Umelá inteligencia mení fungovanie financií, ale mnohé podniky riskujú, že začnú na nesprávnom mieste. Hoci sa pozornosť často sústreďuje na najnovšie technológie, ako sú výkonné veľké jazykové modely (LLM) alebo najmodernejšie nástroje a algoritmy, tieto aplikácie sú len tak efektívne, ako údaje, na ktorých sú založené.
Inými slovami: zlé údaje nemožno opraviť pomocou dobrej umelej inteligencie.
Výzva: Zlé údaje na vstupe, zlá umelá inteligencia na výstupe
Algoritmy umelej inteligencie – či už ide o generatívne modely, prediktívnu analýzu alebo automatizáciu založenú na pravidlách – nie sú samy osebe inteligentné. Na svoje fungovanie potrebujú veľké množstvo štruktúrovaných, konzistentných a spoľahlivých údajov. Bez nich ani tie najpokročilejšie nástroje nedokážu poskytnúť zmysluplné informácie alebo výsledky.
V oblasti financií je tento problém ešte výraznejší. Organizácie spracúvajú obrovské množstvo údajov prostredníctvom dokumentov, ako sú faktúry, objednávky, účtovné záznamy a hlavné záznamy. Veľká časť týchto údajov je však uložená v nestruktúrovaných formátoch – PDF, tlačených dokumentoch, naskenovaných obrázkoch alebo e-mailoch –, čo znemožňuje ich sprístupnenie pre umelú inteligenciu a automatizáciu.
Štruktúrované vs. neštruktúrované údaje: Krátke úvodné informácie
Štruktúrované údaje sú strojovo čitateľné a majú jednotný formát, podobne ako údaje v tabuľkovom kalkulátore alebo databáze. Umožňujú rýchle a presné spracovanie a sú kompatibilné s tradičnou automatizáciou aj pokročilými modelmi umelej inteligencie. Príklady:
- Položky faktúry
- Hlavné údaje o dodávateľoch a zákazníkoch
- Objednávky a referencie
- Účtovné rozmery
- Čísla platobných účtov alebo daňové identifikačné čísla
Na druhej strane, nestruktúrované údaje nemajú štandardizované formátovanie. Algoritmy ich ťažko interpretujú bez manuálneho zásahu alebo predbežného spracovania. Bežné príklady vo financiách zahŕňajú:
- Faktúry vo formáte PDF alebo vytlačené objednávky
- Zmluvy a dohody
- E-maily alebo polia s voľným textom
- Dokumentácia procesu
Tento typ údajov samozrejme nie je zbytočný, ale v kontexte umelej inteligencie predstavuje prekážku. Ak sú vaše kľúčové finančné údaje uložené v nestruktúrovaných formátoch, vaša schopnosť využívať automatizáciu alebo strojové učenie je výrazne obmedzená.
Premena nestruktúrovaných údajov na štruktúrované
Na vytvorenie inteligentných finančných operácií musia organizácie previesť nestruktúrované údaje do štruktúrovanej podoby – alebo ešte lepšie, zachytiť ich ako štruktúrované už od začiatku. To znamená:
- Digitalizácia prichádzajúcich dokumentov
- Používanie štandardizovaných formátov, ako sú elektronické obchodné správy (napr. Peppol)
- Normalizácia a klasifikácia údajov pomocou nástrojov, ako je extrakcia a validácia založená na umelej inteligencii
Bez tohto kroku finančné tímy strácajú cenný čas ručným preverovaním a opravovaním informácií, čím sa znižuje potenciálny prínos umelej inteligencie.
Vytvorenie dátovej základne: kvalita, kvantita a diverzita
Vysoko výkonná umelá inteligencia nepotrebuje len viac údajov, ale aj správne údaje. To zahŕňa:
- Kvalita — Sú vaše údaje presné, úplné, konzistentné a aktuálne?
- Množstvo — Máte dostatok relevantných údajov na trénovanie alebo doladenie modelov?
- Rozmanitosť — Odrážajú vaše údaje celý rozsah transakcií, partnerov a formátov, s ktorými prichádzate do styku?
Na dosiahnutie tohto cieľa sú potrebné spoľahlivé postupy správy údajov. To zahŕňa odstránenie izolovaných systémov, zabezpečenie konzistentnosti medzi systémami a umožnenie komplexnej viditeľnosti údajov počas celého životného cyklu transakcie.
Zaobchádzanie s údajmi ako so strategickým aktívom
Finančné tímy už spravujú kritické zdroje – rozpočty, peňažné toky a riziká. Údaje sa bezpochyby musia považovať za jeden z týchto aktív. To znamená:
- Investovanie do nástrojov a procesov, ktoré uprednostňujú kvalitu údajov
- Umožnenie prístupu k údajom v reálnom čase a ich obohacovanie
- Podpora nepretržitého trénovania a zdokonaľovania algoritmov
Ako teda začať? Zamyslením sa nad týmito otázkami získate správny prístup. Odpovede určia vašu pripravenosť využívať výhody umelej inteligencie nielen v pilotných projektoch, ale aj vo všetkých kľúčových oblastiach vašej činnosti:
- Sú naše údaje zaznamenávané v štruktúrovanom formáte, ktorý je strojovo čitateľný?
- Stráca sa hodnota kvôli izolovaným alebo duplicitným údajom?
- Máme jasné pracovné postupy na klasifikáciu a validáciu údajov pre systémy umelej inteligencie?
Pripravte sa na AI a využite jej potenciál
Dáta určujú budúcnosť financií. Vytvorením dátovej základne dnes nielen zvyšujete efektívnosť, ale získavate aj konkurenčnú výhodu v ére umelej inteligencie.
V spoločnosti Qvalia pomáhame podnikom naplno využiť potenciál ich transakčných údajov. Naša platforma je navrhnutá tak, aby sa integrovala s vašimi existujúcimi procesmi, extrahovala a obohacovala údaje zo štruktúrovaných aj neštruktúrovaných zdrojov a zabezpečila budúcnosť vašich finančných operácií.
Súvisiace články
Pripravenosť na umelú inteligenciu sa stala kľúčovým faktorom úspechu vo všetkých odvetviach. Keďže tímy v oblasti financií a nákupu čelia rastúcemu tlaku na zachovanie efektívnosti, súladu s predpismi a konkurencieschopnosti, zostáva jedna výzva: väčšina organizácií stále zápasí s manuálnymi rutinami, roztrieštenými nástrojmi a údajmi, ktoré sa ťažko používajú.
Predstavujeme Clarity – umelú inteligenciu pre finančné analýzy.
Clarity je vyvinutý s cieľom poskytovať odborníkom v oblasti financií, účtovníctva a nákupu informácie, ktoré potrebujú na prijímanie istých rozhodnutí založených na údajoch.
Umelá inteligencia (AI) sa rýchlo stala kľúčovým zameraním vo všetkých odvetviach, najmä vo finančnom sektore. Tento článok sa zaoberá najrelevantnejšími technológiami AI, ktoré majú reálny vplyv na financie, aby ste mohli určiť, ktoré z nich sú pre vaše podnikanie najvhodnejšie.