Tekoälyn käytännön käyttö rahoituksessa
Tekoäly ei ole enää nouseva teknologia rahoitusalalla – se on operatiivinen todellisuus, joka muokkaa taloustoimintojen toimintaa, päätöksentekoa ja kustannusten hallintaa. Rahoitusjohtajien kannalta kysymys on siirtynyt tekoälyn hyödyntämisestä siihen, miten se tehdään tehokkaasti ja millä tahdilla.
Nykyiset sovellukset rahoitusfunktioissa
Kypsimmät tekoälysovellukset rahoitusalalla sijaitsevat alueilla, joilla datamäärät ovat suuria, prosessit ovat strukturoituja ja virheiden kustannukset hallittavissa. Ostoreskontran automatisointi, pankkitilien täsmäytys, kulujen hallinta ja talousraportointi ovat kaikki alueita, joilla tekoälypohjaiset työkalut tuottavat mitattavia tehokkuushyötyjä käytännössä, eivät teoriassa.
Merkittävimpiä tekoälyinvestointeja petosten havaitsemiseen on tehty Rahoituspalvelut , jossa reaaliaikainen hahmontunnistus transaktiodatassa on todistettavasti parantanut havaitsemisastetta. Yritysten taloushallinnon toimintojen osalta vastaavat sovellukset ovat poikkeamien havaitsemisessa Hankintatoimi menot ja ostovelat – kaksoislaskujen, sopimuksen ulkopuolisten menojen ja toimittajien hinnoittelun epäjohdonmukaisuuksien tunnistaminen.
Kassavirtaennusteet ovat toinen alue, jolla on aitoa nykyarvoa. Koneoppimismallit, jotka hyödyntävät historiallisia maksumalleja, kausiluonteisia tekijöitä ja ulkoisia taloudellisia signaaleja, tuottavat tarkempia lyhyen aikavälin ennusteita kuin perinteiset menetelmät. Yrityksille, jotka hallitsevat käyttöpääomaa tiukasti, tällä parantuneella tarkkuudella on suoraa taloudellista arvoa.
Missä tekoäly ei vielä toimi
Tekoälyn ominaisuuksiin kohdistuu paljon hypeä, joka ylittää sen, mitä käytännössä luotettavasti tarjotaan. Strateginen taloussuunnittelu, monimutkaiset skenaarioiden mallinnukset ja laadullinen riskinarviointi vaativat kaikki ihmisen harkintaa, jota nykyiset tekoälyjärjestelmät eivät pysty toistamaan taloustoimintojen tarvitsemalla luotettavuudella. Organisaatiot, jotka ottavat tekoälyn käyttöön näillä alueilla ilman riittävää valvontaa, ottavat riskejä, jotka eivät aina ole näkyvissä ennen kuin ne toteutuvat.
Toinen johdonmukainen vikaantumistyyppi on datan laatu. Tekoälyjärjestelmät ovat vain niin hyviä kuin niiden käsittelemä data. Organisaatiot, joilla on pirstaloituneet toiminnanohjausjärjestelmät, epäjohdonmukainen tiedonhallinta tai heikko perusdatan laatu, huomaavat, että tekoälytyökalut pahentavat olemassa olevia dataongelmia sen sijaan, että ratkaisisivat ne.
Käytännönläheinen lähestymistapa
Taloustoiminnoilla, jotka hyödyntävät tekoälyä aidosti, on yhteisiä piirteitä. Ne ovat tunnistaneet erityisiä, suuren volyymin prosesseja, joissa tekoäly voi vähentää manuaalista työtä. Ne ovat varmistaneet datan laadun näissä prosesseissa ennen tekoälyn käyttöönottoa. Ne ovat tehneet ihmisen tarkistuksen kriittisissä päätöksentekovaiheissa. Ne ovat myös aloittaneet pienillä, huolellisesti mitatuilla tuloksilla ja skaalanneet niitä vähitellen.
ERA Group teknologia Hankintatoimi Asiantuntijat työskentelevät rahoitusalan johtajien kanssa arvioidakseen tekoälytyökaluja rahoitussovelluksissa varmistaen, että Hankintatoimi päätökset perustuvat osoitettuun kyvykkyyteen eikä toimittajan väitteisiin, ja että kaupalliset rakenteet kannustavat todellisten tulosten saavuttamiseen.
