16 сентября 2024 г.
К 2026 году 90% финансовых служб внедрят по крайней мере одно ИИ- решение, при этом сокращение штата проведут менее 10% из них, полагает Gartner.
Финдиректора уже стремятся задействовать всю мощь ИИ в работе своих служб, но чувство неопределенности, завышенные ожидания и невовлечённость сотрудников часто мешают успеху этих инициатив. Финдиректора, сумевшие соединить сильные стороны персонала и технологий, повысят шансы на успех благодаря удовлетворенности и вовлечённости сотрудников.
«Несмотря на способность ИИ имитировать действия человека, алгоритмы не могут сравниться с возможностями людей там, где требуется творческий подход и решение сложных проблем, — пишет в пресс-релизе Эш Мехта (Ash Mehta), старший директор-аналитик финансовой практики Gartner. — Понимая сильные стороны людей и технологий, руководители финансовых служб могут создать процессы, увеличивающие возможности обеих составляющих, в то же время нивелируя их слабые стороны. Это требует нового типа взаимодействия сотрудников и технологий, которое повысит показатели бизнеса и удовлетворенность персонала».
К примеру, сила ИИ — в автоматизации простых решений и процессов благодаря быстроте анализа больших объемов данных, но он не может самостоятельно прийти к верным выводам, сталкиваясь с нестандартной ситуацией.
С другой стороны, люди обладают способностью творческого подхода и внутреннего понимания человеческого поведения, чтобы быстро делать выводы, сталкиваясь с новыми незнакомыми проблемами, хотя и не могут превзойти компьютер в быстроте обработки цифровой информации.
«Чтобы повысить возможности людей, использующих ИИ, они должны научиться сотрудничать с технологиями так, чтобы использовались сильные стороны обеих сторон», — подчеркивает Мехта.
Эксперты Gartner называют такое сотрудничество циклом человеко-машинного обучения, которое способствует неуклонному совершенствованию процессов благодаря «разделению труда» с пониманием сильных сторон людей и машин, благодаря чему те и другие могут итеративно привносить бОльшую ценность (см. рис. 1).
Рис. 1. Цикл человеко-машинного обучения
Сильные стороны людей и машин
(слева) Сильные стороны людей:
- Стратегия и проектирование
- Интуиция, осмысление и построение гипотез
- Общение
- Обработка особых случаев
- Установление правил
- Принятие сложных решений
- Совершенствование машин
(справа) Сильные стороны машин:
- Вычисления и прогнозирование
- Выполнение заданных процессов
- Информирование и предупреждения
- Следование установленным правилам
- Принятие простых решений
- Оценка и рекомендации
Цикл человеко-машинного обучения начинается с создания алгоритма, автоматизированного процесса, машинно-управляемой задачи или автономного рабочего процесса, учитывающих сильные стороны технологий, после чего машины выполняют эти задачи, например создание прогноза доходов, проверка отчета о расходах или определение оптимальных условий оплаты для конкретного клиента.
Машины могут также информировать и консультировать, например, когда алгоритм прогнозирования полагает, что недавнее изменение политики изменит прогноз продаж, или машинно-управляемый процесс выставления счетов предлагает отправлять счета в определенные дни для увеличения поступления денежных средств.
Этот труд, переложенный на машины, освобождает сотрудников для получения информации и рекомендаций от алгоритмов, чтобы использовать свои творческие возможности и стратегический подход для решения сложных проблем и дальнейшего совершенствования процессов. После внедрения этих новшеств люди могут инициировать следующую итерацию цикла, создавая новые процессы, анализирующие более сложные данные.
Источник: Пресс-служба компании Gartner
