Tekoälyn hyödyntäminen rahoituksessa

Tekoäly on muuttamassa taloushallintoa, mutta monet yritykset ovat vaarassa aloittaa vääristä lähtökohdista. Vaikka usein keskitytään uusimpaan teknologiaan, kuten tehokkaisiin suuriin kielimalleihin(LLM) tai huippuluokan työkaluihin ja algoritmeihin, nämä sovellukset ovat vain niin tehokkaita kuin tiedot, joihin ne perustuvat.

Toisin sanoen: huonoa dataa ei voi korjata hyvällä tekoälyllä.

Tekoälyalgoritmit - olivatpa ne sitten generatiivisia malleja, ennakoivaa analytiikkaa tai sääntöpohjaista automaatiota - eivät ole luonnostaan älykkäitä. Ne tarvitsevat toimiakseen suuria määriä jäsenneltyä, johdonmukaista ja luotettavaa dataa. Ilman sitä edistyneimmätkään työkalut eivät pysty tuottamaan merkityksellisiä oivalluksia tai tuloksia.

Rahoitusalalla tämä ongelma korostuu entisestään. Organisaatiot käsittelevät valtavia tietomääriä asiakirjojen, kuten laskujen, tilausten, tiliöintien ja päätietueiden avulla. Suuri osa näistä tiedoista on kuitenkin jäänyt jäsentymättömiin tiedostomuotoihin - PDF-tiedostoihin, tulostettuihin asiakirjoihin, skannattuihin kuviin tai sähköposteihin - jolloin tekoäly ja automaatio eivät pääse niihin käsiksi.

Strukturoitu data on koneluettavaa ja johdonmukaisesti muotoiltua, kuten taulukkolaskentaohjelmassa tai tietokannassa. Se mahdollistaa nopean ja tarkan käsittelyn ja on yhteensopiva sekä perinteisen automaation että kehittyneiden tekoälymallien kanssa. Esimerkkejä ovat mm:

Strukturoimattomassa datassa ei sen sijaan ole standardoitua muotoilua. Algoritmien on vaikea tulkita sitä ilman manuaalista puuttumista tai esikäsittelyä. Yleisiä esimerkkejä rahoitusalalla ovat mm:

Tällainen tieto ei tietenkään ole hyödytöntä, mutta se on pullonkaula tekoälyn kannalta. Jos taloudelliset ydintiedot ovat strukturoimattomissa muodoissa, kykysi soveltaa automaatiota tai koneoppimista on merkittävästi rajoittunut.

Älykkäiden taloustoimintojen rakentamiseksi organisaatioiden on muunnettava jäsentymätön tieto jäsenneltyyn muotoon - tai vielä parempi, se on kerättävä jäsenneltynä alusta alkaen. Tämä tarkoittaa seuraavaa:

Ilman tätä vaihetta taloushallinnon tiimit käyttävät arvokasta aikaa tietojen manuaaliseen tarkasteluun ja korjaamiseen, mikä heikentää tekoälyn mahdollisia hyötyjä.

Tehokas tekoäly ei tarvitse vain lisää dataa - se tarvitsee oikeaa dataa. Siihen sisältyy:

Tämän saavuttaminen edellyttää vankkoja tiedonhallintakäytäntöjä. Siihen kuuluu siilojen purkaminen, järjestelmien välisen johdonmukaisuuden varmistaminen ja tietojen läpileikkaavan näkyvyyden mahdollistaminen koko tapahtuman elinkaaren ajan.

Rahoitusryhmät hallinnoivat jo nyt kriittisiä resursseja - budjetteja, kassavirtoja ja riskejä. Tietoja on epäilemättä käsiteltävä yhtenä näistä resursseista. Tämä tarkoittaa:

Miten päästä alkuun? Kun pohdit näitä kysymyksiä, sinulla on oikea asenne. Vastaukset määrittävät valmiutesi hyötyä tekoälystä, ei vain pilottihankkeissa vaan kaikissa ydintoiminnoissasi:

Rahoituksen tulevaisuus riippuu datasta. Rakentamalla tietopohjan jo tänään parannat tehokkuutta ja saavutat kilpailuetua tekoälyaikakaudella.

Qvalia auttaa yrityksiä hyödyntämään transaktiotietojensa täyden arvon. Alustamme on suunniteltu integroitumaan nykyisiin prosesseihisi, poimimaan ja rikastamaan tietoja sekä strukturoiduista että strukturoimattomista lähteistä ja varmistamaan rahoitustoimintasi tulevaisuus.

Ota yhteyttä jo tänään tai hanki lisää inspiraatiota.