KPMG Global AI in Finance -raportti

Taloushallinnossa tekoälyn rooli on siirtynyt käyttöönotosta sen hallittuun ja johdonmukaiseen hyödyntämiseen. Tekoälyn käyttö taloushallinnossa on yleistynyt nopeasti, ja sen aktiivinen käyttö on yli kaksinkertaistunut kahdessa vuodessa. Silti vain 23 % organisaatioista kertoo, että tekoäly on ylittänyt siihen kohdistuvat odotukset. Parhaiten onnistuvat organisaatiot erottuvat kohdistamalla tekoälyn käytön tehtäviin, joissa arviointikyky ja päätöksenteko ovat keskeisiä. Ne rakentavat selkeän tekoälyn hallintamallin, varmistavat luottamuksen kontrolliympäristöllä ja osoittavat hyödyt mittaamalla. Näin syntyy kilpailuetua päätöksenteon laatuun.

Nykyisessä ympäristössä tekoälystä on kehittymässä taloushallinnon päätöksenteon moottori ja luottamus, joka varmistetaan tekoälyn hallinnalla ja kontrolleilla, on keskeinen kilpailuetu.

Tekoälyn hyödyntäminen taloushallinnossa on laajaa. Yli kolme neljästä organisaatiosta käyttää tekoälyä talouden suunnittelussa, raportoinnissa ja liiketoiminta-analyysissä, ja 71 % raportoi sen täyttävän tai ylittävän sijoutetun pääoman tuotto-odotukset (ROI).

Käyttöönoton laajuus ei kuitenkaan automaattisesti tuota kilpailuetua. Tekoälyn käyttöönotto etenee nopeammin kuin kyky viedä tekoäly osaksi toimintaa niin, että se parantaa suorituskykyä koko organisaatiossa.

Suurimmat hyödyt tekoälystä syntyvät tehtävissä, joissa tarvitaan asiantuntija-arvioita ja harkintaa. Näissä tehtävissä on perinteisesti ollut eniten parannettavaa ja samalla suurin potentiaali tekoälyn hyödyntämiselle. Keskeiset vaikutukset liittyvät päätöksenteon laatuun (70 %), päätöksenteon nopeuteen (71 %) ja ennustetarkkuuteen (64 %).

Agenttista tekoälyä taloushallinnossa hyödyntävät organisaatiot erottuvat muista keskimäärin 32 prosenttiyksiköllä. Ero kasvaa erityisesti ennustetarkkuudessa ja sijoitetun pääoman tuotossa (ROI) jopa 40 prosenttiyksikköön. 

Tekoälyn hallinta ja kontrollit nähdään usein hidasteena, mutta käytännössä ne mahdollistavat laajamittaisen hyödyntämisen. Organisaatiot, joilla on valmius tuottaa dokumentaatio tekoälyn auditointeihin, saavuttavat merkittäviä hyötyjä 3–6 kertaa useammin kuin muut. Ero näkyy esimerkiksi virheiden vähentämisessä (33 % vs. 6 %) sekä siinä, kuinka luottavaisesti tekoälyn käyttöä voidaan laajentaa (42 % vs. 14 %). Varmennusvalmius ennakoi suorituskykyä paremmin kuin pelkkä KPI-seuranta.

Tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen vaatii luottamusta. Selkeä hallintamalli,riskienhallinta ja ihmisen tekemä valvonta auttavat varmistamaan, että tekoälystä tuottaa liiketoimintahyötyä.

Tutkimus osoitti, että datan laatu sekä yleisimpiä esteitä että suurimpia mahdollisuuksia. 36 % organisaatioista sanoo, että eniten lisäarvoa tekoälystä saadaan parantamalla datan laatua, integraatioita ja järjestelmien yhteentoimivuutta. Samat asiat mainitaan myös usein keskeisiksi riskeiksi. Rajoite ei siis ole tekoälyteknologia, vaan data, jonka varaan se rakentuu.

Monet organisaatiot keskittyvät kouluttamaan nykyisiä tiimejä sen sijaan, että päivittäisivät rooleja ja osaamisprofiileja. 38 % investoi nykyisen talousfunktion osaamisen kehittämiseen, mutta vain 28 % hakee rekrytoinneilla uudenlaista osaamista. Osaamispula on datan laadusta riippumaton pullonkaula, joka edellyttää erillisiä kehitystoimia.

Tärkein kyvykkyys on datalukutaito. Se tarkoittaa kykyä arvioida datan laatua, ymmärtää tekoälyn tuottamia tuloksia ja muokata ne selkeiksi johtopäätöksiksi, joita voidaan hyödyntää liiketoiminnassa. Datalukutaito yhdistää talousosaamisen ja tekoälyosaamisen.

Edelläkävijäorganisaatiot kehittävät osaamista kahdella tavalla. Ne kouluttavat nykyisiä työntekijöitä ja rekrytoivat samalla uusia asiantuntijoita, jotka työskentelevät datalähtöisesti.

Raportti perustuu maaliskuussa 2026 toteutettuun kyselyyn. Kyselyyn osallistui 1 013 talousjohtajaa 20 maasta. Vastaajat edustavat 13 eri toimialaa. Kaikkien tutkimukseen osallistuneiden organisaatioiden vuotuinen liikevaihto on vähintään 250 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria.