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将 AI 和 ML 集成到财务管理系统中为科技公司带来了巨大的利益

信息技术2024-01-03-Workday王***
将 AI 和 ML 集成到财务管理系统中为科技公司带来了巨大的利益

将AI和ML集成到财务管理系统中提供大 量的好处技术公司 AI和ML的使用将为更快的现代化铺平道路 与 丹尼尔·纽曼 CEO|未来集团 CLINTWHEELOCK 首席研究官|未来集团 雪莉·汉森 高级分析师|未来集团 人工智能和机器学习为金融提供了丰富的利益 业务转型的速度正在加快,科技公司越来越多地寻找战略和技术,这些战略和技术不仅可以帮助公司跟上保持业务稳定的日常细节,而且还可以在扩大规模和增加收入时支撑它们。随着全球经济不确定性和人才争夺战等具有挑战性的宏观力量,运营、财务和人力资源等内部职能正面临越来越多的问题需要解决,同时努力跟上职场前所未有的转型。 财务越来越成为组织内每个战略和决策的一部分,需要有广阔的视野。这个功能面临着许多挑战,同时需要成为一个稳定的支持和增长力量。在金融中采用人工智能和机器学习将是绝对必要的,因为现代化的步伐加快,需要摄取更多的传入数据,以及管理风险和提高效率的压力增加 。 AI和ML现在肯定是技术的最爱,由于生成AI公告的泛滥,对该主题具有爆炸性的兴趣。而且有真正的理由感到兴奋,因为生成AI为组织内部提高效率提供了潜力。然而,任何技术的使用都不仅需要与广泛的用例紧密相关,而且需要与坚实的投资回报(ROI)紧密相关,这通常很难梳理出来。在金融方面,这种联系非常明确,如果公司缓慢采用或不利用人工智能驱动的应用程序,它们就有可能失去竞争优势。 科技公司正处于颠覆性变革的中期,金融面临挑战 对于一些公司来说,快速的混乱、经济动荡和劳动力挑战使其难以蓬勃发展。在财务管理中,日常痛点可能很严重,许多组织不喜欢AI和ML可以支持的无摩擦财务流程。除了日常的财务活动外,还有更大的战略图景,许多财务组织支持增长计划,包括并购交易。该公司可能正在达到规模,但无法应对增长的影响。 财务组织面临的摩擦点涵盖了日常工作流程和更大的战略计划这两个类别。令人头疼的是,有太多的系统无法连接,并且集成可能很困难 。例如,收入确认可能无法“很好地”计费系统。 数据通常是孤立的,运营、人力资源和财务之间的联系也很差。这种数据的脱节导致对可以推动收入的关键数据点的看法有限。这可能包括无法看到各种产品的盈利程度以及最吸引人的产品捆绑销售。数据转化为洞察力的速度也是一个障碍。 虽然组织正在努力实现自动化和无接触处理,但仍然存在大量手动、重复和耗时的过程。除了浪费的时间,手动过程还可能导致代价高昂的错误,使公司面临风险。 缺乏专业知识和支持技术也使得难以试验和实施情景规划,以确定不仅寻找未来机会而且不被威胁蒙蔽的最佳方法。 虽然许多金融界人士承认,遗留系统和流程并不适合现在和未来的需求,但技能和人工智能知识的严重缺乏阻碍了公司成功推进人工智能和机器学习计划。当涉及到拥有所需的技能和能力来理解使用AI和ML的积极和潜在风险时,当前状态与理想状态之间的财务功能存在很大差距 。研究表明,74%的金融专业人士在AI和ML方面没有任何经验。只有11%的人接受了一天以上的培训,而10%的人接受了一天或更短的培训。不到1%的人认为自己是专家。许多金融界人士都指望聘请数据科学方面的专家,这可能是现实的,也可能是不现实的。这种差距使得人们不太可能对与人工智能技术购买相关的决策充满信心,也更难从人工智能和机器学习所能提供的一切中充分受益。 AI轻松解决科技公司财务管理中的摩擦点 许多公司都在努力跟上技术转型的速度,特别是在AI和ML方面。然而,让人工智能和机器学习融入你的金融业务并不需要是一个压倒性的命题,而且好处是无可争议的。技术公司比以往任何时候都更需要快速调整和适应的能力,并在长期战略计划中得到支持。 从我们的角度来看,AI和ML在金融方面具有许多令人信服的优势,例如: 在以前孤立的存储库中收集和分析数据,可以实时利用。提供更好,更快的见解将导致更明智的决策,以更好地匹配当前的变化速度。公司通常不会为收集数据而苦苦挣扎,但斗争是数据质量,或者它被认为过于单一。人工智能和机器学习可以帮助将它们整合在一起,以获得更全面的观点,使金融组织更加灵活和准备采取行动。 为战略努力和收入最大化腾出时间。金融机构一直在努力实现非接触式自动化,但不幸的是,许多企业仍在执行重复的、平凡的任务。AI和ML的使用可以帮助消除手动输入交易,对账和搜索例外。较少的手动工作通常意味着较少的错误。此外,扫描供应商发票、收据和合同可以节省工作时间,并腾出时间来处理更多的战略重点。ML还可以用于工作流程,例如路由文档以进行审核和批准,从而提高处理效率。AI和ML支持的建议通过识别项目(例如购买订单和客户付款匹配的支出类别建议)来节省时间。 计划、预算、预测、采购。提供了许多财务管理的基础,使用AI和ML来支持这些功能可能是变革性的。例如,自动化和机器学习可用于削减和简化支出管理,并提供更广泛的采购支出可见性,从而优化现金流。在招标、请购和承包过程中,也可以更好地控制支出。 先发制人的问题发现。错误和流程中断对组织内的任何团体来说都是一个问题,但在财务方面,这些错误代价高昂,并使公司面临风险 。ML可用于连续检测异常,实时报告异常并提供建议。例如,使用ML可以在日记帐分录和期间比较分析以及与客户发票的现金匹配中暴露风险。发现这些问题和异常值有助于发现和避免潜在的更大问题。 主动计划。拥有可支持情景计划、假设模型和预测性见解的人工智能技术是财务的游戏规则改变者。能够确定哪些杠杆会导致什么影响 ,可以帮助确定优先级和应急计划。 Workday的嵌入式AI和ML:革新财务管理的经验丰富的技术 Workday长期以来一直被认为是财务和人力资源企业云应用程序的领导者。但是,该公司多年来一直在创新和道德地致力于其AI工作。该公司远非该技术领域的新手,已经参与AI对话了近10年,并且是大型语言模型(LLM)的早期采用者。 这一历史有助于增加Worday在AI/ML方面的深厚专业知识,这种专业知识可以帮助弥合许多金融机构当前的AI技能差距。该公司拥有帮助组织走向无摩擦融资的必要背景,其财务管理套件将AI和ML嵌入到平台的核心。消除障碍和低效率当然很重要,但收益也可以实现收入增长,Worday的ML支持的收入管理能够发现异常,规划新的业务模型,并实施场景规划,以便公司更好地准备转向和适应。 Worday本身hvas一直在使用自己的数字金融解决方案,实现了99.35%的自动日记帐分录,100%的现金流自动化,假设情景规划增加了4倍,报告时间周期减少了50%。像Xactly这样的客户已经利用Worday的技术变得高度自动化,几乎停止使用电子表格。该公司的杰出销售天数(DSO)减少了29%。 AI和ML是日益拥挤的技术生态系统的一部分,差异化因素越来越难以确定。但是,Workday有几个关键领域使公司与众不同。 1 该公司拥有大量的客户数据,拥有超过6000万的用户,每年代表4420亿笔交易。Workday不必依赖多个数据存储库,这可以使数据保持清洁和有效。这些许可的数据可用于在整个客户群中扩展解决方案,同时以全面的方式学习他们正在做出的决策。 2 Workday使用模型来构建其数据,这使公司能够通过使用联合学习为特定地区或行业的客户构建个性化模型,同时遵守所有必需的隐私和监管规则。这种能力使公司能够更快地实施特定于自己需求的用例。 3 能够在WorkdayPrismAnalytics中包含第三方数据。此数据可以与Workday的数据集组合以创建独占模型。 4 透明度是优先考虑的,Worday对其AI和ML模型的设计和工作方式完全开放,客户可以控制他们的数据是否可以用于训练Worday模型。该公司遵循可解释的AI和ML原则,这意味着要充分了解模型应该如何工作,在其构建中摄取了哪些数据以及如何使用它,预期的结果,如何训练和测试模型的背景,以及如何测试它们的偏见。 Futurum的观点和结论 当前技术和经济变革的速度正在对全球公司及其劳动力产生巨大影响。双方都被要求在具有挑战性的条件下做更多的事情。科技公司不仅可以在日常运营中使用 AI和ML,而且可以将其作为计划和战略的关键工具,从而获得许多回报。任何认真实现财务职能现代化的公司都应该已经在研究如何实现这一目标。 很少有公司拥有精通AI和ML的员工或数据科学家团队。找到一个值得信赖的合作伙伴,而不是人工智能的新手是至关重要的。这种伙伴关系将有助于提供AI旅程所需的支持。此外,尽管道德,隐私和透明度是公司任何部分的关键因素,但这些因素在财务中尤为重要。技术解决方案缺乏透明度是财务职能中普遍关注的问题。那些致力于在内部传达AI好处的人需要精通这些技术的好处和风险,或者与合作伙伴合作。 随着当前对公司的需求,对于大多数没有人员配备、知识和能力的公司来说,构建自己的方法可能不会很好地结束,他们要么从头开始构建,要么无缝地集成整个公司的应用程序,然后维护它。 Worday提供了一种解决方案、方法和专业知识,可以帮助技术公司走上一条坚实的道路,实现遗留技术和流程的现代化。该公司的AI和ML不仅已经嵌入到其财务管理产品中,而且已经嵌入到整个平台中。这使Worday能够快速交付和维护可以解决数百个业务问题的新模型,使其特别适合作为公司规模的首选合作伙伴。 来源材料:金融功能中人工智能和机器学习的未来,FSN/现代金融论坛 关于本报告的重要信息 贡献者 丹尼尔·纽曼 CEO|未来集团 CLINTWHEELOCK 首席研究官|未来集团 雪莉·汉森 高级分析师|未来集团 出版商 丹尼尔·纽曼 CEO|未来集团 CLINTWHEELOCK 首席研究官|未来集团 查询 如果您想讨论此报告,请联系我们,Futu-rumResearch将及时回复。 CITATIONS 本文可以由认可的媒体和分析师引用,但必须在上下文中引用,显示作者的姓名,作者的标题和“未来集团”。非媒体和非分析师必须事先获得未来集团的书面许可才能引用任何引用。 许可 Thisdocument,includinganysupportingmaterials,isownedbyTheFuturumGroup.Thispublicationmaynotbereproduced,distributed,orsharedinanyformwithoutthepriorwrittenpermissionofTheFuturumGroup. Disclosures TheFuturumGroupprovidesresearch,analysis,advisioning,andconsultingtomanyhigh-techcompanies,includingthosementionedinthispaper.Noemployeesatthefirmholderanyequitypositionswithanycompaniescriedinthisdocument. 关于工作日 工作日是一家领先的企业云应用程序提供商金融and人力资源,帮助消费者在不断变化的世界中适应和茁壮成长。用于财务管理,人力资源,计划,支出管理和分析的Worday应用程序以人工智能和机器学习为核心,以帮助世界各地的组织接受工作的未来。Worday被世界各地的10,000多个组织和各个行业使用-从中等规模的企业到超过50%的企业。财富500.有关Workday的更多信息,请访问workday.com. ©2023Workday,Inc.保留所有权利。Workday和Workday徽标是Workday,Inc.的注册商标。所有其他品牌和产品名称是其各自持有人的商标或注册商标。 关于未来集团 未来集团是一家独立的研究,分析和咨询公司,专注于数字创新和市场中断技术和趋势。我们的分析师,研究人员和顾问每天都在帮助业务 来自世界各地的领导者预测其行业的结构性变化,并利用颠覆性创新来获得或保持其市场的竞争优势。 联系信息