Ist es schwierig, Finanz-KI zu implementieren? Gartner: Vier Schritte zur Verdreifachung von KI-Anwendungsfällen

Beim richtigen Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzbereich kommt es nicht nur darauf an, möglichst viel Zeit oder Geld zu investieren.

Laut Gartner-Forschung sind vier Implementierungsverhaltensweisen entscheidend für die schnelle Umsetzung einiger Pläne für künstliche Intelligenz (KI) im Finanzbereich, einschließlich Plänen, erwartete Effekte zu erreichen oder zu übertreffen und wichtige Finanz- und Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Jacob Joseph-David, Forschungsleiter von Gartner's Finance Practice, sagte: „Der Einsatz künstlicher Intelligenz in Finanzabteilungen steckt noch in den Kinderschuhen, da die meisten Menschen erst in den letzten zwei Jahren damit begonnen haben. Die meisten haben es auch nicht geschafft.“ Erkennen Sie schnell die Erwartungen an die Rendite solcher Projekte. Gartner identifiziert vier Schlüsselmaßnahmen für CFOs, um mit künstlicher Finanzintelligenz erfolgreich zu sein (siehe Abbildung unten).

Joseph-David sagte: „Abteilungen, die diese vier Maßnahmen ergreifen, haben doppelt so viele KI-Anwendungsfälle wie Abteilungen, die diese Maßnahmen nicht ergreifen. Das Ergebnis sind wichtigere Geschäftsergebnisse wie neue Produkte.“

Vier Maßnahmen zur Förderung des KI-Erfolgs im Finanzbereich (Quelle: Gartner, Juni 2022)

Gartner: Vier Maßnahmen zur Förderung des KI-Erfolgs im Finanzwesen

Stellen Sie externe KI-Expertise ein

Im Allgemeinen gibt es drei Möglichkeiten, Talente mit KI-Fähigkeiten und -Expertise zu sichern : Stellen Sie neue Talente ein, qualifizieren Sie bestehende Talente oder leihen Sie Talente aus der IT-Abteilung. Organisationen, die ihre Talentstrategien auf die Einstellung externer Mitarbeiter mit KI-Kenntnissen konzentrieren, haben eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit, führende KI-Finanzorganisationen zu werden. Dennoch sieht etwa die Hälfte der Finanzorganisationen die Weiterqualifizierung als eine primäre Talentstrategie an.

KI-Experten können wertvolle Erfahrungen im Umgang mit den Nuancen der KI einbringen, die es Unternehmen ermöglichen können, die Trägheit bei der Arbeit mit KI-Anwendungen zu überwinden und die Lernkurve für die Technologie zu verkürzen. Umgekehrt birgt die Qualifizierung von Finanzmitarbeitern möglicherweise die Möglichkeit, dass sie den Fortschritt verlangsamt und zu großen potenziellen Fehlern führt, auch wenn sie möglicherweise kostengünstiger ist. Darüber hinaus können neue KI-Experten Möglichkeiten bieten, über traditionelle Prozesse und Denkweisen hinauszugehen und neue Ideen für den KI-Einsatz zu unterstützen.

Investieren Sie in eingebettete Software für künstliche Intelligenz und erzielen Sie schnelle Gewinne

Einige Unternehmen nutzen die Methode des Kaufs eingebetteter Funktionssoftware für künstliche Intelligenz. Diese Unternehmen können einfacher mit KI experimentieren und sie auf finanziellere Anwendungsfälle anwenden. Diese Anwendungsfälle erleichtern auch den Start von Pilotprojekten für einzigartige Geschäftsprobleme. Im Gegensatz dazu würde der Aufbau einer internen KI-Lösung für alle Finanzprozesse mehr Arbeit verursachen und die Möglichkeiten für die Finanzabteilung verringern, neue Pilotprojekte oder Anwendungsfälle zu erkunden.

Führen Sie Pilotprojekte so früh und umfassend wie möglich durch.

Top-KI-Organisationen im Finanzbereich verfolgen einen experimentellen Ansatz für den KI-Einsatz, indem sie es ohne Angst vor Misserfolgen viele Male versuchen, anstatt große Wetten einzugehen. Mit mehr Pilotprojekten im Frühstadium wird es mehr Anwendungsfälle für KI und eine schnellere Bereitstellung geben, da sich Unternehmen auf die erfolgreichsten Pilotprojekte konzentrieren können.

Normalerweise erforschen die erfolgreichsten Organisationen immer noch die gleichen Anwendungsfälle wie die weniger erfolgreichen Organisationen, wobei die drei häufigsten Anwendungsfälle Buchhaltungsprozesse, Back-Office-Verarbeitung und Cashflow-Prognosen sind. Eine Ausnahme bildet die Prognose von Kundenzahlungen, bei der etwa die Hälfte der untersuchten Anwendungsfälle führender Unternehmen die Prognose von Kundenzahlungen umfasst, weniger erfolgreiche Unternehmen gehen jedoch selten auf die Prognose von Kundenzahlungen ein.

Wählen Sie einen Analytics AI Implementation Leader

CFOs müssen die richtigen Personen auswählen, die für die KI-Bereitstellung verantwortlich sind, um die Vorteile der KI zu nutzen. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass der Leiter der Finanzplanung und -analyse (FP&A) oder der Finanzanalyse die Implementierung von KI leitet, anstatt einen leitenden Angestellten an der Spitze zu benennen.

Der Erfolg der Führungskraft für Finanzplanung und -analyse und Finanzanalyse bei der Führung von KI ist auf ihren starken analytischen und Datenhintergrund zurückzuführen. Sie verlassen sich weniger auf ein Verständnis traditioneller Finanzprozesse als vielmehr auf ein Verständnis der Komplexität von KI in einem Geschäftsumfeld.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst es schwierig, Finanz-KI zu implementieren? Gartner: Vier Schritte zur Verdreifachung von KI-Anwendungsfällen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!