Praktické využitie umelej inteligencie vo finančnom sektore
Umelá inteligencia už vo finančnom sektore nie je len novou technológiou – je to každodenná realita, ktorá mení spôsob fungovania finančných oddelení, prijímania rozhodnutí a riadenia nákladov. Pre vedúcich pracovníkov vo finančnom sektore sa otázka posunula od toho, či začať s umelou inteligenciou, k tomu, ako to urobiť efektívne a akým tempom.
Súčasné využitie vo finančných oddeleniach
Najvyspelejšie aplikácie umelej inteligencie vo finančnom sektore sa využívajú v oblastiach, kde je veľký objem údajov, procesy sú štruktúrované a náklady spojené s chybami sú zvládnuteľné. Automatizácia účtovníctva dodávateľov, zosúlaďovanie bankových výpisov, správa výdavkov a finančné výkazníctvo sú oblasti, v ktorých nástroje založené na umelej inteligencii prinášajú merateľné zvýšenie efektívnosti v praxi, nie len v teoretickej rovine.
V oblasti odhaľovania podvodov došlo k jedným z najvýznamnejších investícií do umelej inteligencie v sektore finančných služieb, kde rozpoznávanie vzorov v reálnom čase na základe transakčných údajov preukázateľne zvýšilo mieru odhaľovania podvodov. V oblasti podnikových financií sa podobné aplikácie využívajú na odhaľovanie anomálií v oblasti výdavkov na obstarávanie a záväzkov voči dodávateľom – ide o identifikáciu duplicitných faktúr, výdavkov mimo rámca zmlúv a nezrovnalostí v cenách dodávateľov.
Predpovedanie peňažných tokov je ďalšou oblasťou, ktorá má skutočnú aktuálnu hodnotu. Modely strojového učenia, ktoré zohľadňujú historické platobné vzorce, sezónne faktory a vonkajšie ekonomické signály, poskytujú presnejšie krátkodobé prognózy než tradičné metódy. Pre podniky, ktoré dôsledne riadia svoj prevádzkový kapitál, má táto zvýšená presnosť priamu finančnú hodnotu.
V ktorých oblastiach umelá inteligencia zatiaľ nesplňuje očakávania
Kolem schopností umelej inteligencie panuje značný rozruch, ktorý prevyšuje to, čo sa v praxi dnes skutočne spoľahlivo podarí dosiahnuť. Strategické finančné plánovanie, modelovanie zložitých scenárov a kvalitatívne posudzovanie rizík si všetko vyžaduje ľudský úsudok, ktorý súčasné systémy umelej inteligencie nedokážu napodobniť s takou spoľahlivosťou, akú finančné oddelenia potrebujú. Organizácie, ktoré zavádzajú umelú inteligenciu v týchto oblastiach bez primeraného dohľadu, na seba berú riziká, ktoré nie sú vždy viditeľné, kým sa nenaplnia.
Ďalším častým zdrojom zlyhania je kvalita údajov. Systémy umelej inteligencie sú len tak dobré, ako sú údaje, ktoré spracúvajú. Organizácie s roztrieštenými ERP systémami, nejednotným riadením údajov alebo nízkou kvalitou kmeňových údajov zistia, že nástroje umelej inteligencie ich existujúce problémy s údajmi skôr zhoršujú, ako aby ich riešili.
Praktický prístup
Finančné oddelenia, ktoré dokážu z umelej inteligencie skutočne ťažiť, majú spoločné črty. Identifikovali konkrétne procesy s veľkým objemom údajov, v ktorých môže umelá inteligencia znížiť množstvo manuálnej práce. Pred nasadením umelej inteligencie zabezpečili kvalitu údajov v týchto procesoch. V kritických rozhodovacích bodoch zachovali kontrolu zo strany ľudí. A začali v malom, starostlivo vyhodnocovali výsledky a postupne rozširovali svoje aktivity.
Špecialisti na obstarávanie technológií ERA Groupspolupracujú s vedúcimi pracovníkmi v oblasti financií pri hodnotení nástrojov umelej inteligencie pre finančné aplikácie, pričom dbajú na to, aby sa rozhodnutia o obstarávaní zakladali na preukázanej výkonnosti a nie na tvrdeniach dodávateľov a aby obchodné podmienky motivovali k dosahovaniu skutočných výsledkov.
