由Neeraj Dotel
当今的金融正在转变为以战略为重点,以价值为导向的职能。
在组织内部,财务团队正在成为业务增长的重要催化剂。
关CFO正在快速投资于各种技术,以通过精简和自动化最大化财务功能的潜力。
相关新闻瑞士居民,创业孵化和房地产投资:为印度人,巴林其他国家,卡纳塔克邦提供的所有服务都签署了在金融科技,人工智能,网络安全方面的合作协议,希望所有国家能够就人工智能法规走到一起:桑达尔·皮猜(Sundar Pichai)历史和实时大数据;预测分析将运营,职能和团队联系在一起,从而提供可见性和对见解的访问。
区块链和物联网可以实现复杂的数据收集和分析,从而产生可操作的见解,从而帮助建立竞争优势。
通过机器学习的智能自动化是一个新兴的障碍,它使计算机能够思考,做出更明智的决策并通过基于累积数据的数学算法更快地进行研究。
人工智能正在通过监督和确保工作满足需求而在最大限度地减少人为干预方面取得长足进步。
它正在增强自动驾驶软件,使费用管理和其他业务流程更简单,痛苦点更少。
人工智能还使员工和财务经理有更多时间专注于核心业务活动。
机器学习工具是计算机智能中的下一个逻辑步骤,它将财务经理从冗余和低价值的流程中解放出来。
人工智能使员工报销更容易
机器学习使系统无需编程即可学习。
例如,借助电子收据,机器学习增强了费用管理软件,以通过电子邮件合并费用记录。
利用纸质收据,AI会自动从收据图像中提取相关信息。光学字符识别将打印的文本转换为机器编码的文本并将其存储为数据。
它使员工可以快速报告费用并将所有费用集中在一个平台上。AI重组并完全自动化费用报告和跟踪程序。
它降低了处理成本,允许批准工作流,防止意外支出,并导出和分析支出数据以用于预算。
数字助理的兴起
基于机器学习技术的语音激活智能助手可以了解不同领域中业务流程的上下文。
这些助手可创建特定业务状况的整体视图,例如提供状态概述。
然后,专家可以分析信息并提出建议以最佳地处理特定情况。
他们可以即时了解情况,从而为他们提供做出最佳决策所需的洞察力,而无需花费时间进行研究。
提出了昂贵的索赔?人工智能系统可以把它还给你
您无法保存看不到的内容!机器学习功能超越了对现有数据的纯粹分析。
随着费用的归档,AI引擎将数据存储为大数据集下的历史索赔。
机器学习算法基于各种数据源,识别趋势和模式,预测对企业数量的影响,并通过智能预测和假设分析来确定企业的未来视图。
它为公司提供了更好的可见性和对业务支出的控制,同时开辟了降低成本的新途径。
财务运作
人工智能具有巨大的潜力,可以提高自动化程度,并专注于异常处理和服务质量。
例如,在应收款管理过程中,收款需要与发票匹配。
通过机器学习,通过从数据和人类异常决策中学习,匹配率会更好并随着时间的推移而提高。
随着时间的流逝,匹配率会提高,因为机器学习会从非结构化建议中提取信息并将其转换为结构化数据,从而使清算过程自动化。
组织风险和合规性
机器学习通过识别可疑的支出来帮助检测和防止欺诈。AI使管理团队能够实时解决差异问题。
AI引擎会提示您澄清违反政策的费用,以确保批准者的调解最少。
该软件可以很好地处理费用,并生成准确金额的费用报告。
员工不必制作复杂的电子表格,费用经理可以收到格式统一的费用报告,完全没有错误。
这还可以通过自动策略检查和审核跟踪提高合规率。
AI引擎甚至可以分析属性以检测模式和异常,从而为公司提供精确的信息,并使它们具有更高的流程和成本效率。
拥抱自动化和机器学习
首席财务官现在越来越认识到,金融数字化转型是一项必不可少的,紧迫的和持续的任务。
财务领导者可以通过承认和接受当今的新兴技术作为明天的核心工具,成为技术先驱。
在牛津经济学院的研究中,《财务领导力如何获得回报》 1揭示了73%的财务领导者认为自动化可以提高他们的功能效率,并为员工提供更多带宽来执行增值任务。
通过机器学习,这些员工能够找到创新的工作方法并增加产出和利润。
组织效率的基石是有效的成本控制,该成本控制最终可带来强大的盈利能力,并为员工创造良好的工作环境。
任何组织中的自动化费用管理都是出色的财务绩效与成本控制之间的有效链接。
最终,效率转化为释放资源及其对长期增长的投资。
当公司找到最佳工具以提高财务职能内部和外部的效率时,整个组织都会受益。
注:牛津经济学研究 财务领导如何获得回报(作者是SAP Concur印度和萨尔克公司董事总经理。视图是个人的。)-
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