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为什么金融需要更多的人工智能

  • 时间:2018-05-31 16:02
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

数十年来,财务部门一直在争先恐后地试图跟上日益增加的信息量和复杂性。技术(尤其是ERP和EPM云)帮助他们保持了领先地位。但数据和工作量不断增长。尽管成本显着降低,但交易处理几乎占了财务部门时间的一半。这可能会让财务团队及其领导者无法在新兴的数字商业模式中发挥更具战略性的作用。

这意味着在平均每周工作时间里,高薪的财务人员周三早上的午餐时间将花费相当于周三早上的时间,以确保账单得到支付,客户可以获得准确的发票,完成一般会计工作并获得固定资产在许多其他保证资金流动通过一个组织的任务中都有说明。

例如,这样就很少有时间分析一种战略相对于另一种战略的成本结构影响,或投资决策的收入和经营利润率影响。

现在,金融专业人士拥有了一种新武器:自适应和人工智能,机器学习(也称为AI / ML)。

了解现代金融体验2018年的AI / ML。

科幻音响技术正在进入商业系统,并承诺解决财务专业人员面临的许多时间紧迫问题-即使交易非常耗时的数量,复杂性和可访问性问题。

我们来看看AI / ML如何解决这些问题。

数量: 据估计,数据量每年增长2倍至50倍,取决于组织对物联网(IoT)和大数据的投资。这些技术是未来的潮流,因此可以说随着物联网和大数据的使用加速,数据量将以更快的速度增长。处理这些大量数据以便以具有成本效益的方式从中获得有意义的见解将需要自动化。

由于机械自动化在农业和制造业中的应用,AI / ML承诺取消财务专业人员所需的手动,基于任务的非增值工作。

例如,英国的国家卫生服务机构服务于全国人口的卫生保健需求,它使用预测分析来帮助识别欺诈性索赔。这样的努力需要审查大量的数据。以前,店员不得不逐个屏幕和逐场审查计算机上的索赔。过滤减少了一些工作,但这是劳动密集型的。

现在,通过一系列众所周知的标准(不仅仅是有效的过滤器,而且历史数据和模式),通过机器学习不断更新潜在的欺诈行为。职员的参与 始于系统确定的主张。识别索赔的人工工作已被取消。

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复杂性: 随着数量的增长,财务数据变得越来越复杂,原因有几个。市场渠道,支付方式和产品配置的激增增加了录音交易的变化。必须更新ERP系统以接受来自具有独特协议的更广泛数据源的信息,这是耗时且昂贵的。通过AI / ML,系统可以相应地适应自己。

可访问性:AI / ML通过两种方式面对数据可访问性问题:通过更容易地在系统中查找和使用信息,以及使信息更广泛地被更广泛的员工访问。随着AI / ML功能扩展到越来越多的使用案例,该软件可以根据使用智能聊天机器人或“talkbots”的模式和趋势推荐行动。

智能助理可以承担巨大的负担

财务人员一致认为,他们知道数据在系统中,但难以达到。chatbot(“bot”)技术的使用允许专业人员使用自然语言而不是繁琐的搜索工具来查找他们所需的信息。例如,由于NHS职员审查索赔,他们可以用自然语言向系统询问“您能否向我展示其他类似物品?”这可以使更多有创意的查询类型获得越来越多的相关信息。

机器人也取代了财务部门的“部落知识”。目前,仅当有人翻译这些信息时,财务信息才能被非财务专业人士理解。通过机器人,公司的集体知识被收集并提供给更广泛的人群。

虽然这对某些人来说可能有点未来主义,但大多数人已经通过他们的智能手机上的流行Alexa,Echo和Siri等消费产品使用这种类型的技术,这些智能手机是使用情境智能的语音助理。

人工智能如何提高安全性

当公司考虑AI时,往往会出现两个问题:安全性和潜在的专业培训需求。

关于安全性,AI / ML降低了管理公司数据中最大的漏洞之一:人员参与。传统上,当检测到威胁时,供应商创建补丁并发布它,然后将补丁推送给公司员工或第三方承包商进行申请。这个过程可能需要几天时间,而且有些公司已经知道在应用补丁程序之前可以让数月时间消失-只要它变得可用即可。

通过AI / ML,威胁与修复之间几乎没有“脆弱性差距”。当检测到威胁时,补丁会自动创建并在系统范围内应用。

AI提高安全性的另一种方法是减少暴露给人类的数据量; AI提供更有针对性的信息。例如,在NHS,店员不需要访问和查看所有数据。相反,他只获得查询的结果,查询会公开一小部分数据。

最终,AI / ML将帮助财务专业人员有效处理快速增长的复杂交易。它将使他们免于世俗的人工交易任务;协助他们做决定;并让他们贡献自己的智慧,创造力和商业知识,帮助解决业务问题并制定最佳业务战略。

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