Praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w finansach
Sztuczna inteligencja nie jest już nową technologią w finansach – to rzeczywistość operacyjna, która zmienia sposób funkcjonowania funkcji finansowych, podejmowania decyzji i zarządzania kosztami. Dla liderów finansowych pytanie przesunęło się z kwestii, czy angażować się w sztuczną inteligencję, na temat tego, jak robić to skutecznie i w jakim tempie.
Aktualne zastosowania w funkcjach finansowych
Najbardziej dojrzałe zastosowania sztucznej inteligencji w finansach występują w obszarach, w których ilość danych jest duża, procesy są ustrukturyzowane, a koszty błędów są możliwe do opanowania. Automatyzacja należności, uzgadnianie sald bankowych, zarządzanie wydatkami i sprawozdawczość finansowa to obszary, w których narzędzia oparte na sztucznej inteligencji przynoszą wymierny wzrost efektywności w praktyce, a nie w teorii.
Wykrywanie oszustw wiąże się z największymi inwestycjami w sztuczną inteligencję Usługi finansowe / Sektor finansowy , gdzie rozpoznawanie wzorców w czasie rzeczywistym w danych transakcyjnych wyraźnie poprawiło wskaźniki wykrywania. W przypadku funkcji finansów korporacyjnych, równoważne aplikacje służą do wykrywania anomalii w Zakupy / Zaopatrzenie wydatki i zobowiązania do zapłaty — identyfikacja duplikatów faktur, wydatków poza umową i niespójności cen dostawców.
Prognozowanie przepływów pieniężnych to kolejny obszar rzeczywistej wartości bieżącej. Modele uczenia maszynowego, uwzględniające historyczne wzorce płatności, czynniki sezonowe i zewnętrzne sygnały ekonomiczne, generują dokładniejsze prognozy krótkoterminowe niż metody tradycyjne. Dla firm ściśle zarządzających kapitałem obrotowym ta zwiększona dokładność ma bezpośrednie korzyści finansowe.
Gdzie sztuczna inteligencja jeszcze nie przynosi rezultatów
Wokół możliwości sztucznej inteligencji narosło sporo szumu, który przewyższa to, co jest obecnie niezawodnie oferowane w praktyce. Strategiczne planowanie finansowe, modelowanie złożonych scenariuszy i jakościowa ocena ryzyka wymagają ludzkiej oceny, której obecne systemy sztucznej inteligencji nie są w stanie odtworzyć z niezawodnością wymaganą przez działy finansowe. Organizacje, które wdrażają sztuczną inteligencję w tych obszarach bez odpowiedniego nadzoru, podejmują ryzyko, które nie zawsze jest widoczne, dopóki się nie zmaterializuje.
Drugim stałym trybem awarii jest jakość danych. Systemy AI są tak dobre, jak dane, które przetwarzają. Organizacje z rozproszonymi systemami ERP, niespójnym zarządzaniem danymi lub niską jakością danych podstawowych przekonają się, że narzędzia AI wzmacniają istniejące problemy z danymi, zamiast je rozwiązywać.
Praktyczne podejście
Funkcje finansowe, które czerpią rzeczywistą wartość ze sztucznej inteligencji, mają wspólne cechy. Zidentyfikowały konkretne procesy o dużej objętości, w których sztuczna inteligencja może zredukować pracę ręczną. Zapewniły jakość danych w tych procesach przed wdrożeniem sztucznej inteligencji. Utrzymywały kontrolę ludzką w kluczowych momentach decyzyjnych. Rozpoczęły od małych, starannie mierzonych rezultatów i stopniowo je skalowały.
ERA Group technologia Zakupy / Zaopatrzenie specjaliści współpracują z liderami finansowymi w celu oceny narzędzi AI dla aplikacji finansowych, zapewniając, że Zakupy / Zaopatrzenie decyzje opierają się na wykazanych możliwościach, a nie na zapewnieniach dostawców, a struktury komercyjne motywują do osiągania rzeczywistych wyników.
