Ứng dụng thực tiễn của Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính
Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một công nghệ mới nổi trong lĩnh vực tài chính — nó đã trở thành một thực tế vận hành đang định hình lại cách thức hoạt động của các bộ phận tài chính, quy trình ra quyết định và phương thức quản lý chi phí. Đối với các nhà lãnh đạo tài chính, câu hỏi không còn là liệu có nên áp dụng AI hay không, mà là làm thế nào để triển khai hiệu quả và với tốc độ ra sao.
Các ứng dụng hiện nay trong các chức năng tài chính
Các ứng dụng AI đã phát triển nhất trong lĩnh vực tài chính tập trung vào những lĩnh vực có khối lượng dữ liệu lớn, quy trình có cấu trúc rõ ràng và mức độ rủi ro do sai sót có thể kiểm soát được. Tự động hóa quản lý nợ phải trả, đối chiếu ngân hàng, quản lý chi phí và báo cáo tài chính đều là những lĩnh vực mà các công cụ ứng dụng AI đang mang lại những cải thiện đáng kể về hiệu quả trong thực tế, chứ không chỉ trên lý thuyết.
Phát hiện gian lận là một trong những lĩnh vực nhận được khoản đầu tư lớn nhất vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành dịch vụ tài chính, nơi việc nhận diện mẫu dữ liệu theo thời gian thực trên dữ liệu giao dịch đã giúp cải thiện đáng kể tỷ lệ phát hiện. Đối với các bộ phận tài chính doanh nghiệp, các ứng dụng tương tự được áp dụng trong việc phát hiện các bất thường liên quan đến chi tiêu mua sắm và các khoản phải trả — bao gồm việc xác định hóa đơn trùng lặp, chi tiêu ngoài hợp đồng và sự không nhất quán trong giá cả của nhà cung cấp.
Dự báo dòng tiền là một lĩnh vực khác mang lại giá trị thực sự ngay lập tức. Các mô hình học máy kết hợp các mẫu thanh toán trong quá khứ, các yếu tố theo mùa và các tín hiệu kinh tế bên ngoài đang đưa ra những dự báo ngắn hạn chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Đối với các doanh nghiệp quản lý vốn lưu động một cách chặt chẽ, độ chính xác được nâng cao này mang lại giá trị tài chính trực tiếp.
Những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo vẫn chưa phát huy được hiệu quả
Hiện nay, có rất nhiều kỳ vọng quá mức về khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI), vượt xa những gì thực tế có thể mang lại một cách đáng tin cậy. Lập kế hoạch tài chính chiến lược, mô phỏng các kịch bản phức tạp và đánh giá rủi ro định tính đều đòi hỏi sự phán đoán của con người – điều mà các hệ thống AI hiện tại chưa thể tái tạo với độ tin cậy mà các bộ phận tài chính cần. Các tổ chức áp dụng AI trong những lĩnh vực này mà không có sự giám sát thích hợp đang phải đối mặt với những rủi ro mà không phải lúc nào cũng nhận ra cho đến khi chúng thực sự xảy ra.
Một nguyên nhân thất bại thường gặp khác là chất lượng dữ liệu. Hiệu quả của các hệ thống AI phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng dữ liệu mà chúng xử lý. Các tổ chức có hệ thống ERP rời rạc, quy trình quản trị dữ liệu thiếu nhất quán hoặc chất lượng dữ liệu gốc kém sẽ nhận thấy rằng các công cụ AI không những không giải quyết được các vấn đề dữ liệu hiện có mà còn làm trầm trọng thêm tình hình.
Một phương pháp thực tiễn
Các bộ phận tài chính đang khai thác được giá trị thực sự từ trí tuệ nhân tạo (AI) đều có những đặc điểm chung. Họ đã xác định được những quy trình cụ thể với khối lượng công việc lớn, nơi AI có thể giảm bớt công việc thủ công. Họ đã đảm bảo chất lượng dữ liệu trong các quy trình đó trước khi triển khai AI. Họ vẫn duy trì việc kiểm tra thủ công tại các điểm ra quyết định quan trọng. Và họ đã bắt đầu từ quy mô nhỏ, đánh giá kết quả một cách cẩn thận, rồi mở rộng dần dần.
Các chuyên gia mua sắm công nghệ ERA Grouphợp tác với các nhà lãnh đạo tài chính để đánh giá các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng trong lĩnh vực tài chính, đảm bảo rằng các quyết định mua sắm được đưa ra dựa trên năng lực đã được chứng minh thay vì những tuyên bố của nhà cung cấp, đồng thời đảm bảo rằng các điều khoản hợp đồng khuyến khích việc đạt được kết quả thực tế.
