Finance professionals beleven de dag van vandaag een ware revolutie. Met de opkomst van AI en machine learning worden ze uitgedaagd om traditionele methoden te heroverwegen en nieuwe technologieën te omarmen die hen in staat stellen om sneller, nauwkeuriger en efficiënter te opereren.
Waar finance professionals voorheen vertrouwden op hun statische modellen en historische gegevens, biedt AI en machine learning nieuwe toepassingen. Die kunnen hen bijstaan in de hedendaagse complexe marktomgeving waarbij de klassieke benaderingen vaak ontoereikend blijken te zijn. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen kunnen finance professionals enorme hoeveelheden gegevens analyseren en patronen ontdekken die voorheen onopgemerkt bleven.
AI geeft finance professionals bovendien ook de mogelijkheid om complexe modellen te ontwikkelen die rekening houden met een breed scala aan variabelen, van marktsentiment tot bedrijfsprestaties. Door gebruik te maken van machine learning kunnen deze modellen zichzelf verbeteren naarmate ze meer gegevens verzamelen en patronen herkennen, waardoor beslissingen worden geïnformeerd door real-time inzichten en adaptieve analyses.
Gebruik van AI in Finance
AI-gebaseerde acceptatie zijn in staat om complexe processen te vereenvoudigen, markttrends te analyseren, risico’s te identificeren bij het verstrekken van leveranciers- of investeringskredieten, gedragingen in de toekomst, de waarschijnlijkheid van fraude, ...
Voorbeelden zijn daarbij:
Anomaliedetectie: AI gebruikt historische gegevens om planners te waarschuwen wanneer plangegevens buiten de normale marges vallen. Dit verbetert aanzienlijk inzicht in de oorzaken van gegevensafwijkingen, waardoor tijdige aanpassingen mogelijk zijn, indien nodig. Elke nieuwe zaak stelt het model in staat te leren van gebruikersfeedback en verbetert voortdurend in het proces.
Rapportage van uitschieters: AI kan de responstijd aanzienlijk verminderen bij het ontdekken van uitschieters in prognoses. In realtime kan AI zijn eigen voorspellende prognose vergelijken met de prognose van een planner, het budget of een andere versie. Vervolgens kan het accounts identificeren met aanzienlijke verschillen. Zo helpt AI bij het bevorderen van snellere analyse over planningversies, terwijl het ook onregelmatigheden aan het licht brengt zodra ze zich voordoen.
Risico's opsporen: Kostenverwerking vormt een groot risicogebied voor organisaties. In plaats van fraude komen risico's vaak voort uit handmatige invoerfouten zoals dubbele kosten, problemen met bedragen of onjuiste kostenposten. Hier kan machine learning helpen door grote gegevenssets te bekijken en items te identificeren die ongebruikelijk lijken. Dit stroomlijnt het proces van het beoordelen van kostenrapporten en versnelt de terugbetalingstijden.
AI en machine learning zijn geen doelen op zich. Het zijn tools en technologieën die bedoeld zijn om professionals te helpen in het efficiënter maken van allerlei processen.
Machine learning – en deep learning – zijn allemaal subsets van AI. AI verwerkt data om beslissingen te nemen en voorspellingen te doen. Algoritmen voor machine learning zorgen ervoor dat AI die data niet alleen verwerkt, maar er ook van leert en er slimmer door wordt, zonder dat er extra programmeerwerk nodig is.
Uitdagingen en risico’s van AI
Desalniettemin brengt de integratie van AI en machine learning ook uitdagingen met zich mee. De Harvard-datawetenschapper Tyler Vigan schreef in zijn boek ‘Spurious Correlations’ dat niet alle correlaties wijzen op een onderliggende causale relatie. Daarmee wil hij waarschuwen dat applicaties voor machine learning kwetsbaar zijn voor zowel menselijke als algoritmische vooroordelen en fouten. Een extra uitdaging ontstaat wanneer het algoritme en de output zo complex zijn dat ze niet of nauwelijks nog door mensen kunnen worden begrepen. Dit noemt men een ‘zwarte doos-model’. Het brengt risico's met zich mee voor bedrijven als ze niet kunnen bepalen hoe en waarom een algoritme tot een bepaalde conclusie of beslissing is gekomen.
Finance professionals moeten zich bewust zijn van de implicaties van het gebruik van geautomatiseerde systemen, zoals bias in algoritmen en de noodzaak van transparantie en verantwoordingsplicht. Daarnaast is het essentieel om de menselijke expertise te behouden en AI-systemen te combineren met menselijke beoordelingen om een gebalanceerde benadering te waarborgen.
