2020'de CFO'ların yeni araçlara ihtiyacı vardı. Şimdi ise bu araçlar rolün kendisini değiştiriyor.
Bu rol giderek daha stratejik bir hâl alıyordu, ancak yazılımlar hâlâ çağın gerisinde kalmıştı. CFO'lar yarı veri analisti yarı mimar gibi çalışıyor; otuz yıllık ERP sistemlerinin etrafında dönen sayısız nokta çözümünden ve Excel dosyalarından gelen çıktıları bir araya getirerek adeta bir yapboz tamamlıyordu. Darboğaz verinin ta kendisiydi. Veri çok fazla yerde yaşıyor, yönetilmesi zorlaşıyor ve üzerindeki araçlar hem kırılgan hem de kapasiteleri sınırlı kalıyordu.
Bugün yapay zekâ bu kısıtlamaları ortadan kaldırıyor. Verileri bir araya getirmek kolaylaştı ve yazılımlar işin büyük kısmını kendi başına yapmaya başladı. Bu değiştiğinde, hem işin nasıl yapıldığı hem de kimin yaptığı da doğal olarak değişir. Bu da finans fonksiyonunun, ekibin ve bu ekibe liderlik eden kişinin arketipinin kökten değişeceği anlamına geliyor.
Muhasebeciden bankacıya, oradan da inşa ediciye
Bunu, şirketlerin zaman içinde bu pozisyon için kimi işe aldığına bakarak görebilirsiniz:
Başarılı bir CFO'nun sahip olması gereken özellikler farklı dönemlerde şaşırtıcı derecede geçerliliğini korudu. En iyi CFO'lar sadece rakamları veya yönetim kurulu sunumlarını teslim etmekle kalmaz. Aynı zamanda veriyi kullanarak işletmenin hangi yöne gitmesi gerektiğine dair bir görüş oluşturur ve buna yön verir. İşin onlardan beklediği şey, dönemin en kıt becerisiyle birlikte sürekli değişen tek unsurdur.
Her dönemin arketipi bu değişimi takip etti. İş defterleri temizlemek, kontrolleri kurmak ve sonuçları raporlamak olduğunda şirketler Big 4 muhasebe firmalarından CFO transfer etti. İş sermaye bulmak ve anlaşmayı bitirmek olduğunda yatırım bankacılığından alım yaptılar. İş planlama, metrikler ve iş ortaklığına dönüştüğünde planlama ("FP&A") becerisi önem kazandı; şirketler yine de genellikle bankacılık veya özel sermaye geçmişine sahip adayları tercih etmeye devam etti.
Bugünün kıt becerisi ise tamamen yeni bir şey: şirketin üzerinde çalıştığı işletim sistemini tasarlamak. Bu; bağlamı içgörüye ve kararlara dönüştüren veriler, iş akışları, ajanlar, beceriler ve kontroller anlamına gelir. Bunu, finans ekiplerinin içinde "finans mühendisinin" yükselişinde ve CFO'ların bu rolü giderek daha fazla bizzat üstlenmesinde görebilirsiniz.
Bu şekilde çalışan finans liderleri, departmanı seleflerinden çok farklı tanımlıyor. OpenAI'ın CFO'su Sarah Friar, finansı gerçek zamanlı bir fonksiyon olarak çerçevelendiriyor. Finans, sıfır günlük kapanışa ve sürekli güncellenen bir tahminlemeye doğru ilerliyor; bu da geleneksel aylık kapanış ritminden büyük bir kopuş demek. İster hesaplama gücü ister sermaye tahsisi olsun, en iyi finans liderleri artık skor tutucularından çok inşaatçılara benziyor.
Daha fazla veri, daha iyi araçlar, daha yalın ekip
CFO arketipindeki ve genel olarak finans organizasyonundaki bu dönüşüm, yapay zekâ odaklı (AI-native) araçların hızlı gelişiminden besleniyor. Daha kolay ve hızlı veri erişimi daha iyi araçların önünü açtı; bu da işin nasıl ve kim tarafından yapılacağını, dolayısıyla finans ekiplerinin nasıl yapılandırılıp çalıştığını değiştirdi.
1. Veri darboğaz olmaktan çıktı. 2020 tarihli yazımızın temel şikâyeti, CFO'nun hammaddesi olan verinin güncelliğini yitirmiş, parçalanmış ve bir araya getirilmesi zahmetli olmasıydı. Finans ekipleri enerjilerinin çoğunu piramidin en alt katmanında, girdileri birleştirerek harcıyordu: Dışa aktarımları çekmek, tabloları karşılaştırmak ve bir e-posta zincirine ya da daha kötüsü Slack DM'lerine ve kanallarına gömülmüş bir sapmanın açıklamasının peşinde koşmak... Yapay zekâ, farklı sistemlere ve formatlara dağılmış verileri çıkarmayı, işlemeyi ve yorumlamayı çok daha hızlı ve kolay hâle getiriyor. Ekipler bilgi toplamaya daha az, o bilgiyi harekete geçirmeye daha çok zaman ayırabiliyor.
2. Finans teknolojileri yığını, finans ekibinin bir parçası hâline geliyor. 2020'de finans teknolojileri yığınını katman katman haritalandırmış ve her biri için modern araçlardan oluşan bir dalganın gelmekte olduğunu savunmuştuk. Yapay zekânın veri sorununu çözmesine yardımcı olmasıyla o dalga geldi. Yeni nesil araçlar çeyrekler yerine günler içinde ayağa kalkıyor, beslenmeyi beklemek yerine veri toplamayı bizzat otomatikleştiriyor ve ay sonunu değil anlık içgörü sunuyor. O ilk pazar haritasındaki her alanın artık ERP'den vergiye, satın almadan tüm süreçlere kadar yapay zekâ odaklı bir rakibi var.
Portföyümüzden birkaç örnek:
- Rillet'in ERP'si implementasyon süresini aylardan günlere veya haftalara indiriyor, verileri otomatik olarak çekiyor ve aylık kapanışı günlük kapanışa dönüştürüyor.
- Concourse finansal planlama ve tahminleme için ajanlar devreye alıyor ve canlı senaryolar oluşturmak üzere gerçek zamanlı pipeline verilerini içeri aktarıyor.
- Lio satın alma süreçleri için çoklu ajan modeli kullanıyor; ajanları tedarikçi incelemesi yapıyor, sözleşmeleri müzakere ediyor, iç onayları yönetiyor ve teslimatı izliyor.
- Stuut iletişime geçmeden takibe, tahsilattan itiraz çözümüne kadar uçtan uca alacak hesapları döngüsünü yönetiyor ve nakit eşleştirme sürecini otomatikleştiriyor.
- Sphere karmaşık dolaylı vergi uyumluluğunu uçtan uca otomatik bir sürece dönüştürüyor.
- Petual SOX testlerini ve kurumsal iç denetim iş akışlarını otomatikleştiriyor.
Bunların tamamı, daha önce özel ekipler veya dış hizmet sağlayıcılar gerektiren iş akışlarıydı.
Önceki nesil yazılımlar finans profesyonellerinin işi yönetmesine yardımcı oluyordu. Bu nesil ise işin kendisini yapıyor. En iyi yapay zekâ odaklı finans yazılımları artık doğrudan finans yapıyor.
3. Finans mühendisinin yükselişi. Veri sorunu geri plana düştükçe, 2020'de öngörmediğimiz bir şey ortaya çıktı. En ileri düzey finans ekipleri yalnızca yapay zekâ yazılım araçlarını kullanmakla kalmıyor, kendi otomasyonlarını, panellerini ve dahili araçlarını da inşa ediyor. Bu kişilerin çoğu daha önce hiç kod yazmamıştı, yapay zekâya şüpheyle yaklaşıyordu ve mühendislik kaynaklarına erişimleri yoktu. Son 9-12 ayda hepsi yapay zekâyı benimseyenlere dönüştü.
Anthropic'in finans ekibi, üretim kodu gibi davrandıkları 70'ten fazla finansa özgü yapay zekâ becerisinden oluşan bir kütüphane oluşturdu ve bakımını yapıyor. Bunlardan biri %90-95 oranında tamamlanmış bir aylık finansal inceleme üreterek saatlerce sürecek insan emeğini yaklaşık otuz dakikaya sıkıştırıyor. OpenAI'da Friar'ın ekibi yatırımcı ilişkileri ve satın alma için özel GPT'ler ile statik yönetim kurulu dosyalarının yerini alacak canlı paneller geliştiriyor.
Portföyümüzdeki büyüme aşamasındaki bir şirketin CFO'su ekibinden ajanlar yaratmasını istedi ve iki hafta içinde 50 ajanları oldu. Hepsi işe yarar değildi ama herkese bir ajanın gerçekten somut bir iş ürettiği o sihirli anı deneyimleme fırsatı verdi. Bir başka CFO ise finans ve muhasebe ekiplerinin ürün yöneticilerine dönüştüğünü, kendi araçlarını yaratmak için mühendislerle omuz omuza çalıştıklarını söyledi.
Tıpkı GTM mühendisinin, büyüme mühendisinin ve yetenek mühendisinin yükselişini gördüğümüz gibi, birçok şirket artık bir "finans mühendisine" sahip olmaya başlıyor. Alan uzmanlığını inşa etme becerisiyle birleştiren diğer rollerde olduğu gibi, bu kişi genellikle Codex veya Claude Code konusunda ustalaşmış, sıklıkla mühendislik geçmişine sahip bir finansçı oluyor ve ekip için araç geliştirmenin öncülüğünü yapıyor. Çoğunlukla sistemleri birbirine bağlıyor ve iş akışı darboğazlarını gideriyorlar. Örneğin bu; müşteri gelirini model çıkarım maliyetleriyle, bulut kullanımıyla ve destek masraflarıyla birleştiren, ardından marjların düştüğü veya kullanımın belirli bir sözleşmeyi zarara soktuğu hesapları işaret eden bir araç geliştirmek anlamına gelebilir.
Geçmişte bunun için ana mühendislik ekiplerinden pek olası olmayan bir destek almak ya da finans ekibine mühendis işe almaya çalışmak gerekiyordu. Bugün birçok CFO'nun kendisi toplantılarda daha az, yapay zekâyla bir şeyler inşa ederek veya yapay zekâ odaklı araçlar kullanarak daha fazla zaman geçiriyor. "Bu yeni ürünleri kullanmak gerçekten eğlenceli", sıkça duyduğumuz bir geri bildirim.
Finans mühendisinin arkasındaki çalışma disiplini basittir: bir şeyi iki kez yapıyorsan bir iş akışı yaz; iş akışını iki kez yazıyorsan bir ajan yaz.
4. Finans ekibi küçülüyor ve kaldıracı artıyor. Çoğu finans ekibi hâlâ eski usul organize ediliyor: bir kontrolör katmanı, bir FP&A katmanı, bir operasyon katmanı ve bir CFO. Tüm bunlar aylık bir ritim ve görev başına tek kişi sorumluluğu üzerine kurulmuş. Her katmanın amacı veriyi taşımak ve mutabakat sağlamak olduğunda bu yapı mantıklıydı.
Finansın çalışan sayısının yaklaşık %5'i olması şeklindeki eski pratik kural da değişiyor. Gördüğümüz en yalın ekipler %2'yi hedefliyor ve çalışan sayısı yerine yetenek yoğunluğuna öncelik veriyor. Yeni işe alınan finans uzmanı bir API çağrısıyla birden fazla sistemi birbirine bağlayabiliyor, SQL yazabiliyor ve bir otomasyonun prototipini çıkarabiliyor. Yapay zekâ okuryazarlığı temel bir gereklilik hâline geliyor. "Modelini bana adım adım anlat" cümlesi, "Prompt dizini bana adım adım anlat"a dönüşüyor.
Kıdemli alan uzmanları yapay zekâdan en yüksek verimi alabilen kişilerdir. Anthropic'te finans ekibinin en yoğun kullanıcısı vergi departmanı yöneticisidir. Büyüme aşamasındaki CFO'larımızdan birinin dediği gibi, en kıdemsiz kişilerin en güçlü benimseyiciler olacağını varsaymak cazip gelse de onların "mükemmeliyetin" neye benzediğini veya neyin inşa edilmesi gerektiğini bilecek deneyim ve bağlam bilgisi eksiktir.
5. Planlama kesintisiz hâle geliyor. Kullanıma dayalı gelir (örneğin token, dakika, API çağrıları) her zaman tahmin etmesi karmaşık olmuştur. Üstelik aylık ritimle çalışan standart süreçler ve araçlar yeterince hızlı değil; özellikle de ajanlar gelir tablosunda aktif oyuncular hâline geldiğinden beri. Birçok finans lideri artık istatistiksel modeller, hesap düzeyinde kanıtlar ve finansal muhakeme kullanarak canlı bir görünüm sunan kesintisiz tahminlemeye yöneliyor. FP&A, yıllık bütçelemeden sürekli operasyonel karar almaya evriliyor. Artık toplantı esnasında karmaşık senaryoları canlı olarak çalıştırabilirsiniz.
6. Kontroller ürünün kritik bir özelliği hâline geliyor. Yazılım finansta daha fazla işi üstlendikçe, her bir finansal rakamdan kaynağına uzanan denetlenebilir ve güvenilir bir zincir hayati önem taşıyor. Finansın her rakamın nereden geldiğini, nasıl hesaplandığını ve hangi ajanların nerede devreye girdiğini bilmesi gerekiyor. Örneğin bir ajan yevmiye kaydı hazırlıyorsa, destekleyici çalışma kağıtlarını ve kanıtları saklamalı, kaydı işlemeden önce onay kurallarına uymalıdır. Kayıtları mutabıklaştırmak, sapmaları ve istisnaları işaretleyip açıklamak için yapay zekâ hâlâ kullanılabilir, ancak kuralları finans koyar ve son onay finansındır. Kontrollerin olması hızı mümkün kılar. Ekip, her adımı elle yeniden oluşturmak ve kontrol etmek zorunda kalmadan stratejik işlere odaklanabilir.
7. Finansın yetki alanı genişliyor. Gerçek zamanlı veri ve senaryoları hızlı çalıştırma becerisiyle finans, çok daha fazla stratejik karara dahil ediliyor. Birçok yapay zekâ şirketi için hesaplama gücü en büyük işletme giderlerinden ve en kritik sermaye tahsisi kararlarından biridir. Artık finans ekipleri kullanım verileri, altyapı maliyetleri ve müşteri gelirlerinin güncel bir görünümünü bir araya getirebiliyor; yapay zekâ araçları ise yeni bir özelliğin veya müşteri kullanımındaki bir artışın marjları nasıl etkileyeceğini belirlemeye yardımcı olabiliyor. Bu durum finansa fiyatlandırma, ürün lansmanları ve harcama taahhütleri konusunda söz sahibi olmak için çok daha sağlam bir zemin sağlıyor.
Şirketler ayrıca CFO'nun kilit hakem olduğu çok daha fazla karar alıyor. Örneğin ekiplerin işi insanlar ve yazılım arasında nasıl paylaştığı tüm organizasyonlarda kritik bir sorudur ve bu bir finans kararıdır. Harcanan zaman, token kullanımı, yazılım kullanım oranı gibi değişkenler arasındaki ödünleşimlere dair daha ayrıntılı verilerle finans bu dengeleri değerlendirebilir. Satın almak mı, geliştirmek mi ikilemi de bu karar setinin bir parçası. Geliştirmek artık büyük bir mühendislik projesi olabileceği gibi, teknik olmayan bir ekibin daha küçük bir aracı "vibecoding" ile ortaya çıkarması da olabilir. Satın almak ise kullanım veya tamamlanan iş için ödeme yapmak anlamına gelebilir, dolayısıyla maliyetler benimsenme oranına göre değişir. Artık yapay zekâ sayesinde finans bu daha karmaşık senaryoları çok daha hızlı ve doğru modelleyebiliyor.
Baştan yazılan rol
CFO'luk daha önce de değişmişti. Şimdi farklı hissettiren şey, finans fonksiyonunun ve organizasyonun kendisinin ne kadar büyük ölçüde yeniden tasarlandığı. Tarihsel olarak CFO'lar finans ekiplerini; birçok araca yayılmış veriyi toplamak, mutabıklaştırmak ve gözden geçirmek için gereken insan katmanları etrafında, işi takip etmek ve yönetmek üzere kurardı. Artık CFO, daha küçük bir ekiple ve çok daha büyük bir kaldıraçla, işi yapan araçları bizzat geliştirebilir ve kullanabilir. Haftalık veya aylık periyotlarla alınan kararlar artık kesintisiz olarak alınabiliyor.
CFO, şirketin işletim sistemini inşa eden ve tasarlayan bir mimar hâline geliyor. Bu da ekibin ve yazılımın neyi en iyi şekilde yapabileceğini çözmek anlamına geliyor. Yapay zekâ odaklı CFO'nun otomasyonu merkeze alması ve modern bir finans ekibini nasıl kuracağını, eğiteceğini ve kaynaklandıracağını bilmesi şart. Ayrıca neyin geliştirileceği, neyin satın alınacağı ve bu kararların ROI'sinin nasıl hesaplanacağı konusunda yeni çerçevelere ihtiyaçları var. Bunun getirisi ise işin kendisine ve CEO'nun stratejik ortağı olmaya daha fazla zaman ayrılmasıdır. İş hâlâ finans, ancak artık işin daha büyük bir kısmı finansın nasıl yapılacağını tasarlamak.
cc: @IvanoMakSF David Borecky
Bu yazıdaki katkıları için @astrange ve @BKRoberts'a teşekkür ederiz!
