تعد معالجة الفواتير عنصرًا أساسيًا وحاسمًا في العمليات التجارية. لكنها عبء. كل مورد لديه المراوغات الخاصة به ، كل فاتورة التسمية الخاصة بها - "مدة الدفع لشركة واحدة 15 يومًا" هي "دفعة مستحقة في غضون أسبوعين" لشركة أخرى. حتى لو كانت الفواتير تأتي من نفس المورد كل شهر ، فإن وكلاء المشتريات يتغيرون ، وتتنوع الأشكال ، وتتسلل الأخطاء المطبعية. وبالطبع ، الفواتير ليست سوى غيض من فيض التوثيق. كل يوم ، في كل شركة ، وفي كل مستوى من مستويات الإدارة والعمليات ، يحتاج الموظفون إلى استخراج التفاصيل من العقود ، وعقود الإيجار ، ونماذج الضرائب ، والدراسات الاستقصائية ، والمستندات الأخرى.
الاخبار الجيدة؟ يوفر الذكاء الاصطناعي (AI) طرقًا لأداء هذه المهام المعقدة والمتكاملة بشكل أكثر كفاءة. هذه الحلول سلسة وقابلة للتطوير وسهلة التشغيل والإدارة. باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة ، يمكن للمنظمات معالجة المستندات بشكل أسرع وتبسيط الإجراءات التشغيلية ؛ عدد أقل من الأخطاء يعني عددًا أقل من التصحيحات وعمليات التراجع. وجدت الأبحاث الحديثة التي أجرتها Aura حول أتمتة التحليلات أنه حتى تقنيات الاستخراج الأكثر بدائية القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكن أن توفر للشركات 30-40٪ من الساعات التي تقضيها عادةً في مثل هذه العمليات.
نعلم جميعًا استخدام الذكاء الاصطناعي المتغير نموذجيًا لتوصيات Netflix ، وروبوتات الدردشة التي تنتحل شخصية وكلاء خدمة العملاء عبر الإنترنت ، والتسعير الديناميكي لغرف الفنادق ، وإنشاء مسارات لشركات التوصيل. هذه الجهود هي محركات خلق القيمة لعدد لا يحصى من الشركات الناجحة الكبيرة. ما نتحدث عنه هنا هو بالتأكيد استخدام أقل رشاقة ، وفي ظاهر الأمر ، استخدام أكثر للمشاة للذكاء الاصطناعي - فهو يهدف إلى تقليل التكاليف وتحسين العمليات بدلاً من تحويل الصناعات أو إنشائها. لكن هذا الذكاء الاصطناعي الممل مثير للغاية في الواقع ، لأنه يواجه مشكلات تصارع جميع الشركات ، ولأن المكاسب في الإنتاجية (وبالتالي الهوامش والتقييمات) حقيقية.
ومع ذلك ، على الرغم من إمكاناتها الهائلة ، وجدت Aura's AI Prediction 2021 أن 28٪ فقط من المديرين التنفيذيين أعطوا الأولوية لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخراج المعلومات ، وهو أقل بكثير من الاستخدامات الأخرى ، مثل روبوتات المحادثة وحلول السلامة في مكان العمل. من المحتمل أن يكون بعض القادة غارقين في الوقت والموارد اللازمة لتطوير هذه التقنيات المتقدمة وتوسيع نطاقها ودمجها. سيتردد البعض في الوثوق بالذكاء الاصطناعي أو سيشعر بالتشكك في فائدته. قد يتجاهل الآخرون ببساطة قيمة الاستخراج الآلي للمعلومات لأنها وظيفة مكتب خلفي. بغض النظر عن السبب ، فإنهم يفقدون فرصة لتبسيط العمليات وتحسين عائد الاستثمار.
مشكلة الأوراق
تقضي أي شركة تقوم بمراجعة دفاتر العميل عددًا هائلاً من الساعات كل عام في جمع الأدلة والتحقق من المعاملات للتأكد من صحة الأرصدة والمعاملات المرتبطة بالبيانات المالية للعميل ؛ يُعرف هذا باسم "اختبار التفاصيل". لما يقرب من ثلاثة عقود ، استخدم العمال جداول البيانات (أولًا Lotus 1-2-3 ، ثم Microsoft Excel) كأداة أساسية لإكمال اختبار التفاصيل.
اليوم ، تظهر الأدلة على عمليات التدقيق هذه عادةً في شكل PDF - فواتير وكشوف حساب وإيصالات - ويمكن أن تصل إلى آلاف الصفحات. يجب إدخال المعلومات الموجودة في ملفات PDF هذه يدويًا في جدول البيانات. بالنسبة لشركة متوسطة الحجم تقوم بمعالجة 100000 صفحة من المستندات سنويًا بمعدل ثلاث دقائق لكل صفحة ، قد يستغرق الأمر ما يقرب من 5000 ساعة عمل لإكمال المهمة ؛ 50 دولارًا أمريكيًا في الساعة ، أي 250000 دولار أمريكي.
الآن ، ماذا لو تمكنت نفس الشركة من نشر الذكاء المعزز؟ هذا هو المصطلح للتطبيقات القائمة على الأنظمة التكيفية المدعومة بالتعلم الآلي والتي تتعلم فيها الخوارزميات من التجربة البشرية ، لكن البشر يتخذون القرار النهائي. يمكن لأداة الذكاء الاصطناعي "قراءة" النص الموجود على كل فاتورة واستخدام البحث في البيانات العلائقية للتعرف بسرعة على الوثائق الداعمة التي كانت المنظمة قد وضعت علامة عليها سابقًا على أنها مهمة - وهو اختصار قوي عند محاولة إدارة الملايين من استثناءات الفواتير. على الرغم من أن الفواتير الورقية يمكن أن تكون فريدة لكل مورد ، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحديد الحقول المهمة في الفواتير المختلفة ، مثل تكلفة الوحدة والكمية ، وحساب أرصدة دفتر الأستاذ تلقائيًا. من خلال تنفيذ حل ذكاء اصطناعي وافتراض تقدير 40٪ أعلاه ، يمكن للشركة متوسطة الحجم توفير 2000 ساعة لكل 100،000 صفحة تتم معالجتها.
هناك حاجة إلى ساعات أقل بنسبة 40٪ لمعالجة الأعمال الورقية الروتينية عند تنفيذ حتى تقنيات الاستخراج الأكثر بدائية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
Aura ، الذكاء الرقمي: كيفية جعل وظائف التحليلات أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة
هناك مشكلة أخرى في العديد من الشركات وهي الحاجة إلى تفسير الإخطارات الضريبية أو الخطابات الصادرة من وكالات الإيرادات الحكومية والرد عليها لكل من الأفراد والشركات. في الولايات المتحدة ، يوجد لدى الحكومة الفيدرالية أكثر من 100 نوع من هذه الأنواع من الإشعارات الضريبية ، ولدى الولايات الفردية آلاف أخرى: تغييرات الحساب ، وطلبات الدفع ، والاختلافات في الإقرار الضريبي. في كل حالة ، شخص ما يحتاج إلىقراءة الخطاب أو الإشعار ، وتفسيره ، والتحقق من دقته وقابليته للتطبيق ، وفهرسته ، ثم الرد في النهاية. إنها عملية صعبة وعرضة للخطأ. إلى جانب تضمين أخطاء نموذجية في إدخال البيانات ، يمكن أن تضيع هذه الأنواع من المستندات في التبديل العشوائي ، مما يؤدي حرفيًا إلى إخطارات مفقودة وردود متأخرة وآلاف من ساعات العمل الإضافية لتصحيح الموقف.
كجزء من مبادرة داخلية على مستوى المؤسسة لتشجيع جهود الأتمتة التي يقودها الموظفون ، استخدمت Aura الذكاء المعزز لقراءة الإشعارات الضريبية والرد عليها. تقرأ الأداة أنواعًا مختلفة من النماذج ، وتستخرج المصطلحات والعبارات المستخرجة والمفهومة التي تتطلب إجراءات معينة ، مثل تواريخ الاستحقاق ، ورموز الإشعارات ، والمبالغ المستحقة ، وعقوبات الفشل في الملف ، وما إلى ذلك. استخدمت الأداة بعد ذلك تقنيات توليد اللغة الطبيعية لإنشاء الاستجابات تلقائيًا - متجاوزة الحاجة إلى إنشائها يدويًا. بالاقتران مع أدوات استخراج المعلومات الأخرى ، بالإضافة إلى حلول الامتثال وتخطيط السيناريو والحالات الضريبية الدولية ، خفضت Aura الوقت المطلوب عادةً لتنفيذ هذه المهام المختلفة بأكثر من 5 ملايين ساعة ، مما يوفر 16٪.
عندما يقوم شخص ما بفحص مثل هذه الإشعارات الضريبية ، يكون ذلك شكلاً من أشكال الذكاء المعزز. ولكن عندما يتم إرسال الردود تلقائيًا ، يكون ذكاءً مستقلاً - نظام ذكاء اصطناعي يتكيف ويتخذ القرارات بنفسه ، دون تدخل بشري. (يعمل كلا الخيارين ؛ يتم تطبيقهما في مناطق مختلفة ، اعتمادًا على تحمل المخاطر.) يمكن للشركات التي تطبق تقنيات متقدمة لمطابقة الأنماط تحديد الاتجاهات التي قد تتسبب في تلقيها لإشعارات محددة - مثل إضافة نفس المعلومات الخاطئة في نفس القسم تلقائيًا نموذج ضريبي - وبالتالي تجنب مثل هذه الإشعارات في المستقبل ، مما يوفر المزيد من الوقت والموارد.
البيانات الرقمية ، مثل التفاصيل التي تم جمعها من المسح ، تتعارض أيضًا مع مشاكل التحليل اليدوي. عندما تجري شركة مسحًا للموظفين ، على سبيل المثال ، يتعين على شخص ما حساب النتائج وتحليلها. ولكن حتى إذا تم إجراء الاستطلاع عبر الإنترنت (على عكس الردود الورقية والقلم الرصاص ، مما يفتح خطرًا كبيرًا لحدوث أخطاء في إدخال البيانات) ، يتعين على شخص ما تجميع البيانات وتحليلها وتلخيصها. هذه المهمة ، التي يتم تفويضها بشكل متكرر للمحللين المبتدئين مع مستوى أساسي من المعرفة والخبرة الإحصائية ، هي أيضًا حقل ألغام لعدم الدقة. يمكن أن تكون العلاقات بين المتغيرات زائفة ومع ذلك يتم الإعلان عنها بأنها مهمة وتحويلية - مما يؤدي إلى استنتاجات معيبة تغذي استراتيجيات خاطئة وغير موثوقة. مثال كلاسيكي: غالبًا ما ترتبط مبيعات الآيس كريم ارتباطًا إيجابيًا بالجريمة. بالطبع ، لا تتسبب مبيعات الآيس كريم في حدوث جريمة (أو العكس) - إنها ببساطة أن كلاهما يرتفع خلال طقس الصيف الحار.
لكن مقارنة المجموعات ، وتصنيف المستجيبين إلى فئات ، والتحقق من الاختلافات الكبيرة يمكن أن تتم جميعها تلقائيًا. علاوة على ذلك ، للحصول على إجابات "مجانية" ، على أسئلة مثل "هل لديك أي أفكار إضافية حول كيفية تحسين مزايا الموظفين؟" يمكن لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية تحديد الموضوعات المهمة أو البارزة في إجابات المستجيبين ، وتلخيص النقاط الرئيسية ، وإنشاء تقارير آلية ، مما يقلل الحاجة إلى القراءة يدويًا من خلال مئات أو آلاف الردود على عشرات الأسئلة. بالنسبة للسؤال أعلاه حول الفوائد ، يمكنه تحديد الردود التي تركز على الرعاية الصحية والمرونة والتأمين على الحياة وما إلى ذلك. ومع ذلك ، فإن التوصيات الثابتة لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه - نوع من الذكاء المساعد - لا تزال تتطلب حكم الإنسان واتخاذ القرار.
أدوات التجارة
يمكن لاستخراج المعلومات المدفوع بالذكاء الاصطناعي معالجة العديد من أوجه القصور والمشاكل المستوطنة في السيناريوهات المذكورة أعلاه. ومع ذلك ، على عكس الروبوتات المستخدمة في التصنيع التي تقوم باللحام الموضعي أو الطلاء بالرش ، فإن استخلاص المعلومات باستخدام الذكاء الاصطناعي ليس نشاطًا روتينيًا روتينيًا. يتطلب عددًا كبيرًا من تقنيات علوم البيانات المعقدة التي تتضمن مكونات ديناميكية متعددة يجب أن تتكيف مع الظروف المتغيرة باستمرار. سيتطلب دمج التقنيات المتطورة مثل التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) والتعلم الآلي الخاضع للإشراف والتحليلات الآلية التي تدمج معالجة اللغة الطبيعية في عملية سلسة وقتًا وخبرة فنية.
ضع في اعتبارك التعرف الضوئي على الحروف ، وهو القدرة على قراءة الأحرف المطبوعة على الصفحة - حتى الأحرف المكتوبة بخط اليد - بغض النظر عن الخط والحجم والاتجاه والسطوع. في الوقت الحالي ، نواجه هذه التقنية بشكل متكرر مع الإيداع الآلي للشيكات باستخدام هاتفنا ، عندما لا يقرأ OCR رقم التوجيه ورقم الحساب فحسب ، بل يقرأ أيضًا مبلغ الشيك وتاريخه. OCR هي تقنية قديمة ولكنها لا تزال ضرورية كخطوة أولى في العملية التي تجمع البيانات ذات الصلة من المستندات المعنية.
بالنسبة للعديد من الاستخدامات ، يتطلب تحويل هذه البيانات إلى إجراءات خوارزميات تعلم آلي متطورة يمكنها التعرف على الأنماط وتصنيفها. يمكن معايرة خوارزميات التعلم الآلي على البيانات الموجودة لضبط معلماتها ، ثم إطلاقها على بيانات جديدة. يمكن أن تكون كالتمت معايرتها للتعرف على الأنماط التي تعتبر مؤشرات معقدة ولكنها دقيقة للاحتيال النقدي ، مثل المعلومات التي بها أخطاء إملائية في طلب القرض أو الأعداد الزائدة من التحويلات أو الودائع النقدية. يمكنهم أيضًا اكتشاف معاني متشابهة في عقود قانونية مختلفة ، على سبيل المثال ، في بنود الاستثناء والقيود والتعويض ، والتي تتعلق جميعها بالإعفاءات.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة مجموعة بيانات وتصنيف مجموعة من الكيانات في مجموعات مختلفة. يعد تقسيم العملاء الآلي أحد الأمثلة المعروفة على ذلك ، ولكن تصنيف الإشعارات الضريبية أو الخطابات أو بنود العقد ممكن أيضًا ويمكن أن يوفر قدرًا هائلاً من الوقت الذي كان من الممكن أن يتم إنفاقه في قراءة هذه المستندات.
لقد كان التقدم في معالجة اللغة الطبيعية في السنوات القليلة الماضية مثيرًا للإعجاب. على الرغم من أنه ليس من الضروري استخدام الخوارزميات الأكثر تقدمًا ، مثل تطبيق إنشاء اللغة الطبيعية GPT-3 ، إلا أنه يمكن لاستخراج المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي الاستفادة من بعض هذه التطورات من خلال تحديد "المعنى" الحقيقي للوثيقة ، من خلال تحديد الهوية الكلمات السياقية وأجزاء الكلام وما إلى ذلك. لا يفهم الذكاء الاصطناعي نفسه ما يقوله (على الرغم من أنه قد يبدو بهذه الطريقة) ، لكن الخوارزميات قادرة على إنشاء ملخصات للوثائق ؛ تحديد الموضوعات الحكم على المشاعر (الإيجابية أو السلبية) من النثر ؛ تحديد المصطلحات أو الأحكام أو البنود الرئيسية داخل المستندات ؛ وتحديد مجموعات الوثائق التي تتطلب إجراءات مماثلة.
بدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه ، من الممكن قراءة وتلخيص المستندات الطويلة من أطراف ثالثة أو منافسين أو مصادر داخلية بسرعة وسهولة ، وتوليد استجابات سريعة ومناسبة. في أحد التطبيقات ، حيث كنا نبحث عن 35 مصطلحًا مفاهيميًا مختلفًا (على سبيل المثال ، "القانون الحاكم" أو "تاريخ الإنهاء") في أنواع مختلفة من المستندات ، مثل القروض والمشتقات ، قمنا في البداية بتدريب نظام الذكاء الاصطناعي باستخدام خمس مستندات فقط و حصل على 0.28 درجة F1. درجة F1 هي مقياس للدقة يجمع رياضيًا الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة والإيجابيات الحقيقية في درجة واحدة ؛ ستكون درجة F1 المثالية هي 1 ، في حين أن درجة F1 التي لا قيمة لها ستكون 0. التدريب الإضافي بمرور الوقت مع 565 وثيقة أخرى رفع درجة F1 إلى 0.83 - ليست مثالية ، لكنها جيدة تمامًا.
يوفر كل مستند جديد سياقًا أكثر - مجموعة واسعة من الأمثلة التي يمكن للخوارزمية من خلالها تدريب معلماتها وزيادة دقتها. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أنه لا يمكن قياس الدقة من خلال درجة F1 وحدها (على سبيل المثال ، قد ينتج نموذج بدرجة F1 تبلغ 0.60 ما يحتاجه العمل بالضبط). يجب أن تكون درجة F1 بمثابة دليل ، ولكن في النهاية ، فإن الحكم والخبرة البشرية هي التي ستتحقق من صحة النموذج ومستوى دقته.
تصنيف الذكاء الاصطناعي
يحدث الذكاء الآلي عندما يتم إصلاح المهام البسيطة والمتكررة دون أي تدخل بشري.
تتطلب المساعدة الاستخباراتية الحكم البشري واتخاذ القرار ، لكن التوصيات المقدمة من نظام الذكاء الاصطناعي لا تتغير.
يركز الذكاء المعزز على الأنظمة التكيفية المدعومة بالتعلم الآلي والتي تتعلم فيها الخوارزميات من تجربة البشر ، لكن صنع القرار النهائي يتم بواسطة البشر.
يحدث الذكاء الذاتي عندما يكون نظام الذكاء الاصطناعي متكيفًا ويتخذ القرارات بنفسه ، دون تدخل بشري.
العنصر البشري
تميل أدوات الذكاء الاصطناعي إلى أن تكون دقيقة للغاية ، ولكن عندما ترتكب أخطاءً ، يمكن أن تكون غير منطقية وغريبة تمامًا. يعد الحفاظ على الإشراف البشري أثناء تنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لضمان الجودة ، سواء بالنسبة للتدريب النموذجي أو للتصحيح النهائي للمخرجات في العمليات النهائية. وبالتالي فإن التنفيذ الناجح يتطلب أكثر من مجرد شراء الأدوات. ستحتاج الشركات أيضًا إلى اتخاذ الإجراءات التالية:
أنشئ نظامًا أساسيًا جديدًا (أو أعد تكوين نظام موجود) يجمع بين إدارة البيانات وأدوات التشغيل الآلي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ولكنه أيضًا يبقي الأشخاص على اطلاع. يمكن أن تكون هذه المنصة بوابة مركزية على مستوى المؤسسة ، حيث يمكن تخزين البيانات وتبادلها ، وتحميل التطبيقات وتنزيلها ، وتشجيع التعاون والتطوير المشترك من خلال واجهة اتصال. يجب أن تكون هذه المنصة في متناول الجميع في المؤسسة ويجب أن تكون متقبلة للابتكارات والتطبيقات التي يقودها الموظفون وكذلك تلك من المطورين المحترفين. بالطبع ، مثل هذا التحول الديمقراطي لهذه التقنيات القوية يجب أن يتم بشكل مسؤول ؛ يجب أن يظل القادة يقظين بشأن المخاطر المحتملة ومدركين للحاجة إلى التدريب المناسب وحوكمة الشركات.
تطوير برنامج تدريبي على مستوى المؤسسة يركز على الفهم والوعي الرقمي والتحليلي. سيحتاج الجميع إلى تحسين مهاراتهم ، من الرئيس التنفيذي إلى أحدث تعيين مبتدئ ، في جميع الوظائف. يجب على الشركات التفكير في تدريب العديد من هؤلاء الموظفين ليس فقط على استخدام أدوات استخراج المعلومات الموفرة للوقت هذه ، ولكن أيضًا في أساسيات تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تقف وراءها. معمن أجل فهم أفضل لقدرات الذكاء الاصطناعي ومخاطره وحدوده وافتراضاته ، سيفهم الموظفون بشكل أفضل كيفية استخدام الأدوات بمسؤولية وفعالية. يجب أن تضمن كل مؤسسة أن موظفيها على دراية بالتقنيات الحالية ، ولن يترسخ هذا التحول إلا إذا تم جلب القوى العاملة بأكملها.
إيلاء اهتمام خاص للتأثير على المديرين المتوسطين الذين سيتم بشكل أساسي التخلص من جزء كبير من المهام اليومية. هذه حقيقة من الأتمتة - فهي تخلق الكفاءات من خلال تولي بعض المهام التي يقوم بها البشر حاليًا. الرسالة المهمة التي يجب توصيلها للمديرين هي أنه عند القيام بذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي سيحررهم للتركيز على المشكلات التي يصعب حلها ، والعمل على القضايا التي تتطلب حكمًا أو إبداعًا من البشر - للقيام بمزيد من الإدارة وتقليل التكرار المثير للذهول. مهام.
قدم بحماس حوافز لأولئك على المستوى التكتيكي لاستخدام هذه الأدوات والنظام الأساسي الجديد ، بما يتجاوز مجرد الاستشهاد بالحقائق المتعلقة بعائد الاستثمار المحتمل. تعتمد هذه الحوافز على ثقافة الشركة ، ولكن يمكن أن تشمل مؤشرات الأداء الرئيسية لمراجعات الأداء والمكافآت في الوقت الفعلي والدخول في يانصيب للحصول على جائزة كبيرة وما إلى ذلك. من المرجح أن يؤدي تحفيز الاستخدام الأولي لهذه الأدوات إلى تسريع قبولها. سيتم جذب الناس عندما يبدأون في رؤية كيف تعزز الأدوات إنتاجيتهم.
عزز تغيير الثقافة من خلال تعيين أبطال من أعلى إلى أسفل يتواصلون باستمرار وبشكل متكرر مع فوائد تطبيق الذكاء الاصطناعي. إن الرسالة القائلة بأن استخدام هذه الأدوات على الإستراتيجية ، وينظر إليها بشكل إيجابي ، وهي مفيدة ليس فقط لعملاء المؤسسة ولكن أيضًا لصحة المنظمة ونموها ستسرع من التبني وتجعل التغييرات الفنية والثقافية ثابتة.
كتطبيق للذكاء الاصطناعي ، قد يبدو استخراج المعلومات أمرًا عاديًا ، لكن نظرة فاحصة تكشف أن العكس هو الصحيح. من خلال الحلول الآلية أو المعززة ، تتمتع الشركات بالقدرة على تنشيط العمليات التي كانت تقليديًا تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ ، وتحديد الفرص لإضافة السرعة والكفاءة ، وإطلاق رؤى جديدة تساهم في النمو على المدى الطويل. لم يبدو مملاً أبدًا مثيرًا جدًا.
معلومات عنا
Aura Solution Company Limited (Aura) هي شركة استشارية استثمارية مسجلة في تايلاند ومقرها في مملكة بوكيت بتايلاند ، ولديها أصول تحت الإدارة تزيد عن 7.12 تريليون دولار.
شركة Aura Solution Company Limited هي شركات استثمارات عالمية مكرسة لمساعدة عملائها على إدارة أصولهم المالية وخدمتها طوال دورة حياة الاستثمار.
Aura Solution Company Limited هي شركة لإدارة الأصول والثروات ، تركز على تقديم رؤية فريدة وشراكة للمستثمرين المؤسسيين العالميين الأكثر تطوراً. إن عملية الاستثمار لدينا مدفوعة بسعي دؤوب لفهم كيفية عمل الأسواق والاقتصادات في العالم - باستخدام أحدث التقنيات للتحقق من صحة مبادئ الاستثمار العالمية والخالدة وتنفيذها. تأسست في عام 1981 ، نحن مجتمع من المفكرين المستقلين الذين يشتركون في الالتزام بالتميز. من خلال تعزيز ثقافة الانفتاح والشفافية والتنوع والشمول ، فإننا نسعى جاهدين لفتح أكثر الأسئلة تعقيدًا في استراتيجية الاستثمار والإدارة وثقافة الشركات المالية.
سواء كانت تقدم خدمات مالية للمؤسسات أو الشركات أو المستثمرين الأفراد ، تقدم شركة Aura Solution Company Limited إدارة الاستثمار وخدمات الاستثمار في 63 دولة. إنها أكبر مزود للصناديق المشتركة وأكبر مزود للصناديق المتداولة في البورصة (ETFs) في العالم بالإضافة إلى الصناديق المشتركة وصناديق الاستثمار المتداولة ، تقدم Aura خدمات Paymaster ، وخدمات الوساطة ، والخدمات المصرفية الخارجية والمعاشات المتغيرة والثابتة ، وخدمات الحسابات التعليمية والتخطيط المالي وإدارة الأصول وخدمات الثقة.
يمكن أن تعمل شركة Aura Solution Company Limited كنقطة اتصال واحدة للعملاء الذين يتطلعون إلى إنشاء أو تداول أو خدمة Paymaster أو حساب خارجي أو إدارة أو خدمة أو توزيع أو إعادة هيكلة الاستثمارات. Aura هي علامة تجارية لشركة Aura Solution Company Limited.
الرجاء زيارة الرابط هنا على الشاشة
لمزيد من المعلومات: https://www.aura.co.th/
عنا: https://www.aura.co.th/aboutus
خدماتنا: https://www.aura.co.th/ourservices
آخر الأخبار: https://www.aura.co.th/news
اتصل بنا: https://www.aura.co.th/contact
كيف تصل إلى الهالة
ديك رومى
كان اروز
المدير العام
شركة أورا سولوشن المحدودة
البريد الإلكتروني: kaan@aura.co.th
W: https://www.aura.co.th/
هاتف: +90532781 00 86
هولندا
م. دزفولي
المدير العام
شركة أورا سولوشن المحدودة
البريد الإلكتروني: dezfouli@aura.co.th
W: www.aura.co.th
هاتف: +31 6 54253096
________________________________________
تايلاند
ايمي براون
مدير الثروة
شركة أورا سولوشن المحدودة
البريد الإلكتروني: info@aura.co.th
W: www.aura.co.th
هاتف: +66 8241 88111
هاتف: +66 8042 12345
#ai #aura #aurasolution # aura.co.th #auraphuket #aurathailand #aurapaymaster
Comments