Lợi nhuận:
- Khả năng chọn các bước tạo báo cáo và tài liệu thường xuyên trong ngân hàng (báo cáo quản lý, ghi chú của ủy ban, thư từ khách hàng) có thể được tự động hóa một cách an toàn
- Khả năng sử dụng AI để soạn thảo báo cáo, tóm tắt dữ liệu và kiểm tra tính nhất quán, xác minh độ chính xác bằng số và phân bổ nguồn một cách thành thạo
- Khả năng hiểu rằng tự động hóa giúp tăng tốc độ nhưng cũng giảm lỗi và duy trì các điểm kiểm soát cũng như trách nhiệm về chữ ký cuối cùng
Ngân hàng là ngành sản xuất ra các tài liệu, báo cáo: báo cáo quản trị hàng tháng, biên bản ghi nhớ của ủy ban tín dụng, tóm tắt rủi ro, thư từ khách hàng, phản hồi kiểm toán, bảng thông tin sản phẩm. Nhiều tài liệu trong số này có tính chất lặp đi lặp lại, tiết kiệm thời gian nhờ tạo bản nháp AI, tóm tắt dữ liệu và kiểm tra tính nhất quán. Nhưng hãy ghi nhớ một cảnh báo: tự động hóa sẽ điều chỉnh cả tốc độ và lỗi. Nếu bạn nhập sai số khi gõ bằng tay thì tài liệu sẽ không chính xác; Nếu luồng tự động mang sai số, hàng trăm tài liệu sẽ đột nhiên không chính xác. Do đó, kỹ năng thực sự trong tự động hóa báo cáo không phải là tạo ra bản nháp mà là xác nhận độ chính xác về số lượng và liên kết nguồn với tư cách là một chuyên gia và đưa ra chữ ký cuối cùng một cách có trách nhiệm.
Trong phần này, chúng ta sẽ xem những bước báo cáo nào có thể được tự động hóa một cách an toàn, cách sử dụng AI để soạn thảo và kiểm tra cũng như cách thiết lập các điểm kiểm tra.
Chúng ta có thể tự động hóa những gì, chúng ta ký những gì?
Chia báo cáo thành ba phần:
- Cấu trúc và ngôn ngữ (tự động an toàn): Mẫu, tiêu đề, câu chuyển tiếp, định dạng. AI ở đây rất mạnh và rủi ro thấp.
- Dữ liệu và số (yêu cầu kiểm soát): Lợi nhuận, số dư, tỷ lệ, số tiền. AI có thể tóm tắt, nhưng mỗi con số quan trọng phải được xác minh dựa trên nguồn.
- Diễn giải và quyết định (con người): "Kết quả này có ý nghĩa gì, chúng ta nên làm gì?" Đây là nhận định của chuyên gia.
Bước báo cáo
vai trò AI
kiểm soát
Thiết lập mẫu và tiêu đề
sản xuất
Đánh giá nhẹ
Bố cục văn bản và ngôn ngữ
sản xuất
Chuyên gia sửa chữa
Tóm tắt bằng số
dự thảo
Xác nhận lại dựa trên nguồn
Mô tả biểu đồ/bảng
dự thảo
Kiểm tra tính nhất quán của số
Kết luận và khuyến nghị
(chỉ là bản nháp)
Chuyên gia viết/chứng thực
Chữ ký và nộp
—
người có thẩm quyền
Mẹo: Lỗi nguy hiểm nhất trong báo cáo tự động là “nhầm số có vẻ đúng”. Một con số lợi nhuận không chính xác được nhúng trong một câu trôi chảy rất dễ bị bỏ qua. Vì vậy, hãy kiểm tra từng số một từ nguồn, không phụ thuộc vào văn bản.
Kỷ luật xác minh số
- Chỉ có một nguồn duy nhất. Đánh dấu mỗi số quan trọng trong bảng/hệ thống trong báo cáo đến từ bảng nào.
- Tính toán lại. Hãy tự mình xác minh tổng số, tỷ lệ, phần trăm thay đổi. Khi AI nói "Tăng 12% so với quý trước", nó có thể đang xử lý các con số không chính xác.
- Tính nhất quán. Con số này có nhất quán ở các phần khác nhau của báo cáo không? Giá trị trong biểu đồ có khớp với giá trị trong văn bản không?
- Kiểm soát phù hợp nguồn. Có thể trích dẫn nguồn không phải AI; Xác minh từng tài liệu tham khảo.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Dự thảo báo cáo (trung thực với số liệu đã cho):
Vai trò của bạn: trợ lý viết BẢN THẢO báo cáo quản lý. Chỉ sử dụng những số liệu đã được xác minh mà tôi cung cấp cho bạn; KHÔNG tạo nên số mới, không phóng đại khi giải thích các con số. Viết nguồn bên cạnh mỗi số trong [dấu ngoặc]. Để trống phần kết luận/đề xuất bằng "[chuyên gia hoàn thành]". Dữ liệu: [số liệu và nguồn hàng quý]
2) Kiểm tra tính nhất quán về mặt số học:
Liệt kê tất cả các số trong văn bản báo cáo dưới đây và đánh dấu những số mâu thuẫn với nhau, không cộng lại hoặc không nêu rõ nguồn. Chỉ cần kiểm tra tính nhất quán, không thêm số mới. Văn bản: [văn bản báo cáo]
3) Tóm tắt ghi chú của ủy ban:
Vai trò của bạn: trợ lý đưa ra bản tóm tắt trung lập cho ủy ban tín dụng. Chuyển các phát hiện trường hợp đã được xác minh mà tôi cung cấp cho bạn thành một bản tóm tắt cân bằng mà không đưa ra quyết định. Liệt kê những ưu và nhược điểm riêng biệt. Ủy ban sẽ quyết định; bạn gửi bản thảo. Kết quả: [ghi chú tập tin]
4) Dự thảo thư từ khách hàng:
Vai trò của bạn: trợ lý người DỰ THẢO thư từ chính thức của khách hàng. Không sử dụng dữ liệu cá nhân, đưa ra lời hứa chắc chắn, thiết lập cam kết pháp lý. Viết văn bản lịch sự, rõ ràng và thân thiện với mẫu. Nhân viên có thẩm quyền sẽ kiểm tra và ký tên. Chủ đề: [chủ đề thư từ]
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Viết một báo cáo quản lý ấn tượng cho quý này, ước tính hợp lý các con số cần thiết và làm cho nó trông đẹp mắt.
Hướng dẫn "đoán số" tạo ra ảo giác, không kết nối được với nguồn và tạo ra một tài liệu không thể ký được.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý soạn thảo báo cáo. Chỉ sử dụng số đã xác minh tôi cung cấp, không tạo số mới. Hiển thị nguồn của mỗi số trong ngoặc đơn. Để trống kết luận/gợi ý; Chuyên gia sẽ viết nó. Đánh dấu những điểm chưa rõ ràng bằng "[yêu cầu xác nhận]".
Ý chí mạnh mẽ cấm bịa đặt, bắt buộc phải ghi nguồn và để lại sự giải thích cho con người.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Tiết kiệm thời gian. Nhóm quản lý rủi ro soạn thảo cấu trúc và ngôn ngữ của báo cáo quản lý dài 40 trang hàng tháng bằng trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các con số được xác minh từ hệ thống. Thời gian viết giảm từ 2 ngày xuống còn nửa ngày; Chuyên gia dành thời gian của mình để xác minh và giải thích các con số.
Trường hợp 2 - Bắt nhầm số. Dự thảo AI viết: “Lợi nhuận ròng tăng 23% so với quý trước”. Chuyên gia tính toán lại từ nguồn: thực tế tăng 13%; Mô hình trộn hai số. Nếu không xác minh, ban quản lý sẽ có được một bức tranh không chính xác.
Trường hợp 3 - Từ chối nguồn giả định. Trong dự thảo phản hồi kiểm tra, AI đề cập đến số thủ tục nội bộ không tồn tại. Chuyên gia không thể tìm thấy tài liệu tham khảo này và xóa nó; Chỉ những nguồn được xác nhận mới nhập tài liệu. Trả lời cuộc kiểm toán bằng một tài liệu tham khảo bịa đặt sẽ là sự mất lòng tin nghiêm trọng.
Tác động quy mô của tự động hóa: một sai lầm, một trăm tài liệu
Khi viết báo cáo bằng tay thì lỗi “số ít”; Trong tự động hóa, lỗi có thể mang tính "hệ thống". Hãy làm cho điều này trở nên cụ thể. Giả sử thư hiệu suất hàng tháng của 60 chi nhánh được tạo bằng một mẫu duy nhất và một luồng dữ liệu duy nhất. Nếu công thức trong mẫu không chính xác (ví dụ: sử dụng giá trị của năm ngoái thay vì giá trị của tháng trước để tính "tăng trưởng"), thì lỗi sẽ được phản ánh trong tất cả 60 chữ cái và tất cả chúng sẽ không chính xác. Nếu bạn viết nó bằng tay, có thể bạn sẽ nhận thấy một điều; tự động hóa âm thầm và gia tăng lỗi một cách ồ ạt.
Đó là lý do tại sao việc kiểm soát các luồng tự động có hai lớp:
- Kiểm tra mẫu/luồng (một lần, chuyên sâu): Công thức, ánh xạ trường và logic được kiểm tra bằng dữ liệu mẫu trước khi đi vào hoạt động. Một sai lầm ở đây là đắt giá nhất vì nó có quy mô.
- Kiểm tra mẫu (mọi lúc): Một vài bản in được chọn ngẫu nhiên sẽ được xác minh thủ công sau mỗi đợt sản xuất. Bạn không thể đọc tất cả, nhưng mẫu này nắm bắt được sự thiên vị mang tính hệ thống.
Mẹo: Khi thiết lập luồng báo cáo tự động lần đầu tiên, "một báo cáo được tạo đúng" không phải là bằng chứng đầy đủ. Kiểm tra với các trường hợp cạnh khác nhau (giá trị âm, 0, số rất lớn, thiếu dữ liệu); lỗi chia tỷ lệ thường bị ẩn ở các cạnh này.
Một rủi ro tiềm ẩn khác là sản xuất với dữ liệu cũ: luồng có thể bị kẹt với dữ liệu của kỳ trước và báo cáo kỳ mới xuất hiện ở định dạng đúng nhưng có số liệu sai. Những loại lỗi này dễ bị bỏ sót nhất vì hình thức trông hoàn hảo. Đó là lý do tại sao trước mỗi lần sản xuất hàng loạt đều “là nguồn dữ liệu của thời kỳ này?” câu hỏi vào quy trình như một bước kiểm soát. Tốc độ tự động hóa có giá trị miễn là nó phụ thuộc vào dữ liệu chính xác; sản xuất nhanh với dữ liệu không chính xác sẽ chỉ lan truyền lỗi nhanh hơn.
Những lỗi thường gặp
- Không tính lại số. Không tin tưởng vào sự trôi chảy của văn bản và xác nhận những số liệu quan trọng.
- Tạo nên những con số Yêu cầu người mẫu "dự đoán những số còn thiếu"; mời gọi ảo giác.
- Không kiểm tra ghi công nguồn. Không nhận thấy tài liệu tham khảo thủ tục/báo cáo không tồn tại.
- Để lại nhận xét cho người mẫu. Để người mẫu đưa ra phán quyết "Chúng ta nên làm gì" thay vì một chuyên gia viết nó ra.
- Đánh giá thấp chữ ký Không chịu trách nhiệm về tài liệu chỉ vì nó được tạo ra tự động; Chữ ký là của bạn.
Thận trọng: Ký báo cáo có nghĩa là “Tôi đứng đằng sau mọi vấn đề và khiếu nại về nó”. Tự động hóa không thay đổi điều đó; Nó chỉ tăng tốc độ soạn thảo. Trách nhiệm đối với con số không chính xác thuộc về chuyên gia đã ký tên vào nó chứ không phải ở mẫu sản xuất ra nó.
Tóm lại
Trong tự động hóa báo cáo, cấu trúc và ngôn ngữ được tự động hóa một cách an toàn; các con số nhất thiết phải được xác minh dựa trên nguồn; Giải thích và quyết định thuộc về con người. Bởi vì tự động hóa cũng có thể đo lường lỗi nên việc xác minh bằng số, tính nhất quán và kiểm soát nguồn là rất cần thiết. Đừng bắt trí tuệ nhân tạo tạo nên những con số, hãy xác nhận mọi tài liệu tham khảo, viết kết luận và khuyến nghị như một chuyên gia. Trong một câu: AI tăng tốc độ soạn thảo; Tính chính xác của con số và chữ ký cuối cùng là trách nhiệm của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chuẩn bị một tập dữ liệu nhỏ hàng quý (một số số liệu đã được xác minh và nguồn của chúng). Tạo báo cáo dự thảo bằng mẫu 1, sau đó kiểm tra văn bản tương tự về tính nhất quán bằng số với mẫu 2. Tính toán lại phần trăm thay đổi trong bản phác thảo theo cách thủ công và so sánh nó với giá trị của mô hình. Ngoài ra, hãy cẩn thận với nguy cơ bịa đặt xảy ra khi bạn cố tình tạo ra một lời nhắc yếu có nội dung "đoán số còn thiếu".
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã xác minh lại từng con số quan trọng trong báo cáo dựa trên nguồn.
- [ ] Tôi không khớp với mô hình bằng các con số; Tôi đã xóa những tài liệu tham khảo không có nguồn.
- [ ] Tôi đã kiểm tra xem các con số có nhất quán trong báo cáo không.
- [ ] Tôi viết phần kết luận và khuyến nghị với tư cách là một chuyên gia.
- [ ] Tôi đã chuyển tài liệu qua các điểm kiểm tra và để lại dấu vết kiểm tra.
- [ ] Tôi chấp nhận rằng tôi có chữ ký và trách nhiệm cuối cùng.