Praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w finansach
Sztuczna inteligencja nie jest już w branży finansowej technologią przyszłości — to rzeczywistość operacyjna, która zmienia sposób funkcjonowania działów finansowych, proces podejmowania decyzji oraz zarządzania kosztami. Dla liderów finansowych pytanie nie brzmi już, czy warto wdrożyć sztuczną inteligencję, ale jak to zrobić skutecznie i w jakim tempie.
Obecne zastosowania w obszarze funkcji finansowych
Najbardziej zaawansowane zastosowania sztucznej inteligencji w finansach dotyczą obszarów, w których występuje duża ilość danych, procesy mają ustrukturyzowany charakter, a koszty błędów są możliwe do opanowania. Automatyzacja rozliczeń z dostawcami, uzgadnianie sald bankowych, zarządzanie wydatkami oraz sprawozdawczość finansowa to obszary, w których narzędzia oparte na sztucznej inteligencji zapewniają wymierny wzrost wydajności w praktyce, a nie tylko w teorii.
Wykrywanie nadużyć Usługi finansowe / Sektor finansowy jest jednym z obszarów, w które zainwestowano najwięcej środków w ramach sztucznej inteligencji Usługi finansowe / Sektor finansowy, gdzie rozpoznawanie wzorców w danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym wyraźnie poprawiło wskaźniki wykrywalności. W przypadku działów finansów korporacyjnych analogiczne zastosowania obejmują wykrywanie nieprawidłowości Zakupy / Zaopatrzenie związanych Zakupy / Zaopatrzenie oraz w zobowiązaniach – polegające na identyfikowaniu zduplikowanych faktur, wydatków niezgodnych z umową oraz niespójności w cennikach dostawców.
Prognozowanie przepływów pieniężnych to kolejny obszar o rzeczywistej wartości bieżącej. Modele oparte na uczeniu maszynowym, uwzględniające historyczne wzorce płatności, czynniki sezonowe oraz zewnętrzne sygnały gospodarcze, zapewniają dokładniejsze prognozy krótkoterminowe niż metody tradycyjne. Dla przedsiębiorstw ściśle zarządzających kapitałem obrotowym ta większa dokładność ma bezpośrednią wartość finansową.
Obszary, w których sztuczna inteligencja nie spełnia jeszcze oczekiwań
Wokół możliwości sztucznej inteligencji panuje ogromny szum, który wykracza poza to, co obecnie można w praktyce osiągnąć w sposób niezawodny. Strategiczne planowanie finansowe, modelowanie złożonych scenariuszy oraz jakościowa ocena ryzyka wymagają ludzkiej oceny sytuacji, której obecne systemy sztucznej inteligencji nie są w stanie odtworzyć z pewnością, jakiej potrzebują działy finansowe. Organizacje, które wdrażają sztuczną inteligencję w tych obszarach bez odpowiedniego nadzoru, narażają się na ryzyko, które nie zawsze jest widoczne, dopóki się nie zmaterializuje.
Kolejnym częstym źródłem niepowodzeń jest jakość danych. Systemy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, które przetwarzają. Organizacje posiadające rozproszone systemy ERP, niespójne zasady zarządzania danymi lub dane podstawowe niskiej jakości przekonają się, że narzędzia oparte na sztucznej inteligencji nie tylko nie rozwiązują istniejących problemów związanych z danymi, ale wręcz je pogłębiają.
Praktyczne podejście
Działy finansowe, które potrafią czerpać rzeczywistą wartość ze sztucznej inteligencji, mają wspólne cechy. Zidentyfikowały one konkretne, masowo powtarzające się procesy, w których sztuczna inteligencja może ograniczyć nakład pracy ręcznej. Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji zadbały o jakość danych w tych procesach. W kluczowych momentach decyzyjnych zachowały możliwość weryfikacji przez człowieka. Ponadto rozpoczęły działania na niewielką skalę, dokładnie monitorowały wyniki i stopniowo zwiększały zasięg.
Zakupy / Zaopatrzenie technologii Zakupy / Zaopatrzenie ERA Groupwspółpracują z kierownictwem działów finansowych w celu oceny narzędzi opartych na sztucznej inteligencji przeznaczonych do zastosowań finansowych, dbając o to, by Zakupy / Zaopatrzenie opierały się na faktycznych możliwościach, a nie na zapewnieniach dostawców, oraz by warunki handlowe sprzyjały osiąganiu rzeczywistych wyników.
