Valokeilassa
Tutustu Avaan, tekoälypohjaiseen asiakaspalvelijaan ja neuvojaan
Unit4:n Advanced Virtual Agent Ava auttaa sinua mullistamaan työtapasi. Katso, mihin Ava pystyy
Katso webinaarimme: ”Muuta taloushallintoa automaation ja oivallusten avulla”
Säästä taloustiimisi stressiltä ja turhautumiselta älykkäämmän kuukausiraportoinnin avulla.
Tekoäly taloushallinnossa tarkoittaa älykkäiden teknologioiden, kuten koneoppimisen, syväoppimisen ja luonnollisen kielen prosessoinnin, käyttöä taloushallinnon toimintojen, päätöksenteon ja palveluntarjonnan parantamiseksi.
Nämä järjestelmät käsittelevät valtavia määriä tietoja havaitakseen toistuvia kaavoja, ennakoidakseen suuntauksia ja virtaviivaistaakseen työnkulkuja. Tekoäly antaa taloushallinnon tiimeille mahdollisuuden työskennellä nopeammin ja älykkäämmin, tehdä asiantuntevia päätöksiä sekä parantaa tarkkuutta ja reagointikykyä jatkuvasti muuttuvassa talousympäristössä.
Tämän artikkelin aiheet:
Mitkä ovat tekoälyn keskeiset hyödyt taloushallinnossa
Mitä haasteita tekoälyn käyttämiseen taloushallinnossa liittyy?
Miten koneoppimista ja syväoppimista käytetään taloushallinnossa?
Mitkä ovat yleisiä käyttötapauksia tekoälylle taloushallinnon ohjelmistoissa?
Miltä tekoälyn tulevaisuus taloushallinnossa näyttää?
Tekoäly tuottaa konkreettisia liiketoimintahyötyjä eri taloushallinnon toiminnoissa. Keskeisimmät hyödyt:
IDC:n mukaan 26 % talousjohtajista sanoo nopeamman päätöksenteon olevan keskeinen prioriteetti tekoälyinvestoinneissa, kun taas 24 % priorisoi parempaa vaatimustenmukaisuutta ja riskienhallintaa. Siitä huolimatta moni tekoälyhanke epäonnistuu, koska käyttötapauksiin ei keskitytä kunnolla tai sisäistä osaamista ei ole kohdistettu oikein.
Tekoälyn käytöstä saadaan merkittäviä hyötyjä, mutta sen onnistunut käyttöönotto vaatii useiden rakenteellisten ja teknisten haasteiden selättämistä:
Unit4:n maailmanlaajuisessa tutkimuksessa selvisi, että 83 % taloushallinnon asiantuntijoista olettaa kehittävänsä osaamistaan tekoälyn saralla kahden vuoden kuluessa tekoälyn käyttöönoton korreloidessa vahvasti johtoon ja liiketoiminnan suorituskykyyn kohdistuvan suuremman luottamuksen kanssa.
Lyhyt yhteenveto:
Koneoppiminen: keskittyy algoritmeihin ja oppii tiedoista.
Syväoppiminen: koneoppimisen edistynyt muoto, jossa käytetään neuroverkkoja monimutkaisten tehtävien käsittelyyn.
Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jota käytetään taloushallinnossa tietoaineistojen analysointiin, markkinatrendien ennakointiin ja investointistrategioiden optimointiin. Rahoituslaitoksissa koneoppimista hyödynnetään toistuvien kaavojen tunnistamiseen ja asiantuntevien päätösten tekemiseen reaaliaikaisesti. Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat nykypäivän talousinnovaatioiden ytimessä.
Syväoppiminen on koneoppimisen erikoisosa-alue, jossa käytetään monikerroksisia keinotekoisia neuroverkkoja (siitä nimitys ”syvä”) mallintamaan ja ratkaisemaan monimutkaisia taloudellisia ongelmia, analysoimaan laajoja tietoaineistoja, tekemään ennusteita ja tukemaan päätöksiä. Syväoppimisessa voidaan käsitellä suuria määriä jasenneltyä ja jasentelemätöntä tietoa, mikä tekee siitä rahoitusalalle tehokkaan työkalun.
Tekoälymalleilla arvioidaan luottoluokituksia, kassavirtatrendejä ja maksuhistoriaa, reaaliaikaisen riskiprofiloinnin tueksi. . Tämä vähentää luottotappioita ja auttaa tekemään asiantuntevampia luottopäätöksiä.
Koneoppimisjärjestelmät valvovat jatkuvasti maksutapahtumia ja oppivat aiemmasta toiminnasta, jolloin ne voivat välittömästi ilmoittaa poikkeavista tapahtumista ja näin vähentää petoksille altistumista.
Syväoppimismallit käsittelevät miljoonia tietopisteitä ennustaakseen niiden perusteella omaisuuserien tuottokehitystä, mikä antaa hedgerahastoille ja ja instituutoille analyyttisen edun kaupankäyntiin.
Luonnollista kieltä käyttävät virtuaaliset avustajat automatisoivat asiakaspalvelua välittämällä saldopäivitykset, maksujen seurantatiedot tai lainapäätösten perustelut ilman ihmisten apua.
Käyttäjän mieltymyksiin, toimintaan ja riskinottohalukkuuteen perustuvat, tekoälyllä räätälöidyt tarjoukset parantavat konversioastetta ja pitkän ajan asiakasuskollisuutta.
Dresner Advisory Services in mukaan yli 50 % yrityksen suorituksen johtamisen käyttäjistä sanoi, että ennakoivilla ennusteilla ja taloushallinnon automatisoinnilla on suurin vaikutus erityisesti budjetointiin ja skenaariosuunnitteluun.
Tekoäly on olennainen osa Unit4:n taloushallinnon ohjelmistoa, mikä mahdollistaa FP&A-, ERP- ja HCM-alustojen ihmislähtöisen, automatisointia priorisoivan suunnittelun. Tässä on esimerkkejä tekoälyn käytöstä ohjelmistomoduuleissa:
Brittiläinen julkisen terveydenhuollon toimija otti Unit4 FP&A:n käyttöön ja vähensi kuukausittaista raportointiaikaa 90 %, lyhensi kustannuspaikkojen ennusteisiin käytettyä aikaa kahdesta tunnista 30 minuuttiin ja konsolidoi satojen tiimien budjetit, mikä tukee yli kuutta miljoonaa ihmistä koskevaa päätöksentekoa.
Tekoäly kuuluu olennaisesti tulevaisuuteen valmistautuneiden taloushallinnon tiimien osaamisalueeseen. Seuraavat kehityssuuntaukset:
Taloushallinnon tulevaisuus piilee siinä, että siitä tulee liiketoiminnan suorituskyvyn tarinankertoja… Kyllä, roolit kehittyvät, mutta taloushallinnon asiantuntijat ovat keskeisessä asemassa tekoälyn menestyksekkäässä käyttöönotossa.
Tulevaisuuden kilpailukykyinen taloushallinto on älykäs, ketterä ja ihmislähtöinen. Tekoälyllä ei korvata tiimejä vaan annetaan niille mahdollisuus tuottaa nopeampia, strategisempia ja personoidumpia tuloksia.
Unit4:n tekoälypohjaiset taloushallinnon järjestelmät auttavat organisaatioita vähentämään riskejä, parantamaan tehokkuutta ja edistämään älykästä päätöksentekoa laajassa mittakaavassa. Halusitpa sitten nykyaikaistaa palkanlaskentaa, automatisoida raportointia tai parantaa suunnittelua, muutoksen ytimessä on tekoäly.