Я никогда не хотел погрузиться или делать прыжок с банджи, но когда я читаю отраслевой комментарий, кажется, что это спрашивает, что финансовые директора делают при инвестировании в инструменты искусственного интеллекта. Например, Ashu Garg и Jaya Gupta из Foundation VC утверждают: «Это не просто новая категория программного обеспечения; Это разборка корпоративного программного обеспечения, как мы его знаем. «
Если вы знаете финансовых директоров, как я знаю, вы — прагматичная группа, о которой нелегко говорить с помощью маркетинга и инвестировать только в том случае, если может быть доказана ощутимая ценность. Маловероятно, что вы будете инвестировать в ИИ, если у вас есть ощущение, что вы можете потерять контроль над процессами принятия критических решений. Если поставщики хотят поощрять финансовые директора к использованию ИИ, финансовый менеджер должен быть уверен, что они могут доверять технологии для достижения точных результатов.
Помимо шумиха, маловероятно, что существующие модели основных языков (LLMS) и konversations -KI -Tools сразу же уменьшат каждый элемент финансовых рабочих процессов. Тем не менее, есть изменения, и финансовые директора должны подготовиться. На данный момент вы должны подумать о том, чтобы представить правильные основы, чтобы, когда дело дошло до принятия инструментов ИИ, у вас есть максимальная гибкость, чтобы сделать это прагматичным образом. Вместо того, чтобы прыгать со скалы в неизвестного человека, который прикреплен к кабелю банджи.
Главный сотрудник по продуктам и технологиям, Unity 4.
ИИ и случайность жизни
Как только организационные и его фонды будут установлены, финансовые директора будут более уверены, что инструменты KI основаны на своих решениях на точную информацию. Они также лучше расположены для мониторинга инструмента ИИ, чтобы избежать неправильных решений. Например, непредсказуемость в прогнозе и планировании является основной проблемой.
События Black Swan может оказывать драматическое и непредвиденное влияние на производительность, но LLMS нелегко обратиться. Традиционно, они требуют обучения во всех возможностях для принятия решений, но с правильными строительными блоками финансовые команды могут решить, как наилучшим образом подходить к таким уникальным сценариям с инструментами ИИ.
Одной из возможностей того, как агенты ИИ могут решать эти более сложные ситуации, является совместная работа, чтобы автономно выполнять задачи, как подчеркнул аналитик и комментатор отрасли, Фил Уэйньюрайт. При таком подходе эти инструменты могут найти новые решения и создать возможности для повышения производительности и эффективности бизнеса.
Три приоритета для укрепления доверия к ИИ
В таком примере должны быть подготовлены финансовые директора, чтобы работать автономно без надзора. Это требует большой уверенности в ИИ, но финансовый менеджер может быть более безопасным, чтобы передать контроль над инструментами искусственного интеллекта, если вы относились к трем приоритетам:
1. Целостность входных данныхЭто очевидно, но данные должны быть точными, и их целостность защищена, когда инструменты KI должны принимать надежные решения. Агенты ИИ должны иметь возможность делиться данными, если они должны работать вместе. Поэтому организации должны иметь единый источник истины для всей информации в своих системах и могут легко интегрировать информацию из внешних источников. Это также означает чтение всех данных во всех форматах — структурированные и неструктурированные. Кроме того, безопасность данных и знание того, что данные поступают из надежных источников. Когда агенты искусственного интеллекта говорят свободно, как вы гарантируете, что вы все заслуживаете доверия?
2. Сложность проблемы: Инструмент искусственного интеллекта, который вы захватываете, должен адаптировать проблему. Модели генералиста ИИ, такие как инструменты -разговора -KI, могут не подходить для принятия решений для нишевых задач. Как вы тренируете ИИ, имеет критическое значение — есть ли у него правильный источник данных, который имеет отношение к проблеме, которую вы хотите решить? Но еще больший вопрос в том, как справиться со случайностью. Фил Вайнврайт рассказывает о «изобретательности человека», которую система ИИ не может повторить сегодня. В мире финансирования, если вы ищете прогнозы, существует множество известных факторов, которые влияют на эффективность бизнеса, но есть также черных лебедей, которые очень трудно подготовить ИИ для адаптации. Как ваша модель ИИ будет закончена со случайностью?
1. Прозрачность принятия решений: Если мы хотим отпустить и доверять агентам ИИ, чтобы принимать больше решений в финансовой среде, мы должны иметь возможность доверять ответы, которые они дают. Сторозное обучение является важным шагом на пути к «отпуске», но это требует доверия как используемой модели, так и в данных обучения. С LLMS этот процесс также может быть неэффективным. Чем больше данных вам нужно для обучения искусственного интеллекта, тем больше черного ящика, тем более громоздким и трудным он понимает процесс принятия решений. Это также представляет риск того, что ненадежные источники данных вставляются в модель. Компании не могут позволить себе полагаться на технологии и данные, которые не могут быть декодированы. Поэтому важно найти более элегантные, оптимизированные пути, чтобы продемонстрировать, какие данные используются и как модель использует данные для принятия решений.
С самого начала борьбу с этими приоритетами, финансовые директора дадут уверенность в том, что ИИ предполагается как часть структурированного подхода, окруженного определенными руководящими принципами и руководящими принципами. Такой контроль и компенсация гарантируют, что принятие ИИ не будет прыжком. Конечно, есть элемент, в котором входит неизвестный человек, так как мы еще не знаем, на что будет способна полная протяженность зрелых технологий ИИ, но если вы приблизитесь к вам, не будет похоже на то, что вы привязаны к бандже и катитесь с пальцами над краем обрыва, когда вы идете, чтобы прыгать сами.
Мы собрали список лучших программ RPA.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
