Preoblikovanje finančnih procesov z ekstrakcijo podatkov na osnovi umetne inteligence

Podatki so hrbtenica finančne industrije, ki spodbujajo vsako odločitev in opravilo, od izračunov dobička do davčnih vlog. Vendar pa je lahko ročno upravljanje in obdelava velikih količin podatkov dolgotrajno in nagnjeno k napakam, zlasti pri nestrukturiranih dokumentih.

Tu nastopi pridobivanje podatkov iz dokumentov na osnovi umetne inteligence!

Z uporabo umetne inteligence za avtomatizacijo pridobivanja in obdelave podatkov lahko finančna podjetja poenostavijo svoje podatkovne procese za hitro poročanje in pobude poslovne inteligence.

Preoblikovanje finančnih procesov

Pridobivanje podatkov na osnovi umetne inteligence preoblikuje finančno industrijo na načine brez primere. Z avtomatizacijo pridobivanja in obdelave podatkov lahko finančna podjetja zdaj poenostavijo svoje poslovanje in pridobijo natančnejše in zanesljivejše informacije.

To dosežemo z uporabo algoritmov strojnega učenja, ki modelom AI omogočajo analizo in razumevanje nestrukturiranih podatkov. Ti modeli lahko prepoznajo vzorce, razvrstijo podatke in naredijo napovedi na podlagi predhodne analize podatkov.

To pomeni, da lahko finančni strokovnjaki zdaj dostopajo in uporabljajo zapletene nize podatkov v realnem času, kar jim zagotavlja prednost v procesu odločanja.

Kako pridobivanje podatkov na podlagi umetne inteligence v financah dodaja vrednost

Orodja za pridobivanje podatkov, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko hitro in natančno izvlečejo podatke iz različnih virov, vključno z datotekami PDF, računi, potrdili in drugimi nestrukturiranimi finančnimi dokumenti. Medtem ko lahko orodja, ki temeljijo na pravilih ali ML, povzročijo netočnosti, lahko rešitve za pridobivanje podatkov, ki temeljijo na predlogah, zagotovijo do 100 % natančne rezultate.

Poleg tega lahko pridobivanje podatkov na osnovi umetne inteligence znatno zmanjša stroške dela, porabljenega za zaposlene, ki so najeti za izvajanje dolgočasnega in ponavljajočega se ročnega vnašanja podatkov. Poleg tega lahko orodja za pridobivanje podatkov, ki temeljijo na umetni inteligenci, pomagajo finančnim podjetjem, da se izognejo dragim napakam in kaznim, povezanim z napakami pri ročnem vnosu podatkov.

Poleg tega je uporaba finančnega vzvoda izrazita konkurenčna prednost Pridobivanje podatkov dokumentov v financah na osnovi umetne inteligence. Organizacije lahko hitro dostopajo do informacij, ki jih potrebujejo za sprejemanje premišljenih odločitev. To jim omogoča, da se hitro odzovejo na tržne spremembe in potrebe kupcev ter se tako postavijo pred tekmece na trgu.

Poleg tega lahko pridobivanje podatkov na podlagi umetne inteligence pomaga organizacijam, da ostanejo skladne z regulativnimi zahtevami, tako da zagotovi, da so vsi finančni podatki natančno zabeleženi in poročani. To lahko pomaga preprečiti drage globe in pravne kazni, povezane z neskladnostjo.

Stvari, ki jih je treba iskati v rešitvi za pridobivanje podatkov dokumentov, ki temelji na umetni inteligenci

Funkcije in zmožnosti

Sodobne rešitve za pridobivanje podatkov iz dokumentov, ki temeljijo na umetni inteligenci, se ponašajo z naprednimi funkcijami in zmogljivostmi. V idealnem primeru bi morali izbrati tisto, ki podpira pridobivanje podatkov iz več virov in integracijo z različnimi finančnimi platformami. Rešitev mora imeti tudi vgrajene zmožnosti čiščenja, preoblikovanja in preverjanja podatkov, da se zagotovi, da so ekstrahirani podatki točni, popolni in brez napak.

Enostavnost uporabe

Uporabnost programske opreme za pridobivanje nestrukturiranih podatkov igra ključno vlogo pri učinkovitosti izpisa. Zato dajte prednost rešitvi z uporabniku prijaznim vmesnikom, ki je intuitiven in preprost, saj prihrani dragoceni čas in sredstva, ki bi jih sicer porabili za usposabljanje finančnih strokovnjakov za učinkovito uporabo programske opreme.

Uspešnost

Upoštevati morate zmožnosti delovanja programske opreme, da zagotovite optimalno pridobivanje podatkov. Previdno ocenite procesorsko moč rešitve in njeno zmožnost obdelave velikih količin podatkov, zlasti če podjetje deluje z obsežnimi nabori podatkov. Izberite visoko zmogljivo programsko opremo, ki lahko obdeluje podatke v velikem obsegu, zlasti če se podjetje ukvarja z velikimi količinami finančnih podatkov.

Varnost

Varnost je ključnega pomena pri izbiri pridobivanja podatkov dokumentov za finance na osnovi umetne inteligence, saj morajo biti občutljivi podatki zaščiteni. Ko izbirate programsko opremo za svojo finančno skupino, mora biti varnost glavna prednostna naloga. Prepričajte se, da ima katera koli programska oprema, ki jo izberete, vrhunsko šifriranje in zaščito z geslom, ki ustreza vsem varnostnim standardom in ustreznim predpisom.

Podpora in usposabljanje

Prodajalčeva podpora in usposabljanje igrata ključno vlogo pri zagotavljanju, da lahko finančni strokovnjaki učinkovito in uspešno uporabljajo programsko opremo. Izberite programsko opremo, ki ponuja zanesljive storitve podpore strankam prek več kanalov, vključno s podporo po telefonu, e-pošti in klepetu. Na spletnem mestu poiščite tudi obsežne vire za usposabljanje, kot so dokumentacija in video vadnice.

zaključek

Pridobivanje podatkov na osnovi umetne inteligence ima obetaven potencial za preoblikovanje finančnih procesov, ki ga poganjajo zahteve po avtomatizaciji ter izboljšana natančnost in učinkovitost pri obdelavi podatkov. Napredek v tehnologiji in integracija s podatkovnimi cevovodi in računalništvom v oblaku dodatno povečujeta njegove zmogljivosti.

Ko gremo v prihodnost, je jasno, da bo pridobivanje podatkov na podlagi umetne inteligence še naprej igralo ključno vlogo pri racionalizaciji finančnih procesov in izboljšanju poslovnih rezultatov.

Te rešitve, ki temeljijo na umetni inteligenci, bodo finančnim institucijam pomagale pri prepoznavanju vzorcev in napovedovanju tržnih trendov ter jim omogočile izboljšanje storitev za stranke in strategij obvladovanja tveganja.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.fintechnews.org/reshaping-financial-processes-with-ai-based-data-extraction/