Kunstig intelligens (AI) er hurtigt blevet et centralt fokus på tværs af brancher, især finans. Finansielle tjenester og regnskab genererer store mængder data, som kan indfanges, forfines og bruges på mange forskellige måder.
AI er et paraplybegreb for flere avancerede teknologier. At forstå disse kerneområder hjælper finansfolk med at identificere de rigtige værktøjer til deres behov og udfordringer.
Denne artikel præsenterer de mest relevante AI-teknologier og -teknikker, der har en reel indvirkning på finansverdenen, så du kan finde ud af, hvilke der passer bedst til din virksomhed.
AI i finansverdenen: teknologier og teknikker
AI-modeller og -teknikker har haft stor indflydelse på den finansielle sektor og tilbyder sofistikerede værktøjer til analyse af transaktionsdata, masterdata, regnskabsposter osv. Her er nogle AI-teknikker, der ofte bruges i finansiel dataanalyse:
Store sprogmodeller (LLM'er)
Avancerede AI-modeller trænet på massive tekstdatasæt. LLM' er udmærker sig ved at generere, opsummere og fortolke naturligt sprog, hvilket gør dem ideelle til opgaver som automatisering af finansiel rapportering, analyse af kontrakter, besvarelse af compliance-spørgsmål og forbedring af kundekommunikation. LLM'er er teknisk set en delmængde af deep learning og betragtes ofte som en del af naturlig sprogbehandling (NLP).
Modeller for maskinlæring (ML)
De omfatter overvågede læringsmodeller som regressionsanalyse (lineær og logistisk regression) til forudsigelse af fremtidige tendenser baseret på tidligere data og ikke-overvågede læringsmodeller som klyngedannelse (K-means, hierarkisk klyngedannelse) til segmentering af data i meningsfulde grupper.
Modeller for dyb læring
Neurale netværk, især dybe neurale netværk (DNN'er), konvolutionsneurale netværk (CNN'er) og tilbagevendende neurale netværk (RNN'er), er stærke til kompleks mønstergenkendelse i data, hvilket gør dem velegnede til afsløring af bedrageri, analyse af kundeadfærd og forudsigelig analyse.
Behandling af naturligt sprog (NLP)
Bruges til at analysere finansielle dokumenter, rapporter og nyheder for at uddrage værdifuld indsigt, stemningsanalyse eller til at automatisere kundeservice og rådgivningstjenester.
Beslutningstræer og tilfældige skove
Som overvågede ML-modeller er beslutningstræer og tilfældige skove nyttige til klassificerings- og regressionsopgaver som f.eks. kreditvurdering, risikovurdering og kundesegmentering.
Modeller til analyse af tidsserier
Modeller som ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) bruges til at forudsige finansielle nøgletal og analysere tidsmæssige mønstre på finansmarkederne.
Forstærkningslæring
Anvendes i algoritmisk handel til at udvikle strategier, der maksimerer udbyttet baseret på historiske data.
Modeller til detektering af anomalier
Anomalidetektion er ikke en modeltype i sig selv, men snarere en anvendelse, der kan bruges til at identificere afvigelser eller usædvanlige mønstre i finansielle transaktioner, som kan indikere svindel eller fejl i dataene.
Graf-baserede modeller
Effektiv til at opdage komplekse relationer og netværk, som f.eks. at afsløre svigagtige aktiviteter gennem analyse af transaktionsnetværk.
Generering af syntetiske data
Mens LLM'er håndterer tekst, kan generativ AI også anvendes til andre datatyper som generering af syntetiske data, scenariemodellering og automatisering af rapporter. I finansverdenen kan dette være nyttigt til at simulere økonomiske scenarier til risikostyring, generere syntetiske, men realistiske transaktionsdata til test af modeller og skabe dynamiske finansielle prognoser og rapporter.
Disse AI-teknikker kan skræddersys til specifikke finansielle opgaver, fra automatisering af regnskabsprocesser og optimering af finansielle strategier til forbedring af mekanismer til afsløring af svindel og forbedring af kundeoplevelser.
Valget af teknologi og model, og hvordan du bruger den, afhænger af en lang række faktorer, herunder den specifikke anvendelse inden for økonomi og regnskab, datatilgængelighed og den ønskede nøjagtighed af resultaterne.
Data er det mest værdifulde aktiv i AI-drevet transformation af finansielle processer. Forbedring af den nuværende datahåndteringspraksis forbereder virksomhederne på at tage den næste generation af værktøjer i brug. For at forblive konkurrencedygtige er det vigtigt, at virksomheder prioriterer at konvertere ustrukturerede data til strukturerede data, etablere en infrastruktur til udveksling, implementere standarder for hele organisationen og prioritere digitale realtidsprocesser.
For yderligere læsning og praktisk vejledning kan du downloade vores whitepaper AI for økonomiteams eller udforske Qvalias AI-løsninger til økonomiprocesser.
Relaterede artikler
Data er brændstoffet i AI-paradigmet. Her er grunden til, at moderne datahåndtering er blevet stadig vigtigere for virksomheder og finansielle processer.
Kunstig intelligens er ved at omforme forretningsdriften, og økonomi er ingen undtagelse. Vores seneste whitepaper giver et overblik over kunstig intelligens i økonomi og regnskab, udforsker praktiske brugsscenarier og beskriver, hvordan man kommer i gang med implementeringen.
Selvom e-fakturering via netværk som Peppol er i vækst, er virksomheder verden over stadig afhængige af PDF-fakturaer. Her er, hvorfor strukturerede data er vigtige.