Automatisierung im Finanzwesen: Maschinelles Lernen, KI und mehr

Big Data ist für Unternehmen im 21. Jahrhundert von großer Bedeutung. Jahrhundert. Der Wettlauf um das Sammeln von mehr Daten, die Verarbeitung dieser Daten zu Erkenntnissen und den Vorsprung vor der Konkurrenz ist eröffnet. Die Finanzabteilung arbeitet mit den wichtigsten Daten im Unternehmen. In dem Maße, wie Unternehmen versuchen, datengesteuerter zu werden, erwarten sie von der Finanzabteilung, dass sie ein strategischer Berater wird. Auf unserer Ressourcenseite zu KI im Finanzwesen haben wir uns damit befasst, wie künstliche Intelligenz Finanzleiter dabei unterstützen kann, diese strategischen, datengestützten Entscheidungen zu treffen. Aber wie kann das Finanzteam diese neue Rolle übernehmen und gleichzeitig Zeit haben, die Bücher im Gleichgewicht zu halten? Die Herausforderung besteht darin, neue Effizienzen zu entwickeln, um Zeit und Ressourcen für die nächsten Aufgaben freizusetzen. Die Automatisierung im Finanzwesen ist ein entscheidender Teil des Wandels. Die meisten Finanzabteilungen automatisieren bereits einige sich wiederholende manuelle Prozesse. Aber die Automatisierung wird bald noch viel intelligenter werden. Mithilfe des maschinellen Lernens kann Ihre Abteilung effizienter werden und eine strategischere Rolle im Unternehmen einnehmen. Lesen Sie weiter, um mehr über die Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen, Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen und mehr zu erfahren.

Die Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen

Maschinelles Lernen vs. Künstliche Intelligenz

Die Terminologie rund um künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kann leicht verwirrend sein. Es handelt sich um eine neue und sich schnell entwickelnde Technologie, und wir sind noch dabei, das Vokabular zu entwickeln, um darüber zu sprechen. Das gilt besonders für Anbieter - auch das Marketing spielt eine Rolle bei der Sprache, die wir verwenden. Hier ist, was Sie wissen müssen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden oft synonym verwendet, aber es handelt sich um zwei verschiedene Dinge:

• Künstliche Intelligenz bezieht sich auf eine Maschine (im Allgemeinen eine Software), die sich ohne menschliche Anleitung an neue Situationen anpassen kann. KI-Maschinen sind nicht durch das begrenzt, wofür sie programmiert worden sind.
• Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Entwicklung von Maschinen, die in der Lage sind, zu lernen und ihre eigenen Regeln aufzustellen, um Daten zu verstehen.

Beide Arten von Technologien haben ihren Platz in der modernen Finanzabteilung. Um die KI-Seite der Gleichung zu erkunden, besuchen Sie unsere Ressourcenseite für künstliche Intelligenz im Finanzwesen. In diesem Beitrag werden wir uns auf das maschinelle Lernen konzentrieren.

Wie funktioniert maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen beginnt mit einem Modell, einer Vorhersage, mit der das System zu lernen beginnt. Dieses Modell stammt von dem Menschen, der den Prozess beaufsichtigt. Sie können zum Beispiel vorhersagen, dass ein Betrag X an Investitionen in Personalressourcen einen Betrag Y an Einnahmen bringen wird. Das ist die Ausgangsbasis für das Lernen. Als Nächstes benötigt der maschinelle Lerner Daten. In diesem Fall wären das historische Daten über die Höhe der Investitionen in die Personalabteilung und die Kapitalrendite für jede Investition. Der Lernende vergleicht die Daten mit dem Modell, bewertet, wie gut es passt, und beginnt, das Modell zu verfeinern. Der Prozess wird dann mit neuen Daten wiederholt. Bei jedem Durchgang passt die Maschine das Modell so an, dass es besser zu den Daten passt. In diesem Fall würde die Maschine bei der Vorhersage des ROI von Personalinvestitionen besser werden. Sie würde schließlich ein Modell entwickeln, das weitaus genauer ist als eine menschliche Schätzung es sein könnte. Damit dieser Prozess funktioniert, benötigen Sie zunächst ein gutes Modell und viele saubere, vertrauenswürdige Daten, die so strukturiert sind, dass die Maschine sie verstehen kann. Das maschinelle Lernen arbeitet in der Regel natürlich mit komplexeren Modellen als unserem Beispiel. Ihre Finanzmodelle werden weit mehr als nur zwei Datentypen zum Vergleich haben. Die Endergebnisse der Anwendung von maschinellem Lernen auf komplexe Modelle können beeindruckend sein: Amazons Algorithmus für maschinelles Lernen verringerte die Versandzeit um 225 %.

Erste Schritte mit maschinellem Lernen im Finanzwesen

Die Einführung des maschinellen Lernens in Ihrer Finanzabteilung ist ein notwendiger nächster Schritt - aber es ist ein großer Schritt, der eine sorgfältige Planung erfordert. Als Erstes brauchen Sie das richtige Problem, das Sie lösen müssen - das richtige Projekt, das als Ihr maschinelles Lernprojekt dienen soll. Das richtige Projekt ist etwas, das für Ihren Betrieb wichtig ist, aber auch zeitaufwändig und repetitiv. Und maschinelles Lernen lässt sich am besten auf Prozesse anwenden, die mit Daten zu tun haben; je mehr Daten, desto besser. Machen Sie Ihr erstes Projekt zu einer "kleinen Wette" Sie müssen nicht Millionen von Dollar bereitstellen oder das Pilotprojekt jahrelang laufen lassen. Wählen Sie einen Prozess, den Sie mit maschinellem Lernen automatisieren können, erzielen Sie schnell Ergebnisse, und investieren Sie entweder mehr oder suchen Sie sich ein neues potenzielles Projekt. Sobald Sie das richtige Pilotprojekt identifiziert haben, beginnen Sie mit dem Sammeln, Bereinigen und Strukturieren der Daten. Dies kann eine Schulung Ihres Teams (und darüber hinaus) in Sachen Datenmanagement und -hygiene beinhalten. Wenn Ihre Datenpipeline noch nicht in Ordnung ist, ist das eine Grundvoraussetzung. Erfassen Sie die Landschaft, stellen Sie sicher, dass Sie vertrauenswürdige Daten einbeziehen, und beginnen Sie von dort aus. Bei der Umsetzung des Pilotprojekts ist es wichtig, dass Sie sich ein paar Fähigkeiten aneignen. Sie müssen nicht unbedingt einen Abschluss in Datenwissenschaft machen, aber Sie sollten sich und Ihr Team mit den wichtigsten Konzepten und Begriffen vertraut machen. Dieses einfache Glossar zur Datenwissenschaft ist ein guter erster Schritt, während dieses Glossar zum maschinellen Lernen auf fortgeschrittenere Begriffe eingeht.

Herausforderungen für maschinelles Lernen im Finanzwesen

Bei jeder größeren Veränderung sind drei Faktoren zu berücksichtigen: Menschen, Prozesse und Technologie. Beim maschinellen Lernen ist die Technologie der einfache Teil: Die im Handel erhältlichen Lösungen sind in der Regel anpassbar, leicht zu handhaben und haben eine kurze Lernkurve. Bleiben noch die Menschen und Prozesse, die in Ordnung gebracht werden müssen. Seien Sie darauf vorbereitet, diese drei häufigsten Herausforderungen zu meistern:

1. Datenverwaltung. Wie bereits erwähnt, ist für das maschinelle Lernen eine große Menge an hochwertigen Daten erforderlich. Die Maschine ist nur so gut wie die Daten, mit denen Sie sie füttern. Die meisten Unternehmen verfügen über eine breite und verstreute Datenlandschaft, die sich über mehrere Cloud-Lösungen, vor Ort und sogar auf einzelnen Geräten erstreckt. Es ist wichtig, die Datenlandschaft zu kartieren und eine Pipeline mit vertrauenswürdigen Daten zu sichern.
2. Widerstände gegen Veränderungen. Jede große Veränderung wird ein gewisses Maß an Unsicherheit mit sich bringen. Bei künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sind die Ängste sogar noch größer: Die Menschen haben das Gefühl, dass die Maschinen sie überflüssig machen werden. Helfen Sie Ihrem Team, das maschinelle Lernen als Erweiterung und nicht als Ersatz zu sehen. Das maschinelle Lernen kann die Lebensqualität der Mitarbeiter tatsächlich verbessern; sie können sich sinnvolleren, anspruchsvolleren und interessanteren Aufgaben widmen, die einen höheren Wert für das Unternehmen haben.
3. Einen Business Case erstellen. Wenn Sie mit einem einfachen Pilotprojekt beginnen, wird es Ihnen leichter fallen, das Projekt zu verkaufen. Konzentrieren Sie sich darauf, wie das Projekt nicht nur zur Effizienzsteigerung beiträgt, sondern auch dazu, dass sich Ihr Team von Aufgaben mit geringem Wert auf solche mit hohem Wert verlagert.

Wenn die Führungskräfte das Potenzial Ihres Projekts für maschinelles Lernen nicht sofort erkennen können, erzählen Sie ihnen, wie Netflix mit maschinellem Lernen eine Milliarde Dollar eingespart hat:

Reale Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Finanzwesen

Sie wissen noch nicht, wo Sie anfangen sollen? Die folgenden Finanzfunktionen sind ideal für Ihr erstes Experiment mit maschinellem Lernen.

• Rechnungsstellung: Erkennen Sie fehlende/unvollständige Informationen und setzen Sie sich automatisch mit den Kunden in Verbindung, um die Lücken zu füllen.
• Prüfung von Spesenabrechnungen: Verarbeiten Sie den Großteil der Routineabrechnungen und identifizieren Sie Ausreißer, die ein menschliches Eingreifen erfordern
• Kontenabgleich: Vergleichen Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um sie zu konsolidieren.
• Berichte erstellen: Zusammenstellen von Daten aus verschiedenen Quellen zur Erstellung einfacher Berichte
• Aufdeckung von Betrug: Erkennen ungewöhnlicher Muster/Ausreißer in Finanzdaten, die auf Betrug hindeuten könnten.

Maschinelles Lernen spielt bereits eine Rolle in der Entwicklung der Finanzabteilung, da die Technologie endlich erschwinglich, kommerziell verfügbar und einfach zu implementieren ist. Die Finanzabteilung sollte sich die Technologie des maschinellen Lernens zu eigen machen, um die Effizienz zu steigern, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Ressourcen freizusetzen, die dann eine strategischere Rolle im Unternehmen übernehmen können. Sind Sie bereit für die nächste Evolution? Erfahren Sie auf unserer Ressourcenseite Activating Imagination, wie künstliche Intelligenz die Finanzabteilung verbessern wird : Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Finanzwesen. Quellen:

1. https://www.callcredit.co.uk/contact-us/campaign-ebook-data-dilemma
2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx
3. https://www.mediapost.com/publications/article/291358/90-of-todays-data-created-in-two-years.html
4. https://www.fool.com/investing/2016/06/19/how-netflixs-ai-saves-it-1-billion-every-year.aspx