Практична употреба на вештачката интелигенција во финансиите
Вештачката интелигенција повеќе не е нова технологија во финансиите - таа е оперативна реалност што го преобликува начинот на кој функционираат финансиските функции, како се донесуваат одлуките и како се управува со трошоците. За финансиските лидери, прашањето се префрли од тоа дали да се ангажираат со вештачката интелигенција на тоа како да го сторат тоа ефикасно и со кое темпо.
Тековни апликации во финансиските функции
Најзрелите апликации на вештачката интелигенција во финансиите се во области каде што обемот на податоци е голем, процесите се структурирани, а цената на грешките е управлива. Автоматизацијата на обврските за плаќање, усогласувањето на банките, управувањето со трошоците и финансиското известување се области каде што алатките управувани од вештачката интелигенција испорачуваат мерливи придобивки од ефикасноста во пракса, а не во теорија.
Откривањето на измами е резултат на едни од најзначајните инвестиции во вештачка интелигенција во финансиските услуги, каде што препознавањето на обрасци во реално време низ податоците за трансакциите очигледно ги подобри стапките на откривање. За функциите на корпоративните финансии, еквивалентните апликации се во откривањето на аномалии низ трошоците за набавки и обврските кон добавувачите - идентификување на дупликати фактури, трошоци надвор од договорите и недоследности во цените на добавувачите.
Предвидувањето на паричниот тек е друга област со вистинска тековна вредност. Моделите за машинско учење кои вклучуваат историски модели на плаќања, сезонски фактори и надворешни економски сигнали произведуваат поточни краткорочни прогнози од традиционалните методи. За бизнисите кои цврсто управуваат со обртниот капитал, оваа подобрена точност има директна финансиска вредност.
Каде вештачката интелигенција сè уште не дава резултати
Постои значителна возбуда околу можностите на вештачката интелигенција кои ги надминуваат она што денес се испорача со сигурност во пракса. Стратешкото финансиско планирање, моделирањето на сложени сценарија и квалитативната проценка на ризикот бараат човечка проценка што сегашните системи на вештачка интелигенција не можат да ја реплицираат со сигурноста што им е потребна на финансиските функции. Организациите кои ја применуваат вештачката интелигенција во овие области без соодветен надзор преземаат ризици кои не се секогаш видливи сè додека не се материјализираат.
Другиот постојан начин на неуспех е квалитетот на податоците. Системите со вештачка интелигенција се добри само колку што се добри податоците што ги обработуваат. Организациите со фрагментирани ERP системи, неконзистентно управување со податоци или слаб квалитет на матични податоци ќе откријат дека алатките со вештачка интелигенција ги засилуваат нивните постоечки проблеми со податоците, наместо да ги решаваат.
Практичен пристап
Финансиските функции кои извлекуваат вистинска вредност од вештачката интелигенција имаат заеднички карактеристики. Тие идентификуваа специфични процеси со голем обем каде што вештачката интелигенција може да ја намали мануелната работа. Тие го обезбедија квалитетот на податоците во тие процеси пред да ја имплементираат вештачката интелигенција. Тие одржуваа човечки преглед во критичните точки на донесување одлуки. И тие започнаа со мали, мерени резултати внимателно и постепено се зголемуваа.
ERA Group Специјалистите за технолошки набавки на „ЕУ“ соработуваат со финансиски лидери за да ги евалуираат алатките за вештачка интелигенција за финансиски апликации, осигурувајќи се дека одлуките за набавки се базираат на докажани способности, а не на тврдења од добавувачи, и дека комерцијалните структури го стимулираат испорачувањето на реалните резултати.
