


Ist es schwierig, Finanz-KI zu implementieren? Gartner: Vier Schritte zur Verdreifachung von KI-Anwendungsfällen
Beim richtigen Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzbereich kommt es nicht nur darauf an, möglichst viel Zeit oder Geld zu investieren.
Laut Gartner-Forschung sind vier Implementierungsverhaltensweisen entscheidend für die schnelle Umsetzung einiger Pläne für künstliche Intelligenz (KI) im Finanzbereich, einschließlich Plänen, erwartete Effekte zu erreichen oder zu übertreffen und wichtige Finanz- und Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Jacob Joseph-David, Forschungsleiter von Gartner's Finance Practice, sagte: „Der Einsatz künstlicher Intelligenz in Finanzabteilungen steckt noch in den Kinderschuhen, da die meisten Menschen erst in den letzten zwei Jahren damit begonnen haben. Die meisten haben es auch nicht geschafft.“ Erkennen Sie schnell die Erwartungen an die Rendite solcher Projekte. Gartner identifiziert vier Schlüsselmaßnahmen für CFOs, um mit künstlicher Finanzintelligenz erfolgreich zu sein (siehe Abbildung unten).
Joseph-David sagte: „Abteilungen, die diese vier Maßnahmen ergreifen, haben doppelt so viele KI-Anwendungsfälle wie Abteilungen, die diese Maßnahmen nicht ergreifen. Das Ergebnis sind wichtigere Geschäftsergebnisse wie neue Produkte.“
Vier Maßnahmen zur Förderung des KI-Erfolgs im Finanzbereich (Quelle: Gartner, Juni 2022)
Gartner: Vier Maßnahmen zur Förderung des KI-Erfolgs im Finanzwesen
Stellen Sie externe KI-Expertise ein
Im Allgemeinen gibt es drei Möglichkeiten, Talente mit KI-Fähigkeiten und -Expertise zu sichern : Stellen Sie neue Talente ein, qualifizieren Sie bestehende Talente oder leihen Sie Talente aus der IT-Abteilung. Organisationen, die ihre Talentstrategien auf die Einstellung externer Mitarbeiter mit KI-Kenntnissen konzentrieren, haben eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit, führende KI-Finanzorganisationen zu werden. Dennoch sieht etwa die Hälfte der Finanzorganisationen die Weiterqualifizierung als eine primäre Talentstrategie an.
KI-Experten können wertvolle Erfahrungen im Umgang mit den Nuancen der KI einbringen, die es Unternehmen ermöglichen können, die Trägheit bei der Arbeit mit KI-Anwendungen zu überwinden und die Lernkurve für die Technologie zu verkürzen. Umgekehrt birgt die Qualifizierung von Finanzmitarbeitern möglicherweise die Möglichkeit, dass sie den Fortschritt verlangsamt und zu großen potenziellen Fehlern führt, auch wenn sie möglicherweise kostengünstiger ist. Darüber hinaus können neue KI-Experten Möglichkeiten bieten, über traditionelle Prozesse und Denkweisen hinauszugehen und neue Ideen für den KI-Einsatz zu unterstützen.
Investieren Sie in eingebettete Software für künstliche Intelligenz und erzielen Sie schnelle Gewinne
Einige Unternehmen nutzen die Methode des Kaufs eingebetteter Funktionssoftware für künstliche Intelligenz. Diese Unternehmen können einfacher mit KI experimentieren und sie auf finanziellere Anwendungsfälle anwenden. Diese Anwendungsfälle erleichtern auch den Start von Pilotprojekten für einzigartige Geschäftsprobleme. Im Gegensatz dazu würde der Aufbau einer internen KI-Lösung für alle Finanzprozesse mehr Arbeit verursachen und die Möglichkeiten für die Finanzabteilung verringern, neue Pilotprojekte oder Anwendungsfälle zu erkunden.
Führen Sie Pilotprojekte so früh und umfassend wie möglich durch.
Top-KI-Organisationen im Finanzbereich verfolgen einen experimentellen Ansatz für den KI-Einsatz, indem sie es ohne Angst vor Misserfolgen viele Male versuchen, anstatt große Wetten einzugehen. Mit mehr Pilotprojekten im Frühstadium wird es mehr Anwendungsfälle für KI und eine schnellere Bereitstellung geben, da sich Unternehmen auf die erfolgreichsten Pilotprojekte konzentrieren können.
Normalerweise erforschen die erfolgreichsten Organisationen immer noch die gleichen Anwendungsfälle wie die weniger erfolgreichen Organisationen, wobei die drei häufigsten Anwendungsfälle Buchhaltungsprozesse, Back-Office-Verarbeitung und Cashflow-Prognosen sind. Eine Ausnahme bildet die Prognose von Kundenzahlungen, bei der etwa die Hälfte der untersuchten Anwendungsfälle führender Unternehmen die Prognose von Kundenzahlungen umfasst, weniger erfolgreiche Unternehmen gehen jedoch selten auf die Prognose von Kundenzahlungen ein.
Wählen Sie einen Analytics AI Implementation Leader
CFOs müssen die richtigen Personen auswählen, die für die KI-Bereitstellung verantwortlich sind, um die Vorteile der KI zu nutzen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass der Leiter der Finanzplanung und -analyse (FP&A) oder der Finanzanalyse die Implementierung von KI leitet, anstatt einen leitenden Angestellten an der Spitze zu benennen.
Der Erfolg der Führungskraft für Finanzplanung und -analyse und Finanzanalyse bei der Führung von KI ist auf ihren starken analytischen und Datenhintergrund zurückzuführen. Sie verlassen sich weniger auf ein Verständnis traditioneller Finanzprozesse als vielmehr auf ein Verständnis der Komplexität von KI in einem Geschäftsumfeld.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst es schwierig, Finanz-KI zu implementieren? Gartner: Vier Schritte zur Verdreifachung von KI-Anwendungsfällen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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