Μια επισκόπηση της τεχνητής νοημοσύνης στα οικονομικά

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην τεχνολογία που μπορεί να αντιληφθεί, να μάθει και να επιλύσει προβλήματα με τρόπο παρόμοιο με τον άνθρωπο.

Η τεχνητή νοημοσύνη στα οικονομικά είναι η χρήση έξυπνης τεχνολογίας με στόχο τη βελτίωση της ταχύτητας, της αποδοτικότητας και της ακρίβειας της εργασίας που γίνεται από τους ανθρώπους στον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών. Αυτό περιλαμβάνει ανάλυση δεδομένων, πρόβλεψη, εντοπισμό απάτης και εξυπηρέτηση πελατών.

Η γνώση, όπως λέει και η παροιμία, είναι δύναμη. Και σήμερα, φτάνει με τη μορφή δεδομένων.

Αλλά τι γίνεται αν υπάρχει τόσο μεγάλο μέρος του που ένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε ποτέ να έχει αρκετό χρόνο για να βγάλει ουσιαστικά συμπεράσματα από αυτό;

Εδώ έρχεται η τεχνητή νοημοσύνη. Με τη χρήση αυτοματοποιημένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και προγνωστικών μοντέλων AI, τα πρότυπα και οι συσχετίσεις σχετικά με τις τάσεις της αγοράς ή το συναίσθημα των πελατών μπορούν να προκύψουν από «τον θόρυβο».

Οι επιχειρήσεις θα έχουν σημαντικές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο για να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις, να είναι σε θέση να αυξήσουν την λειτουργική απόδοση και να έχουν προγνωστικά analytics για καλύτερες προβλέψεις για τον μετριασμό του κινδύνου. Οποιοσδήποτε από αυτούς θα μπορούσε να είναι ένα πλεονέκτημα έναντι των ανταγωνιστών.

Παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά

Εδώ το AI μεταμορφώνει τις οικονομικές διαδικασίες (finops):

• Μοντέλα AI για πρόβλεψη και ανάλυση πρόβλεψης: Αυτός είναι ο λόγος που οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν μοντέλα AI για να εκτελέσουν ανάλυση σεναρίου για να εντοπίσουν ευπάθειες, να δημιουργήσουν απρόβλεπτες καταστάσεις και να μετριάσουν τις πιθανές επιπτώσεις.

• Blockchain: Τα Blockchain είναι κοινόχρηστα, αποκεντρωμένα, ψηφιακά συστήματα καθολικού. Επειδή είναι ουσιαστικά μαζικές βάσεις δεδομένων, ορισμένοι οργανισμοί χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να τις αναλύσουν για να εντοπίσουν τις τάσεις.

• Πιστωτικές αποφάσεις: Εκτός από το πιστωτικό ιστορικό, οι αλγόριθμοι μπορούν επίσης να συνυπολογίσουν δεδομένα όπως η δραστηριότητα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης για την ακριβέστερη αξιολόγηση της πιστοληπτικής ικανότητας ενός ατόμου.

• Υποστήριξη πελατών: Το να αφήνεις τα chatbots να αναλάβουν τις Συχνές Ερωτήσεις και τις συνήθεις εργασίες μειώνει την επιβάρυνση των πρακτόρων εξυπηρέτησης πελατών, δίνοντάς τους εύρος ζώνης για τη διαχείριση πιο σύνθετων περιπτώσεων.

• Εντοπισμός απάτης: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης διαδραματίζουν όλο και πιο κρίσιμο ρόλο στην ενίσχυση της κυβερνοασφάλειας. Αναλύει και εκπαιδεύει σε μεγάλες ποσότητες δεδομένων για να υποδείξει και να προβλέψει ανωμαλίες που υποδηλώνουν απειλές.

• Διαχείριση τιμολογίων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί εύκολα να αναλάβει την κουραστική εργασία της παραλαβής και αποστολής τιμολογίων, ακόμη και την επισήμανση εκείνων που μπορεί να είναι απατηλά.

• Ποσοτική διαπραγμάτευση: Οι επενδυτές χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν αλγορίθμους για να εντοπίσουν τις τάσεις, να αναλύσουν ιστορικά δεδομένα και στη συνέχεια να κάνουν τις συναλλαγές γρηγορότερα από ό, τι μπορούν.

• RegTech: Η κανονιστική τεχνολογία έχει ως στόχο να βοηθήσει τον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών να αναλάβει το πολύπλοκο και βαρύ έργο της χρηματοοικονομικής πληροφόρησης. Αν το κάνετε αυτό με την αυτοματοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, μπορείτε να ικανοποιήσετε την κανονιστική συμμόρφωση πιο αποτελεσματικά.

• Διαχείριση κινδύνου: Με την ταχύτερη επεξεργασία δεδομένων από περισσότερες πηγές, η AI μπορεί να παρέχει σε finops διορατικές προβλέψεις που μπορούν να ενημερώσουν ολοκληρωμένες αποφάσεις διαχείρισης κινδύνου.

• Αυτοματοποίηση συμφωνίας λογαριασμού/RPA: Η συμφωνία περιλαμβάνει τη σύγκριση εσωτερικών οικονομικών εγγραφών με εξωτερικές καταστάσεις, όπως από μια τράπεζα, για να σας βοηθήσει να διασφαλίσετε την ακρίβεια. Αυτή η χρονοβόρα διαδικασία μπορεί να αυτοματοποιηθεί με την τεχνητή νοημοσύνη.

Πέντε τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ωφελήσει τον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών

Μια ασφαλιστική εταιρεία ξεκίνησε ένα παραγωγικό AI copilot για αναλογιστές που μείωσε τους μέσους χρόνους ολοκλήρωσης μοντελοποίησης κατά 90%.

Με στατιστικά όπως αυτό, μπορεί να φαίνεται ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι σε εξέλιξη για να αντικαταστήσει τους ανθρώπους στις οικονομικές υπηρεσίες. Αλλά επιτρέποντας στην AI να αναλάβει έμμεσες και χειροκίνητες εργασίες όπως καταχώριση δεδομένων, πιστεύουμε ότι θα επιτρέψει στους ανθρώπους να συγκεντρώσουν τον χρόνο και την ενέργειά τους στις εργασίες που δεν μπορεί να κάνει επίσης η AI: κριτική σκέψη, στρατηγική και καινοτομία.

Εδώ είναι που η τεχνητή νοημοσύνη στα οικονομικά κάνει ακριβώς αυτό:

• Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων και ανάλυση σεναρίων για χρηματοοικονομικό προγραμματισμό και ανάλυση: Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μετασχηματίσουν τεράστιους όγκους δεδομένων σε χρήσιμες πληροφορίες για να ενημερώσουν τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων. Τα μοντέλα AI μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν πώς αποδίδουν οι οργανισμοί τους σε συγκεκριμένα σενάρια, επιτρέποντάς τους να προγραμματίσουν ανάλογα για ό,τι υπάρχει στον ορίζοντα.

• Αυξημένη λειτουργική απόδοση: Τα εργαλεία AI ακρίβειας, ταχύτητας και αυτοματοποίησης μειώνουν τα σφάλματα και ενισχύουν την κερδοφορία.

• Βελτιωμένες εμπειρίες πελατών και εξατομίκευση: Τα AI-chatbots χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση και αλγόριθμους για να αναλύσουν τα δεδομένα χρήστη και τις προτιμήσεις για να παρέχουν εξατομικευμένες εμπειρίες εξυπηρέτησης πελατών.

• Βελτιστοποιημένοι κύκλοι οικονομικής αναφοράς: Μια πρόσφατη έρευνα των ηγετών των οικονομικών από τη SAP και την Οξφόρδη διαπίστωσε ότι το 57% των ερωτηθέντων δηλώνει το οικονομικό κλείσιμο ως την πιο χρονοβόρα διαδικασία. Τα εργαλεία AI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση ομάδων δεδομένων για τον γρήγορο εντοπισμό τιμών εκτός αναμενόμενου εύρους ή κινδύνων, οδηγώντας σε μια πιο ενοποιημένη διαδικασία οικονομικής αναφοράς.

• Αυξημένη παραγωγικότητα και καινοτομία των εργαζομένων: Η δυνατότητα στα εργαλεία AI να αναλάβουν εργασίες έντασης δεδομένων επιτρέπει στους οργανισμούς να εστιάσουν το ανθρώπινο ταλέντο τους στα προβλήματα που δεν μπορεί να κάνει επίσης η AI: κριτική και στρατηγική σκέψη. Εξάλλου, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παρέχουν πληροφορίες, αλλά οι άνθρωποι λαμβάνουν τις αποφάσεις.

• Μειωμένο κόστος: Η αύξηση της ακρίβειας και της ταχύτητας της τεχνητής νοημοσύνης θα βοηθήσει τους ανθρώπινους υπαλλήλους να εξοικονομήσουν χρόνο, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να καινοτομούν και να είναι πιο δημιουργικοί.

• Βελτιστοποίηση της κατανομής κεφαλαίου και των επενδυτικών αποφάσεων: Τα ίδια μοντέλα AI που χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση ανάλυσης σεναρίου μπορούν επίσης να ενημερώσουν τον τρόπο βέλτιστης επένδυσης κεφαλαίου.

• Συμμόρφωση και ρυθμιστικές αναφορές: Υπάρχουν μοντέλα μηχανικής μάθησης που μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να παραμείνουν ενημερωμένοι με όλα τα θέματα ρυθμιστική συμμόρφωση, οικονομικές αναφορές και διαχείριση κινδύνου.

Το AI στα οικονομικά μπορεί να αυτοματοποιήσει εργασίες όπως καταχώριση δεδομένων με μεγαλύτερη ταχύτητα και ακρίβεια από τους ανθρώπους. Μπορεί να επεξεργαστεί τεράστιο όγκο δεδομένων με ευκολία για να εντοπίσει ασυμφωνίες, να προσφέρει πληροφορίες και να εκτελέσει προγνωστικά analytics.

Στόχος είναι η αυξημένη λειτουργική αποτελεσματικότητα. Ωστόσο, πιστεύουμε ότι ο συνδυασμός της AI-support και της ανθρώπινης κριτικής σκέψης και διαίσθησης θα αποδειχθεί ο σημαντικότερος μοχλός ανάπτυξης στον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών.

Προκλήσεις και ηθικοί προβληματισμοί της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά

Είναι συναρπαστικό να εξετάσετε το εκθετικό δυναμικό που θα φέρει η τεχνητή νοημοσύνη στον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών. Ωστόσο, είναι ζωτικής σημασίας να έχουμε κατά νου τις προκλήσεις και τις ηθικές ανησυχίες που θα προκύψουν με την ανάδυση του.

Στην ιδανική της κατάσταση, η τεχνητή νοημοσύνη στα οικονομικά θα χρησιμοποιηθεί με τρόπους που σέβονται τη δικαιοσύνη, τη διαφάνεια, την ιδιωτικότητα, την ασφάλεια και την κοινωνία γενικότερα. Πώς όμως ορίζεται κάτι σαν δικαιοσύνη; Κάποιοι έχουν ξεσηκώσει τα φρύδια σε ένα μοντέλο AI factoring στη δραστηριότητα των social media ενός ατόμου για να καθορίσουν την πιστοληπτική τους ικανότητα. Είναι δίκαιο αυτό; Και με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη παραβίασε την ιδιωτική ζωή αυτού του ατόμου;

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να αντλήσει σημαντικές πληροφορίες από τα δεδομένα για να βοηθήσει στην ενημέρωση των υπευθύνων λήψης αποφάσεων. Μπορούν αυτές οι πληροφορίες να χρησιμοποιηθούν για την ενίσχυση της μεροληψίας προς ένα άτομο ή μια ομάδα; Μιλάμε για κανονιστική συμμόρφωση με νόμους όπως η πράξη Dodd Frank στις "νωμένες Πολιτείες, αλλά ποιοι είναι οι κανονισμοί σχετικά με την ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης;

Όλα αυτά είναι κρίσιμα ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται πιο αλληλένδετη με τον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών. Η απάντησή τους θα είναι ο στόχος της οργανωτικής επιτροπής δεοντολογίας του οργανισμού που θα αποτελείται από προγραμματιστές, υπεύθυνους χάραξης πολιτικής, ηγέτες επιχειρήσεων, οργανισμούς της κοινωνίας των πολιτών, ακαδημαϊκά ιδρύματα και τελικούς χρήστες. Όσο πιο διαφοροποιημένα είναι τα ενδιαφερόμενα μέρη, τόσο περισσότερες προοπτικές μπορούν να ενσωματωθούν στην πολιτική.

Η συνεχής εποπτεία με τον όρο «άνθρωπος στον βρόχο» θα επιτρέψει στις πολιτικές να τελειοποιούν και να προσαρμόζονται με την πάροδο του χρόνου και με την πρόοδο της τεχνολογίας και της κοινωνίας.

Η ολοκληρωμένη κατάρτιση, με τη μορφή προγραμμάτων σπουδών, ενοτήτων κατάρτισης και μηχανισμών ανατροφοδότησης, θα είναι επίσης απαραίτητη για την ενσωμάτωση των πολιτικών σε ολόκληρο τον οργανισμό.

Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στα οικονομικά

Δημιουργικό ΑΙ για να ξεκινήσετε την οικονομική αναφορά. Προγνωστικά analytics για ενημέρωση αποφάσεων. Ακόμη και τα blockchain, με την ιχνηλασιμότητα και τη διαφάνεια που παρέχουν, χρησιμοποιούνται για να βοηθήσουν στην επίτευξη της κανονιστικής συμμόρφωσης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης ενοποιούνται όλο και περισσότερο με τον κλάδο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών με κάθε μέρα που περνάει.

Δεν θα ήταν πολύ δύσκολο να φανταστούμε αυτά τα εργαλεία να γίνονται ταχύτερα και πιο ακριβή καθώς οι υπολογιστές βελτιώνονται και η μηχανική μάθηση ωριμάζει.

Η έλλειψη ακρίβειας, ωστόσο, δεν είναι η κύρια ανησυχία μεταξύ των χρηστών. Αντίθετα, είναι η δυσπιστία που παραμένει μεταξύ των χρηστών προς τους αλγορίθμους και τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και η έλλειψη κατανόησης του τρόπου με τον οποίο διαμορφώνουν συμπεράσματα, για παράδειγμα, σχετικά με την πιστοληπτική ικανότητα.

Το αναδυόμενο πεδίο της εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης επιδιώκει να παράγει μοντέλα ΑΙ που καθιστούν την εσωτερική της λειτουργία διαφανή στους ανθρώπινους χρήστες. Με τον τρόπο αυτό, οι αρμόδιοι για τη λήψη αποφάσεων μπορούν να βλέπουν με σαφήνεια το σκεπτικό πίσω από τα συμπεράσματα που διατυπώνονται και να τα κρίνουν ανάλογα όταν λαμβάνουν υπόψη την εμπειρογνωμοσύνη τους.

Και πάλι, διατηρούμε ότι είναι ο συνδυασμός της επεξεργασίας δεδομένων και της ανθρώπινης κριτικής σκέψης θα οδηγήσει σε καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Ποιες κορυφαίες εταιρείες χρησιμοποιούν επί του παρόντος AI;

Πριν πάμε πολύ μπροστά στο αύριο, εδώ είναι μερικές εταιρείες που χρησιμοποιούν ήδη AI στα οικονομικά σήμερα:

Κινητικότητα Mercedes-Benz

Μέσω της Mercedes-Benz Mobility, οι ιδιώτες και οι εμπορικοί πελάτες μπορούν να χρηματοδοτήσουν ή να μισθώσουν οχήματα μέσω ευέλικτων μοντέλων ενοικίασης και συνδρομής. Παρά την ήδη εφαρμογή ενός αυτοματοποιημένου συστήματος πληρωμών, οι λογιστικές ομάδες έπρεπε ακόμη να αντιστοιχίζουν χειροκίνητα τα τιμολόγια όταν υπήρχαν ελλιπείς ή λανθασμένες πληροφορίες, κοστίζοντας τους πολύτιμες ώρες της εργάσιμης εβδομάδας τους.

Για να το βελτιώσουν, συμβουλεύτηκαν τις Υπηρεσίες και την Υποστήριξη SAP για να προσθέσουν μια λειτουργικότητα "αυτο-εκπαίδευσης" στο λογισμικό SAP Cash Application. Αυτό της επέτρεψε να αξιολογήσει τις διαθέσιμες πληροφορίες για να κατανείμει πληρωμές αυτόματα σε περίπτωση λανθασμένων λεπτομερειών. Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, το 58% των μη κατανεμημένων τιμολογίων επεξεργάστηκε αυτόματα και επιτυχώς, εξοικονομώντας κατά μέσο όρο 5-10 λεπτά ανά τιμολόγιο. Αυτό είναι 5-10 λεπτά, πολλαπλασιασμένο με τις χιλιάδες πληρωμές που διεκπεραιώνονται ανά ημέρα.

Μιτσούι

Η Mitsui, μία από τις μεγαλύτερες εταιρείες γενικού εμπορίου στην Ιαπωνία, επέλεξε τη SAP για να υποστηρίξει την «Ολοκληρωμένη Στρατηγική Ψηφιακού Μετασχηματισμού» σε όλη την εταιρεία.

Ένα σημείο πόνου που αναζητούσαν να επιλύσουν ήταν η συμφωνία και η εκκαθάριση των μη επεξεργασμένων πληροφοριών αντιγράφου κίνησης λογαριασμού. Χρησιμοποιώντας τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, μπόρεσαν να αυτοματοποιήσουν αυτή τη διαδικασία, εξοικονομώντας 36.000 ώρες το χρόνο με ακρίβεια πάνω από 90%.

Η εταιρεία άρχισε επίσης να χρησιμοποιεί chatbots στο εγχώριο βασικό της σύστημα για να μειώσει την επιβάρυνση του προσωπικού συντήρησης και των χρηστών τους.

Πώς να ξεκινήσετε με την τεχνητή νοημοσύνη στα οικονομικά

Ξεκινήστε υλοποιώντας ένα σύστημα ERP βάσει cloud. Το ERP, ή προγραμματισμός επιχειρηματικών πόρων, είναι ένα σύστημα λογισμικού που έχει σχεδιαστεί για να βοηθάει τα finops να λειτουργούν πιο αποτελεσματικά. Όλες οι βασικές επιχειρηματικές διαδικασίες, όπως το HR, η παραγωγή, η εφοδιαστική αλυσίδα και οι υπηρεσίες, μπορούν να διαχειριστούν σε ένα ενοποιημένο σύστημα.

Τα οικονομικά είναι ίσως το πιο σημαντικό γιατί ασχολείται περισσότερο με τα χρήματα. Διαχειρίζεται το καθολικό, ανιχνεύει πληρωτέους και εισπρακτέους λογαριασμούς, δημιουργεί οικονομικές αναφορές και άλλα.

Τα σημερινά συστήματα ERP εκμεταλλεύονται την τεχνητή νοημοσύνη στα χρηματοοικονομικά για να προωθήσουν την ανάπτυξη και την καινοτομία. Παρέχοντας σημαντικές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας το κόστος λειτουργιών και μετριάζοντας τον κίνδυνο, η AI επιδιώκει να δώσει στους οργανισμούς ένα νέο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Τα εργαλεία AI που μπορούν να βοηθήσουν με την ρυθμιστική συμμόρφωση και τη διαχείριση κινδύνου ενσωματώνονται σε ένα ERP όπως το SAP S/4HANA αλλά το επιχειρηματικό AI μπορεί να έχει τη μορφή copilots παραγωγικής AI ή προσαρμοστικών συστημάτων εκμάθησης στον χώρο εργασίας.

Πιλοτικά προγράμματα που επιτρέπουν τη σταδιακή ενσωμάτωση στις ροές εργασίας μπορούν επίσης να βοηθήσουν τους εργαζομένους να ασχοληθούν με το κλίμα. Οι διαφανείς συζητήσεις σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και την ανάπτυξη της πολιτικής δεοντολογίας του οργανισμού AI μπορεί επίσης να βοηθήσουν στην άμβλυνση των ανησυχιών σχετικά με την αντικατάστασή τους.

FAQs

Διαβάστε περισσότερα