금융AI 구현이 어려운가요? Gartner: AI 사용 사례를 3배로 늘리기 위한 4단계

금융 분야에서 인공지능을 올바르게 활용하는 것은 단순히 가장 많은 시간이나 돈을 투자하는 문제가 아닙니다.

Gartner 조사에 따르면 예상 효과를 충족하거나 초과하고 주요 재무 및 비즈니스 결과를 달성하려는 계획을 포함하여 일부 금융 인공 지능(AI) 계획을 신속하게 실현하는 데 네 가지 구현 행동이 중요합니다.

Gartner의 Finance Practice 연구 이사인 Jacob Joseph-David는 "재무 부서에서 인공 지능을 사용하는 것은 아직 초기 단계이며 대부분의 사람들이 이를 사용하기 시작한 지 2년이 지나지 않았습니다. 대부분은 실패했습니다. 그러한 프로젝트의 기대치를 빠르게 실현할 수 있습니다.”

AI가 금융 분야에서 초기 단계에 있는 상황에서 CFO는 성공을 위한 명확한 정의와 전략이 부족합니다. Gartner는 CFO가 금융 인공 지능 분야에서 성공하기 위한 4가지 주요 조치를 식별합니다(아래 그림 참조).

Joseph-David는 “이 네 가지 조치를 취하는 부서는 이러한 조치를 취하지 않는 부서에 비해 평균 AI 사용 사례 수가 2배 더 많습니다. 그 결과 신제품과 같은 비즈니스 성과가 더 중요해졌습니다.”

금융 AI 성공을 위한 4가지 조치(출처. Gartner, 2022년 6월)

Gartner: 금융에서 AI 성공을 위한 4가지 조치

외부 AI 전문 지식 고용

일반적으로 AI 기술과 전문 지식을 갖춘 인재를 확보하기 위한 세 가지 옵션이 있습니다. : 새로운 인재를 고용하거나, 기존 인재의 기술을 향상시키거나, IT 부서에서 인재를 빌려옵니다. AI 기술을 갖춘 외부 인력을 고용하는 데 인재 전략을 집중하는 조직은 선도적인 AI 금융 조직이 될 가능성이 훨씬 더 높습니다. 그러나 금융 조직의 약 절반은 기술 향상을 주요 인재 전략으로 보고 있습니다.

AI 전문가는 AI의 미묘한 차이를 다루는 귀중한 경험을 제공할 수 있으며, 이를 통해 조직은 AI 애플리케이션 작업의 관성을 극복하고 기술 학습 곡선을 단축할 수 있습니다. 반대로 재무 직원의 기술을 향상시키는 것은 잠재적으로 비용이 적게 들지만 진행 속도를 늦추고 잠재적으로 큰 오류가 발생할 위험이 있습니다. 또한 새로운 AI 전문가는 AI 배포를 위한 새로운 아이디어를 지원하는 측면에서 기존 프로세스와 사고 방식을 뛰어넘을 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.

임베디드 인공지능 소프트웨어에 투자하여 빠른 수익을 얻으세요

임베디드 인공지능 기능 소프트웨어를 구매하는 방식을 사용하는 회사도 있습니다. 이러한 기업은 AI를 더 쉽게 실험하고 더 많은 금융 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 또한 이러한 사용 사례를 통해 고유한 비즈니스 문제에 대한 파일럿 프로젝트를 보다 쉽게 ​​시작할 수 있습니다. 반면, 모든 재무 프로세스를 위한 내부 AI 솔루션을 구축하면 더 많은 작업이 발생하고 재무가 새로운 파일럿이나 사용 사례를 탐색할 기회가 줄어듭니다.

파일럿 프로젝트를 가능한 한 빨리, 광범위하게 수행하세요

최고의 금융 AI 조직은 큰 베팅을 하기보다는 실패를 두려워하지 않고 여러 번 시도하여 AI 배포에 대한 실험적인 접근 방식을 채택합니다. 초기 단계의 파일럿 프로젝트가 많아지면 조직이 가장 성공적인 파일럿에 집중할 수 있기 때문에 AI 사용 사례가 늘어나고 배포 속도가 빨라질 것입니다.

일반적으로 가장 성공적인 조직은 덜 성공적인 조직과 동일한 사용 사례를 계속 탐색하고 있으며 가장 일반적인 세 ​​가지 사용 사례는 회계 프로세스, 백오피스 처리 및 현금 흐름 예측입니다. 한 가지 예외는 고객 지불 예측입니다. 선도적인 조직이 조사한 사용 사례의 약 절반에 고객 지불 예측이 포함되어 있지만 덜 성공적인 조직에서는 고객 지불 예측에 거의 손을 대지 않습니다.

분석 AI 구현 리더 선택

CFO는 AI의 이점을 실현하기 위해 AI 배포를 담당하는 적절한 인력을 선택해야 합니다. 예를 들어 최고위층에 고위 임원을 선임하는 것이 아니라 AI 구현을 주도할 재무계획분석(FP&A) 책임자나 재무분석 책임자를 선임하는 것을 의미할 수도 있다.

재무 계획 및 분석 및 재무 분석 임원이 AI를 선도하는 데 성공할 수 있었던 것은 강력한 분석 및 데이터 배경 덕분입니다. 그들은 전통적인 금융 프로세스에 대한 이해보다는 비즈니스 환경에서 AI의 복잡성에 대한 이해에 더 의존합니다.

위 내용은 금융AI 구현이 어려운가요? Gartner: AI 사용 사례를 3배로 늘리기 위한 4단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!