L'apprendimento automatico in finanza: Come iniziare

L'apprendimento automatico ha un potenziale apparentemente illimitato per rendere il vostro ufficio finanziario più efficiente ed efficace. Ma può essere scoraggiante pensare di apportare le modifiche necessarie per trarre il massimo vantaggio da questa tecnologia.

"La prospettiva dell'intelligenza artificiale è molto intimidatoria a più livelli", ci ha detto Jack McCullough, presidente del CFO Leadership Council, in una recente intervista. "Sebbene la promessa dell'intelligenza artificiale sia straordinaria, siamo ancora in una fase iniziale. ... [Ma] accoglietela come una cosa positiva! Migliorerà la vostra azienda. Migliorerà fondamentalmente la qualità della vita delle persone in tutto il mondo. E questo è un dato di fatto"

Ma la domanda che si pone la maggior parte dei responsabili finanziari è: Da dove inizio?

La buona notizia è che l'applicazione dell'apprendimento automatico in ambito finanziario non è tutto o niente. La chiave è iniziare con un progetto a basso rischio e ad alto impatto. In questo modo è possibile assicurarsi una vittoria facile e costruire da lì.

Detto questo, ecco una semplice tabella di marcia per aggiungere il machine learning ai vostri processi finanziari, insieme alle applicazioni attuali.

Fase 1: iniziare con l'automazione

Le macchine amano le attività di routine. Le persone? Non molto. L 'automazione finanziaria ha il duplice vantaggio di essere il machine learning più facile da implementare per i gruppi Finance e quello con i risultati più tangibili.

Il primo passo consiste nell'individuare un progetto critico, ma anche lungo, ripetitivo e dipendente dai dati. Naturalmente, affinché l'automazione dia risultati eccellenti, anche i dati di input e la pipeline di dati devono essere in buone condizioni. Assicuratevi quindi che i dati siano puliti e ben strutturati e che le parti interessate siano formate sulla gestione e l'igiene dei dati prima di avviare qualsiasi progetto.

Le seguenti funzioni sono i primi obiettivi dell'apprendimento automatico. Automatizzando queste attività comuni attraverso un'unica piattaforma, le organizzazioni dovrebbero trarre vantaggio dall'apprendimento automatico.

Procure-to-pay (P2P): Un processo P2P automatizzato può fornire ai responsabili finanziari una migliore visibilità di alto livello sulle spese dell'organizzazione e sulle minuzie quotidiane dello stato delle fatture e degli ordini di acquisto, fornendo loro i dati necessari per risolvere in modo tempestivo le rateizzazioni e le richieste di informazioni. Le fasi tipiche di un processo P2P automatizzato comprendono la richiesta, l'acquisizione delle fatture, l'abbinamento delle fatture, l'approvazione delle fatture e l'integrazione con l'ERP.

Order-to-cash: Nel processo tradizionale order-to-cash, le diverse funzioni aziendali utilizzano i propri sistemi e dati, con il risultato di processi inefficienti e dati imperfetti. Automatizzando il processo order-to-cash, i gruppi Finance possono aspettarsi una maggiore consapevolezza delle valutazioni del rischio, una più rapida trasmissione dei documenti finanziari e una fatturazione più accurata, il tutto per migliorare il flusso di cassa e l'efficienza. Infatti, i dati dell'IBM Institute for Business Value indicano che il miglioramento delle pratiche order-to-cash può portare a un miglioramento delle prestazioni dell'83%.

Record-to-report (R2R): L'automazione del processo R2R può garantire una chiusura finanziaria più rapida, migliorare la conformità aziendale, contribuire a garantire l'integrità del reporting finanziario e fornire un monitoraggio continuo dei KPI e del reporting flash. Le tappe fondamentali di un processo R2R integrato comprendono: l'assimilazione dei dati dalle registrazioni dei sottoconti, l'integrazione dei dati nella contabilità generale, l'aggregazione dei dati e il reporting automatico.

Fase 2: Aumentare con l'incremento

Dopo aver scaricato le attività di routine sull'automazione, la domanda diventa: come può l'apprendimento automatico aiutare le organizzazioni finanziarie a prendere decisioni migliori? Questa è la base dell'intelligenza aumentata, che sta già svolgendo un ruolo chiave in molte organizzazioni finanziarie:

Riduzione delle frodi e sicurezza: La finanza dipende da tempo dalla potenza di elaborazione dei computer per identificare comportamenti anomali. La differenza è che mentre i sistemi precedenti erano il prodotto di una serie di regole complesse e robuste, i sistemi più recenti imparano e si adattano attivamente in base al rischio di sicurezza percepito. Di conseguenza, le possibili frodi e i problemi di sicurezza vengono segnalati prima. John Colthart, vicepresidente della divisione Growth di MindBridge Ai, spiega meglio questa relazione. "L'intelligenza artificiale individua gli errori e le anomalie, il potenziale di problemi che un revisore, un contabile o un professionista finanziario dovrebbe poi indagare. Quando effettuano l'indagine con le giuste informazioni fornite dall'IA, sono in grado di essere più specifici nelle loro domande e saranno in grado di trovare l'intento. Nel momento in cui trovano l'intento, saranno in grado di affermare che si tratta di qualcosa di fraudolento"

Gestione dei dati: L'Intelligenza Artificiale Aumentata aiuta a superare le sfide della gestione dei dati interni, mettendo insieme dati eterogenei ed evidenziando le intuizioni per dare forma alle decisioni aziendali. Un'altra applicazione dell'intelligenza artificiale aumentata è la selezione di centinaia di migliaia di e-mail o di invii di moduli, per determinare le comunicazioni prioritarie e l'intento del mittente.

Servizio clienti: L'utilizzo dell'IA aumentata può aiutare le organizzazioni finanziarie a rimanere focalizzate sul cliente, dato che le aspettative dei consumatori in termini di servizio e reattività aumentano. Per i gruppi finanziari rivolti ai clienti, i chatbot e le interfacce conversazionali hanno un enorme potenziale. Alcune organizzazioni stanno anche utilizzando robo-advisor aumentati in grado di fornire risposte dettagliate su risparmi e prestiti.

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Fase 3: introdurre l'intelligenza artificiale per l'analisi e la previsione

Il livello successivo dell'apprendimento automatico consiste nello sfruttare la potenza di elaborazione dei computer per analizzare i dati, formulare rapidamente ipotesi, eseguire analisi di scenario e prevedere i risultati. I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di esaminare fino a 800 milioni di pagine di testo al secondo e di inserire nuove norme nel momento in cui vengono create, assicurando che le loro ipotesi siano sempre corrette.

Le attuali applicazioni del processo decisionale guidato dai dati includono la gestione di hedge fund e il trading algoritmico. Gli effetti dell'assunzione di un ruolo di consulenza da parte dell'apprendimento automatico sono visibili nella trasformazione del processo di sottoscrizione. Tuttavia, gran parte del potenziale dell'analisi predittiva guidata dall'IA non è ancora stato sfruttato e i responsabili finanziari possono aspettarsi altri sviluppi in futuro.

Come iniziare con l'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico ha il potere di trasformare l'attività finanziaria automatizzando le attività di routine, aumentando il processo decisionale umano e prevedendo con precisione i risultati. Tuttavia, sfruttare la potenza dell'apprendimento automatico è un processo continuo. L'importante è iniziare.

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