Aprendizado de máquina em finanças: Como começar

O aprendizado de máquina tem um potencial aparentemente ilimitado para tornar seu Escritório de Finanças mais eficiente e eficaz. Mas pode ser assustador pensar em fazer as mudanças necessárias para aproveitar ao máximo a tecnologia.

"A perspectiva da inteligência artificial será muito intimidadora em vários níveis", disse Jack McCullough, Presidente do CFO Leadership Council, em uma entrevista recente. "Embora a promessa da IA seja incrível, ainda estamos em sua infância até certo ponto. ... [Mas] aceite-a como algo positivo! Ela vai melhorar sua empresa. Ela vai melhorar fundamentalmente a qualidade de vida das pessoas em todo o mundo. E isso é um fato."

Mas a pergunta na mente da maioria dos líderes financeiros é: Por onde devo começar?

A boa notícia é que a aplicação do aprendizado de máquina em finanças não é tudo ou nada. O segredo é começar com um projeto que seja de baixo risco e de alto impacto. Isso permite que você garanta uma vitória fácil e desenvolva a partir daí.

Dito isso, aqui está um roteiro simples para adicionar o aprendizado de máquina aos seus processos financeiros, juntamente com os aplicativos atuais.

Etapa 1: comece com a automação

As máquinas adoram tarefas rotineiras. As pessoas? Nem tanto. A automação financeira tem o duplo benefício de ser o aprendizado de máquina mais fácil de ser implementado pelos grupos financeiros e o que apresenta os resultados mais tangíveis.

O primeiro passo é identificar um projeto que seja crítico, mas que também consuma muito tempo, seja repetitivo e dependa de dados. É claro que, para que a automação produza excelentes resultados, os dados de entrada e o pipeline de dados também precisam estar em boa forma. Portanto, certifique-se de que os dados estejam higienizados e bem estruturados, e que as partes relevantes sejam treinadas em gerenciamento e higiene de dados antes de iniciar qualquer projeto.

As funções a seguir são os principais alvos do aprendizado de máquina. Ao automatizar essas tarefas comuns por meio de uma única plataforma, as organizações devem experimentar uma sólida vitória para o aprendizado de máquina.

Procure-to-pay (P2P): Um processo P2P automatizado pode proporcionar aos líderes financeiros uma melhor visibilidade de alto nível sobre os gastos da organização, bem como sobre as minúcias diárias do status de faturas e pedidos de compra, fornecendo-lhes os fatos de que precisam para provisionamentos e resoluções de consultas em tempo hábil. As etapas típicas de um processo P2P automatizado incluem requisição, captura de faturas, correspondência de faturas, aprovação de faturas e integração com o ERP.

Do pedido ao caixa: No processo tradicional de pedido para pagamento, diferentes funções de negócios usam seus próprios sistemas e dados, resultando em processos ineficientes e dados imperfeitos. Com a automação do processo de pedido para pagamento, os grupos de finanças podem esperar uma maior conscientização das classificações de risco, um retorno mais rápido dos documentos financeiros e um faturamento mais preciso - tudo isso melhora o fluxo de caixa e a eficiência. De fato, os dados do IBM Institute for Business Value sugerem que o aprimoramento das práticas de order-to-cash pode levar a uma melhoria de 83% no desempenho.

Registro para relatório (R2R): A automação do processo de R2R pode proporcionar um fechamento financeiro mais rápido, melhorar a conformidade comercial, ajudar a garantir a integridade dos relatórios financeiros e fornecer monitoramento contínuo de KPIs e relatórios flash. Os marcos em um processo R2R integrado incluem: assimilação de dados de entradas de sub-livros, integração de dados no razão geral, agregação de dados e relatórios automatizados.

Etapa 2: Ampliar com aumento

Depois de transferir as tarefas de rotina para a automação, a pergunta é: como o aprendizado de máquina pode ajudar as organizações financeiras a tomar decisões melhores? Essa é a base da inteligência aumentada e ela já está desempenhando um papel fundamental em muitas organizações financeiras:

Redução de fraudes e segurança: As finanças há muito tempo dependem do poder de processamento dos computadores para identificar comportamentos anômalos. A diferença é que, enquanto os sistemas anteriores eram o produto de conjuntos de regras complexos e robustos, os sistemas mais novos aprendem e se adaptam ativamente com base no risco de segurança percebido. Como resultado, possíveis fraudes e problemas de segurança são sinalizados mais cedo. John Colthart, vice-presidente de crescimento da MindBridge Ai, explica melhor essa relação. "A IA detecta os erros e as anomalias, o potencial para problemas que um auditor, um contador ou um profissional financeiro investigaria. Quando eles fazem essa investigação com as informações corretas da IA, eles podem ser mais específicos em seus questionamentos e conseguirão encontrar a intenção. No momento em que encontrarem a intenção, eles poderão alegar que se trata de algo fraudulento."

Gerenciamento de dados: A IA aumentada ajuda a superar os desafios com o gerenciamento de dados internos, reunindo dados díspares e destacando insights para moldar as decisões de negócios. Outra aplicação da IA aumentada é a classificação de centenas de milhares de e-mails ou envios de formulários, determinando as comunicações prioritárias e a intenção do remetente.

Atendimento ao cliente: O uso da IA aumentada pode ajudar as organizações financeiras a manterem o foco no cliente à medida que aumentam as expectativas dos consumidores em relação ao serviço e à capacidade de resposta. Para os grupos financeiros voltados para o cliente, os chatbots e as interfaces de conversação são vistos como tendo um enorme potencial. Algumas organizações também estão utilizando consultores robóticos aumentados que podem fornecer respostas detalhadas sobre poupança e empréstimos.

Leitura relacionada: John Colthart sobre como os CFOs podem se comprometer totalmente com a IA

Etapa 3: trazer a IA para análise e previsão

O próximo nível de aprendizado de máquina é aproveitar o poder de processamento do computador para analisar dados, fazer suposições rapidamente, realizar análises de cenários e prever resultados. Os sistemas de IA podem analisar até 800 milhões de páginas de texto por segundo e até mesmo ingerir novas regulamentações à medida que são criadas, garantindo que suas suposições sejam sempre precisas.

As aplicações atuais da tomada de decisão orientada por dados incluem a gestão de fundos de hedge e o comércio algorítmico. Os efeitos do aprendizado de máquina assumindo o papel de consultor podem ser vistos na transformação do processo de subscrição. No entanto, grande parte do potencial da análise preditiva orientada por IA ainda não foi explorada e os líderes financeiros podem esperar outros desenvolvimentos no futuro.

Primeiros passos com o aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina tem o poder de transformar o negócio de finanças automatizando tarefas rotineiras, aumentando a tomada de decisões humanas e prevendo resultados com precisão. Porém, aproveitar o poder do aprendizado de máquina é um processo contínuo. O importante é começar.

Para saber mais sobre as possibilidades do aprendizado de máquina e da IA em finanças, visite nosso mais recente recurso que destaca insights de líderes financeiros globais.