At få AI i finansverdenen til at fungere

Kunstig intelligens transformerer finansfunktionen, men mange virksomheder risikerer at starte det forkerte sted. Mens fokus ofte lander på den nyeste teknologi, som de kraftfulde store sprogmodeller(LLM'er) eller banebrydende værktøjer og algoritmer, er disse applikationer kun så effektive som de data, de er afhængige af.

Med andre ord: Du kan ikke reparere dårlige data med god AI.

Udfordringen: Dårlige data ind, dårlig AI ud

AI-algoritmer - uanset om det er generative modeller, prædiktiv analyse eller regelbaseret automatisering - er ikke intelligente i sig selv. De kræver store mængder strukturerede, konsistente og pålidelige data for at fungere. Uden det vil selv de mest avancerede værktøjer ikke kunne levere meningsfuld indsigt eller resultater.

I finansverdenen forstærkes dette problem. Organisationer behandler enorme mængder data gennem dokumenter som fakturaer, ordrer, kontoposteringer og stamregistre. Men mange af disse data er fanget i ustrukturerede formater - PDF'er, trykte dokumenter, scannede billeder eller e-mails - hvilket gør dem utilgængelige for AI og automatisering.

Strukturerede vs. ustrukturerede data: En hurtig introduktion

Strukturerede data er maskinlæsbare og konsekvent formaterede, som dem man finder i et regneark eller en database. Det muliggør hurtig og præcis behandling og er kompatibelt med både traditionel automatisering og avancerede AI-modeller. Eksemplerne omfatter:

Fakturalinjer
Leverandør- og masterdata
Indkøbsordrer og referencer
Regnskabsmæssige dimensioner
Betalingskontonumre eller skatte-id'er

Ustrukturerede data mangler på den anden side standardiseret formatering. Det er svært for algoritmer at fortolke uden manuel indgriben eller forbehandling. Almindelige eksempler i finansverdenen er:

PDF-fakturaer eller trykte ordrer
Kontrakter og aftaler
E-mails eller fritekstfelter
Dokumentation af processer

Denne type data er selvfølgelig ikke ubrugelig, men det er en flaskehals i forbindelse med AI. Hvis dine finansielle kernedata lever i ustrukturerede formater, er din evne til at anvende automatisering eller maskinlæring betydeligt begrænset.

Gør ustruktureret til struktureret

For at opbygge intelligente finansielle operationer skal organisationer konvertere ustrukturerede data til en struktureret form - eller endnu bedre, indfange dem som strukturerede fra starten. Det betyder, at:

Digitalisering af indgående dokumenter
Brug af standardiserede formater som elektroniske forretningsbeskeder (f.eks. Peppol)
Normalisering og klassificering af data med værktøjer som AI-drevet udtræk og validering

Uden dette trin bruger økonomiteams værdifuld tid på manuelt at gennemgå og korrigere oplysninger, hvilket underminerer de potentielle gevinster ved AI.

Opbygning af datagrundlaget: kvalitet, kvantitet og mangfoldighed

Højtydende AI har ikke bare brug for flere data - den har brug for de rigtige data. Det inkluderer:

Kvalitet - Er dine data nøjagtige, komplette, konsistente og opdaterede?
Mængde - Har du nok relevante data til at træne eller finjustere modeller?
Mangfoldighed - Repræsenterer dine data alle de forskellige transaktioner, partnere og formater, du støder på?

For at opnå dette kræves en robust datastyringspraksis. Det omfatter at nedbryde siloer, sikre konsistens på tværs af systemer og muliggøre end-to-end datasynlighed i hele transaktionens livscyklus.

At behandle data som et strategisk aktiv

Økonomiteams administrerer allerede kritiske ressourcer - budgetter, pengestrømme og risici. Data skal utvivlsomt behandles som et af disse aktiver. Det betyder, at:

Investering i værktøjer og processer, der prioriterer datakvalitet
Muliggør adgang til og berigelse af data i realtid
Understøttelse af kontinuerlig algoritmetræning og -forbedring

Så hvordan kommer man i gang? Ved at reflektere over disse spørgsmål får du det rette mindset. Svarene vil afgøre, om du er parat til at drage fordel af AI, ikke bare i pilotprojekter, men i hele din kernevirksomhed:

Er vores data indsamlet i et struktureret, maskinlæsbart format?
Mister vi værdi på grund af siloopdelte eller duplikerede data?
Har vi klare arbejdsgange til at klassificere og validere data til AI-systemer?

Gør dig klar til AI, og få det til at fungere

Data driver fremtidens finansverden. Ved at opbygge dit datafundament i dag forbedrer du ikke bare effektiviteten, du får også en konkurrencefordel i AI-æraen.

Hos Qvalia hjælper vi virksomheder med at frigøre den fulde værdi af deres transaktionsdata. Vores platform er designet til at integrere med dine eksisterende processer, udtrække og berige data fra både strukturerede og ustrukturerede kilder og fremtidssikre din økonomidrift.

Kontakt os i dag eller få mere inspiration.