Несмотря на то, что бенчмаркинг подготовлен SAPinsider и, следовательно, склоняет читателя к переходу на современные версии SAP S/4HANA, в нём можно найти полезную информацию.
Явнопрослеживаетсякорреляциямежду доступом организации к качественным данным и успехами в использовании искусственного интеллекта (ИИ).
Основными факторами, которые замедляют развитие искусственного интеллекта в интересах финансового блока компаний, являются:
- сложность и изменчивость бизнеса
- отсутствие соответствующих ресурсов
- риски, связанные с информационной безопасностью
Интересно, что применение технологий искусственного интеллекта, в том числе машинного обучения, быстрее развивается в интересах производства, логистики и маркетинга. Почему же финансы отстают?
На мой взгляд, ответ очевиден. Те направления, которые собирают необходимые массивы данных с непосредственного источника, быстрее всех развивают использование ИИ. Производственники берут показания датчиков оборудования, логисты отслеживают движение транспорта, маркетинг смотрит на продажи. В то же время исходные данные для моделей, которые строит финансовый департамент, являются вторичными, то есть производятся другими блоками в компании, и добиться их качества значительно сложнее.
Все разговоры об искусственном интеллекте нужно начинать с разговора о качестве, доступности и структурированности данных.
Этот материал будет интересен всем, кто размышляет о возможности использования ИИ в своей компании.
Исходная публикация: https://1cft.ru/jm3z
Автор: Алексей Сизов, главный редактор FinTech Notes