10 AI-tekniker som förändrar ekonomiavdelningen

Artificiell intelligens (AI) har snabbt blivit ett centralt område i många branscher, särskilt inom ekonomi och finans. Ekonomiavdelningar, finansiella tjänster och redovisning genererar stora mängder data som kan fångas upp, förädlas och användas på en rad olika sätt.

AI är ett samlingsbegrepp för flera avancerade tekniker. Att förstå dessa centrala områden hjälper finansproffs att hitta rätt verktyg för deras specifika behov och utmaningar.

Den här artikeln presenterar de mest relevanta AI-teknologierna och metoderna som idag har verklig påverkan inom ekonomi, så att du kan avgöra vilka som bäst passar din verksamhet.

AI-modeller och metoder har fått stort genomslag inom den finansiella sektorn och erbjuder sofistikerade verktyg för analys av transaktionsdata, masterdata, bokföringsunderlag och mycket annat. Här är några AI-tekniker som vanligtvis används vid analys av finansiell data:

Avancerade AI-modeller tränade på stora mängder textdata. LLM, på svenska ibland kallat språkmodell, är mycket effektiva på att generera, sammanfatta och tolka naturligt språk, vilket gör dem perfekta för att automatisera finansiell rapportering, analysera avtal, svara på regelefterlevnadsfrågor och förbättra kundkommunikation. LLM är tekniskt sett en delmängd av deep learning och betraktas ofta som en del av Natural Language Processing (NLP).

Omfattar bland annat övervakad inlärning som regressionsanalys (linjär och logistisk regression) för att förutsäga framtida trender baserat på historiska data och oövervakad inlärning som klusteranalys (K-means, hierarkisk klustring) för att segmentera data i meningsfulla grupper.

Neurala nätverk, särskilt djupa neurala nätverk (DNN), convolutional neural networks (CNN) och recurrent neural networks (RNN), är effektiva för komplex mönsterigenkänning i data. Dessa modeller används ofta för bedrägeridetektering, kundbeteendeanalys och prediktiv analys.

Används för att analysera finansiella dokument, rapporter och nyheter för att extrahera insikter, göra sentimentanalys eller automatisera kundtjänst och rådgivningstjänster.

Som övervakade ML-modeller är beslutsträd och random forest användbara för klassificerings- och regressionsuppgifter, såsom kreditbedömning, riskbedömning och kundsegmentering.

Modeller som ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) används för att prognosticera ekonomiska indikatorer och analysera temporala mönster på finansmarknaden.

Används inom algoritmisk handel för att utveckla strategier som maximerar resultat baserat på historiska data.

Är inte en specifik modelltyp utan snarare en tillämpning av AI. Anomalidetektion används för att identifiera avvikelser eller ovanliga mönster i finansiella transaktioner, vilket kan indikera bedrägeri eller fel i data.

Effektiva för att upptäcka komplexa relationer och nätverk, exempelvis vid identifiering av bedrägeri genom analys av transaktionsnätverk.

Även om LLM fokuserar på text, kan generativ AI också tillämpas på andra datatyper som syntetisk datagenerering, scenariomodellering och automatiserad rapportgenerering. Inom finans kan detta vara värdefullt för att simulera ekonomiska scenarier vid riskhantering, skapa realistiska syntetiska transaktionsdata för testning och generera dynamiska ekonomiska prognoser och rapporter.

Dessa AI-tekniker kan skräddarsys för specifika finansiella arbetsuppgifter, från automatisering av redovisningsprocesser och optimering av finansiella strategier, till förstärkt bedrägeridetektering och bättre kundupplevelser.

Valet av teknologi och modell, samt hur du använder dem, beror på flera faktorer, inklusive specifika applikationer inom ekonomi och redovisning, tillgång på data och önskad noggrannhet i resultaten.

Data är den mest värdefulla tillgången i en AI-driven transformation av finansiella processer. Genom att förbättra dagens datahantering kan företag förbereda sig på nästa generations verktyg. För att vara konkurrenskraftig är det avgörande att prioritera omvandling av ostrukturerade data till strukturerade, skapa en fungerande infrastruktur för datautbyte, implementera enhetliga standarder och prioritera digitala realtidsprocesser.

För mer information och praktisk vägledning kan du ladda ner vårt whitepaper AI för ekonomiteam eller utforska Qvalias AI-lösningar för finansiella processer.