Pelnas:
- Gebėjimas atskirti, kur dirbtinis intelektas sutaupo realų laiką finansų darbo eigoje, o kur sprendimai ir atsakomybė turėtų likti žmonėms
- Gebėjimas taikyti trijų sluoksnių discipliną, kuri patikrina kiekvieną finansinį rezultatą pagal dydį, nepriklausomą atkūrimą ir šaltinio kontrolę
- Įpraskite anonimizuoti kontekstą ir redaguoti raginimus, kad panaudotumėte dirbtinį intelektą nesidalindami jautriais finansiniais duomenimis
Žvelgiant į finansų profesionalo dieną, daugumoje komandų vaizdas panašus: skaitomos ilgos skaičiuoklės, skaičiuojami koeficientai, tiriamas biudžeto ir faktinio dispersijos skirtumas, kuriant formules Excel programoje, ruošiant pristatymus vadovybei, el. paštui ir susitikimams. Taigi laikas, skirtas tikrajai „finansų sprendimo“ daliai, tai yra, ką reiškia skaičius ir kokio sprendimo jis reikalauja, perpildo pasikartojančio darbo. Čia pradeda veikti dirbtinis intelektas (sutrumpintai AI; programinė įranga, kuri veikia su tekstu ir skaičiais su dideliu kalbos modeliu). AI nepriima sprendimo už jus; Jis paruošia jus sprendimui, parengia juodraštį, pagreitina skaičiavimą ir pateikia apdorotą informaciją. Šiame modulyje AI pozicionuosime ne kaip „automatinį analitiką“, o kaip drausmingą asistentą, kurio rezultatai kiekvieną kartą tikrinami.
Šiame pirmajame skyriuje paaiškiname tris dalykus: kuriuose finansų darbo eigos etapuose AI suteikia tikrosios vertės, kokie sprendimai turi likti tik žmogiški ir kokios tikrinimo bei privatumo disciplinos turite laikytis tai darydami. Teisingai neįrengus šio stogo, tolesnių įrenginių technika gali tapti pavojinga; nes finansai yra sritis, kur klaidos matuojamos pinigais.
Sąvokos: Haliucinacijos: AI įtikinamas skaičiaus, šaltinio ar elemento, kuris iš tikrųjų neegzistuoja, išgalvojimas. Kontekstas: įvestis, kurią suteikiate AI (lentelė, prielaida, klausimas). Patikrinimas: nepriklausomas išvesties patikrinimas. Šios trys sąvokos yra viso modulio pagrindas.
Kuriose įmonėse yra AI Accelerator, kuriose įmonėse tai rizikinga?
Finansiniai reikalai pagal jų rezultatus patenka į dvipusį spektrą. Viename gale yra grįžtami, mažos rizikos paruošiamieji darbai; Kitame gale yra negrįžtami sprendimai, dėl kurių atsiranda pinigai, reputacija ir teisinė atsakomybė. AI reikšmė skiriasi priklausomai nuo to, kur esate šiame spektre.
verslo tipas
AI indėlis
Profesionalo vaidmuo
Lentelės/ataskaitos santrauka
Ištraukimas iš ilgo stalo
Palyginkite elementus su šaltiniu
Santykio/sąskaitos preliminarus tyrimas
Formulės nustatymas, pirmasis numeris
Apibrėžimas, vienetų ir eilės valdymas
Excel formulė / makrokomanda
Skeleto ir logikos generavimas
Patvirtinimas naudojant bandymo duomenis
Pranešimo/pristatymo projektas
Pasiūlykite pasakojimą ir struktūrą
Kiekvienos figūros susiejimas su šaltiniu
Scenarijus / numatymas
Hipotetinės sistemos pasiūlymas
Pagrįstumas ir atgalinis patikrinimas
Investavimo/kreditavimo sprendimas
Analizės medžiaga
Galutinis sprendimas ir parašas
Taisyklė paprasta: AI išvesties rizika yra lygi žalai, kurią ji patirs, jei išvestis padarys klaidą. Klaidingai parašyti diagramos pavadinimą yra nekenksminga; Neteisingai apskaičiavus kredito limitą galima patirti milijonų nuostolių. Taigi pirmasis klausimas, kurį reikia užduoti prieš naudojant išvestį, yra: „Kas atsitiks, jei tai neteisinga ir kas tai pastebės?
Dėmesio: AI kuria sklandų ir patikimą tekstą. Sklandumas negarantuoja tikslumo. Kalbos modelis gali „sudaryti“ įtikinamus skaičius, elementų pavadinimus ir teisės aktus, net jei neturi tikrų duomenų. Finansų srityje tai nelieka popieriuje; Tai virsta klaidingu sprendimu ir pinigais.
Sprendimai, kurie turėtų likti tarp žmonių
Kai kurie sprendimai niekada neturėtų būti visiškai automatizuoti; kelia techninę, teisinę ir etinę riziką:
- Sprendimai ir patvirtinimai: Galutinis sprendimų dėl investicijų, paskolų skyrimo, finansavimo, dividendų ir kainodaros patvirtinimas.
- Deklaracija ir parašas: tokiems teiginiams kaip „šios lentelės teisingos“ arba „ši suma atitinka teisės aktus“ reikia žmogaus parašo.
- Patarimas klientui: Individualizuotos investavimo konsultacijos yra sritis, kuriai taikomi teisės aktai, reikalaujantys įgaliojimų ir atsakomybės.
- Sprendimas dėl konfidencialių duomenų: sandoriai, atlikti su rezultatais ir asmens duomenimis, kurie nėra viešai atskleidžiami.
Įspėjimas: net jei dirbtinis intelektas duoda tokį rezultatą kaip „tinka 45 milijonų TL kredito limitas“, nepriimtina jį taikyti ekspertui nepatvirtinus užstato, pinigų srautų ir rizikos profilio. Bet koks rezultatas, dėl kurio priimamas sprendimas, prieš įgyvendinant turi būti nepriklausomai patikrintas ir patvirtintas kompetentingo asmens.
Tikrinimo disciplina: trijų sluoksnių valdymas
Taikykite trijų sluoksnių valdiklį, kad dirbtinio intelekto išvestį naudotumėte redaktoriaus ir auditoriaus akimis, o ne aklai. Tai yra pagrindinis refleksas, kurį kartosime visame modulyje.
- Vienetas ir rangas (sveikatingumo patikrinimas): ar teisingas rezultato vienetas? Ar dydis pagrįstas? Jeigu įmonė, kurios apyvarta 40 mln., uždirba 900 mln. grynojo pelno, kažkur yra klaida.
- Nepriklausomas atkūrimas: atkurkite skaičiavimą rankiniu būdu, naudodami skaičiuotuvą arba trumpą „Excel“ / „Python“ paleidimą. Jei du skirtingi metodai duoda tą patį rezultatą, pasitikėjimas didėja.
- Šaltinio patikrinimas: kiekvienas AI pateiktas elementas, normos apibrėžimas, teisės akto straipsnis ir rinkos duomenys turi būti pažodžiui patikrinti iš oficialaus šaltinio.
Patvirtinimo raginimas (palengvina išvesties auditą): „Aiškiai išvardykite VISAS prielaidas, formules ir įvesties skaičius, kuriuos naudojote atlikdami šią analizę. Kiekvieną tarpinį veiksmą parodykite atskiroje eilutėje. Pažymėkite kiekvieną pateiktą rinkos / reguliavimo vertę etikete „reikia šaltinio“. Nesugalvokite skaičių, kurių tiksliai nežinote; jei nesate tikri, parašykite „nesate tikri“.
Silpnas raginimas / stiprus raginimas
SILPNAS: „Informuokite šios įmonės finansinius duomenis“. (Rezultatas: nėra konteksto, bendri sakiniai; neaišku, kuris skaičius, kuris laikotarpis, koks palyginimo pagrindas.) STIPRUS: "Informuokite šiuos 2023 ir 2024 m. pelno (nuostolių) ataskaitų straipsnius. Apskaičiuokite apyvartos, bendrosios maržos ir veiklos pelno pokytį procentais, palyginkite dvejus metus ir išvardykite 3 ryškias išvadas su pagrindimu. Naudoti tik tuos atvejus, jei čia trūksta duomenų.
Skirtumas yra kontekste. Galingas raginimas; Tai apima laikotarpį, palyginimo pagrindą, pageidaujamą metriką ir apribojimą „naudoti tik nurodytus duomenis“. Ši vieno sakinio disciplina labai sumažina haliucinacijų riziką.
Mini dėklai
1 atvejis – netikras augimo tempas. Analitikas klausia AI: „koks yra vidutinis pramonės augimas? – klausia jis. AI tvirtai sako „14,3 %“. Prieš įtraukdamas jį į ataskaitą, analitikas paklausia šaltinio; AI negali pateikti aiškaus šaltinio. Trumpas tyrimas rodo, kad realus pramonės augimas yra apie 6%. Patikrinus, haliucinacija buvo užfiksuota dar prieš įtraukiant ją į ataskaitą.
2 atvejis – užsakymo klaida. Nors AI apskaičiuoja 12 mln. TL EBITDA (pelnas prieš palūkanas, mokesčius ir nusidėvėjimą), rezultatas rodo „1,2 mlrd. Patikrinęs rangą, analitikas mato, kad tai 100 kartų viršija apyvartą; vieneto (tūkst. TL / TL painiavos) klaida randama ir ištaisyta.
3 atvejis – privatumo pažeidimo pavojus. Ekspertas ruošiasi įklijuoti dar nepaskelbtus ketvirčio rezultatus į viešą įrankį. Ji prisimena įmonės politiką, anonimizuoja duomenis (padaro įmonės pavadinimą „Įmonė A“, nurodo sumas proporcingai) ir naudoja įmonės įrankį. Tokiu būdu atliekama analizė, tačiau jautrūs duomenys neišeina.
Darbo su jautriais finansiniais duomenimis principas
Jautriausias finansų aspektas yra duomenys. Nevieši rezultatai, klientų informacija ir asmens duomenys; Tai kelia pavojų privatumui, KVKK ir prekybai viešai neatskleista informacija. Pagrindinis principas: anonimizuoti duomenis prieš dalinantis, jei įmanoma, paprašykite tik struktūros.
Anoniminis raginimo modelis: "Noriu interpretuoti mažmeninės prekybos įmonės pelno (nuostolių) ataskaitą. Vietoj realių skaičių pateikiu proporcijas: darant prielaidą, kad apyvarta yra 100, parduotų prekių savikaina yra 62, veiklos sąnaudos yra 24, grynasis pelnas yra 8. Palyginkite šią struktūrą su protinga mažmenine pramonės marža ir pasakykite man, į ką reikia atsižvelgti.
Dažnos klaidos
- Išvesties naudojimas jo nepatvirtinus. „AI pasakė“ nėra pateisinimas; Kiekviena problema reikalauja nepriklausomos kontrolės.
- Klausimų uždavimas be konteksto. Kai nenurodytas laikotarpis, vienetas ir palyginimo pagrindas, aiškinimas tampa bendras ir klaidinantis.
- Dalinkitės konfidencialiais duomenimis negalvodami. Neatskleidžiami finansiniai duomenys, asmens duomenys ir informacija apie klientus neturėtų būti skelbiami be anonimiškumo.
- Painioja tikslią kalbą su tikslumu. Kuo labiau pasitikintis AI kalba, tuo atsargesnis turėtumėte būti; Pasitikintis tonas nėra įrodymas.
- Sprendimo delegavimas AI. Sprendimai dėl investicijų, paskolos ir kainodaros lieka asmeniui; AI gamina tik medžiagas.
Apibendrinant
AI pagreitina pasikartojančias ir daug laiko reikalaujančias finansų darbo dalis: apibendrinimą, apskaitą, formulavimą, projekto rengimą. Tačiau sprendimas ir atsakomybė lieka žmogui. Kiekviena išvestis turi praeiti tris valdymo lygius (rangą, nepriklausomą atkūrimą, šaltinį). Rašyti raginimus su kontekstu ir anonimizuoti neskelbtinus duomenis yra du pagrindiniai įpročiai, kuriuos pakartosime kiekviename šio modulio skyriuje. Kai DI naudojate disciplinuotai, įgyjate greitį, o kai naudojate jį be disciplinos, prarandate pinigus.
Taikymo užduotis
Pasirinkite finansinę užduotį iš savo verslo ar fiktyvios įmonės (pvz., dvi metinės pelno (nuostolių) ataskaitos interpretacijos). Pirmiausia parašykite silpną raginimą ir gaukite išvestį. Tada taikykite galingą šio vieneto raginimo šabloną: pridėkite laikotarpį, metriką, palyginimo pagrindą ir apribojimą „naudoti tik nurodytus duomenis“. Padėkite du spaudinius vienas šalia kito ir parašykite skirtumą. Tada atskirai patikrinkite bent du skaičius tvirtame spaudinyje (rankos sąskaitoje arba šaltinyje) ir pažymėkite, ką radote kuriame patvirtinime.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Prie savo raginimo pridėjau laikotarpį, vienetą ir palyginimo pagrindą.
- [ ] Parašiau apribojimą „Naudoti tik duotus duomenis, nesudaryti jų“.
- [ ] Patikrinau bent dviejų išvesties skaitmenų tvarką.
- [ ] Bent vieną figūrą atkūriau savarankiškai.
- [ ] Teisės aktus / rinkos vertes pažymėjau kaip „reikalingi ištekliai“.
- [ ] Jei buvo neskelbtinų duomenų, padariau juos anoniminiais arba naudojau įmonės įrankį.
- [ ] Patvirtinau, kad galutinis sprendimas lieka pačiam asmeniui.