31 Okt 2017. — AI, Kecerdasan Buatan, DATA BESAR, Data, Kewangan Pusat Data, Masa Depan Pusat Data, Industri Pusat Data, Inovasi Pusat Data, Kewangan
Dengan kemasukan Data Besar, operasi kewangan hari ini boleh menjadi kompleks, perlahan dan tidak cekap dengan mudah merentasi kedua-dua perniagaan tradisional dan pengganggu digital yang lebih baharu.
Eksekutif kewangan telah terus berusaha untuk menangani cabaran kos dan kecekapan pejabat belakang dengan perkhidmatan kongsi dan penyumberan luar proses perniagaan, di samping automasi proses perniagaan dengan alatan ERP tradisional.
Melangkaui Hanya Digital
Transformasi kewangan sedang giat dijalankan menerima transaksi digital dan tanpa kertas dengan invois digital, pembayaran digital dan dokumen elektronik. Percambahan teknologi digital termaju — Data Besar, pembelajaran mesin, Kecerdasan Buatan (AI), automasi proses robotik, chatbots, pembantu digital, pembayaran mudah alih, rantaian blok, IoT, dan banyak lagi — memberikan peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini untuk mengganggu pemikiran yang mahal, pentadbiran dan kontra kacang bagi pejabat belakang untuk memberi laluan kepada organisasi yang moden, dipacu kos, kewangan yang berorientasikan pelanggan. organisasi kewangan.
Kewangan Dipacu Data: Minda Moden Mengganggu Fungsi Pejabat Belakang
Pemikiran pembuatan keputusan dan automasi baharu inilah yang membuat anjakan paradigma dalam industri kewangan. Sebagai contoh, bayangkan semula operasi pelanggan kepada tunai anda memacu layanan koleksi digital yang tepat kepada setiap pelanggan, berdasarkan gelagat pembayaran mereka dan memaksimumkan aliran tunai untuk syarikat anda. Atau perbendaharaan digital anda membuat keputusan modal kerja yang tepat berdasarkan aliran masuk tunai dan corak aliran keluar tunai daripada pelanggan dan vendor. Selain itu, kewangan dipacu data memperkasakan pemasaran dalam kempen pemerolehan pelanggan harian untuk menumpukan pada segmen pelanggan yang berkecenderungan tinggi untuk membeli, atau membantu jualan dengan cerapan ramalan untuk mengenal pasti pelanggan berisiko rendah dan bernilai tinggi untuk penutupan dan penerimaan yang lebih pantas.
Tasik Data Kewangan: Gudang Data Generasi Seterusnya
Sebilangan besar masa dalam operasi kewangan dibelanjakan untuk mengumpul maklumat dan aktiviti pentadbiran, manakala masa yang sangat sedikit digunakan untuk pemprosesan dan analisis. Teras kepada dipacu data kewangan adalah Big baru Seni bina data tasik data moden – repositori pusat data, dokumen dan maklumat. Aliran data boleh masuk ke dalam tasik data secara berkelompok atau masa nyata daripada ERP, sistem pengurusan dokumen, bank, peti kunci, biro kredit, sistem gaji, sistem pengurusan vendor, sistem perbelanjaan dan banyak lagi.
Sistem sumber terbuka seperti Hadoop boleh menyimpan sejumlah besar data pada kos yang sangat rendah, sambil memberikan kuasa pengiraan yang besar untuk memacu cerapan. Penemuan data membolehkan mencari semua maklumat berkaitan kewangan daripada beberapa sistem dan mencipta peta untuk akses maklumat yang mudah. Automasi proses robotik membolehkan pengumpulan data daripada sistem warisan atau daripada sistem berasaskan web luaran untuk distrim ke dalam tasik data kewangan.
Tasik data yang diurus dengan baik dengan kawalan yang baik ke atas keselamatan, tadbir urus dan akses data boleh berfungsi sebagai gudang data moden tanpa kerumitan gudang data tradisional. Tasik data yang lebih kecil yang memfokuskan pada setiap proses boleh dibuat dan digabungkan dengan yang lain untuk paparan yang lebih besar. Bayangkan semula tasik data pesanan-ke-tunai, tasik data peroleh-untuk-bayar, tasik data perbendaharaan dengan carian didayakan bahasa semula jadi seperti google yang mudah untuk mencari semua dokumen atau data yang berkaitan dengan pelanggan atau vendor anda atau pesanan jualan.
Hab Analitis Kewangan: Bola Kristal Berkuasa AI untuk Ramalan Kewangan
Analitis data besar dengan pembelajaran mesin dan AI boleh menghasilkan petabait data untuk mendedahkan corak menarik yang berlaku dalam organisasi anda. Analitis deskriptif, ramalan dan preskriptif boleh menjadi suar dan papan pemuka harian untuk mengurus operasi kewangan global dan perkhidmatan kongsi.
Sebagai contoh, corak pembayaran pelanggan boleh membantu anda meramalkan bila dan sama ada pelanggan akan membayar, menangguhkan atau mempertikaikan invois, dan analitis churn pelanggan boleh memberi anda pelanggan yang anda akan kehilangan, bila dan mengapa.
AI boleh membaca imej semak, memadankan invois pelanggan yang betul dan mengenal pasti masalah pembayaran dengan cepat. Analitis teks dan pemprosesan bahasa semula jadi boleh membaca semua dokumen, mengaitkannya dengan urus niaga anda dan memberikan makluman berkaitan penipuan dan pematuhan.
Hab analitik kewangan ialah konsep suite analitik perniagaan moden berdasarkan analitik lanjutan yang memberikan analitik deskriptif, preskriptif, ramalan dan kognitif untuk eksekutif kewangan untuk memahami dengan mudah corak dan trend kompleks yang berkaitan dengan operasi kewangan. Model pembelajaran mesin yang diselia mengambil maklumat sejarah anda dan meramalkan hasil metrik prestasi utama anda seperti Days Sales Outstanding (DSO), Collections Efficiency Index (CEI), ramalan aliran tunai dan lain-lain lagi. Bayangkan semula hari anda bermula dengan papan pemuka harian dengan statistik prestasi pantas dan makluman, meramalkan kawasan masalah dalam operasi anda yang memerlukan perhatian anda. AI memberi laluan kepada antara muka pengguna baharu seperti chatbots dan pembantu digital.
Dalam Kesimpulan
Bayangkan semula bertanya soalan pembantu kewangan seperti Siri anda dalam bahasa Inggeris biasa dan terima maklumat tepat yang anda perlukan dalam beberapa saat sahaja. Bayangkan semula anda operasi kewangan secara automatik dengan cara baharu, dikuasakan dengan analitik ramalan daripada hab analisis kewangan dan menyediakan senarai tugas harian untuk setiap kakitangan anda di seluruh dunia, untuk memacu kecekapan proses perniagaan ke tahap baharu sepenuhnya.
Kemungkinannya tidak berkesudahan, dan perjalanan transformasi kewangan semakin mengujakan apabila kami terus mengguna pakai lebih banyak teknologi baru muncul.
Mengenai Penulis
Veena Gundavelliis Pengasas dan Ketua Pegawai Eksekutif Emagia Corporation. Beliau juga merupakan Wakil Khas AS untuk Jabatan ITE&C, Kerajaan Andhra Pradesh, India, dan Pengasas Bersama dan Naib Presiden, Analitis, di Solix Technologies, Inc. Veena memegang Ijazah Sarjana Kejuruteraan Komputer dari Universiti Santa Clara, dan Sarjana Muda dalam Kejuruteraan Elektronik dan Komunikasi dari Universiti Osmania.