กับงานการเงินได้ (PwC)
จุดที่สี่คือกระแสเงินสดและเงินทุนหมุนเวียน CFO สามารถใช้ AI ช่วยสรุปลูกหนี้ค้างชำระ แนวโน้มการรับเงิน การเคลื่อนไหวของสินค้าคงเหลือ รูปแบบการจ่ายเงินให้คู่ค้า และความเสี่ยงด้านกระแสเงินสดระยะสั้น งานนี้เห็นผลเร็วเพราะเกี่ยวข้องโดยตรงกับสภาพคล่องของบริษัท และช่วยให้ทีมการเงินมองเห็นความเสี่ยงก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา
จุดที่ห้าคือการอ่านและสรุปเอกสารทางการเงิน AI สามารถช่วยสรุปสัญญา ใบแจ้งหนี้ เอกสารภาษี รายงานการประชุม เอกสารสอบบัญชี และนโยบายบัญชี โดยช่วยดึงประเด็นสำคัญ ระบุข้อมูลที่ขาด และทำรายการตรวจสอบเบื้องต้น อย่างไรก็ตาม งานลักษณะนี้ต้องมีการควบคุมที่ดี โดยเฉพาะข้อมูลลับของบริษัท ประเด็นภาษี ข้อกฎหมาย และเอกสารที่ใช้ประกอบการสอบบัญชี
CFO ไม่ควรเริ่มจากงานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การให้ AI ตัดสินดุลยพินิจทางบัญชีโดยอัตโนมัติ การสรุปประเด็นภาษีที่ซับซ้อน การประเมินการด้อยค่า การรับรู้รายได้ หรือการจัดทำรายงานภายนอกโดยไม่มีการตรวจทาน AI ควรเป็นผู้ช่วยของทีมการเงิน ไม่ใช่ผู้ตัดสินใจแทนผู้บริหารหรือแทนระบบควบคุมภายใน
แนวทางที่ปฏิบัติได้จริงคือเริ่มจาก 3 เรื่องที่เห็นผลเร็ว ได้แก่ การร่างคำอธิบายผลต่างรายเดือน การสรุปการเปลี่ยนแปลงของประมาณการ และการช่วยตรวจรายการกระทบยอดงบดุล งานเหล่านี้ผู้บริหารเห็นผลได้ชัด เปรียบเทียบก่อนและหลังใช้ AI ได้ง่าย และวัดผลได้จากเวลาที่ประหยัด คุณภาพของการวิเคราะห์ และความเร็วของการรายงาน
การใช้ AI ในงานการเงินกำลังเร่งตัวขึ้น McKinsey รายงานว่าในปี 2025 มี CFO ที่สำรวจ 44% ใช้ Generative AI มากกว่า 5 กรณีใช้งาน เพิ่มขึ้นจาก 7% ในปีก่อน และ 65% คาดว่าจะเพิ่มการลงทุนด้าน Generative AI (McKinsey & Company) ขณะที่ Deloitte รายงานว่า CFO 87% คาดว่า AI จะมีความสำคัญอย่างมากหรือมากต่อการดำเนินงานของฝ่ายการเงินในปี 2026 (Deloitte)
โดยสรุป CFO ควรเริ่มใช้ AI ในจุดที่ทีมการเงินมีข้อมูลอยู่แล้ว ทำซ้ำเป็นประจำ และต้องการความเร็วในการวิเคราะห์ จุดเริ่มต้นที่เหมาะที่สุดคือรายงานผู้บริหาร การวิเคราะห์ผลต่าง การพยากรณ์ การปิดบัญชี การกระทบยอด และการติดตามเงินทุนหมุนเวียน เป้าหมายไม่ใช่การเปลี่ยนฝ่ายการเงินให้เป็น AI ทั้งหมดในทันที แต่คือการลดงานซ้ำ ๆ เพื่อให้ทีมการเงินมีเวลามากขึ้นกับการวิเคราะห์ การควบคุม และการสนับสนุนการตัดสินใจของธุรกิจ
