Få AI i finans til å fungere

Lag AI for finansarbeid

Kunstig intelligens forvandler finansfunksjonen, men mange bedrifter risikerer å starte på feil sted. Selv om fokuset ofte lander på den nyeste teknologien, som kraftige store språkmodeller ( LLM-er ) eller banebrytende verktøy og algoritmer, er disse applikasjonene bare så effektive som dataene de er avhengige av.

Med andre ord: du kan ikke fikse dårlige data med god AI .

Utfordringen: Dårlige data inn, dårlig AI ut

AI-algoritmer – enten det er generative modeller, prediktiv analyse eller regelbasert automatisering – er ikke iboende intelligente. De krever store mengder strukturerte, konsistente og pålitelige data for å fungere. Uten det vil selv de mest avanserte verktøyene ikke klare å levere meningsfull innsikt eller resultater.

Innen finans forsterkes dette problemet. Organisasjoner behandler enorme mengder data gjennom dokumenter som fakturaer, ordrer, kontoposteringer og stamdata. Men mye av disse dataene er fanget i ustrukturerte formater – PDF-er, trykte dokumenter, skannede bilder eller e-poster – noe som gjør dem utilgjengelige for AI og automatisering.

Strukturerte vs. ustrukturerte data: En rask introduksjon

Strukturerte data er maskinlesbare og formatert på samme måte som det du finner i et regneark eller en database. Det muliggjør rask og nøyaktig behandling og er kompatibelt med både tradisjonell automatisering og avanserte AI-modeller. Eksempler inkluderer:

  • Fakturalinjer
  • Leverandør og kunde masterdata
  • Innkjøpsordrer og referanser
  • Regnskapsdimensjoner
  • Betalingskontonumre eller skatte-ID-er

Ustrukturerte data mangler derimot standardisert formatering. Det er vanskelig for algoritmer å tolke dem uten manuell inngripen eller forbehandling. Vanlige eksempler innen finans inkluderer:

  • PDF-fakturaer eller trykte bestillinger
  • Kontrakter og avtaler
  • E-poster eller fritekstfelt
  • Prosessdokumentasjon

Denne typen data er selvfølgelig ikke ubrukelig, men det er en flaskehals i forbindelse med AI. Hvis dine viktigste økonomiske data ligger i ustrukturerte formater, er muligheten din til å bruke automatisering eller maskinlæring betydelig begrenset.

Å gjøre ustrukturert om til strukturert

For å bygge intelligente økonomiske operasjoner må organisasjoner konvertere ustrukturerte data til en strukturert form – eller, enda bedre, fange dem opp som strukturerte fra starten av. Dette betyr:

  • Digitalisering av innkommende dokumenter
  • Bruk av standardiserte formater som elektroniske forretningsmeldinger (f.eks. Peppol )
  • Normalisering og klassifisering av data med verktøy som AI-drevet utvinning og validering

Uten dette trinnet bruker finansteam verdifull tid på å manuelt gjennomgå og korrigere informasjon, noe som undergraver de potensielle gevinstene fra AI.

Bygge datagrunnlaget: kvalitet, kvantitet og mangfold

Høytytende AI trenger ikke bare mer data – den trenger de riktige dataene. Det inkluderer:

  • Kvalitet – Er dataene dine nøyaktige, fullstendige, konsistente og oppdaterte?
  • Mengde – Har du nok relevante data til å trene eller finjustere modeller?
  • Mangfold – Representerer dataene dine utvalget av transaksjoner, partnere og formater du møter?

Å oppnå dette krever robuste datahåndteringspraksiser. Det inkluderer å bryte ned siloer, sikre konsistens på tvers av systemer og muliggjøre fullstendig datasynlighet gjennom hele transaksjonssyklusen.

Behandling av data som en strategisk ressurs

Finansteam administrerer allerede kritiske ressurser – budsjetter, kontantstrømmer og risikoer. Data må utvilsomt behandles som en av disse ressursene . Det betyr:

  • Investering i verktøy og prosesser som prioriterer datakvalitet
  • Muliggjør tilgang til og berikelse av data i sanntid
  • Støtter kontinuerlig algoritmetrening og forbedring

Så, hvordan komme i gang? Ved å reflektere over disse spørsmålene, vil du ha riktig tankesett. Svarene vil avgjøre om du er klar til å dra nytte av AI, ikke bare i pilotprosjekter, men på tvers av kjernevirksomheten din:

  • Er dataene våre registrert i et strukturert, maskinlesbart format?
  • Mister vi verdi på grunn av siloerte eller dupliserte data?
  • Har vi tydelige arbeidsflyter for å klassifisere og validere data for AI-systemer?

Gjør deg klar for AI og få det til å fungere

Data driver fremtidens finans. Ved å bygge datagrunnlaget ditt i dag, forbedrer du ikke bare effektiviteten, du får også et konkurransefortrinn i AI-æraen.

Hos Qvalia hjelper vi bedrifter med å frigjøre den fulle verdien av transaksjonsdataene sine. Plattformen vår er utviklet for å integreres med eksisterende prosesser, utvinne og berike data fra både strukturerte og ustrukturerte kilder, og fremtidssikre finansdriften din.