亚博_为什么财务需要更多的人工智能

来源:亚博科技资讯 作者:亚博科技前沿资讯网 时间: 2019-05-03 15:30:33

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几十年来,财政部门一直在尽力寻求信息的数量和杂乱性。技能 - 特别是ERP和EPM云 - 帮忙他们跟上了开展。但数据和作业量不断增加。

APQC最近的年度查询 金融时刻在哪里? 尽管在降低本钱方面取得了严重成功,但买卖处理简直占有了财政部门的一半时刻。这或许会让财政团队及其领导人在新式数字商业形式中扮演更具战略性的人物。

正如APQC所说: 这意味着在均匀作业周内,高薪财政人员在星期三早上到午餐时刻相当于保证账单得到付出,客户得到精确的发票,一般会计作业完结和固定资产在将资金转移到安排中的许多其他使命中,都要考虑到这一点。

这留下了名贵的时刻来剖析,例如,一种战略对另一种战略的本钱结构影响,或出资决议计划的收入和运营赢利影响。

现在,金融专业人士具有了一种新的兵器:自习惯和人工智能,由机器学习(也称为AI / ML)支撑。

在2018年的现代金融体会中了解AI / ML。

科幻探究技能正在转向事务体系,并许诺处理许多时分财政专业人员面临的紧缩问题 - 即数量,杂乱性和可拜访性问题,这些问题使买卖变得十分耗时。

让咱们来看看AI / ML怎么处理这些问题。

数量: 依据一些估量,数据量每年增加2X到50X,详细取决于物联网(IoT)和大数据的安排出资。这些技能是未来的潮流,因而能够说跟着物联网和大数据的运用加快,数据量将以更快的速度增加。处理这些很多数据,以便以经济有用的方法从中获取有意义的见地,这需求主动化。

跟着机器主动化在农业和制造业中的运用,AI / ML许诺消除财政专业人员所需的手艺,根据使命的非增值作业。

例如,英国的国家卫生服务部门担任该国整个人口的医疗保健需求,运用猜测剖析来帮忙辨认诈骗性索赔。这样的尽力需求检查很多数据。曾经,职工有必要在计算机,屏幕和逐一字段上检查声明。过滤削减了一些作业,但这是劳动密集型的。

现在,潜在的诈骗行为是经过一系列众所周知的规范来确认的 - 不仅仅是一个有用的过滤器,而是历史数据和形式 - 它们经过机器学习不断更新。职工的参加 从体系确认的声明开端 。 消除了辨认索赔的手艺作业。

杂乱性: 跟着数量的增加,由于多种原因,财政数据变得越来越杂乱。商场途径,付出方法和产品装备的激增增加了记载买卖的改变。有必要更新ERP体系以接受来自具有共同协议的更广泛数据源的信息,这是耗时且贵重的。运用AI / ML,体系能够相应地习惯自己。

可拜访性:AI / ML以两种方法面临数据可拜访性问题:经过使体系中的信息更简单查找和运用,以及使更多的职工更简单拜访信息。跟着AI / ML功用扩展到越来越多的用例,该软件能够运用智能谈天机器人或 talkbots 引荐根据形式和趋势的操作。

智能帮手能够接受大负荷

财政人员的一个共同要求是他们知道数据在体系中,但很难到达。chatbot( bot )技能的运用答应专业人员运用自然语言而不是繁琐的查找东西来查找他们所需的信息。例如,正如NHS职工检查声明相同,他们能够用自然语言向体系问询 你能告诉我其他相似的项目吗? 这样能够不断发明更多类型的查询,以取得越来越多的相关信息。

机器人也替代了财政部门的 部落常识 。现在,只有当有人翻译信息时,非财政专业人员才干了解财政信息。经过机器人,公司的团体常识被搜集并供给给更广泛的人群。

尽管这对某些人来说好像有些未来感,但大多数人现现已过智能手机上的盛行Alexa,Echo和Siri等消费产品运用这种技能,这些智能手机是运用情境智能的语音帮手。

在商业范畴,Oracle正在运用其数据即服务(DaaS)云将自习惯智能嵌入其云运用程序中以完成财政(和其他功用)。该体系被称为 自习惯智能扣头,它将Oracle的数据池(运用Oracle DaaS)与您公司的数据相结合,并运用算法确认哪些供货商或许会运用扣头来交换提早付款,以及何时。要在没有人工智能的情况下完成这一方针,至少需求一名全职人员来剖析供货商的行为。

人工智能怎么进步安全性

当公司考虑人工智能时,往往会呈现两个问题:安全性以及对专业训练的潜在需求。

关于安全性,AI / ML削减了办理公司数据的最大缝隙之一:人类参加。传统上,当检测到要挟时,供货商会创立补丁并将其发布,然后将补丁推送给公司职工或第三方承包商进行请求。这个进程或许需求几天时刻,而且一些公司现已知道在运用补丁之前需求几个月的时刻才干取得补丁。

运用AI / ML,要挟和修正之间的 缝隙距离 十分小。在检测到要挟时,会主动创立补丁并在体系范围内运用。

AI进步安全性的另一种方法是削减露出给人类的数据量; AI供给更有针对性的信息。例如,在NHS,职工无需拜访和检查一切数据。相反,他只取得查询的成果,该查询公开了一小组数据。

至于训练职工怎么运用AI / ML,这与技能供给商有所不同。例如,经过Oracle自习惯智能运用程序,AI嵌入在企业用户每天都知道和运用的ERP和EPM云体系中。财政团队不需求广泛的训练。

终究,AI / ML将帮忙财政专业人员有用地处理快速增加的杂乱买卖量。它将使他们脱节普通的手艺买卖使命; 帮忙他们做决议计划; 并答应他们奉献自己的人力资源,发明力和商业常识,以帮忙处理事务问题并拟定最佳事务战略。

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