סקירה של בינה מלאכותית בכספים

בינה מלאכותית (AI) מתייחסת לטכנולוגיה שיכולה לתפוס, ללמוד ולפתור בעיות באופן דומה לבני אדם.

בינה מלאכותית במימון היא השימוש בטכנולוגיה חכמה במטרה לשפר את המהירות, היעילות והדיוק של העבודה שנעשתה על ידי בני אדם בתעשיית השירותים הפיננסיים. זה כולל ניתוח נתונים, חיזוי, איתור הונאה ושירות לקוחות.

ידע, ככל שהאמירה הולכת, הוא כוח. והיום, הוא מגיע לצורת נתניהו.

אבל מה אם יש כל כך הרבה מזה שבן אדם לעולם לא יכול היה מספיק זמן להסיק ממנו מסקנות משמעותיות?

כאן נכנסת בינה מלאכותית. עם השימוש באלגוריתמים אוטומטיים של למידת מכונה ובמודלים של בינה מלאכותית לחיזוי, תבניות וקורלציות על מגמות שוק או סנטימנט לקוח יכולים לצאת מ"הרעש".

לעסקים יהיו תובנות שניתן לפעול לגביהן בזמן אמת כדי לקבל החלטות מושכלות, יוכלו להגביר את היעילות התפעולית, ויהיו להם כלי ניתוח לחיזוי לתחזיות טובות יותר להפחתת סיכונים. כל אחד מאלה יכול היה להיות קצה על פני המתחרים.

דוגמאות ל-AI בכספים

כאן בינה מלאכותית משנה פעולות פיננסיות (Finops):

• מודלים של בינה מלאכותית עבור חיזוי וניתוח חיזוי: לכן עסקים משתמשים במודלי AI כדי להפעיל ניתוח תרחישים כדי לזהות פגיעות, לבסס מקרי תלות ולמתן השפעה פוטנציאלית.

• Blockchain: שרשראות בלוקים משותפות, מבוזרות, מערכות ספר חשבונות דיגיטלי. מכיוון שהם בעצם בסיסי נתונים מסיביים, חלק מהארגונים משתמשים ב-AI כדי לנתח אותם כדי לזהות מגמות.

• החלטות אשראי: בנוסף להיסטוריית האשראי, אלגוריתמים יכולים גם לגרום לנתונים כמו פעילות במדיה חברתית להעריך באופן מדויק יותר את כושר האשראי של האדם.

• תמיכת לקוחות: מתן צ'אטבוטים לקחת על עצמם את השאלות הנפוצות והמשימות הרגילות מפחית את העומס על סוכני שירות לקוחות אנושיים, מה שנותן להם רוחב פס לטיפול במקרים מורכבים יותר.

• גילוי הונאה: מודלים של בינה מלאכותית משחקים תפקיד מכריע יותר ויותר בהרחבת אבטחת סייבר. היא מנתחת ומכשירה על כמויות גדולות של נתונים כדי לציין ולחזות אנומליות המעידות על איומים.

• ניהול חשבוניות: בינה מלאכותית יכולה בקלות לקחת על עצמה את המשימה ההלכתית של קבלה ושליחה של חשבוניות, אפילו לסמן את אלה שעשויים להיות מעשי הונאה.

• סחר כמותי: משקיעים משתמשים ב-AI כדי ליצור אלגוריתמים לזיהוי מגמות, לנתח נתונים היסטוריים ואז להפוך את הסחר למהיר יותר ממה שהם יכולים.

• RegTech: הטכנולוגיה הרגולטורית מתכוונת לסייע לתעשיית השירותים הפיננסיים לקחת על עצמה את המשימה המורכבת והכבדת הנתונים של הדיווח הפיננסי. פעולה זו עם האוטומציה של בינה מלאכותית מאפשרת להם לעמוד בתאימות רגולטורית באופן יעיל יותר.

• ניהול סיכונים: על-ידי עיבוד נתונים מהר יותר ממקורות נוספים, בינה מלאכותית יכולה לספק לתחזיות מושכלות בכספים שיכולות ליידע החלטות מקיפות של ניהול סיכונים.

• RPA/אוטומציה של התאמת חשבון: התאמה כוללת השוואת רשומות פיננסיות פנימיות עם דוחות חיצוניים, כמו מבנק, כדי לסייע בהבטחת דיוק. ניתן לבצע אוטומציה לתהליך זה שצורך זמן באמצעות בינה מלאכותית.

חמש דרכים בהן בינה מלאכותית יכולה להפיק תועלת מתעשיית השירותים הפיננסיים

חברת ביטוח אחת השיקה copilot של בינה מלאכותית גנרטיבית עבור אקטואליה שהפחיתה את ממוצע זמני השלמת המידול ב-90%.

עם סטיקרים כאלה, זה אולי נראה כמו בינה מלאכותית נמצאת כמובן להחליף בני אדם בשירותים הפיננסיים. אבל בכך שהיא מאפשרת ל-AI לקחת על עצמה משימות מזינות וידניות כמו הזנת נתונים, אנחנו חושבים שזה יאפשר לבני אדם לרכז את הזמן והאנרגיה שלהם כלפי משימות בינה מלאכותית לא יכולה לעשות גם: חשיבה קריטית, אסטרטגיה וחדשנות.

הרי בינה מלאכותית בפיננסים עושה רק את זה:

• ניתוח מורחב של קבלת החלטות ותרחישים עבור תכנון וניתוח פיננסיים: כלי AI יכולים להפוך נפחים נרחבים של נתונים לתובנות שניתן לפעול לגביהן כדי ליידע את מקבלי ההחלטות. ניתן להשתמש במודלים של בינה מלאכותית גם כדי לחזות כיצד הארגונים שלהם מבצעים בתרחישים מסוימים, מה שמאפשר להם לתכנן בהתאם עבור כל מה שנמצא באופק.

• יעילות תפעולית מוגברת: כלי ה-AI הדיוק, המהירות והאוטומציה מביאים לסופים מפחיתים שגיאות ומגבירים את הרווחיות.

• התאמה אישית וחוויות לקוח משופרות: בינה מלאכותית צ'אטבוטים משתמשים בלמידת מכונה ובאלגוריתמים כדי לנתח נתוני משתמש והעדפות כדי לספק חוויות שירות מותאמות אישית של לקוחות.

• מחזורי דיווח פיננסי מפושטים: סקר שנערך לאחרונה על-ידי SAP ו-Oxford מצא ש-57% מהנשאלים מציינים סגירה פיננסית כתהליך שצורך זמן רב ביותר. ניתן להשתמש בכלי בינה מלאכותית לניתוח סטים של נתונים לזיהוי מהיר של ערכים חריגים או סיכונים, מה שמוביל לתהליך דיווח פיננסי מאוחד יותר.

• פרודוקטיביות וחדשנות מוגברת של עובדים: מתן אפשרות לכלי בינה מלאכותית להשתלט על משימות עתירות נתונים מאפשר לארגונים למקד את הכישרון האנושי שלהם בבעיות ש-AI לא יכולה לעשות גם כן: חשיבה קריטית ואסטרטגית. לאחר הכול, כלי AI יכולים לספק תובנות, אבל בני אדם מקבלים את ההחלטות.

• עלויות מופחתות: העלייה בדיוק ובמהירות הבינה המלאכותית תסייע לעובדים האנושיים לחסוך זמן, ותאפשר להם לחדש ולהיות יצירתיים יותר.

• מיטוב של הקצאת הון והחלטות השקעה: אותם מודלי AI המשמשים להפעלת ניתוח תרחישים יכולים גם ליידע כיצד להשקיע את ההון הטוב ביותר.

• תאימות ודיווח רגולטורי: קיימים מודלים של למידת מכונה שיכולים לסייע לארגונים להתעדכן עם כל הנושאים תאימות רגולטורית, דיווח פיננסי וניהול סיכונים.

בינה מלאכותית במימון יכולה לבצע אוטומציה למשימות כמו הזנת נתונים במהירות ודיוק גדולים יותר מאשר בני אדם. הוא יכול לעבד נפחים נרחבים של נתונים בקלות כדי לזהות אי-התאמות, להציע תובנות ולהפעיל כלי ניתוח לחיזוי.

יעילות תפעולית מוגברת היא המטרה. עם זאת, אנחנו חושבים שזה השילוב של סיוע בינה מלאכותית וחשיבה ביקורתית אנושית ואינטואיציה שתוכיח את המניע המשמעותי ביותר של צמיחה בענף השירותים הפיננסיים.

אתגרים ושיקולים אתיים של בינה מלאכותית בכספים

מרגש לשקול את ה-AI הפוטנציאלי המעריכי שיביא לתעשיית השירותים הפיננסיים. עם זאת, חיוני להקפיד על האתגרים והחששות האתיים שיעלו עם הופעתה.

במצבה האידיאלי, בינה מלאכותית בפיננסים תשמש בדרכים המכבדות הגינות, שקיפות, פרטיות, ביטחון וחברה בגדול. אבל איך משהו כמו הגינות מוגדר? חלקם העלו עיניים בפירוק לגורמים של מודל AI בפעילות במדיה חברתית של אדם כדי לקבוע את כושר האשראי שלו. זה הוגן? ועל ידי כך, האם הבינה המלאכותית הפרה את פרטיותו של אותו אדם?

ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי למשוך תובנות שניתן לפעול לגביהן מנתונים כדי לעזור ליידע את מקבלי ההחלטות. האם ניתן להשתמש בתובנות אלו לחיזוק ההטיה כלפי אדם או קבוצה? אנחנו מדברים על ציות רגולטורי לחוקים כמו מעשה דוד פרנק בארה"ב, אבל מה של התקנות סביב שימוש אתי ב-AI?

כל אלה שאלות חיוניות שחייבות להיות מתוקשרות עם ככל ש-AI משתלב יותר עם תעשיית השירותים הפיננסיים. מענה עליהם יהיה היעד של ועדת היגוי אתיקה של בינה מלאכותית של ארגון שתורכב ממפתחים, קובעי מדיניות, מנהיגים עסקיים, ארגוני חברה אזרחית, מוסדות אקדמיים ומשתמשי קצה. ככל שבעלי העניין מגוונים יותר, כך ניתן לשלב יותר פרספקטיבות במדיניות.

פיקוח מתמשך עם "בן אדם בלולאה" יאפשר למדיניות לעדן ולהתאים עצמה לאורך זמן וככל שהטכנולוגיה והחברה יתקדמו.

הכשרה מקיפה, בדמות תוכניות לימודים, מודולי הדרכה ומנגנוני משוב, תידרש גם כדי לשלב את המדיניות בכל הארגון.

העתיד של בינה מלאכותית בפיננסים

בינה מלאכותית גנרטיבית כדי להתחיל דיווח פיננסי. כלי ניתוח לחיזוי כדי ליידע החלטות. אפילו בלוקצ'רשראות, עם יכולת המעקב והשקיפות שהן מספקות, משמשות כדי לסייע בעמידה בתאימות הרגולטורית. כלי בינה מלאכותית נעשים משולבים יותר עם תעשיית השירותים הפיננסיים עם כל יום חולף.

זו לא תהיה מתיחה לדמיין את הכלים האלה הופכים למהירים ומדויקים יותר ככל שהמחשבים מתגברים ולמידת המכונה מתבגרת.

חוסר דיוק, לעומת זאת, אינו החשש העיקרי בקרב המשתמשים. במקום זאת, מדובר בחוסר אמון הנמשך בקרב המשתמשים כלפי אלגוריתמים ומודלים של בינה מלאכותית וחוסר ההבנה של האופן שבו הם יוצרים מסקנות על, למשל, כדאיות אשראי.

התחום המתעורר של בינה מלאכותית שניתנת להסבר מבקש לייצר מודלים של בינה מלאכותית שהופכים את העבודות הפנימיות שלה לשקיפות למשתמשים אנושיים. פעולה זו מאפשרת למקבלי ההחלטות לראות בבירור את הרציונל העומד מאחורי המסקנות שניתנו ולשפוט אותן בהתאם בעת פירוק לגורמים במומחיותם.

שוב, אנחנו מתחזקים שזה השילוב של עיבוד נתוני AI וחשיבה קריטית אנושית יביא לקבלת החלטות טובה יותר.

אילו חברות מובילות משתמשות כעת ב-AI?

לפני שנגיע רחוק מדי למחר, הנה כמה חברות שכבר משתמשות בבינה מלאכותית בפיננסים היום:

Mercedes-Benz Mobility

באמצעות חברת Mercedes-Benz Mobility, לקוחות פרטיים ומסחריים יכולים לממן או להחכיר כלי רכב אם כי מודלים גמישים של השכרה ומינויים. למרות שכבר יישמו מערכת תשלומים אוטומטית, צוותי חשבונאות עדיין היו צריכים להתאים ידנית לחשבוניות כאשר היה מידע חסר או שגוי, ולתמחר אותן שעות יקרות בשבוע העבודה שלהם.

כדי לשפר זאת, הם התייעצו עם SAP Services and Support כדי להוסיף פונקציונאליות של "למידה עצמית" לתוכנת SAP Cash Application שלהם. הדבר איפשר לו להעריך את המידע הזמין להקצאה אוטומטית של תשלומים במקרה של פרטים שגויים. הודות לבינה מלאכותית וללמידת מכונה, 58% מהחשבוניות שלא הוקצו עובדו אוטומטית ועובדו בהצלחה, תוך שמירת ממוצע של 5-10 דקות לכל חשבונית. כלומר 5-10 דקות, כפול אלפי התשלומים שעובדו ביום.

Mitsui

Mitsui, אחת מחברות הסחר הכלליות הגדולות ביפן, בחרה ב-SAP לתמוך ב"אסטרטגיית טרנספורמציה דיגיטלית משולבת" שלהן ברחבי החברה.

נקודת כאב אחת שהם חיפשו לפתור הייתה ההתאמה וההתאמה של פרטי דף מצב חשבון בנק לא מעובדים. באמצעות שימוש בטכניקות בינה מלאכותית ולמידת מכונה, הם הצליחו להפוך את התהליך הזה לאוטומטי, ולחסוך לעובדים 36,000 שעות בשנה בדיוק של מעל 90%.

החברה החלה גם להעסיק צ'אטבוטים במערכת הליבה המקומית שלהם כדי להפחית את העומס על צוות התחזוקה והמשתמשים שלהם.

כיצד להתחיל לעבוד עם AI בכספים

התחל ביישום מערכת ERP מבוססת-ענן. ERP, או תכנון משאבים ארגוניים, היא מערכת תוכנה שנועדה לסייע ל-Finops לפעול ביעילות רבה יותר. ניתן לנהל את כל תהליכי הליבה העסקיים, כמו משאבי אנוש, ייצור, שרשרת אספקה ושירותים במערכת משולבת.

האוצר הוא אולי הכי חשוב כי זה הכי נוגע לכסף. הוא מנהל את ספר החשבונות, עוקב אחר חשבונות זכאים וחשבונות חייבים, מייצר דיווח פיננסי ועוד.

מערכות ה-ERP של היום מנצלות בינה מלאכותית בכספים כדי להניע צמיחה וחדשנות. על-ידי אספקת תובנות שניתן לפעול לגביהן בזמן אמת, הפחתת עלות התפעול והפחתת סיכונים, בינה מלאכותית מבקשת להעניק לארגונים יתרון תחרותי חדש.

כלי הבינה המלאכותית שיכולים לסייע עם תאימות רגולטורית וניהול סיכונים מוטמעים ב-ERP כמו SAP S/4HANA אך בינה מלאכותית ארגונית עשויה לקחת את הצורה של קופוליטים של בינה מלאכותית גנרטיבית או מערכות למידה מותאמות במקום העבודה.

גם תוכניות פיילוט המאפשרות שילוב הדרגתי בתהליכי עבודה יכולות לסייע לעובדים להתאקלם. דיונים שקופים לגבי בינה מלאכותית ופיתוח מדיניות אתיקה של בינה מלאכותית בארגון עשויים גם לסייע בהקלת החששות מפני החלפתה.

שאלות נפוצות

מידע נוסף