人工智能的力量和ML科技和媒体的首席财务官

虽然这些天看起来像其他新闻标题给ChatGPT或人工智能计费,企业领导人一直在寻找方法利用人工智能(AI)和机器学习(ML)很长一段时间。科技和媒体行业的领导人,利用找到合适的机会人工智能和毫升可以使他们的业务的区别成功和失败。

根据2022年10月德勤的调查,72%的科技、媒体和电信领导人说,他们坚信AI将他们的能力是非常重要的竞争在未来五年。但它不是一个简单的路径:据最近工作调查,只有21%的技术领导人表示,他们相信他们实时data-informed做决定的能力。

高级主管贾斯汀约瑟夫行业产品策略在工作日,这样说:“人工智能,ML-driven见解如此强大的原因,是因为科技公司正坐在最大的数据量。他们只是没能利用它。”And leaders aren’t always confident in their data. According to Workday’s最近发布的AI智商调查,77%的受访者担心底层数据的及时性和可靠性。

而使用人工智能的应用程序和ML跨业务的许多领域,在科技和媒体公司首席财务官办公室将尤其密切关注人工智能和毫升。让我们看看几个例子的金融领袖可以把这项技术转化为行动。

将人工智能和毫升

首先,人工智能和毫升可以影响quote-to-cash的过程。尽管这个词不常用外的全球金融环境中,这是一个无所不在的过程在我们的日常生活中。简单地说,quote-to-cash端到端销售过程,从前景到客户。可以是一样复杂的大公司采购新的财务软件,或者是简单的作为一个消费者支付一个内购,帮助他们打败他们最喜爱的游戏的下一个级别。

科技和媒体公司有很多骑在改善quote-to-cash过程。如果他们能构建效率,他们可以把某人从前景到客户,更快。这是人工智能和ML发挥作用的地方。如果科技和媒体公司可以找到方法为人工智能和ML自动化,例如,80%的quote-to-cash的过程,他们可以专注于他们的战略能源的20%。

为工作日客户蓝色那边AI和美林产生巨大的差异,在客户付款的过程中匹配(也称为发票匹配)。在这个过程中,发票是交叉引用支持文档以确保供应商支付是正确的。

高级会计专家在蓝色那边共享:“当你通过付款和发票匹配工作,整天要花一个小时到完成。机器学习的帮助下,客户付款匹配能力在工作日拿起三个发票付款失踪的汇款信息。我很深刻的印象。而不是花时间调查和研究其他支付,我可以马上应用建议。”

异常。现在有一个词使金融领导人颤抖。异常没有朋友资助。没有财务总监希望惊喜的过程(关闭书)或财务结果(如收入、计费、花和支付)。对于金融领导人在科技和媒体,异常检测与人工智能和ML(比如内置的功能财务管理工作)可以检测并修复代价高昂的错误之前就发生了。而你,添加效率在整个过程。

另一个词,可能会在同一类别异常:审计。虽然美国国税局可能会考虑大多数人当他们听到这个词,对金融领导人AI和ML的力量发挥作用,积极主动的方法,或者是有些人所说的,不间断的审计。这是什么意思?想法很简单但可能改变游戏规则:我们不仅要运行定期审计,利用人工智能和ML不断监视你的财务状况可以保持同步实时基础上发生的事情。因此,降低风险是更容易和过程,控制和治理满足不断更准确地比如果人类有最终决定权。

最后,另一个区域金融领导人必须寻找流氓花。在当前科技和媒体的经济环境下,首席财务官的压力收紧他们的整体消费和改善他们的政策和控制。他们不想发现钱花在不提供价值或花的东西分类不正确,导致预算的麻烦。这是另一个关键领域,人工智能和ML科技和媒体可以帮助金融领袖,因为它可以用来不断扫描系统来寻找可能寻常的花。效率,减少了这一错误可以帮助缓解压力,科技和媒体的首席财务官。

一个重要的警告这一切:没有正确的企业云管理系统,即使是最先进的人工智能和ML的解决方案不足的风险。科技和媒体财务领导人必须确保,喜欢工作,他们的系统提供单一的云数据,以便任何应用程序的来源人工智能和毫升是准确的和有效的。工作日提供了大量的数据。数据集越大,效果越好,AI和ML能够适应和学习。因此,对于金融领导人,工作日的内在结构和丰富的数据使零日近的目标,更可以实现的。

清晰的眼睛看穿炒作和坚实的云基础,金融领导人在科技和媒体应该继续问自己如何应用人工智能和ML的力量来提高效率,减少错误,实时关注整体金融的图景。