پردازش فاکتورها جزء اساسی و حیاتی عملیات تجاری است. اما این یک شلوغی است. هر تأمین‌کننده ویژگی‌های خاص خود را دارد، هر فاکتور نام‌گذاری خاص خود را دارد - «مدت پرداخت 15 روزه» یک شرکت، «پرداخت سررسید دو هفته‌ای» شرکت دیگر است. حتی اگر صورت‌حساب‌ها هر ماه از یک تامین‌کننده دریافت می‌شوند، عوامل تدارکات تغییر می‌کنند، قالب‌ها تغییر می‌کنند، و اشتباهات تایپی وارد می‌شوند. و البته، فاکتورها فقط نوک کوه یخ مستندات هستند. هر روز، در هر شرکت، در هر سطح مدیریت و عملیات، کارکنان نیاز به استخراج جزئیات از قراردادها، اجاره نامه ها، فرم های مالیاتی، بررسی ها و سایر اسناد دارند.
خبر خوب؟ هوش مصنوعی (AI) راه هایی را برای انجام این وظایف پیچیده و یکپارچه به مراتب کارآمدتر ارائه می دهد. این راه حل ها بدون درز و مقیاس پذیر، ساده برای کار، و آسان برای مدیریت هستند. با استفاده از انواع تکنیک‌های خلاقانه هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند اسناد را سریع‌تر پردازش کرده و رویه‌های عملیاتی را ساده‌تر کنند. خطاهای کمتر به معنای اصلاح و پس گرفتن کمتر است. تحقیقات اخیر آئورا در تجزیه و تحلیل خودکار نشان داد که حتی ابتدایی‌ترین تکنیک‌های استخراج مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند 30 تا 40 درصد از ساعت‌هایی را که معمولاً صرف چنین فرآیندهایی می‌کنند، صرفه‌جویی کنند.
همه ما از تغییر الگوی استفاده از هوش مصنوعی برای توصیه‌های نتفلیکس، ربات‌های چت که نقش عوامل خدمات مشتری آنلاین را جعل می‌کنند، قیمت‌گذاری پویا اتاق‌های هتل و ایجاد مسیرهایی برای شرکت‌های تحویل کالا می‌دانیم. این تلاش ها موتورهای ارزش آفرینی شرکت های موفق و بزرگ بی شماری هستند. آنچه ما در اینجا در مورد آن صحبت می کنیم، استفاده از هوش مصنوعی به طور قطعی کمتر و، در ارزش اسمی، بیشتر عابران پیاده است – هدف آن کاهش هزینه ها و بهینه سازی عملیات به جای تبدیل یا ایجاد صنایع است. اما این هوش مصنوعی خسته کننده در واقع بسیار هیجان انگیز است، زیرا با مسائلی روبرو می شود که همه شرکت ها با آن دست و پنجه نرم می کنند و به این دلیل که دستاوردهای بهره وری (و در نتیجه حاشیه ها و ارزش گذاری ها) واقعی است.
با وجود پتانسیل بسیار زیاد، پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی Aura در سال 2021 نشان داد که تنها 28 درصد از مدیران استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای استخراج اطلاعات در اولویت قرار داده‌اند، که به طور قابل‌توجهی کمتر از سایر کاربردها، مانند ربات‌های چت و راه‌حل‌هایی برای ایمنی محل کار است. برخی از رهبران احتمالاً تحت تأثیر زمان و منابع مورد نیاز برای توسعه، مقیاس‌بندی و ادغام این فناوری‌های پیشرفته هستند. برخی نسبت به اعتماد به هوش مصنوعی مردد هستند یا در مورد کاربرد آن تردید دارند. دیگران ممکن است به سادگی ارزش استخراج خودکار اطلاعات را نادیده بگیرند زیرا این یک عملکرد پشتیبان است. صرف نظر از دلیل، آنها فرصتی را برای ساده کردن فرآیندها و بهبود بازگشت سرمایه خود از دست می دهند.
مشکل کاغذبازی
هر شرکتی که دفاتر مشتری را حسابرسی می کند، هر سال ساعت های زیادی را صرف جمع آوری شواهد و تأیید معاملات می کند تا تأیید کند که مانده ها و معاملات مرتبط با صورت های مالی مشتری درست است. این به عنوان "آزمایش جزئیات" شناخته می شود. برای نزدیک به سه دهه، کارگران از صفحات گسترده (اول Lotus 1-2-3، سپس Microsoft Excel) به عنوان ابزار اصلی برای تکمیل آزمایش جزئیات استفاده کرده اند.
امروزه، شواهد این ممیزی ها معمولاً به صورت PDF - فاکتورها، صورتحساب ها، رسیدها - ظاهر می شوند و می توانند در هزاران صفحه اجرا شوند. اطلاعات موجود در این فایل های PDF باید به صورت دستی در صفحه گسترده وارد شود. برای یک شرکت متوسط که سالانه 100000 صفحه اسناد را با سه دقیقه در هر صفحه پردازش می کند، تقریباً 5000 نفر-ساعت طول می کشد تا کار را انجام دهد. 50 دلار در ساعت، یعنی 250000 دلار.
حال، اگر همان شرکت بتواند از هوش افزوده استفاده کند، چه می‌شود؟ این اصطلاح برای برنامه‌های مبتنی بر سیستم‌های تطبیقی است که توسط یادگیری ماشینی طراحی می‌شوند که در آن الگوریتم‌ها از تجربیات انسانی یاد می‌گیرند، اما انسان‌ها تصمیم نهایی را می‌گیرند. ابزار هوش مصنوعی می‌تواند متن هر یک از صورت‌حساب‌ها را «خواند» و از جستجوی داده‌های رابطه‌ای برای شناسایی سریع اسناد پشتیبانی که سازمان قبلاً آنها را به‌عنوان مهم برچسب‌گذاری کرده بود، استفاده کند – یک میانبر قدرتمند در هنگام تلاش برای مدیریت میلیون‌ها استثناء فاکتور. حتی اگر صورت‌حساب‌های کاغذی برای هر تامین‌کننده منحصر به فرد باشد، تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند زمینه‌های مهم در صورت‌حساب‌های مختلف، مانند هزینه و مقدار واحد را شناسایی کنند و مانده‌های دفتر را به‌طور خودکار محاسبه کنند. با پیاده‌سازی یک راه‌حل هوش مصنوعی و با فرض برآورد 40 درصدی بالا، شرکت متوسط می‌تواند 2000 ساعت برای هر 100000 صفحه پردازش شده ذخیره کند.
زمانی که ابتدایی‌ترین تکنیک‌های استخراج مبتنی بر هوش مصنوعی نیز اجرا می‌شوند، 40 درصد ساعت کمتری برای پردازش کاغذهای معمول مورد نیاز است.
هاله، هوش دیجیتال: چگونه عملکردهای تجزیه و تحلیل خود را کارآمدتر و مقرون به صرفه کنیم
موضوع دیگری که در بسیاری از شرکت ها وجود دارد، نیاز به تفسیر و پاسخ به اخطارهای مالیاتی یا نامه های صادر شده از سازمان های درآمد دولتی برای افراد و شرکت ها است. در ایالات متحده، دولت فدرال بیش از 100 نوع از این نوع اخطارهای مالیاتی دارد، و ایالت های جداگانه هزاران مورد دیگر را دارند: تغییرات حساب، درخواست پرداخت، اختلاف در اظهارنامه مالیاتی. در هر مورد، کسی نیاز داردنامه یا اطلاعیه را بخوانید، آن را تفسیر کنید، صحت و کاربرد آن را بررسی کنید، فهرست کنید و در نهایت پاسخ دهید. این یک فرآیند چالش برانگیز، مستعد خطا است. علاوه بر خطاهای معمولی در ورود داده ها، این نوع اسناد می توانند به معنای واقعی کلمه در میان آنها گم شوند و منجر به اخطارهای از دست رفته، پاسخ های دیرهنگام و هزاران ساعت کاری اضافی برای اصلاح وضعیت شوند.
به عنوان بخشی از یک ابتکار داخلی و در سطح سازمانی برای تشویق تلاش های اتوماسیون به رهبری کارمندان، Aura از هوش افزوده برای خواندن و پاسخگویی به اخطارهای مالیاتی استفاده کرد. این ابزار انواع مختلفی از فرم‌ها را می‌خواند، و اصطلاحات و عباراتی را استخراج و درک می‌کند که به اقدامات خاصی نیاز دارند، مانند تاریخ‌های سررسید، کدهای اعلامیه، مبالغ بدهی، جریمه‌های عدم ارسال پرونده و غیره. سپس این ابزار از تکنیک‌های تولید زبان طبیعی برای ایجاد خودکار پاسخ‌ها استفاده کرد و نیاز به ایجاد دستی آنها را دور زد. در ترکیب با سایر ابزارهای استخراج اطلاعات، و همچنین راه‌حل‌هایی برای انطباق، برنامه‌ریزی سناریو، و موقعیت‌های مالیاتی بین‌المللی، Aura زمان معمول لازم برای اجرای این وظایف مختلف را بیش از 5 میلیون ساعت کاهش داد که 16 درصد صرفه‌جویی می‌کند.
وقتی یک انسان چنین اخطارهای مالیاتی را بررسی می کند، نوعی هوش تقویت شده است. اما وقتی پاسخ‌ها به‌طور خودکار ارسال می‌شوند، این هوش مستقل است - یک سیستم هوش مصنوعی که هم سازگار است و هم خودش تصمیم‌گیری می‌کند، بدون دخالت انسان. (هر دو گزینه کار می کنند؛ بسته به میزان تحمل ریسک، در مناطق مختلف اعمال می شوند.) شرکت هایی که تکنیک های تطبیق الگوی پیشرفته را اجرا می کنند، می توانند به طور خودکار روندهایی را که ممکن است باعث دریافت اعلان های خاص آنها شود شناسایی کنند - مانند افزودن همان اطلاعات اشتباه در همان بخش. از یک فرم مالیاتی - و در نتیجه از چنین اطلاعیه‌هایی در آینده اجتناب کنید و در زمان و منابع بیشتر صرفه‌جویی کنید.
داده‌های دیجیتال، مانند جزئیات جمع‌آوری‌شده از یک نظرسنجی، با مشکلات تحلیل دستی نیز روبرو هستند. به عنوان مثال، وقتی یک شرکت یک نظرسنجی از کارکنان انجام می دهد، کسی باید نتایج را محاسبه و تجزیه و تحلیل کند. اما حتی اگر نظرسنجی به صورت آنلاین انجام شود (برخلاف پاسخ های کاغذی و مدادی، که خطر قابل توجهی از خطاهای ورود داده ها را ایجاد می کند)، شخصی باید داده ها را جمع آوری، تجزیه و تحلیل و خلاصه کند. این وظیفه که اغلب به تحلیلگران جوان با سطح دانش و تجربه آماری پایه واگذار می شود، همچنین میدان مین برای عدم دقت است. روابط بین متغیرها می تواند جعلی باشد و در عین حال قابل توجه و دگرگون کننده اعلام شود - که منجر به نتایج ناقصی می شود که راهبردهای معیوب و غیرقابل اعتماد را تقویت می کند. یک مثال کلاسیک: فروش بستنی اغلب با جرم و جنایت رابطه مثبت دارد. البته، فروش بستنی باعث جرم و جنایت نمی شود (یا برعکس) - به سادگی هر دو در طول هوای گرم تابستان افزایش می یابند.
اما مقایسه گروه‌ها، قرار دادن پاسخ‌دهندگان در دسته‌بندی‌ها و بررسی تفاوت‌های قابل توجه همگی می‌توانند خودکار باشند. علاوه بر این، برای پاسخ‌های «پاسخ رایگان» به سؤالاتی مانند «آیا ایده‌های دیگری برای بهبود مزایای کارکنان دارید؟» تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند موضوعات مهم یا برجسته را در پاسخ‌های پاسخ‌دهندگان شناسایی کنند، نکات اصلی را خلاصه کنند و گزارش‌های خودکار تولید کنند و نیاز به خواندن دستی صدها یا هزاران پاسخ به تعداد زیادی سؤال را کاهش دهند. برای سؤال بالا در مورد مزایا، می‌تواند پاسخ‌های متمرکز بر مراقبت‌های بهداشتی، انعطاف‌پذیری، بیمه عمر و غیره را شناسایی کند. با این وجود، توصیه‌های ثابت این سیستم‌های هوش مصنوعی - نوعی هوش کمکی - هنوز به قضاوت و تصمیم‌گیری انسانی نیاز دارند.
ابزار تجارت
استخراج اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از ناکارآمدی‌ها و مشکلات رایج در سناریوهای بالا را برطرف کند. با این حال، بر خلاف روباتیک مورد استفاده در تولید که جوش نقطه ای یا رنگ آمیزی اسپری انجام می دهد، استخراج اطلاعات با قابلیت هوش مصنوعی یک فعالیت معمولی و معمولی نیست. این نیاز به تعداد زیادی از تکنیک‌های پیچیده علم داده شامل مؤلفه‌های دینامیکی متعددی دارد که باید با شرایط در حال تغییر سازگار شوند. ادغام فناوری‌های پیشرفته مانند تشخیص کاراکتر نوری (OCR)، یادگیری ماشینی تحت نظارت، و تجزیه و تحلیل خودکار که پردازش زبان طبیعی را در یک فرآیند یکپارچه ترکیب می‌کند، به زمان و تخصص فنی نیاز دارد.
OCR را در نظر بگیرید، که توانایی خواندن کاراکترهای چاپ شده در یک صفحه - حتی کاراکترهای دست نویس - بدون توجه به فونت، اندازه، جهت و روشنایی است. در حال حاضر، ما به طور مکرر با واریز خودکار چک ها با استفاده از تلفن خود با این فناوری مواجه می شویم، زمانی که OCR نه تنها شماره مسیریابی و شماره حساب، بلکه مبلغ و تاریخ چک را نیز می خواند. OCR یک فناوری قدیمی است اما هنوز به عنوان اولین گام در فرآیند جمع آوری داده های مربوطه از اسناد مورد نظر ضروری است.
برای بسیاری از کاربردها، تبدیل این داده ها به عمل نیازمند الگوریتم های یادگیری ماشینی پیچیده ای است که می توانند الگوها را شناسایی و طبقه بندی کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان بر روی داده‌های موجود برای تنظیم پارامترهایشان کالیبره کرد و سپس روی داده‌های جدید رها کرد. آنها می توانند کالبرای تشخیص الگوهایی که نشانگرهای پیچیده و در عین حال ظریف کلاهبرداری پولی هستند، مانند اطلاعات غلط املایی در مورد درخواست وام یا تعداد بیش از حد نقل و انتقالات یا سپرده های نقدی، طراحی شده است. آنها همچنین می توانند معانی مشابهی را در قراردادهای حقوقی مختلف کشف کنند، به عنوان مثال، در بندهای محرومیت، محدودیت و غرامت، که همه مربوط به معافیت ها هستند.
علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با یک مجموعه داده مقابله کرده و مجموعه‌ای از موجودیت‌ها را در گروه‌های مختلف دسته‌بندی کنند. تقسیم بندی خودکار مشتریان یکی از نمونه های شناخته شده این است، اما دسته بندی اخطارهای مالیاتی، نامه ها یا بندهای قرارداد نیز امکان پذیر است و می تواند در زمان زیادی صرفه جویی کند که در غیر این صورت صرف خواندن این اسناد می شود.
پیشرفت در پردازش زبان طبیعی در چند سال اخیر چشمگیر بوده است. اگرچه نیازی به استفاده از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها، مانند برنامه تولید زبان طبیعی GPT-3 نیست، استخراج اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی «معنای» واقعی یک سند، از طریق شناسایی از برخی از این پیشرفت‌ها استفاده کند. از کلمات متنی، بخش هایی از گفتار و غیره. خود هوش مصنوعی نمی‌فهمد چه می‌گوید (اگرچه ممکن است اینطور به نظر برسد)، اما الگوریتم‌ها می‌توانند خلاصه‌ای از اسناد را تولید کنند. شناسایی موضوعات؛ قضاوت در مورد احساسات (مثبت یا منفی) نثر؛ عبارات، مفاد یا بندهای کلیدی را در اسناد شناسایی کنید. و دسته‌هایی از اسنادی را که نیاز به اقدامات مشابه دارند شناسایی کنید.
با ترکیب این تکنیک‌های هوش مصنوعی، می‌توان اسناد طولانی از اشخاص ثالث، رقبا یا منابع داخلی را به سرعت و به راحتی خواند و خلاصه کرد و پاسخ‌های سریع و مناسب ایجاد کرد. در یک برنامه، که در آن ما به دنبال 35 اصطلاح مفهومی مختلف (به عنوان مثال، "قانون حاکم" یا "تاریخ خاتمه") در انواع اسناد مختلف، مانند وام ها و مشتقات بودیم، در ابتدا سیستم هوش مصنوعی را با استفاده از تنها پنج سند آموزش دادیم. امتیاز F1 0.28 را دریافت کرد. امتیاز F1 معیاری از دقت است که به طور ریاضی مثبت کاذب، منفی کاذب و مثبت واقعی را در یک نمره واحد ترکیب می کند. یک امتیاز F1 کامل 1 خواهد بود، در حالی که یک امتیاز F1 بی ارزش 0 خواهد بود. تمرینات بیشتر در طول زمان با 565 مدرک بیشتر، امتیاز F1 را به 0.83 رساند - نه کامل، اما کاملاً خوب.
هر سند جدید زمینه بیشتری را فراهم می کند - مجموعه وسیع تری از مثال ها که الگوریتم می تواند پارامترهای خود را آموزش دهد و دقت آن را افزایش دهد. با این حال، باید توجه داشت که دقت را نمی‌توان به تنهایی با امتیاز F1 اندازه‌گیری کرد (برای مثال، مدلی با امتیاز F1 0.60 ممکن است دقیقاً همان چیزی را تولید کند که کسب‌وکار نیاز دارد). امتیاز F1 باید یک راهنما باشد، اما در نهایت، این قضاوت و تخصص انسان است که مدل و سطح دقت آن را تأیید می کند.
طبقه بندی هوش مصنوعی
هوش خودکار زمانی اتفاق می‌افتد که کارهای ساده و تکراری ثابت باشند و هیچ دخالت انسانی نداشته باشند.
هوش کمکی نیاز به قضاوت و تصمیم گیری انسانی دارد، اما توصیه های ارائه شده توسط سیستم هوش مصنوعی تغییر نمی کند.
هوش افزوده بر سیستم‌های تطبیقی مبتنی بر یادگیری ماشین تمرکز دارد که در آن الگوریتم‌ها از تجربیات انسان‌ها یاد می‌گیرند، اما تصمیم‌گیری نهایی توسط انسان انجام می‌شود.
هوش خودمختار زمانی است که سیستم هوش مصنوعی هم سازگار است و هم خودش تصمیم می گیرد، بدون دخالت انسان.
عنصر انسانی
ابزارهای هوش مصنوعی بسیار دقیق هستند، اما زمانی که خطا می کنند، می توانند غیرمعنا و کاملاً عجیب باشند. حفظ نظارت انسانی در طول اجرای این تکنیک‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از کیفیت، هم برای آموزش مدل و هم برای اصلاح نهایی خروجی در فرآیندهای پایین دستی، بسیار مهم است. بنابراین اجرای موفقیت آمیز به چیزی بیش از تهیه ابزار نیاز دارد. همچنین شرکت ها باید اقدامات زیر را انجام دهند:
یک پلت فرم جدید ایجاد کنید (یا یک پلتفرم موجود را مجدداً پیکربندی کنید) که مدیریت داده، ابزارهای اتوماسیون و برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را ترکیب می کند، اما همچنین افراد را در جریان نگه می دارد. این پلتفرم می‌تواند یک پورتال مرکزی در سطح سازمانی باشد، که در آن داده‌ها می‌توانند ذخیره و مبادله شوند، برنامه‌ها بارگذاری و دانلود شوند، و همکاری و توسعه مشترک از طریق یک رابط ارتباطی تشویق شود. این پلتفرم باید برای همه افراد سازمان قابل دسترسی باشد و باید پذیرای نوآوری ها و برنامه های کاربردی تحت رهبری کارکنان و همچنین توسعه دهندگان حرفه ای باشد. البته، چنین دموکراسی‌سازی این فناوری‌های قدرتمند باید مسئولانه پیش برود. رهبران باید مراقب خطرات بالقوه و آگاهی از نیاز به آموزش مناسب و حاکمیت شرکتی باشند.
یک برنامه آموزشی در سطح سازمانی با تمرکز بر درک و آگاهی دیجیتال و تحلیلی ایجاد کنید. همه باید در همه وظایف مهارت داشته باشند، از مدیرعامل گرفته تا جدیدترین استخدام در سطح پایه. شرکت ها باید آموزش بسیاری از این کارمندان را نه تنها در استفاده از این ابزارهای استخراج اطلاعات صرفه جویی در زمان، بلکه در زمینه اصول فناوری های هوش مصنوعی پشت سر آنها در نظر بگیرند. بابا درک بهتر توانایی ها، خطرات، محدودیت ها و مفروضات هوش مصنوعی، کارمندان بهتر می فهمند که چگونه از ابزارها به طور مسئولانه و موثر استفاده کنند. هر سازمانی باید اطمینان حاصل کند که کارکنانش با فناوری‌های کنونی آشنا هستند و این تحول تنها در صورتی رخ خواهد داد که کل نیروی کار همراه باشد.
توجه ویژه ای به تأثیر آن بر مدیران میانی که بخش قابل توجهی از وظایف روزانه برای آنها حذف می شود، توجه ویژه ای داشته باشید. این یک واقعیت اتوماسیون است - با به عهده گرفتن برخی از وظایف که در حال حاضر توسط انسان انجام می شود، کارایی ایجاد می کند. پیام مهمی که باید به مدیران منتقل شود این است که با انجام این کار، هوش مصنوعی آنها را آزاد می‌کند تا روی مسائلی که حل کردن آنها سخت‌تر است تمرکز کنند و روی موضوعاتی که مستلزم قضاوت یا خلاقیت انسان هستند کار کنند - مدیریت بیشتر و کارهای تکراری کمتر خسته‌کننده. وظایف
با اشتیاق برای افرادی که در سطح تاکتیکی هستند، انگیزه هایی را ارائه دهید تا از این ابزارها و پلتفرم جدید استفاده کنند، فراتر از ذکر حقایق در مورد بالقوه بازگشت سرمایه. این مشوق ها به فرهنگ شرکت وابسته است، اما می تواند شامل KPI برای بررسی عملکرد، پاداش های بلادرنگ، ورود به قرعه کشی برای یک جایزه بزرگ و غیره باشد. تشویق استفاده اولیه از این ابزارها احتمالاً پذیرش آنها را تسریع خواهد کرد. وقتی مردم شروع به دیدن اینکه چگونه ابزارها بهره وری خود را افزایش می دهند، برنده خواهند شد.
با تعیین قهرمانانی از بالا به پایین که به طور مداوم و مکرر مزایای پیاده سازی هوش مصنوعی را به اشتراک می گذارند، تغییر فرهنگ را ترویج دهید. این پیام که استفاده از این ابزارها در استراتژی است، مورد توجه قرار می گیرد و نه تنها برای مشتریان سازمان، بلکه برای سلامت و رشد سازمان نیز مفید است، پذیرش را تسریع می کند و تغییرات فنی و فرهنگی را ثابت می کند.
به عنوان یک کاربرد هوش مصنوعی، استخراج اطلاعات ممکن است پیش پا افتاده به نظر برسد، اما یک نگاه دقیق تر نشان می دهد که برعکس این موضوع صادق است. با راه‌حل‌های خودکار یا تقویت‌شده، کسب‌وکارها این پتانسیل را دارند که به فرآیندهایی که به طور سنتی زمان‌بر و مستعد خطا بوده‌اند، فرصت‌هایی را برای افزایش سرعت و کارایی شناسایی کنند و بینش‌های جدیدی را که به رشد بلندمدت کمک می‌کنند، باز کنند. خسته کننده هرگز آنقدر هیجان انگیز به نظر نمی رسید.
درباره ما
شرکت Aura Solution Limited (آئورا) یک مشاور سرمایه گذاری ثبت شده در تایلند مستقر در پادشاهی پوکت تایلند است که دارای بیش از 7.12 تریلیون دلار تحت مدیریت است.
Aura Solution Company Limited یک شرکت سرمایه گذاری جهانی است که به مشتریان خود کمک می کند تا دارایی های مالی خود را در طول چرخه عمر سرمایه گذاری مدیریت و خدمات دهند.
Aura Solution Company Limited یک شرکت مدیریت دارایی و ثروت است که بر ارائه بینش و مشارکت منحصر به فرد برای پیچیده ترین سرمایه گذاران نهادی جهانی متمرکز است. فرآیند سرمایه گذاری ما با پیگیری خستگی ناپذیر برای درک نحوه عملکرد بازارها و اقتصادهای جهان - با استفاده از فناوری پیشرفته برای تأیید و اجرای اصول سرمایه گذاری بی زمان و جهانی هدایت می شود. ما که در سال 1981 تأسیس شدیم، جامعه ای متشکل از متفکران مستقل هستیم که تعهدی مشترک برای تعالی دارند. با پرورش فرهنگ باز بودن، شفافیت، تنوع و شمول، ما در تلاش برای بازگشایی پیچیده ترین سوالات در استراتژی سرمایه گذاری، مدیریت، و فرهنگ شرکت های مالی هستیم.
Aura Solution Company Limited چه ارائه خدمات مالی برای مؤسسات، شرکت ها یا سرمایه گذاران فردی، مدیریت سرمایه گذاری آگاهانه و خدمات سرمایه گذاری را در 63 کشور ارائه می دهد. این بزرگترین ارائه دهنده صندوق های سرمایه گذاری مشترک و بزرگترین ارائه دهنده صندوق های قابل معامله در مبادلات (ETF) در جهان است، علاوه بر صندوق های سرمایه گذاری مشترک و ETF، Aura خدمات Paymaster، خدمات کارگزاری، بانکداری فراساحلی و مستمری های متغیر و ثابت، خدمات حساب آموزشی را ارائه می دهد. ، برنامه ریزی مالی، مدیریت دارایی و خدمات اعتماد.
Aura Solution Company Limited می تواند به عنوان یک نقطه تماس واحد برای مشتریانی که به دنبال ایجاد، تجارت، خدمات Paymaster، حساب فراساحلی، مدیریت، خدمات، توزیع یا بازسازی سرمایه گذاری هستند، عمل کند. Aura نام تجاری شرکت Aura Solution Company Limited است.
لطفا از لینک اینجا روی صفحه دیدن کنید
برای اطلاعات بیشتر: https://www.aura.co.th/
درباره ما: https://www.aura.co.th/aboutus
خدمات ما: https://www.aura.co.th/ourservices
آخرین اخبار: https://www.aura.co.th/news
با ما تماس بگیرید: https://www.aura.co.th/contact
چگونه برای رسیدن به هاله
بوقلمون
کان اروز
مدیر عامل
شرکت Aura Solution Limited
E: kaan@aura.co.th
W: https://www.aura.co.th/
P : +90 532 781 00 86
هلند
S.E. دزفولی
مدیر عامل
شرکت Aura Solution Limited
E: dezfouli@aura.co.th
W: www.aura.co.th
P : 54253096 6 +31
_____________________________________
تایلند
امی براون
مدیر ثروت
شرکت Aura Solution Limited
E: info@aura.co.th
W: www.aura.co.th
P : +66 8241 88 111
P : +66 8042 12345
Comments