Tekoälyn käytännön sovellukset rahoitusalalla
Tekoäly ei ole enää rahoitusalalla kehittyvä teknologia – se on jo käytännön todellisuutta, joka muokkaa rahoitusalan toimintojen kulkua, päätöksentekoa ja kustannusten hallintaa. Rahoitusalan johtajille kysymys ei enää ole siitä, pitäisikö tekoälyä ottaa käyttöön, vaan siitä, miten se tehdään tehokkaasti ja millä vauhdilla.
Nykyiset sovellukset taloushallinnon tehtävissä
Rahoitusalalla kehittyneimmät tekoälysovellukset löytyvät aloilta, joilla tietomäärät ovat suuria, prosessit ovat jäsenneltyjä ja virheiden kustannukset ovat hallittavissa. Ostoreskontran automatisointi, pankkitilien täsmäytys, kulujen hallinta ja taloudellinen raportointi ovat kaikki aloja, joilla tekoälypohjaiset työkalut tuottavat mitattavissa olevia tehokkuusetuja käytännössä, ei vain teoriassa.
Petosten havaitsemiseen on kohdistettu Rahoituspalvelut joitakin merkittävimpiä tekoälyinvestointeja, ja reaaliaikainen mallintunnistus transaktiotiedoissa on todistetusti parantanut havaitsemisasteita. Yritysrahoituksen osalta vastaavia sovelluksia käytetään poikkeamien havaitsemiseen Hankintatoimi ja ostovelkojen hallinnassa – esimerkiksi päällekkäisten laskujen, sopimuksen vastaisten menojen ja toimittajien hinnoittelun epäjohdonmukaisuuksien tunnistamisessa.
Kassavirtaennusteet ovat toinen alue, jolla on todellista nykyarvoa. Koneoppimismallit, joissa otetaan huomioon aiemmat maksutottumukset, kausivaihtelut ja ulkoiset taloudelliset signaalit, tuottavat tarkempia lyhyen aikavälin ennusteita kuin perinteiset menetelmät. Yrityksille, jotka hallinnoivat käyttöpääomaansa tiukasti, tällä tarkkuuden parantumisella on suora taloudellinen arvo.
Alueet, joilla tekoäly ei vielä tuota tulosta
Tekoälyn ominaisuuksista on syntynyt huomattava hype, joka ylittää sen, mitä käytännössä tällä hetkellä luotettavasti pystytään toteuttamaan. Strateginen taloussuunnittelu, monimutkaisten skenaarioiden mallintaminen ja laadullinen riskien arviointi edellyttävät kaikki ihmisen harkintaa, jota nykyiset tekoälyjärjestelmät eivät pysty jäljittelemään taloushallinnon vaatimalla luotettavuudella. Organisaatiot, jotka ottavat tekoälyn käyttöön näillä aloilla ilman riittävää valvontaa, ottavat riskejä, jotka eivät aina tule näkyviin ennen kuin ne toteutuvat.
Toinen yleinen ongelma on tietojen laatu. Tekoälyjärjestelmät ovat vain niin hyviä kuin niiden käsittelemät tiedot. Organisaatiot, joilla on hajanaiset ERP-järjestelmät, epäjohdonmukainen tietohallinto tai heikkolaatuinen perustietokanta, huomaavat, että tekoälytyökalut pikemminkin pahentavat niiden nykyisiä tietoon liittyviä ongelmia kuin ratkaisevat niitä.
Käytännönläheinen lähestymistapa
Niillä taloushallinnon yksiköillä, jotka saavat tekoälystä todellista hyötyä, on yhteisiä piirteitä. Ne ovat tunnistaneet tarkasti määritellyt, suurivolyymiset prosessit, joissa tekoäly voi vähentää manuaalista työtä. Ne ovat varmistaneet näiden prosessien tietojen laadun ennen tekoälyn käyttöönottoa. Ne ovat säilyttäneet ihmisen suorittaman tarkistuksen kriittisissä päätöksentekovaiheissa. Lisäksi ne ovat aloittaneet pienimuotoisesti, mitanneet tuloksia huolellisesti ja laajentaneet toimintaa asteittain.
ERA Group Hankintatoimi tekevät yhteistyötä talousjohdon kanssa arvioidakseen tekoälytyökaluja taloushallinnon sovelluksiin. Näin varmistetaan, että Hankintatoimi perustuvat todistettuun suorituskykyyn eikä pelkästään toimittajien väitteisiin, ja että kaupalliset rakenteet kannustavat todellisten tulosten saavuttamiseen.
