A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása a pénzügyekben
A mesterséges intelligencia már nem csupán egy feltörekvő technológia a pénzügyi szektorban – hanem egy működő valóság, amely átalakítja a pénzügyi funkciók működését, a döntéshozatalt és a költségkezelést. A pénzügyi vezetők számára a kérdés már nem az, hogy bevezessék-e a mesterséges intelligenciát, hanem az, hogy hogyan tegyék ezt hatékonyan és milyen ütemben.
A pénzügyi területeken jelenleg alkalmazott megoldások
A pénzügyi szektorban a legkiforrottabb mesterséges intelligencia-alkalmazások olyan területeken találhatók, ahol nagy az adatmennyiség, a folyamatok strukturáltak, és a hibák költségei kezelhetőek. A szállítói számlák automatizálása, a banki egyeztetés, a költségkezelés és a pénzügyi jelentések mind olyan területek, ahol a mesterséges intelligencián alapuló eszközök nem elméletben, hanem a gyakorlatban is mérhető hatékonyságnövekedést eredményeznek.
A csalások felderítése a pénzügyi szolgáltatások területén a mesterséges intelligencia terén a legjelentősebb beruházások egyikét vonja maga után, ahol a tranzakciós adatokon végzett valós idejű mintázatfelismerés bizonyíthatóan javította a felderítési arányokat. A vállalati pénzügyi területeken ehhez hasonló alkalmazások a beszerzési kiadások és a szállítói tartozások terén végzett rendellenesség-felismeréshez kapcsolódnak – ide tartozik az ismétlődő számlák, a szerződésen kívüli kiadások, valamint a beszállítói árak közötti eltérések azonosítása.
A cash flow előrejelzés egy másik terület, amely valódi jelenértékkel bír. Azok a gépi tanulási modellek, amelyek figyelembe veszik a korábbi fizetési szokásokat, a szezonális tényezőket és a külső gazdasági jelzéseket, pontosabb rövid távú előrejelzéseket adnak, mint a hagyományos módszerek. Azoknál a vállalkozásoknál, amelyek szigorúan kezelik a forgótőkéjüket, ez a megnövekedett pontosság közvetlen pénzügyi értéket jelent.
Ahol a mesterséges intelligencia még nem hozza a várt eredményeket
Az AI-képességek körül jelentős felhajtás tapasztalható, amely meghaladja azt, amit a gyakorlatban ma megbízhatóan megvalósítani lehet. A stratégiai pénzügyi tervezés, a komplex forgatókönyv-modellezés és a kvalitatív kockázatértékelés mind olyan területek, amelyek emberi ítélőképességet igényelnek, amit a jelenlegi AI-rendszerek nem tudnak olyan megbízhatósággal utánozni, amire a pénzügyi részlegeknek szükségük van. Azok a szervezetek, amelyek megfelelő felügyelet nélkül vezetik be az AI-t ezeken a területeken, olyan kockázatokat vállalnak, amelyek nem mindig láthatók, amíg be nem következnek.
A másik gyakori hibaforrás az adatminőség. Az AI-rendszerek csak annyira jók, amennyire az általuk feldolgozott adatok. Azok a szervezetek, amelyeknek széttagolt ERP-rendszereik vannak, az adatkezelésük nem következetes, vagy a törzsadatok minősége gyenge, azt fogják tapasztalni, hogy az AI-eszközök ahelyett, hogy megoldanák a meglévő adatproblémáikat, azok még inkább felerősítik azokat.
Gyakorlati megközelítés
Azok a pénzügyi részlegek, amelyek valódi értéket teremtenek a mesterséges intelligencia segítségével, közös jellemzőkkel rendelkeznek. Meghatározták azokat a konkrét, nagy volumenű folyamatokat, ahol a mesterséges intelligencia csökkentheti a kézi munkát. A mesterséges intelligencia bevezetése előtt gondoskodtak az adatok minőségéről ezekben a folyamatokban. A kritikus döntési pontokon megtartották az emberi ellenőrzést. Emellett kis lépésekkel kezdtek, gondosan mérték az eredményeket, és fokozatosan bővítették a rendszert.
ERA Grouptechnológiai beszerzési szakértői a pénzügyi vezetőkkel együttműködve értékelik a pénzügyi alkalmazásokhoz használható mesterséges intelligencia-eszközöket, gondoskodva arról, hogy a beszerzési döntések a gyártók állításai helyett a bizonyított képességeken alapuljanak, és hogy a szerződéses feltételek a tényleges eredmények elérését ösztönözzék.
