Comment l'apprentissage automatique transforme les opérations financières

Nous avons parcouru un long chemin en finance et en comptabilité. De la comptabilité purement manuelle effectuée dans de grands classeurs papier poussiéreux aux solutions basées sur Excel et aux systèmes de comptabilité avancés, nous nous sommes plongés dans le monde passionnant de l’automatisation intelligente, alimenté par le «triangle d’or» de la robotique . processus d'automatisation (RPA), intelligence artificielle (AI), et analyse intelligente .

Représenter un changeur de jeu complet dans l'amélioration des processus financiers, particulièrement prometteur sous le parapluie de l'IA, est le concept de apprentissage machine (ML). Les algorithmes ML permettent d'exécuter une tâche spécifique sans la programmer explicitement, mais plutôt par l'apprentissage par l'exemple. La solution est basée sur des modèles statistiques créés à partir d’échantillons de données fournis à l’algorithme. La machine tire des leçons de l’expérience passée et prend des décisions par le biais d’analyses et de prévisions, tout en acquérant de nouvelles connaissances grâce à de nouveaux événements.

Mais comment appliquer le BC au processus financier et quelle est la recette parfaite pour une solution ML optimale? Voici trois questions de base que vous pouvez prendre en compte lorsque vous développez une solution ML:

Que puis-je améliorer en utilisant ML dans la finance?

La première étape consiste à sélectionner un processus qui convient à l'amélioration par ML, par exemple. , un processus qui contient un facteur de «pensée» tel que l’analyse. Les processus qui impliquent uniquement une simple collecte de données, un formatage ou un calcul de valeur basé sur une règle fixe donnée conviennent mieux à RPA. En dehors de cela, le ciel est la limite.

Le processus aurait également dû être répété suffisamment pour que la machine dispose de la bonne quantité de données existantes. En théorie, les performances des processus précédents peuvent également être simulées à l’aide des données du système de comptabilité d’une entreprise. Une machine d'apprentissage utilise ces données «synthétiques» pour apprendre à exécuter le processus dans le futur.

Pourquoi devrais-je implémenter une solution ML?

Deuxièmement, vous devez créer une analyse de rentabilisation valide et solide pour la construction d'un ML. Solution. Vous devez calculer et démontrer les avantages tangibles, estimés et factuels, que vous pouvez obtenir avec ML, ainsi que la quantité de travail humain que vous pouvez économiser. Parmi les autres avantages de la solution ML proposée, on peut citer une prise de décision plus rapide grâce à une analyse plus rapide, une précision accrue des résultats en éliminant les erreurs humaines et une présentation cohérente de votre analyse.

Les coûts de création et de déploiement d'une solution ML doivent également être pris en compte. à prendre en considération. Celles-ci incluent généralement les coûts de création de solution, d'apprentissage continu à partir de nouveaux cas, de maintenance d'une machine déployée et de correction des erreurs éventuelles de la machine. Comprendre les avantages et les coûts vous permet ensuite de créer une preuve de valeur pour votre solution ML.

Comment construire une solution ML?

La troisième étape consiste à confirmer que votre solution ML est techniquement réalisable en veillant à ce que vous en disposiez. suffisamment d'échantillons de données et une qualité de données suffisante pour que la machine puisse en apprendre

Il faut également définir d'autres composants nécessaires à une solution ML. Par exemple, un robot est-il nécessaire pour collecter et formater les données que votre solution analysera? Et comme ML parle dans la langue des chiffres, vous aurez besoin d’un outil de traduction pour présenter les résultats de l’analyse dans un format et dans un langage compréhensibles par le destinataire humain.

Une fois que vous avez compris tous les détails de la solution, vous peut travailler sur la définition du budget exact et des rôles requis pour le déploiement de votre projet ML. Cela implique de faire appel à des personnes qualifiées pour vérifier les performances de votre solution et vous aider à résoudre les «nouveaux cas» susceptibles de se produire à l'avenir.

La ​​machine intelligente du futur

Dans un monde parfait, notre machine intelligente peut être capable d’apprendre les règles, normes et exceptions en matière de comptabilité d’une «université virtuelle», puis d’utiliser ces connaissances pour appuyer les décisions en matière de comptabilité. La majorité des services financiers seraient alors laissés à la construction et à la maintenance de ces machines intelligentes, transformant la fonction financière traditionnelle basée sur le comptable en une équipe de spécialistes de l'IA basés sur la connaissance et dotés de compétences totalement différentes.

futur lointain? Ce n'est peut-être pas aussi lointain que vous le pensez.

Regardez devant vous pour [ Les finances futures: changements et évolutions . "

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