Ich wollte nie einen Himmel tauchen oder einen Bungee -Sprung machen, aber als ich einen Branchenkommentar las, fühlt es sich so an KI -Werkzeuge. Zum Beispiel behaupten Ashu Garg und Jaya Gupta von Foundation VC: „Dies ist nicht nur eine neue Kategorie von Software; Es ist die Demontage von Enterprise -Software, wie wir sie kennen. “
Wenn sie CFOs wie ich kenne, sind sie ein pragmatischer Haufen, der nicht leicht zu beeinflussen kann Marketing Sprechen und investieren nur, wenn greifbarer Wert nachgewiesen werden kann. Es ist auch unwahrscheinlich, dass sie in KI investieren, wenn sie ein Gefühl haben, dass sie möglicherweise die Kontrolle über kritische Entscheidungsprozesse verlieren. Wenn Anbieter CFOs dazu ermutigen möchten, KI zu nutzen, müssen Finanzleiter zuversichtlich sein, dass sie der Technologie vertrauen können, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Abgesehen von dem Hype ist es nicht wahrscheinlich, dass existierende Großspracher Modelle (LLMs) und Konversations -KI -Tools werden in so bald jedes Element der Finanzierungsworkflows abbauen. Es kommt jedoch zu Veränderungen und CFOs müssen sich fertig machen. Im Moment sollten sie darüber nachdenken, die richtigen Fundamente vorzulegen, damit sie, wenn es um die Annahme von KI -Tools kommt, eine ultimative Flexibilität haben, dies auf pragmatische Weise zu tun. anstatt das nervige Gefühl, von einer Klippe in das Unbekannte zu springen, das an einem Bungee -Kabel befestigt ist.
Chief Product and Technology Officer, Einheit 4.
KI und die Zufälligkeit des Lebens
Sobald die Organisations- und IT -Fundamente festgelegt sind, werden CFOs mehr zuversichtlich sein, dass KI -Tools ihre Entscheidungen auf genaue Informationen stützen. Sie werden auch besser platziert, um das KI -Tool zu überwachen, um falsche Entscheidungen zu vermeiden. Zum Beispiel ist die Unvorhersehbarkeit bei der Prognose und Planung eine Hauptherausforderung.
Schwarze Swan -Events können dramatische und unvorhergesehene Auswirkungen auf die Leistung haben, aber dies ist für LLMs nicht einfach, um sich anzusprechen. Traditionell erfordern sie eine Schulung über alle Eventualitäten, um Entscheidungen zu treffen, aber mit den richtigen Bausteinen können Finanzteams entscheiden, wie sie sich mit KI -Tools am besten an solche einzigartigen Szenarien nähern können.
Eine Möglichkeit, wie AI -Agenten diese komplexeren Situationen angehen können, besteht darin, miteinander zusammenzuarbeiten, um die Aufgaben autonom zu erledigen, wie der Analyst und Branchenkommentator, Phil Wainewright hervorgehoben hat. In diesem Ansatz findet diese Tools möglicherweise neue Lösungen und schaffen Möglichkeiten zum Fahren zum Fahren Produktivitätsowie Geschäftsleistung.
Drei Prioritäten, um Vertrauen in die KI aufzubauen
In einem solchen Beispiel müssen CFOs vorbereitet sein, um kritische Finanzsysteme ohne Aufsicht autonom zu arbeiten. Dies erfordert ein großes Vertrauen in die KI, aber Finanzleiter können sicherer sein, um die Kontrolle über KI -Tools abzugeben, wenn sie drei Prioritäten behandelt haben:
1. Integrität von Eingabedaten: Es ist offensichtlich, aber die Daten müssen genau sein und ihre Integrität geschützt, wenn KI -Tools vertrauenswürdige Entscheidungen treffen sollen. KI -Agenten müssen in der Lage sein, Daten zu teilen, wenn sie zusammenarbeiten sollen. Daher müssen Organisationen über eine einzige Wahrheitsquelle für alle Informationen in ihren Systemen verfügen und Informationen einfach aus externen Quellen integrieren können. Dies bedeutet auch, alle Daten in allen Formaten zu lesen – strukturiert und unstrukturiert. Darüber hinaus ist die Datensicherheit und zu wissen, dass die Daten stammt aus vertrauenswürdigen Quellen – wenn KI -Agenten ungehindert miteinander sprechen, wie garantieren Sie, dass sie alle vertrauenswürdig sind?
2. Problemkomplexität: Das KI -Tool, das Sie übernehmen, muss das Problem anpassen. Generalist KI -Modelle wie Gesprächs -KI -Tools sind möglicherweise nicht dazu geeignet, Entscheidungen für Nischenherausforderungen zu treffen. Wie Sie die KI trainieren, ist kritisch – hat sie die richtige Datenquelle, die für das Problem relevant ist, das Sie lösen möchten? Aber die noch größere Frage ist, wie Sie mit Zufälligkeit umgehen. Phil Wainewright spricht über den „Einfallsreichtum des Menschen“, den KI -Systeme heute nicht replizieren können. In der Welt der Finanzierung gibt es, wenn Sie Prognosen betrachten, eine Vielzahl bekannter Faktoren, die die Geschäftsleistung beeinflussen, aber es gibt auch schwarze Schwäne, die sehr schwierig sind, eine KI zu schulen, um sich anzupassen. Wie wird Ihr KI -Modell mit Zufälligkeit fertig werden?
1. Transparenz der Entscheidungsfindung: Wenn wir loslassen und AI -Agenten vertrauen wollen, um mehr Entscheidungen in Finanzumgebungen zu treffen, müssen wir in der Lage sein, den Antworten zu vertrauen, die sie geben. Unüberwachtes Lernen ist ein wesentlicher Schritt auf dem Weg zum „Loslassen“, aber dies erfordert Vertrauen sowohl in das verwendete Modell als auch die Trainingsdaten. Mit LLMs kann dieser Prozess auch ineffizient werden. Je mehr Daten sie benötigen, um die KI zu trainieren, desto größer wird die Black Box, desto unhandlicher und schwieriger ist es, die Entscheidungsfindung zu verstehen. Es stellt auch das Risiko dar, dass unzuverlässige Datenquellen in das Modell eingeführt werden. Unternehmen können es sich nicht leisten, sich auf Technologien und Daten zu verlassen, die nicht dekodiert werden können. Daher ist es wichtig, elegantere, optimierte Wege zu finden, um zu demonstrieren, welche Daten verwendet werden und wie das Modell die Daten verwendet, um Entscheidungen zu treffen.
Durch die Bekämpfung dieser Prioritäten von Anfang an wird CFOs das Vertrauen verleihen, dass KI als Teil eines strukturierten Ansatzes, der von definierten Richtlinien und Richtlinien umgeben ist, angenommen wird. Ein solcher Kontrollen und Ausgleiche wird sicherstellen, dass die Annahme von KI kein Glaubenssprung ist. Sicherlich gibt es ein Element, in das das Unbekannte eintretend zu werden, da wir noch nicht wissen, wozu die volle Ausmaß der ausgereiften KI -Technologien fähig sein werden, aber wenn Sie sich richtig an sie nähern, wird es sich nicht so anfühlen, als wären Sie an einem Bungee gebunden und rollen sich mit den Zehen über die Rande der Klippe zusammen, während Sie sich selbst zum Springen passen.
Wir haben eine Liste der besten RPA -Software zusammengestellt.
Dieser Artikel wurde als Teil des Expert Insights Channel von TechRadarPro produziert, in dem wir heute die besten und klügsten Köpfe in der Technologieindustrie bieten. Die hier geäußerten Ansichten sind die des Autors und nicht unbedingt die von TechRadarPro oder Future Plc. Wenn Sie daran interessiert sind, hier mehr zu ermitteln: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-techradar-pro
Source link
