การประมวลผลใบแจ้งหนี้เป็นองค์ประกอบพื้นฐานและสำคัญของการดำเนินธุรกิจ แต่มันเป็นคำขวัญ ซัพพลายเออร์แต่ละรายมีนิสัยใจคอของตัวเอง โดยแต่ละใบแจ้งหนี้มีระบบการตั้งชื่อของตัวเอง — “ระยะเวลาการชำระเงิน 15 วัน” ของบริษัทหนึ่งคือ “การชำระเงินที่ครบกำหนดในสองสัปดาห์” ของอีกบริษัทหนึ่ง แม้ว่าใบแจ้งหนี้จะมาจากซัพพลายเออร์รายเดียวกันทุกเดือน ตัวแทนจัดซื้อจะเปลี่ยน รูปแบบแตกต่างกันไป และการพิมพ์ผิด และแน่นอนว่าใบแจ้งหนี้เป็นเพียงส่วนเล็กของเอกสารประกอบเท่านั้น ทุกๆ วัน ในทุกบริษัท ในทุกระดับของการจัดการและการปฏิบัติการ พนักงานจำเป็นต้องดึงรายละเอียดจากสัญญา สัญญาเช่า แบบฟอร์มภาษี แบบสำรวจ และเอกสารอื่นๆ
ข่าวดี? ปัญญาประดิษฐ์ (AI) นำเสนอวิธีการทำงานที่ซับซ้อนและบูรณาการเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โซลูชันเหล่านี้ราบรื่นและปรับขนาดได้ ใช้งานง่าย และจัดการได้ง่าย ด้วยการใช้เทคนิค AI ที่เป็นนวัตกรรมที่หลากหลาย องค์กรสามารถประมวลผลเอกสารได้เร็วขึ้นและทำให้ขั้นตอนการปฏิบัติงานง่ายขึ้น ข้อผิดพลาดที่น้อยลงหมายถึงการแก้ไขและการเพิกถอนน้อยลง การวิจัยล่าสุดโดย Aura เกี่ยวกับการวิเคราะห์อัตโนมัติพบว่าแม้แต่เทคนิคการสกัดด้วย AI ที่เป็นพื้นฐานที่สุดก็สามารถช่วยธุรกิจได้ 30-40% ของชั่วโมงที่ใช้กับกระบวนการดังกล่าว
เราทุกคนรู้เกี่ยวกับการใช้ AI ที่เปลี่ยนกระบวนทัศน์เพื่อแนะนำ Netflix, แชทบอทที่แอบอ้างตัวแทนบริการลูกค้าออนไลน์, การกำหนดราคาห้องพักในโรงแรมแบบไดนามิก และการสร้างเส้นทางสำหรับบริษัทจัดส่ง ความพยายามเหล่านี้เป็นกลไกในการสร้างมูลค่าให้กับบริษัทขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จจำนวนนับไม่ถ้วน สิ่งที่เรากำลังพูดถึงในที่นี้คือการกระฉับกระเฉงน้อยลงอย่างเห็นได้ชัดและการใช้ AI สำหรับคนเดินเท้ามากขึ้นตามมูลค่าจริง มุ่งเป้าไปที่การลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานมากกว่าที่จะเปลี่ยนแปลงหรือสร้างอุตสาหกรรม แต่ AI ที่น่าเบื่อนี้ค่อนข้างน่าตื่นเต้น เพราะมันเผชิญกับปัญหาที่ทุกบริษัทต้องเผชิญ และเพราะการเพิ่มผลิตภาพ (และด้วยเหตุนี้ส่วนต่างและการประเมินมูลค่า) นั้นมีอยู่จริง
แม้จะมีศักยภาพมหาศาล แต่ AI Predictions 2021 ของ Aura พบว่ามีผู้บริหารเพียง 28% เท่านั้นที่ให้ความสำคัญกับการใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการดึงข้อมูล ซึ่งน้อยกว่าการใช้งานอื่นๆ อย่างมาก เช่น แชทบอทและโซลูชันเพื่อความปลอดภัยในที่ทำงาน ผู้นำบางคนอาจไม่มีเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นในการพัฒนา ปรับขนาด และบูรณาการเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ บางคนจะลังเลที่จะไว้วางใจ AI หรือจะรู้สึกสงสัยเกี่ยวกับประโยชน์ของ AI คนอื่นอาจมองข้ามคุณค่าของการดึงข้อมูลอัตโนมัติเพราะเป็นฟังก์ชันแบ็คออฟฟิศ ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลใดก็ตาม พวกเขาขาดโอกาสในการปรับปรุงกระบวนการและปรับปรุงผลตอบแทนจากการลงทุน
ปัญหาด้านเอกสาร
บริษัทใดๆ ที่ตรวจสอบหนังสือของลูกค้าใช้เวลามหาศาลทุก ๆ ชั่วโมงในการรวบรวมหลักฐานและตรวจสอบธุรกรรมเพื่อยืนยันว่ายอดคงเหลือและธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับงบการเงินของลูกค้านั้นถูกต้อง สิ่งนี้เรียกว่า "การทดสอบรายละเอียด" เป็นเวลาเกือบสามทศวรรษแล้วที่พนักงานใช้สเปรดชีต (Lotus 1-2-3 อันดับแรก ตามด้วย Microsoft Excel) เป็นเครื่องมือหลักในการทดสอบรายละเอียด
ทุกวันนี้ หลักฐานสำหรับการตรวจสอบเหล่านี้มักจะปรากฏในรูปแบบ PDF—ใบแจ้งหนี้ ใบแจ้งยอดบัญชี ใบเสร็จ—และสามารถแสดงได้หลายพันหน้า ต้องป้อนข้อมูลที่อยู่ใน PDF เหล่านี้ลงในสเปรดชีตด้วยตนเอง สำหรับบริษัทขนาดกลางที่ประมวลผลเอกสาร 100,000 หน้าต่อปีที่เวลาสามนาทีต่อหน้า จะใช้เวลาประมาณ 5,000 คนต่อชั่วโมงในการทำงานให้เสร็จ ที่ US$50 ต่อชั่วโมง นั่นคือ $250,000
ทีนี้ จะเกิดอะไรขึ้นถ้าบริษัทเดียวกันสามารถปรับใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้ นี่คือคำศัพท์สำหรับแอปพลิเคชันที่อิงตามระบบที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งอัลกอริทึมจะเรียนรู้จากประสบการณ์ของมนุษย์ แต่มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย เครื่องมือ AI สามารถ "อ่าน" ข้อความในใบแจ้งหนี้แต่ละใบและใช้การค้นหาข้อมูลเชิงสัมพันธ์เพื่อระบุเอกสารสนับสนุนที่องค์กรเคยแท็กก่อนหน้านี้ว่ามีความสำคัญได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นทางลัดที่มีประสิทธิภาพเมื่อพยายามจัดการข้อยกเว้นใบแจ้งหนี้นับล้าน แม้ว่าใบแจ้งหนี้ที่เป็นกระดาษอาจแตกต่างกันสำหรับซัพพลายเออร์แต่ละราย แต่เทคนิค AI สามารถระบุฟิลด์ที่สำคัญในใบแจ้งหนี้ต่างๆ เช่น ต้นทุนต่อหน่วยและปริมาณ และคำนวณยอดดุลบัญชีแยกประเภทโดยอัตโนมัติ การใช้โซลูชัน AI และสมมติว่าประมาณการ 40% ข้างต้น ตัวอย่างบริษัทขนาดกลางสามารถประหยัดเวลา 2,000 ชั่วโมงสำหรับการประมวลผลทุกๆ 100,000 หน้า
ใช้เวลาทำงานน้อยลง 40% ในการประมวลผลเอกสารประจำ แม้จะใช้งานเทคนิคการสกัดแบบ AI ที่เป็นพื้นฐานที่สุดก็ตาม
Aura, Digital Intelligence: วิธีทำให้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ของคุณมีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้น
อีกประเด็นหนึ่งของหลายๆ บริษัทคือต้องตีความและตอบสนองต่อคำบอกกล่าวภาษีหรือจดหมายที่ออกจากหน่วยงานสรรพากรของรัฐให้กับทั้งบุคคลและองค์กร ในสหรัฐอเมริกา รัฐบาลกลางมีประกาศภาษีประเภทนี้มากกว่า 100 รายการ และแต่ละรัฐมีมากกว่าพันรายการ: การเปลี่ยนแปลงบัญชี คำขอชำระเงิน ความคลาดเคลื่อนในการคืนภาษี ทุกกรณีต้องมีใครสักคนอ่านจดหมายหรือประกาศ ตีความ ตรวจสอบความถูกต้องและการบังคับใช้ จัดทำรายการ และสุดท้ายตอบกลับ เป็นกระบวนการที่ท้าทายและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด นอกจากข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลทั่วไปแล้ว เอกสารประเภทนี้อาจสูญหายจากการสับเปลี่ยน ส่งผลให้มีการแจ้งที่ไม่ได้รับ การตอบกลับล่าช้า และเวลาทำงานเพิ่มเติมอีกหลายพันชั่วโมงเพื่อแก้ไขสถานการณ์
ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของการริเริ่มภายในทั่วทั้งองค์กรเพื่อส่งเสริมการทำงานอัตโนมัติที่นำโดยพนักงาน Aura ใช้ข้อมูลอัจฉริยะที่เพิ่มขึ้นเพื่ออ่านและตอบสนองต่อคำชี้แจงภาษี เครื่องมืออ่านแบบฟอร์มประเภทต่างๆ มากมาย และดึงข้อมูลและทำความเข้าใจคำศัพท์และวลีที่จำเป็นต้องมีการดำเนินการบางอย่าง เช่น วันที่ครบกำหนด รหัสการแจ้งเตือน จำนวนเงินที่ค้างชำระ บทลงโทษสำหรับความล้มเหลวในการยื่นคำร้อง และอื่นๆ จากนั้นเครื่องมือจึงใช้เทคนิคการสร้างภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างการตอบกลับโดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างคำตอบด้วยตนเอง เมื่อใช้ร่วมกับเครื่องมือดึงข้อมูลอื่นๆ เช่นเดียวกับโซลูชันสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด การวางแผนสถานการณ์ และสถานการณ์ด้านภาษีระหว่างประเทศ Aura ช่วยลดเวลาตามปกติในการทำงานต่างๆ เหล่านี้ได้มากกว่า 5 ล้านชั่วโมง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาได้ 16%
เมื่อมนุษย์ตรวจสอบประกาศภาษีดังกล่าว ถือเป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ แต่เมื่อการตอบกลับถูกส่งโดยอัตโนมัติ จะเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ทั้งปรับและตัดสินใจได้เอง โดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง (ทั้งสองตัวเลือกใช้งานได้ โดยจะนำไปใช้ในพื้นที่ที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับความเสี่ยงที่ยอมรับได้) บริษัทที่ใช้เทคนิคการจับคู่รูปแบบขั้นสูงสามารถระบุแนวโน้มที่อาจทำให้ได้รับการแจ้งเตือนที่เฉพาะเจาะจงได้โดยอัตโนมัติ เช่น การเพิ่มข้อมูลที่ผิดพลาดเดียวกันในส่วนเดียวกัน ของแบบฟอร์มภาษี—และด้วยเหตุนี้จึงหลีกเลี่ยงการแจ้งเตือนดังกล่าวในอนาคต ประหยัดเวลาและทรัพยากรมากขึ้น
ข้อมูลดิจิทัล เช่น รายละเอียดที่รวบรวมจากการสำรวจ ก็ยังต้องเผชิญกับปัญหาของการวิเคราะห์ด้วยตนเอง ตัวอย่างเช่น เมื่อบริษัทดำเนินการสำรวจพนักงาน ใครบางคนต้องนับและวิเคราะห์ผลลัพธ์ แม้ว่าแบบสำรวจจะทำแบบออนไลน์ (แทนที่จะตอบแบบใช้กระดาษและดินสอ ซึ่งเปิดกว้างขึ้นความเสี่ยงที่สำคัญของข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล) บางคนต้องรวบรวม วิเคราะห์ และสรุปข้อมูล งานนี้ ซึ่งมักมอบหมายให้นักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ที่มีความรู้และประสบการณ์ทางสถิติระดับพื้นฐาน เป็นเขตที่วางทุ่นระเบิดสำหรับความไม่ถูกต้อง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอาจเป็นสิ่งลวงตา แต่ยังประกาศได้ว่ามีนัยสำคัญและเปลี่ยนแปลงได้—นำไปสู่ข้อสรุปที่มีข้อบกพร่องซึ่งเติมเชื้อเพลิงให้กลยุทธ์ที่ผิดพลาดและไม่น่าเชื่อถือ ตัวอย่างคลาสสิก: การขายไอศกรีมมักมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอาชญากรรม แน่นอน การขายไอศกรีมไม่ก่อให้เกิดอาชญากรรม (หรือในทางกลับกัน) เพียงแต่ว่ายอดขายไอศกรีมทั้งสองเพิ่มขึ้นในช่วงที่อากาศร้อนในฤดูร้อน
แต่การเปรียบเทียบกลุ่ม การจัดกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถาม และการตรวจสอบความแตกต่างที่สำคัญสามารถทำได้โดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ สำหรับคำตอบ "ตอบกลับฟรี" สำหรับคำถามเช่น "คุณมีแนวคิดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่เราจะปรับปรุงผลประโยชน์ของพนักงานหรือไม่" เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติสามารถระบุหัวข้อที่สำคัญหรือโดดเด่นในคำตอบของผู้ตอบ สรุปประเด็นหลัก และสร้างรายงานอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการอ่านคำตอบด้วยตนเองจากคำตอบนับร้อยหรือหลายพันคำตอบสำหรับคะแนนคำถาม สำหรับคำถามข้างต้นเกี่ยวกับผลประโยชน์ สามารถระบุการตอบสนองที่เน้นเรื่องการรักษาพยาบาล ความยืดหยุ่น ประกันชีวิต และอื่นๆ อย่างไรก็ตาม คำแนะนำแบบคงที่ของระบบ AI เหล่านี้ ซึ่งเป็นประเภทของหน่วยสืบราชการลับที่ได้รับการช่วยเหลือ ยังคงต้องใช้วิจารณญาณและการตัดสินใจของมนุษย์
เครื่องมือทางการค้า
การดึงข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถจัดการกับความไร้ประสิทธิภาพและปัญหาที่เกิดเฉพาะถิ่นในสถานการณ์ข้างต้นได้ อย่างไรก็ตาม ต่างจากหุ่นยนต์ที่ใช้ในการผลิตที่ทำการเชื่อมแบบจุดหรือพ่นสี การดึงข้อมูลด้วย AI นั้นไม่ใช่กิจกรรมที่ซ้ำซากจำเจ ต้องใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากซึ่งเกี่ยวข้องกับองค์ประกอบแบบไดนามิกหลายอย่างที่ต้องปรับให้เข้ากับสภาวะที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การผสานรวมเทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล และการวิเคราะห์อัตโนมัติที่รวมการประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ากับกระบวนการที่ราบรื่น จะต้องใช้เวลาและความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค
พิจารณา OCR ซึ่งเป็นความสามารถในการอ่านอักขระที่พิมพ์บนหน้า แม้กระทั่งอักขระที่เขียนด้วยลายมือ โดยไม่คำนึงถึงแบบอักษร ขนาด การวางแนว และความสว่าง ปัจจุบัน เราพบกับเทคโนโลยีนี้บ่อยครั้งกับการฝากเช็คอัตโนมัติโดยใช้โทรศัพท์ของเรา เมื่อ OCR อ่านไม่เพียงแต่หมายเลขเส้นทางและหมายเลขบัญชี แต่ยังรวมถึงจำนวนและวันที่ของเช็คด้วย OCR เป็นเทคโนโลยีที่เก่ากว่า แต่ยังคงมีความสำคัญในฐานะขั้นตอนแรกในกระบวนการที่รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารที่เป็นปัญหา
สำหรับการใช้งานหลายๆ อย่าง การเปลี่ยนข้อมูลนั้นเป็นการกระทำต้องใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจดจำและจำแนกรูปแบบได้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับเทียบกับข้อมูลที่มีอยู่เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ จากนั้นจึงปล่อยไปยังข้อมูลใหม่ พวกเขาสามารถแคลจำลองเพื่อระบุรูปแบบที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ซับซ้อนแต่ละเอียดอ่อนของการฉ้อโกงทางการเงิน เช่น ข้อมูลที่สะกดผิดในการสมัครขอสินเชื่อ หรือจำนวนการโอนหรือเงินฝากที่มากเกินไป พวกเขายังสามารถค้นพบความหมายที่คล้ายคลึงกันในสัญญาทางกฎหมายต่างๆ เช่น ในการยกเว้น ข้อจำกัด และประโยคการชดใช้ค่าเสียหาย ซึ่งทั้งหมดเกี่ยวข้องกับข้อยกเว้น
นอกจากนี้ อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจัดการกับชุดข้อมูลและจัดหมวดหมู่ชุดของเอนทิตีออกเป็นกลุ่มต่างๆ การแบ่งกลุ่มลูกค้าแบบอัตโนมัติเป็นตัวอย่างหนึ่งที่รู้จักกันดีในเรื่องนี้ แต่การจัดหมวดหมู่ประกาศภาษี จดหมาย หรือข้อสัญญาก็เป็นไปได้เช่นกัน และสามารถประหยัดเวลาจำนวนมหาศาลที่จะต้องใช้ไปกับการอ่านเอกสารเหล่านี้
ความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้นน่าประทับใจ แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องใช้อัลกอริธึมที่ล้ำหน้าที่สุด เช่น แอปพลิเคชั่นสร้างภาษาธรรมชาติ GPT-3 แต่การดึงข้อมูลด้วย AI ยังสามารถใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าเหล่านี้ได้ด้วยการระบุ "ความหมาย" ที่แท้จริงของเอกสาร ผ่านการระบุ ของคำตามบริบท ส่วนของคำพูด เป็นต้น ตัว AI เองไม่เข้าใจสิ่งที่มันพูด (แม้ว่ามันอาจจะดูเหมือนเป็นเช่นนั้น) แต่อัลกอริธึมสามารถสร้างบทสรุปของเอกสารได้ ระบุหัวข้อ ตัดสินความรู้สึก (บวกหรือลบ) ของร้อยแก้ว ระบุข้อกำหนด บทบัญญัติ หรือข้อกำหนดที่สำคัญภายในเอกสาร และระบุกลุ่มเอกสารที่ต้องการการดำเนินการที่คล้ายคลึงกัน
เมื่อรวมเทคนิค AI เหล่านี้เข้าด้วยกัน คุณจะสามารถอ่านและสรุปเอกสารขนาดยาวจากบุคคลที่สาม คู่แข่ง หรือแหล่งข้อมูลภายในได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย และสร้างการตอบสนองที่รวดเร็วและเหมาะสม ในแอปพลิเคชั่นเดียวที่เราค้นหา 35 คำแนวคิดที่แตกต่างกัน (เช่น "กฎหมายที่ใช้บังคับ" หรือ "วันที่สิ้นสุด") ในเอกสารประเภทต่างๆ เช่น เงินกู้และสัญญาซื้อขายล่วงหน้า เราฝึกอบรมระบบ AI โดยใช้เอกสารเพียงห้าฉบับและ ได้รับคะแนน F1 0.28 คะแนน F1 คือการวัดความแม่นยำที่รวมผลบวกลวง ลบลวง และผลบวกจริงในทางคณิตศาสตร์เป็นคะแนนเดียว คะแนน F1 ที่สมบูรณ์แบบจะเป็น 1 ในขณะที่คะแนน F1 ที่ไร้ค่าจะเป็น 0 การฝึกอบรมเพิ่มเติมเมื่อเวลาผ่านไปโดยมีเอกสารอีก 565 ฉบับทำให้คะแนน F1 เป็น 0.83 แม้จะยังไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็ค่อนข้างดี
เอกสารใหม่แต่ละฉบับมีบริบทมากขึ้น—ตัวอย่างที่หลากหลายขึ้นซึ่งอัลกอริทึมสามารถฝึกพารามิเตอร์ต่างๆ และเพิ่มความแม่นยำได้ อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่าคะแนน F1 เพียงอย่างเดียวไม่สามารถวัดความแม่นยำได้ (เช่น โมเดลที่มีคะแนน F1 0.60 อาจให้ผลตรงตามที่ธุรกิจต้องการ) คะแนน F1 ควรเป็นแนวทาง แต่ท้ายที่สุด มันคือวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญของมนุษย์ที่จะตรวจสอบแบบจำลองและระดับความแม่นยำของแบบจำลอง
การจำแนกปัญญาประดิษฐ์
ระบบอัจฉริยะอัตโนมัติเกิดขึ้นเมื่องานที่เรียบง่ายและทำซ้ำๆ ได้รับการแก้ไขและไม่มีมนุษย์เข้าไปเกี่ยวข้อง
ข้อมูลที่ได้รับความช่วยเหลือต้องใช้วิจารณญาณและการตัดสินใจของมนุษย์ แต่คำแนะนำจากระบบ AI จะไม่เปลี่ยนแปลง
ปัญญาเสริมมุ่งเน้นไปที่ระบบการปรับตัวที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งอัลกอริธึมเรียนรู้จากประสบการณ์ของมนุษย์ แต่มนุษย์เป็นผู้ทำการตัดสินใจขั้นสุดท้าย
หน่วยสืบราชการลับอัตโนมัติเกิดขึ้นเมื่อทั้งระบบ AI ปรับตัวและตัดสินใจด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของมนุษย์
องค์ประกอบของมนุษย์
เครื่องมือ AI มักจะมีความแม่นยำสูง แต่เมื่อทำผิดพลาด เครื่องมือเหล่านี้อาจไร้สาระและแปลกประหลาดอย่างยิ่ง การดูแลควบคุมดูแลของมนุษย์ในระหว่างการใช้เทคนิค AI เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรับรองคุณภาพ ทั้งสำหรับการฝึกแบบจำลองและสำหรับการแก้ไขผลลัพธ์ขั้นสุดท้ายในกระบวนการปลายน้ำ การดำเนินการที่ประสบความสำเร็จจึงต้องการมากกว่าการจัดหาเครื่องมือ บริษัทยังต้องดำเนินการดังต่อไปนี้:
สร้างแพลตฟอร์มใหม่ (หรือกำหนดค่าใหม่ให้กับแพลตฟอร์มที่มีอยู่) ที่รวมการจัดการข้อมูล เครื่องมืออัตโนมัติ และแอปพลิเคชัน AI แต่ยังช่วยให้ผู้คนอยู่ในวง แพลตฟอร์มนี้อาจเป็นพอร์ทัลระดับองค์กรส่วนกลาง ซึ่งสามารถจัดเก็บและแลกเปลี่ยนข้อมูล อัปโหลดและดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน ตลอดจนส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการพัฒนาร่วมกันผ่านอินเทอร์เฟซการสื่อสาร ทุกคนในองค์กรควรเข้าถึงแพลตฟอร์มนี้ และควรเปิดรับนวัตกรรมและแอปพลิเคชันที่นำโดยพนักงาน รวมถึงนักพัฒนามืออาชีพ แน่นอนว่าการทำให้เป็นประชาธิปไตยของเทคโนโลยีที่ทรงพลังเหล่านี้ควรดำเนินการอย่างรับผิดชอบ ผู้นำต้องระมัดระวังเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและตระหนักถึงความจำเป็นในการฝึกอบรมและการกำกับดูแลกิจการที่เหมาะสม
พัฒนาโปรแกรมการฝึกอบรมทั่วทั้งองค์กรที่เน้นความเข้าใจและการรับรู้เกี่ยวกับดิจิทัลและการวิเคราะห์ ทุกคนจะต้องได้รับการยกระดับ ตั้งแต่ CEO ไปจนถึงพนักงานระดับเริ่มต้นใหม่ล่าสุด ในทุกหน้าที่ บริษัทควรพิจารณาฝึกอบรมพนักงานเหล่านี้จำนวนมาก ไม่เพียงแต่ในการใช้เครื่องมือดึงข้อมูลที่ช่วยประหยัดเวลาเหล่านี้ แต่ยังรวมถึงในพื้นฐานของเทคโนโลยี AI ที่อยู่เบื้องหลังพวกเขาด้วย กับความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความสามารถ ความเสี่ยง ข้อจำกัด และสมมติฐานของ AI พนักงานจะเข้าใจวิธีการใช้เครื่องมืออย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทุกองค์กรควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าพนักงานมีความรอบรู้กับเทคโนโลยีปัจจุบัน และการเปลี่ยนแปลงนี้จะเกิดขึ้นก็ต่อเมื่อพนักงานทั้งหมดถูกนำตัวไปด้วย
ให้ความสนใจเป็นพิเศษกับผลกระทบต่อผู้จัดการระดับกลางซึ่งงานประจำวันส่วนใหญ่จะถูกกำจัดออกไป นั่นคือความเป็นจริงของระบบอัตโนมัติ—สร้างประสิทธิภาพโดยรับช่วงต่องานบางอย่างที่มนุษย์ทำอยู่ในปัจจุบัน ข้อความสำคัญในการสื่อสารกับผู้จัดการก็คือ ในการทำเช่นนั้น AI จะปล่อยให้พวกเขาจดจ่อกับปัญหาที่ยากต่อการแก้ไข และทำงานในประเด็นที่ต้องใช้วิจารณญาณของมนุษย์หรือความคิดสร้างสรรค์—เพื่อจัดการมากขึ้นและทำให้จิตใจมึนงงน้อยลง งาน
เสนอสิ่งจูงใจให้ผู้ที่อยู่ในระดับยุทธวิธีใช้เครื่องมือเหล่านี้และแพลตฟอร์มใหม่อย่างกระตือรือร้น นอกเหนือไปจากการอ้างถึงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับ ROI ที่อาจเกิดขึ้น สิ่งจูงใจเหล่านี้ขึ้นอยู่กับวัฒนธรรมองค์กร แต่อาจรวมถึง KPI สำหรับการตรวจสอบประสิทธิภาพ โบนัสแบบเรียลไทม์ การเข้าสู่ลอตเตอรีเพื่อรับรางวัลใหญ่ และอื่นๆ การจูงใจให้ใช้เครื่องมือเหล่านี้ในขั้นต้นมีแนวโน้มที่จะเร่งการยอมรับ ผู้คนจะชนะใจพวกเขาเมื่อพวกเขาเริ่มเห็นว่าเครื่องมือช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขาได้อย่างไร
ส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมโดยการกำหนดแชมเปี้ยนจากบนลงล่างที่สื่อสารถึงประโยชน์ของการใช้ AI อย่างสม่ำเสมอและบ่อยครั้ง ข้อความว่าการใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นไปตามกลยุทธ์ มีการมองในแง่ดี และไม่เพียงแต่ส่งผลดีต่อลูกค้าขององค์กรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงสุขภาพและการเติบโตขององค์กรด้วย จะช่วยเร่งการนำไปใช้ และทำให้การเปลี่ยนแปลงทางเทคนิคและวัฒนธรรมยังคงอยู่
ในการประยุกต์ใช้ AI การดึงข้อมูลอาจดูเหมือนเป็นเรื่องธรรมดา แต่เมื่อมองเข้าไปใกล้ ๆ เผยให้เห็นว่าสิ่งที่ตรงกันข้ามนั้นเป็นความจริง ด้วยโซลูชันแบบอัตโนมัติหรือแบบเสริม ธุรกิจมีศักยภาพในการกระตุ้นกระบวนการที่ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย ระบุโอกาสในการเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพ และปลดล็อกข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ที่มีส่วนช่วยในการเติบโตในระยะยาว ความน่าเบื่อไม่เคยดูน่าตื่นเต้นขนาดนี้มาก่อน
เกี่ยวกับเรา
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด (ออร่า) เป็นที่ปรึกษาการลงทุนที่จดทะเบียนในประเทศไทยซึ่งตั้งอยู่ในราชอาณาจักรภูเก็ตของประเทศไทย ด้วยทรัพย์สินภายใต้การบริหารมากกว่า 7.12 ล้านล้านดอลลาร์
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด เป็นบริษัทด้านการลงทุนระดับโลกที่อุทิศตนเพื่อช่วยให้ลูกค้าจัดการและให้บริการสินทรัพย์ทางการเงินตลอดวงจรการลงทุน
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด เป็นบริษัทจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่ง โดยมุ่งเน้นที่การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกและการเป็นหุ้นส่วนสำหรับนักลงทุนสถาบันระดับโลกที่เชี่ยวชาญที่สุด กระบวนการลงทุนของเราขับเคลื่อนด้วยการแสวงหาอย่างไม่เหน็ดเหนื่อยเพื่อทำความเข้าใจว่าตลาดและเศรษฐกิจของโลกทำงานอย่างไร โดยใช้เทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อตรวจสอบและดำเนินการตามหลักการลงทุนที่ไม่มีวันตกยุคและเป็นสากล ก่อตั้งขึ้นในปี 1981 เราเป็นชุมชนนักคิดอิสระที่มุ่งมั่นสู่ความเป็นเลิศร่วมกัน ด้วยการส่งเสริมวัฒนธรรมของการเปิดกว้าง ความโปร่งใส ความหลากหลายและการไม่แบ่งแยก เรามุ่งมั่นที่จะไขปัญหาที่ซับซ้อนที่สุดในกลยุทธ์การลงทุน การจัดการ และวัฒนธรรมองค์กรทางการเงิน
ไม่ว่าจะให้บริการทางการเงินแก่สถาบัน องค์กร หรือนักลงทุนรายย่อย บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด ให้บริการจัดการการลงทุนและการลงทุนอย่างรอบรู้ใน 63 ประเทศ เป็นผู้ให้บริการกองทุนรวมรายใหญ่ที่สุดและเป็นผู้ให้บริการกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยน (ETF) ที่ใหญ่ที่สุดในโลก นอกเหนือจากกองทุนรวมและ ETF แล้ว Aura ยังให้บริการ Paymaster บริการนายหน้า บริการธนาคารนอกชายฝั่งและค่างวดคงที่และค่างวด บริการบัญชีเพื่อการศึกษา การวางแผนทางการเงิน การบริหารสินทรัพย์ และบริการด้านทรัสต์
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด สามารถทำหน้าที่เป็นจุดติดต่อเดียวสำหรับลูกค้าที่ต้องการสร้าง ซื้อขาย บริการ Paymaster บัญชีนอกชายฝั่ง จัดการ บริการ แจกจ่าย หรือปรับโครงสร้างการลงทุน ออร่าเป็นแบรนด์องค์กรของบริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด
กรุณาเยี่ยมชมลิงค์ที่นี่บนหน้าจอ
ข้อมูลเพิ่มเติม : https://www.aura.co.th/
เกี่ยวกับเรา : https://www.aura.co.th/aboutus
บริการของเรา : https://www.aura.co.th/ourservices
ข่าวล่าสุด : https://www.aura.co.th/news
ติดต่อเรา : https://www.aura.co.th/contact
วิธีเข้าถึงออร่า
ไก่งวง
คาน เอรอซ
กรรมการผู้จัดการ
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด
E : kaan@aura.co.th
ว: https://www.aura.co.th/
ป : +90 532 781 00 86
ประเทศเนเธอร์แลนด์
ส.อ. เดซโฟลิ
กรรมการผู้จัดการ
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด
E : dezfouli@aura.co.th
W: www.aura.co.th
ป : +31 6 54253096
________________________________________
ประเทศไทย
เอมี่ บราวน์
ผู้จัดการความมั่งคั่ง
บริษัท ออร่า โซลูชั่น จำกัด
E : info@aura.co.th
W: www.aura.co.th
ป : +66 8241 88 111
พี : +66 8042 12345
Comments