


Gartner: Empat langkah untuk memastikan aplikasi AI kewangan dilaksanakan dengan betul
- Kecerdasan buatan (AI) semakin penting untuk membiayai, tetapi CFO masih belajar bila dan cara untuk menggunakannya dengan jayanya.
- Melabur dalam AI dan inisiatif digital lain boleh menumpulkan kesan negatif tekanan ekonomi dalam jangka pendek dan membina kelebihan daya saing dalam jangka panjang.
- Dalam kewangan, pelaksanaan AI yang berjaya memerlukan kepimpinan, bakat, pelaburan perisian dan percubaan yang betul.
Penggunaan kecerdasan buatan kekal sebagai keutamaan yang muncul untuk CFO kerana mereka menggerakkan fungsi kewangan mereka lebih jauh ke masa depan digital. Daripada mereka yang menggunakan AI, 75% berkata mereka mula menggunakannya dalam tempoh dua tahun yang lalu.
"Penggunaan kecerdasan buatan dalam kewangan masih di peringkat awal, dan kebanyakan pengguna awal jarang mengetahui jangkaan pulangan bagi projek sedemikian," kata Alexander Bant, pengarah penyelidikan di Gartner. “Menentukan kes penggunaan kewangan adalah penting – untuk inisiatif digital secara umum dan projek AI khususnya, matlamatnya adalah untuk meningkatkan kedudukan daya saing anda dan bersedia untuk masa depan yang berautonomi, terutamanya dalam ekonomi hari ini menunjukkan bahawa pelaksana AI terkemuka terlibat dalam empat gelagat biasa yang membolehkan mereka memenuhi atau melebihi kesan jangkaan projek AI mereka dengan cepat dan menyampaikan keputusan kewangan dan perniagaan yang penting.
"Secara purata, jabatan kewangan yang mengambil empat tindakan ini mendapati dua kali lebih banyak kes penggunaan AI berbanding jabatan yang tidak mengambil tindakan ini," kata Bant. "Ini diterjemahkan kepada hasil perniagaan yang lebih penting, seperti barisan produk baharu dan keputusan jabatan kewangan, seperti ketepatan yang lebih besar dan masa proses yang lebih singkat."
IV Tindakan utama untuk memastikan kejayaan kecerdasan buatan kewangan:
1 Upah profesional AI luar
Terdapat tiga pilihan untuk memastikan bakat dengan kemahiran dan kepakaran AI: mengupah bakat baharu, meningkatkan kemahiran bakat sedia ada atau meminjam bakat daripada. jabatan IT. Organisasi yang memfokuskan strategi bakat mereka untuk merekrut pekerja luar dengan kemahiran AI berkemungkinan besar untuk menjadi organisasi kewangan AI yang terkemuka.
Bakat khusus AI membawa pengalaman berharga dalam mengendalikan nuansa AI. Ini membolehkan organisasi perusahaan mengatasi inersia menggunakan aplikasi AI
dan memendekkan keluk pembelajaran teknologi. Walaupun meningkatkan kemahiran kakitangan kewangan mungkin lebih murah, berbuat demikian mungkin memperlahankan kemajuan dan memperkenalkan potensi kesilapan yang lebih besar. Kepakaran AI baharu mengubah proses dan cara berfikir tradisional dengan membawa idea baharu untuk menyokong penggunaan AI.
2. Melabur dalam perisian dengan AI terbenam untuk kejayaan pantas
Beli perisian dengan keupayaan AI terbenam untuk bereksperimen dengan AI dan gunakannya untuk membiayai kes penggunaan untuk membina penyelesaian dengan cepat untuk masalah perniagaan unik juruterbang . Membina penyelesaian AI dalaman untuk semua proses kewangan mewujudkan lebih banyak kerja dan kurang lebar jalur untuk meneroka perintis baharu atau kes penggunaan.
3. Eksperimen awal dan secara meluas
Organisasi AI kewangan teratas mengambil pendekatan eksperimen "percubaan dan ralat pantas" terhadap penggunaan AI dan bukannya membuat beberapa pertaruhan besar. Pemimpin awal akan menggunakan AI lebih banyak dan menggunakan AI dengan lebih pantas.
Tiga kes penggunaan AI yang paling biasa ialah proses perakaunan, pemprosesan pejabat belakang dan ramalan aliran tunai. Ramalan pembayaran pelanggan ialah kes penggunaan yang diterokai oleh separuh daripada organisasi terkemuka, tetapi jarang sekali di kalangan organisasi yang kurang berjaya.
4 Pilih peneraju pelaksanaan AI analitikal
Perusahaan mesti memilih orang yang sesuai untuk mengetuai penggunaan AI untuk merealisasikan faedah. Ini mungkin bermaksud ketua perancangan dan analisis kewangan (FP&A) atau ketua analisis kewangan yang mengetuai pelaksanaan AI, bukannya pengawal.
Pemimpin FP&A dan Analitis Kewangan telah berjaya memimpin AI dengan latar belakang analitik dan datanya yang kukuh. Mereka kurang bergantung pada pemahaman proses kewangan tradisional dan lebih kepada memahami kerumitan AI dalam persekitaran perniagaan.
Atas ialah kandungan terperinci Gartner: Empat langkah untuk memastikan aplikasi AI kewangan dilaksanakan dengan betul. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Untuk menetapkan masa untuk Vue Axios, kita boleh membuat contoh Axios dan menentukan pilihan masa tamat: dalam tetapan global: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dalam satu permintaan: ini. $ axios.get ('/api/pengguna', {timeout: 10000}).

Terdapat banyak sebab mengapa permulaan MySQL gagal, dan ia boleh didiagnosis dengan memeriksa log ralat. Penyebab umum termasuk konflik pelabuhan (periksa penghunian pelabuhan dan ubah suai konfigurasi), isu kebenaran (periksa keizinan pengguna yang menjalankan perkhidmatan), ralat fail konfigurasi (periksa tetapan parameter), rasuah direktori data (memulihkan data atau membina semula ruang meja), isu ruang jadual InnoDB (semak fail ibdata1) Apabila menyelesaikan masalah, anda harus menganalisisnya berdasarkan log ralat, cari punca utama masalah, dan mengembangkan tabiat sandaran data secara teratur untuk mencegah dan menyelesaikan masalah.

Cecair memproses 7 juta rekod dan membuat peta interaktif dengan teknologi geospatial. Artikel ini meneroka cara memproses lebih dari 7 juta rekod menggunakan Laravel dan MySQL dan mengubahnya menjadi visualisasi peta interaktif. Keperluan Projek Cabaran Awal: Ekstrak Wawasan berharga menggunakan 7 juta rekod dalam pangkalan data MySQL. Ramai orang mula -mula mempertimbangkan bahasa pengaturcaraan, tetapi mengabaikan pangkalan data itu sendiri: Bolehkah ia memenuhi keperluan? Adakah penghijrahan data atau pelarasan struktur diperlukan? Bolehkah MySQL menahan beban data yang besar? Analisis awal: Penapis utama dan sifat perlu dikenalpasti. Selepas analisis, didapati bahawa hanya beberapa atribut yang berkaitan dengan penyelesaiannya. Kami mengesahkan kemungkinan penapis dan menetapkan beberapa sekatan untuk mengoptimumkan carian. Carian Peta Berdasarkan Bandar

Jurutera Backend Senior Remote Company Kekosongan Syarikat: Lokasi Lokasi: Jauh Pejabat Jauh Jenis: Gaji sepenuh masa: $ 130,000- $ 140,000 Penerangan Pekerjaan Mengambil bahagian dalam penyelidikan dan pembangunan aplikasi mudah alih Circle dan ciri-ciri berkaitan API awam yang meliputi keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian. Tanggungjawab utama kerja pembangunan secara bebas berdasarkan rubyonrails dan bekerjasama dengan pasukan react/redux/relay front-end. Membina fungsi teras dan penambahbaikan untuk aplikasi web dan bekerjasama rapat dengan pereka dan kepimpinan sepanjang proses reka bentuk berfungsi. Menggalakkan proses pembangunan positif dan mengutamakan kelajuan lelaran. Memerlukan lebih daripada 6 tahun backend aplikasi web kompleks

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Penjelasan terperinci mengenai atribut asid asid pangkalan data adalah satu set peraturan untuk memastikan kebolehpercayaan dan konsistensi urus niaga pangkalan data. Mereka menentukan bagaimana sistem pangkalan data mengendalikan urus niaga, dan memastikan integriti dan ketepatan data walaupun dalam hal kemalangan sistem, gangguan kuasa, atau pelbagai pengguna akses serentak. Gambaran keseluruhan atribut asid Atomicity: Transaksi dianggap sebagai unit yang tidak dapat dipisahkan. Mana -mana bahagian gagal, keseluruhan transaksi dilancarkan kembali, dan pangkalan data tidak mengekalkan sebarang perubahan. Sebagai contoh, jika pemindahan bank ditolak dari satu akaun tetapi tidak meningkat kepada yang lain, keseluruhan operasi dibatalkan. Begintransaction; UpdateAcCountSsetBalance = Balance-100Wh
