Quelles sont les compétences de l'IA dont votre équipe de finance a réellement besoin?

La partie 6 de la série « RPA et AI in Finance », examine le rôle que l’automatisation des processus robotiques et l’intelligence artificielle peuvent jouer dans les opérations financières.

Commencez-vous à envisager utiliser l'intelligence artificielle pour résoudre certaines de vos difficultés commerciales?

C'est probablement une idée intelligente, mais sachez que ces projets doivent être planifiés avec soin. Vous avez également besoin d'une approche pour développer les compétences internes, par opposition à une aide extérieure. Dans Partie 5 de cette série, nous avons expliqué comment résoudre les problèmes commerciaux liés à l'IA plutôt que de démarrer des projets aléatoires simplement parce que vous devez avoir l'IA.

Cette semaine, nous détaillerons ce doit être en place avant de commencer votre voyage en IA. Plus précisément, pour la fonction finance, nous discuterons de ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire vous-même.

Il est temps de passer à la deuxième étape de notre modèle en cinq étapes pour réussir avec AI:

Pensez en termes de les projets au lieu des connaissances générales

La plupart des gens ont aujourd'hui des connaissances générales sur l'IA. Au moins, nous pouvons commencer à imaginer ce que cela peut faire pour nous, et c’est pourquoi nous estimons que nous devons l’avoir. Cependant, les connaissances générales ne vous mèneront pas aussi loin que vous commencez à être précis sur ce que les entreprises ont du mal à résoudre et comment s'y prendre.

Le défi: Nous rencontrons souvent des chefs d'entreprise qui pensent qu’ils ont besoin de compétences internes générales en matière d’IA: «Nous devons créer un centre de ressources sur l’IA doté de scientifiques spécialisés dans les données.» C’est une idée prometteuse pour certaines organisations. Amazon ne serait pas ce qu’il est aujourd’hui, par exemple, sans se focaliser sur la science des données en tant que ressource interne. Cependant, pour la plupart des entreprises, ce n’est probablement pas la solution.

Considérez cette analogie: de nombreuses entreprises disposent d’un parc de voitures de société. Cependant, nous n’avons jamais vu une entreprise qui insiste pour avoir une usine de fabrication de voitures sur place, ni même sa propre agence de leasing. Ils achètent auprès de constructeurs automobiles ou louent auprès d’agences.

De même, vous n’avez pas besoin de créer vos propres solutions d’IA (sauf si vous êtes le nouvel Amazon, bien sûr).

Le correctif: Commencez par résoudre des problèmes spécifiques liés à l'IA en faisant appel à des experts externes ou aux solutions disponibles centrées sur l'activité. Tirez profit des avantages, sur le plan commercial et en termes de compréhension accrue de l'IA. Résolvez ensuite vos problèmes commerciaux et gagnez de l'argent. Continuez jusqu'à ce qu'il soit évident que vous allez créer un centre de compétences interne.

Vous devez prouver que cela fonctionne à grande échelle avant de pouvoir construire des compétences en interne. Une fois que vous avez prouvé sa valeur, vous pouvez également investir dans le développement de compétences, si cela vous semble judicieux.

Les produits disponibles dans le commerce peuvent vous mener loin

En ce qui concerne les finances, nous avons observé des entreprises qui ont simplement des solutions standard d’Internet ou de fournisseurs et les a appliquées à leurs opérations. Dans un exemple, une fonction finance utilisait l’une de ces solutions pour remplacer l’ensemble des prévisions humaines dans sa fonction finance commerciale. Au lieu que les prévisions soient faites par des humains et que les entreprises se demandent si cela resterait vrai ou non, les pays et les marchés devaient maintenant expliquer pourquoi les prévisions produites par AI ne seraient pas vraies. Dans la plupart des cas, la prévision de l'IA s'est avérée beaucoup plus précise que la prévision de l'homme.

Cela n'est pas surprenant, car nous savons que la prévision humaine est biaisée. Nous avons vu cela se faire ailleurs également, en utilisant des compétences internes. Nous avons également vu les premiers chatbots de la finance capables de répondre à des requêtes simples plutôt que de rechercher manuellement.

L’intelligence artificielle arrive, et il n’ya pas à être compliqué. Mais ne commencez pas par construire un immense centre d’excellence interne. Commencez par des projets spécifiques et prouvez que cela fonctionne – nous parlerons ensuite.

Avez-vous eu du succès avec des projets d’IA spécifiques? Nous aimerions entendre parler d’eux. Contactez-nous par courrier électronique: Anders Liu-Lindberg et Thomas Schultz.

Cet article a été initialement publié sur LinkedIn et est republié sur autorisation. [19659024]