Tekoälyn hyödyntämisen valmiudet kuntien ja hyvinvointialueiden tulos- ja kassaennusteissa

Abstract

Tämän pro gradu -tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, minkälaiset valmiudet kunnissa ja hyvinvointialueilla nähdään olevan tekoälyn hyödyntämiseksi talousennusteprosesseissa. Tekoälylle on asetettu odotuksia suhteessa prosessiparannuksiin, kustannussäästöihin sekä kompleksisen toimintaympäristön muutosten havainnointiin, mutta tietoa hyötyjen konkretisoitumisesta julkisen sektorin talousfunktioiden toiminnassa ei ole ollut. Talousfunktioiden on nähty toimivan keskeisinä linkkeinä organisaation taloudellisen suorituskyvyn analysoinnissa ja kehittämisessä erityisesti taloudellisten ennusteiden myötä, tarjoten otollisen maaperän myös tekoälyn hyödyntämiselle.

Tutkimus toteutettiin kvantitatiivisena kyselytutkimuksena, jossa aineisto kerättiin harkinnanvaraisena otoksena kohdennettuna kuntien ja hyvinvointialueiden taloushallinnosta vastaaville viranhaltijoille sekä muille asiantuntijoille. Aineistoa analysoitiin tunnusluvuin sekä tilastollisin menetelmin, joiden avulla rakennettiin kokonaiskuva nykytilanteesta.

Tulosten mukaan talousennusteita hyödynnetään julkisen sektorin organisaatioissa operatiivisen johtamisen työkaluna, ja niiden ennustetarkkuutta kehitetään aktiivisesti. Useimmissa organisaatioissa talousennusteiden prosessit pohjautuvat inhimilliseen osaamiseen ja ajankäyttöön, eikä tekoälyä hyödynnä kuin 5 % vastaajaorganisaatioista. Kompleksinen toimintaympäristö ei tulosten perusteella vaikuta organisaatioiden haluun implementoida tekoälypohjaisia ratkaisuja, vaan merkittävimmät ajurit tekoälyn hyödyntämiseen syntyivät luottamuksesta tekoälyn mahdollisuuksiin parantaa työn laatua tarjoamalla tukea päätöksenteon prosesseihin sekä vapauttamalla aikaa muihin tehtäviin. Keskeisimmät haasteet tekoälyn käyttöönotolle syntyivät osaamiseen, investointeihin ja ajankäyttöön liittyvistä tekijöistä: jotta tekoälylle asetetut hyödyt voitaisiin saada aikaan, tulisikin organisaatioiden panostaa riittäviin resursseihin.

The aim of this master's thesis was to explore the preparedness of municipalities and wellbeing service counties to utilize artificial intelligence in financial forecasting processes. Artificial intelligence has been expected to contribute to process improvements, cost savings, and the analysis of changes in a complex operating environment. However, there has been a lack of information on the beneficial usage of artificial intelligence in the public sector financial functions. These functions are considered key links in analyzing and developing an organization’s financial performance, particularly through financial forecasting, which provides fertile ground for artificial intelligence.

The study was conducted as a quantitative survey, with data collected through a sample targeted at municipal and wellbeing service counties’ officials responsible for financial management, as well as other experts in the field. The data was analyzed using descriptive statistics and statistical methods, which provided a comprehensive picture of the current state.

According to the results, financial forecasts are used as a tool for operational management in public sector organizations, and their accuracy is being developed actively. In most organizations, financial forecasting processes are based on human expertise and time, with only 5% of respondents utilizing artificial intelligence in their processes. The complex operating environment does not affect the organizations’ willingness to implement artificial intelligence-based solutions; the most significant drivers for using artificial intelligence arose from trust in its ability to improve work quality by supporting decision-making processes and freeing up time for other tasks. The main challenges to the adoption of artificial intelligence consisted of needed skills, investments, and time management: for the benefits to realize for artificial intelligence, organizations need to invest in sufficient resources.