عامل‌های هوش مصنوعی و کاهش هزینه‌ها شرکت‌ها

تحقیقات نشان می‌دهد که سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی در فعالیت‌های مالی خود استفاده می‌کنند، معمولاً عملکرد بهتری دارند و بازگشت سرمایه (ROI) بالاتری را تجربه می‌کنند. این موضوع چندان عجیب نیست، چرا که بخش مالی به‌عنوان پایه و اساس هر شرکتی شناخته می‌شود و مسئولیت تخصیص منابع برای پیشبرد عملیات را بر عهده دارد.

هوش مصنوعی و بهینه‌سازی گردش کار

با بهره‌گیری از فناوری هوش مصنوعی، امکان بهینه‌سازی گردش کار و فرآیندهای مالی از طریق اتوماسیون و تولید محتوا وجود دارد. به‌طور سنتی، هوش مصنوعی به خودکارسازی وظایف تکراری و زمان‌بر مانند جمع‌آوری داده‌ها، خلاصه‌سازی اسناد و شناسایی الگوها می‌پردازد.

«دامینیک پریرا»، جانشین مدیریت محصول در Automation Anywhere، بیان کرد که مدل‌های سنتی یا پایه‌ای مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) معمولاً پاسخ‌های عمومی و کلی ارائه می‌دهند. او افزود: «چالش اصلی این است که این مدل‌ها را به نحوی طراحی کنیم که با فرآیندهای کسب ‌و کار همخوانی و تناسب داشته باشند.»

پریرا به این نکته اشاره کرد که مدل‌های زبانی بزرگ ممکن است در برخی موارد اطلاعات نادرست یا نامربوطی تولید کنند. به منظور رفع این مشکل، Automation Anywhere از سرویس تولید محتوای تقویت‌شده با جستجو (RAG) بهره می‌برد که خروجی‌های مدل را در داده‌ها و زمینه‌های خاص شرکت قرار می‌دهد. این روش می‌تواند در صنایع مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

دومینیک پریرا، معاون مدیریت محصول در Automation Anywhere، به این موضوع اشاره می‌کند که در یک بانک تجاری، معمولاً یک کارمند موظف است یک سند طولانی مانند درخواست وام 50 صفحه‌ای را مورد بررسی قرار دهد. او باید تمامی شرایط و جزئیات این سند را به دقت مطالعه کند تا بتواند تصمیم مالی مناسبی اتخاذ کند.

با این وجود، استفاده از یک عامل هوش مصنوعی که بر روی همان 50 صفحه آموزش دیده است، می‌تواند این فرآیند را به طرز چشمگیری تسهیل کند. در واقع، این عامل هوش مصنوعی قادر است در مدت زمان کوتاهی به اطلاعات موجود در سند دسترسی پیدا کرده و شرایط وام بهینه‌ای را برای مشتریان ارائه دهد. این پیشنهادات بر اساس داده‌های واقعی و مختص همان بانک شکل می‌گیرند، به این معنا که می‌توانند از نظر دقت و ارتباط، بهتر از تصمیمات انسانی باشند.

ابزارهای هوش مصنوعی و اتوماسیون در دسترس قرار دارند

Automation Anywhere از ابزارهای هوش مصنوعی سفارشی بهره می‌برد تا راه‌حل‌های مطمئن و متناسب با نیازهای خاص کسب‌ و کارها ارائه دهد. این ابزارها به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا چالش‌های پیچیده را برطرف کرده و کارایی خود را افزایش دهند.

به عنوان نمونه، کد مالیاتی برزیل به مراتب پیچیده‌تر از سیستم GST هند است. شرکت Automation Anywhere اعلام کرده که راه‌حل هوش مصنوعی سفارشی‌اش باعث صرفه‌جویی‌های چشمگیری در هزینه‌های شرکت Petrobras (یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های نفت و گاز در برزیل) شده است.

شرکت پتروبراس (Petrobras) هر سال بیش از ۴۰ میلیارد دلار مالیات به دولت پرداخت می‌کند. با این وجود، این شرکت به طور مکرر با خطاهای انسانی روبرو است و در برخی موارد ممکن است مالیات را بیش از حد یا کمتر از مقدار واقعی پرداخت کند.

دومینیک پریرا، معاون مدیریت محصول در Automation Anywhere، اظهار داشت: «ما کد مالیاتی ۱۵۰ صفحه‌ای را به مدل هوش مصنوعی خود ارائه داده‌ایم تا این کدها به‌طور دقیق پیشنهاد شوند» او همچنین افزود: «مدیر اطلاعات شرکت (CIO) اعلام کرد که حدود سه هفته از این راه‌حل بهره‌برداری کرده‌اند و در نهایت موفق به کسب ۱۲۰ میلیون دلار سود شدند. حتی پیش‌بینی می‌شود که این تأثیر افزایش یابد.»

علاوه بر این، Automation Anywhere یک راه‌حل هوش مصنوعی برای الکتروبراس، یکی از شرکت‌های بزرگ انرژی در برزیل، توسعه داده است تا چالش‌های پیچیده مالیاتی آن را برطرف کند. در واقع، فرآیندهایی که قبلاً روزها یا هفته‌ها زمان می‌بردند، اکنون در عرض چند ساعت انجام می‌شوند و ارزش قابل توجهی به کسب ‌و کار اضافه می‌کنند.

خودکارسازی هوش مصنوعی در حوزه مالی، نویدبخش آینده‌ای درخشان است

با توسعه هوش مصنوعی در بخش مالی هند، «شاکتیکانتا داس»، رئیس بانک مرکزی هند (RBI)، به تازگی بر این نکته تأکید کرد که ادغام هوش مصنوعی در خدمات مالی، فرصت‌های قابل توجهی را برای تمامی ذینفعان فراهم می‌کند.

داس در کنفرانس جهانی زیرساخت‌های عمومی دیجیتال و فناوری‌های نوظهور در بنگلور اظهار داشت: «امروزه، هوش مصنوعی به صورت خدماتی نظیر چت‌بات‌ها، پردازش داده‌های داخلی برای ارائه هشدارهای هوشمند، مدیریت ریسک تقلب، مدل‌سازی اعتباری و سایر فرآیندها به حوزه مالی راه یافته است.»

«گوتام سینگ»، مدیر واحد کسب ‌و کار WNS Analytics، در مصاحبه‌ای اختصاصی با AIM تأکید کرد که هیچ صنعتی نمی‌تواند از تأثیر هوش مصنوعی در امان بماند. او بیان کرد: «اگرچه برخی صنایع، به ویژه آن‌هایی که با مصرف‌کننده در ارتباط هستند، این تحولات را سریع‌تر خواهند دید، اما هر بخش، چه در پشت صحنه و چه در جلوی صحنه، فرصت‌هایی برای بهبود و افزایش ارزش دارد.»

به همین دلیل، خدمات مالی، حسابداری و بیمه تغییرات زیادی را تجربه کرده‌اند، چرا که استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌هایی با داده‌های پیچیده و پویا به مراتب بیشتر است. همچنین، کسب‌ و کارها به شدت تمایل دارند تا راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در این زمینه‌ها آزمایش کنند، زیرا به شدت به نیروی انسانی وابسته‌اند و معمولاً با چالش‌هایی نظیر ریسک‌های انطباق و مشکلاتی مانند پرداخت‌های اضافی یا کمتر از حد مواجه هستند.

برای ارزیابی پایداری، امنیت و نگهداری این زیرساخت، راهنمای پشتیبانی شبکه را نیز مطالعه کنید.