Машиналық оқыту

Дауыстық көмекшілерден өнім ұсыныстарына дейін күнделікті өмірдің көптеген бұрышында машиналық оқыту технологиялары жұмыс істейді. Алайда қаржы командалары үшін негізгі сұрақ мынау: Бұл технология компанияның шығын және жұмсау процестерінде нақты не істейді? Түбіртек үйінділерін кім жіктейді, қайталанған енгізуді кім ұстайды, келесі тоқсанның бюджетін кім болжайды?

Бұл нұсқаулықта машиналық оқытудың негізгі ұғымдарын қысқаша қорытындылап, негізгі назарды шығынды басқаруға аударамыз: категорияны үйрену, қайталануды анықтау, ауытқуды белгілеу және болжау.

Машиналық оқыту дегеніміз не?

Машиналық оқыту — компьютерлік жүйелердің анық бағдарламаланбай деректерден үйренуін және тәжірибе арқылы өнімділігін жақсартуын қамтамасыз ететін жасанды интеллект саласының бір бөлігі. Дәстүрлі бағдарламалық жасақтамада әзірлеуші ережелерді бір-бірлеп жазады; машиналық оқытуда болса жүйе өзіне ұсынылған мысалдардан үлгілерді ашып, өз ережелерін құрады.

Стэнфорд университетінен Артур Сэмюэл 1959 жылы бұл саланы былай анықтаған: "Компьютерлерге анық бағдарламаланбай үйрену қабілетін беретін зерттеу саласы." Анықтама бүгін де күшінде. Негізінде үш құрамдас бар: деректер (үйренілетін шикі ақпарат), алгоритм (үлгіні шығаратын әдіс) және модель (оқыту нәтижесінде болжам жасай алатын құрылым).

Оқыту түрлері: Қысқаша шолу

Машиналық оқыту үш негізгі тәсілге бөлінеді. Әрқайсысын шығынды басқару мысалымен ойлау ұғымдарды нақтылайды:

• Бақыланатын оқыту: Модель дұрыс жауабы белгілі таңбаланған мысалдармен оқытылады. Мыңдаған түбіртектің қай шығын категориясына жататынын көрген модель жаңа түбіртекті өз бетінше жіктеуді үйренеді.
• Бақыланбайтын оқыту: Модель таңбаланбаған деректегі жасырын топтар мен үлгілерді өзі ашады. Компанияның шығын деректеріндегі "қалыпты" мінез-құлық жиынтықтарын шығарады; жиынтықтан тыс қалған операция назар аудартады.
• Күшейтілген оқыту: Жүйе сынама-қателік арқылы сыйақыны ең жоғарыға шығаратын стратегияны үйренеді. Күнделікті қаржы операцияларынан гөрі робототехника мен ойын сияқты салаларда алға шығады.

Тереңдетілген теория осы жазбаның тақырыбы емес; негізгі сұрақ — бұл тәсілдердің шығын процестерінде қалай іске қосылатыны.

Машиналық оқыту шығынды басқаруда не істейді?

Компанияда әр ай жүздеген түбіртек, шот-фактура және шығын жолы шығарылады. Бұл көлемді қолмен өңдеу әрі баяу, әрі қатеге бейім; шығын енгізудің компанияға жасырын уақыт құны бар. Машиналық оқыту дәл осы жерде төрт негізгі істі мойнына алады.

1. Категорияны үйрену: Түбіртектен дұрыс шығын бабына

Бақыланатын оқытудың шығынды басқарудағы ең жиі кездесетін баламасы — автоматты категориялау. Модель сатушы аты, сома, күн және сипаттама сияқты өрістерден шыға отырып, бір шығынның тамақ, көлік, тұру немесе өкілдік сияқты категориялардың қайсысына жататынын болжайды.

Мұнда маңыздысы — модельдің компанияға тән үйренуі. Бір сатушы бір компанияда "клиентті қарсы алу", екіншісінде "команда тамағы" болуы мүмкін. Қаржы командасы түзету жасағанда модель осы кері байланысты үйренеді; уақыт өте түзету қажеттілігі азаяды және бухгалтерлік жазбалар шоттар жоспарымен үйлесімді болады.

2. Қайталануды анықтау: Бір түбіртек екі рет енгізілмейді

Бір түбіртектің екі рет жіберілуі көбіне зұлымдық емес, ұқыпсыздық; бірақ нәтиже екі жағдайда да компанияның артық төлем жасауы. Ережеге негізделген бақылаулар тек тура сол жазбаларды ұстайды. Машиналық оқыту болса ұқсастық арқылы жұмыс істейді: сомасы бірдей, күні бір күнге жылжыған, сатушы аты басқаша жазылған екі енгізудің бір шығын болу ықтималдығын бағалайды және күдікті жұпты тексеруге түсіреді.

Бұл қабілет саналы теріс пайдалану сценарийлерінде де бірінші қорғаныс шебі. Мәселенің саясат және мәдениет қырын шығын теріс пайдалану жазбамыздан қарай аласыз.

3. Ауытқуды белгілеу: Әдеттен тысты автоматты ұстау

Бақыланбайтын оқытудың даладағы баламасы — ауытқуды анықтау. Модель компанияның өткен шығын деректерінен бөлім, кезең және қызметкер деңгейінде "әдеттегі" мінез-құлықты үйренеді; осы үлгіден ауытқитын операцияларды өздігінен белгілейді:

• Әдеттегі аралықтан айқын жоғары шығын сомасы,
• Демалыс күндері немесе жұмыстан тыс уақытта жинақталған әдеттен тыс енгізулер,
• Бір категорияда кенет көтерілген шығын жиілігі,
• Шығын саясаты шектеріне үнемі тым жақындайтын жазбалар.

Осылайша қаржы командасы әр жолды бір-бірлеп бақылаудың орнына тек белгіленген ерекшеліктерге назар аударады; аудит эфоры азайса, саясат уйымы күшейеді.

4. Тахминлеме: Бюджет пен ақша ағынын алдын ала көру

Өткен шығын деректері тек артқа қараған есеп үшін емес, алдыға қараған болжам үшін де қолданылады. Регрессияға негізделген модельдер маусымдылық, өсу үрдісі және бөлім мінез-құлқын бірге бағалай отырып, келесі кезеңнің шығын деңгейін болжайды.

Бұл болжамдар екі салада тікелей пайдалы: бюджетті басқаруда шынайы мақсаттар қою және кезең ішіндегі ауытқуларды ерте көру; ақша ағынын жоспарлауда болса жақындаған төлем жүгін алдын ала біле отырып өтімділікті дұрыс басқару.

Қаржы командалары үшін не білдіреді?

Осы төрт қабілеттің ортақ нәтижесі мынау: қолмен деректер енгізу және жол-жолмен бақылау азаяды, қаржы командасының уақыты ерекшеліктерді басқаруға және талдауға ауысады. Жабу процестері жеделдейді, бухгалтерлік жазбалардың тұрақтылығы артады, саясат бұзушылықтары төлем жасалмас бұрын ұсталады. Машиналық оқыту мұнда технология құмарлығы емес, шығын операциясының ауқымдалуын қамтамасыз ететін инфрақұрылым.

Masraff-та машиналық оқыту

Masraff осы жазбада баяндалған қабілеттерді шығынды басқару өнімінің орталығына орналастырады:

• Түбіртек және шот-фактураны тану: Түбіртектің фотосуретінен сатушы, сома, күн және салық ақпараты автоматты шығарылады; қызметкер қолмен дерек енгізбейді.
• Категорияны үйрену: Шығындар компанияның шоттар жоспарына сай автоматты жіктеледі; команда түзеткен сайын модель компанияға бейімделеді.
• Қайталану және ауытқу бақылауы: Ұқсас енгізулер мен саясаттан тыс немесе олағдан тыс шығындар мақұлдау ағынында автоматты белгіленеді.
• Шығын көрінімділігі: Категория, бөлім және кезең деңгейінде жиналған дерек бюджет пен ақша жоспарлауына негіз болады.

Қорытынды

Машиналық оқыту — бақыланатын, бақыланбайтын және күшейтілген оқыту сияқты ұғымдармен баяндалатын кең сала. Іскерлік әлемі тұрғысынан құндылығы болса дерексіз анықтамаларда емес, нақты процестерде көрінеді: түбіртектің дұрыс категорияға өздігінен баруы, қайталанған енгізудің төлем алдында ұсталуы, әдеттен тыс шығынның бірден белгіленуі және келесі кезеңнің болжамды болуы.

Шығын процестеріңізде осы қабілеттерді көру үшін Masraff-тың шығынды басқару шешімін қарай аласыз, командаңызға арнайы бағалау үшін бізбен байланысқа шыға аласыз.