Praktična uporaba umetne inteligence v financah
Umetna inteligenca ni več nova tehnologija v financah – je operativna realnost, ki spreminja delovanje finančnih funkcij, sprejemanje odločitev in upravljanje stroškov. Za finančne vodje se je vprašanje premaknilo od tega, ali naj se vključijo v umetno inteligenco, k temu, kako to storiti učinkovito in s kakšnim tempom.
Trenutne aplikacije v finančnih funkcijah
Najbolj zrele aplikacije umetne inteligence v financah so na področjih, kjer je količina podatkov velika, procesi strukturirani in so stroški napak obvladljivi. Avtomatizacija obveznosti do dobaviteljev, usklajevanje bančnih računov, upravljanje stroškov in finančno poročanje so področja, kjer orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, v praksi, ne v teoriji, prinašajo merljive izboljšave učinkovitosti.
Odkrivanje goljufij je prineslo nekatere najpomembnejše naložbe v umetno inteligenco Bančno Finančni segment , kjer je prepoznavanje vzorcev v realnem času v podatkih o transakcijah dokazljivo izboljšalo stopnje odkrivanja. Za funkcije korporativnih financ so enakovredne aplikacije pri odkrivanju anomalij v Nabava poraba in obveznosti do dobaviteljev – prepoznavanje podvojenih računov, porabe izven pogodbe in neskladij pri cenah dobaviteljev.
Napovedovanje denarnega toka je še eno področje resnične trenutne vrednosti. Modeli strojnega učenja, ki vključujejo zgodovinske vzorce plačil, sezonske dejavnike in zunanje ekonomske signale, ustvarjajo natančnejše kratkoročne napovedi kot tradicionalne metode. Za podjetja, ki strogo upravljajo obratni kapital, ima ta izboljšana natančnost neposredno finančno vrednost.
Kjer umetna inteligenca še ne prinaša rezultatov
Okoli zmogljivosti umetne inteligence je veliko pompa, ki presega tisto, kar se danes zanesljivo izvaja v praksi. Strateško finančno načrtovanje, modeliranje kompleksnih scenarijev in kvalitativna ocena tveganja zahtevajo človeško presojo, ki je trenutni sistemi umetne inteligence ne morejo ponoviti z zanesljivostjo, ki jo potrebujejo finančne funkcije. Organizacije, ki umetno inteligenco na teh področjih uporabljajo brez ustreznega nadzora, prevzemajo tveganja, ki niso vedno vidna, dokler se ne uresničijo.
Drug stalen način odpovedi je kakovost podatkov. Sistemi umetne inteligence so le tako dobri, kot so dobri podatki, ki jih obdelujejo. Organizacije z razdrobljenimi sistemi ERP, nedoslednim upravljanjem podatkov ali slabo kakovostjo glavnih podatkov bodo ugotovile, da orodja umetne inteligence njihove obstoječe težave s podatki še bolj poglobijo, kot pa da bi jih rešile.
Praktičen pristop
Finančne funkcije, ki iz umetne inteligence izvlečejo resnično vrednost, imajo skupne značilnosti. Opredelile so specifične procese z velikim obsegom dela, kjer lahko umetna inteligenca zmanjša ročno delo. Pred uvedbo umetne inteligence so zagotovile kakovost podatkov v teh procesih. Na kritičnih točkah odločanja so ohranile človeški pregled. Začele so z majhnimi koraki, skrbno izmerile rezultate in jih postopoma povečevale.
ERA Group tehnologija Nabava Strokovnjaki sodelujejo s finančnimi vodji pri ocenjevanju orodij umetne inteligence za finančne aplikacije in zagotavljajo, da Nabava odločitve temeljijo na dokazani zmogljivosti in ne na trditvah prodajalcev ter da komercialne strukture spodbujajo doseganje dejanskih rezultatov.
