Укараненне штучнага інтэлекту: урокі ад лідараў

Для кампаній штучны інтэлект перастаў быць тэхналагічнай цікаўнасцю і стаў непасрэдна пытаннем кіравання. У той час як вышэйшыя тэхналагічныя кіраўнікі глабальна дзейнічаючых кампаній вядуць гэтую трансфармацыю, самая каштоўная частка набытага вопыту насамрэч датычыцца фінансавых каманд: кампаніі, якія ўкараняюць штучны інтэлект, адчуваюць гэтую сілу найбольш канкрэтна ў працэсах выдаткаў, расходаў і фінансаў.

У гэтым артыкуле мы коратка абагульняем урокі з вопыту перадавых лідараў, якія паставілі штучны інтэлект у цэнтр сваіх карпаратыўных стратэгій, а затым крок за крокам разглядаем, як вы можаце перанесці гэтыя ўрокі ў фінансавую функцыю.

Чаму ўкараненне штучнага інтэлекту — гэта пытанне лідарства?

Карпаратыўнае выкарыстанне штучнага інтэлекту хутка распаўсюдзілася за апошнія гады; глабальныя даследаванні паказваюць, што большасць буйных кампаній выкарыстоўвае штучны інтэлект хаця б у адной бізнес-функцыі. Аднак разглядаць штучны інтэлект толькі як тэхналагічны праект недастаткова. Агульная рыса паспяховых укараненняў — гэта прыняцце адказнасці вышэйшым кіраўніцтвам і прывязка тэхналогіі да канкрэтных бізнес-вынікаў.

У гэтым раўнанні роля фінансавых кіраўнікоў пастаянна расце, таму што:

• Дадзеныя ў руках фінансаў: дадзеныя аб расходах, бюджэце і грашовых сродках — гэта адна з галін, дзе штучны інтэлект працуе найбольш эфектыўна.
• Вынік вымяральны: паляпшэнне ў працэсах выдаткаў можна непасрэдна адлюстроўваць у справаздачах як эканомію часу і сродкаў.
• Патрэба ў кантролі расце: чым большым становіцца аб'ём расходаў, тым немагчымей уручную вылавіць аперацыі, што парушаюць правілы.

Кароткія ўрокі ад перадавых кампаній

Вопыт пяці буйных кампаній з розных галін дае арыенцір таго, як кіраваць укараненнем штучнага інтэлекту. Мы трымаем прыклады кароткімі і вылучаем з кожнага ўрок, які могуць узяць фінансавыя каманды.

Netflix — персаналізацыя: сістэма рэкамендацый кампаніі прапануе кожнаму карыстальніку індывідуальны вопыт, аналізуючы звычкі прагляду. Урок для фінансаў: штучны інтэлект стварае найбольшы эфект, калі яго размяшчаюць у самым цэнтры працэсу, а не на заднім плане; той жа прынцып дзейнічае і ў кіраванні выдаткамі.

JPMorgan Chase — аналіз кантрактаў і аперацый: банк у значнай ступені аўтаматызаваў разгляд крэдытных дагавораў і выяўленне падазроных аперацый. Урок для фінансаў: у моцна рэгуляваных працэсах штучны інтэлект трэба будаваць разам з моцнай структурай рызык і кантролю.

Amazon — ланцуг паставак: машыннае навучанне ў прагназаванні попыту і складскіх працэсах стала носьбітам аперацыйнай эфектыўнасці. Урок для фінансаў: інвестыцыі, што пачынаюцца з унутранай эфектыўнасці, з часам ператвараюцца ў знешнюю каштоўнасць; спачатку наладзьце свой уласны працэс выдаткаў.

Siemens — прамысловыя ўжыванні: прагназуючае абслугоўванне і сімуляцыя вытворчых працэсаў у віртуальным асяроддзі памяншаюць незапланаваныя прастоі. Урок для фінансаў: укараненне не маштабуецца без цеснага супрацоўніцтва тэхналагічных і аперацыйных каманд; фінансавая каманда таксама павінна быць за гэтым сталом.

Unilever — кадры і маркетынг: ацэнка з падтрымкай штучнага інтэлекту ў працэсах найму і маркетынгу паскорыла працу вялікага аб'ёму. Урок для фінансаў: пры пераходзе ад пілотнага этапу да маштабавання неабходна вызначаць выразныя крытэрыі поспеху.

Агульныя стратэгіі гэтых лідараў

Дарожная карта ўкаранення ў фінансавай функцыі

Каб перанесці ўрокі вышэй у вашу арганізацыю, велізарныя бюджэты не патрэбныя. Фінансавыя працэсы і працэсы выдаткаў — адна з найбольш прыдатных галін, каб пачаць укараненне штучнага інтэлекту, бо дадзеныя ўжо ў вашых руках, а вынік хутка вымяральны. Прапанаваная намі дарожная карта складаецца з пяці крокаў:

1. Збярыце дадзеныя аб расходах у адным месцы. Пакуль чэкі, рахункі-фактуры, выдаткі па картах і авансы застаюцца раскіданымі па розных каналах, ніводная разумная сістэма не можа працаваць спраўна. Першы крок — сабраць усе дадзеныя аб выдатках у адзін паток. Нябачны кошт раскіданага і ручнога працэсу мы падрабязна разгледзелі ў нашым артыкуле схаваны часавы кошт унясення выдаткаў для кампаніі.

2. Зрабіце вашы правілы пісьмовымі. Штучны інтэлект вучыцца таму, што адпавядае і што парушае, толькі з вызначаных правіл. Ліміты расходаў, этапы зацвярджэння і выключэнні павінны быць сабраны ў выразнай палітыцы выдаткаў.

3. Пачніце з пілота вузкага ахопу. Агульны ўрок перадавых кампаній дзейнічае і тут: не спрабуйце змяніць усё адначасова. Пачніце з аднаго працэсу, напрыклад аўтаматычнага счытвання дадзеных чэкаў і рахункаў-фактур з фота ці аўтаматычнай класіфікацыі выдаткаў, і вымерайце вынік.

4. Убудуйце кантроль і аўдыт у працэс. Аперацыі, што парушаюць правілы, паўторныя ўнясенні і незвычайныя схемы расходаў немагчыма вылавіць уручную, калі аб'ём расце. Тут уступае ў дзеянне аўдыт з падтрымкай штучнага інтэлекту; маштаб гэтай рызыкі мы разгледзелі ў нашым артыкуле злоўжыванне выдаткамі.

5. Вымярайце, справаздайце, маштабуйце. Адсочвайце вынікі пілота па такіх крытэрыях, як час апрацоўкі, доля памылак і колькасць парушэнняў палітыкі; прывяжыце дасягненні да вашых працэсаў кіравання бюджэтам і пашырце паспяховае ўжыванне на іншыя тыпы расходаў.

Як Masraff выкарыстоўвае штучны інтэлект у кіраванні расходамі?

Masraff падае тэхналагічную частку гэтай дарожнай карты гатовай і трансфармуе карпаратыўны працэс выдаткаў ад пачатку да канца з дапамогай штучнага інтэлекту:

• Разумнае счытванне чэкаў і рахункаў-фактур: дастаткова сфатаграфаваць дакумент; звесткі аб суме, даце, падатку і прадаўцы аўтаматычна распазнаюцца і пераносяцца ў сістэму.
• Аўтаматычная класіфікацыя: выдаткі самі размяшчаюцца ў правільныя катэгорыі выдаткаў.
• Выяўленне аперацый, што парушаюць правілы: расходы, якія не адпавядаюць палітыцы кампаніі ці незвычайныя, выяўляюцца і паведамляюцца кіраўнікам.
• Разумныя справаздачы: аналізуюцца тэндэнцыі расходаў, і магчымасці паляпшэння выдаткаў становяцца бачнымі.

Такім чынам фінансавая каманда займаецца аналізам і рашэннямі, а не ўводам дадзеных. Азнаёмцеся з рашэннем Masraff для кіравання выдаткамі з падтрымкай штучнага інтэлекту ці звяжыцеся з намі.

Частыя пытанні

Як штучны інтэлект змяняе ролю фінансавага кіраўніка?

Па меры аўтаматызацыі ручнога ўводу дадзеных і кантрольнай працы фінансавыя каманды пераходзяць да аналізу, планавання і стратэгічных рашэнняў. Фінансавы кіраўнік як уладальнік дадзеных аб расходах становіцца натуральным лідарам у шляху арганізацыі да штучнага інтэлекту.

Якія найбольш частыя памылкі ў карпаратыўных праектах штучнага інтэлекту?

Запуск праекта без выразнай стратэгіі, грэбаванне якасцю дадзеных, няздольнасць перайсці ад пілота да маштабавання і прапуск навучання супрацоўнікаў — найбольш распаўсюджаныя памылкі. Паспяховыя арганізацыі пазбягаюць гэтых пастак, прывязваючы свае інвестыцыі да вымяральных бізнес-вынікаў.

Як малыя і сярэднія кампаніі могуць скарыстацца штучным інтэлектам?

Нават калі ў вас няма бюджэтаў буйных кампаній, вы можаце пачаць з гатовых воблачных рашэнняў. Платформы накшталт Masraff робяць кіраванне выдаткамі з падтрымкай штучнага інтэлекту даступным без інвестыцый у дадатковую інфраструктуру; найхутчэйшая аддача звычайна прыходзіць ад працэсаў расходаў.

Як забяспечваецца бяспека дадзеных у працэсе ўкаранення штучнага інтэлекту?

Шыфраванне дадзеных, кантроль доступу, рэгулярныя аўдыты бяспекі і адпаведнасць заканадаўству аб абароне персанальных дадзеных павінны быць уключаны ў праектаванне з самага пачатку праекта. Masraff працуе са стандартамі бяспекі дадзеных карпаратыўнага ўзроўню, забяспечваючы бяспечнае кіраванне дадзенымі аб расходах.

Ці сапраўды штучны інтэлект робіць розніцу ў кіраванні расходамі?

Так. Ён памяншае памылкі, звязаныя з ручным уводам дадзеных, паскарае працэсы зацвярджэння, робіць парушэнні палітыкі бачнымі імгненна і дае прагнозы на аснове тэндэнцый расходаў. Каб убачыць адпаведнік гэтых дасягненняў у вашай арганізацыі, мы рэкамендуем пачаць з пілота вузкага ахопу і вымераць вынікі на вашых уласных дадзеных.