Дослідження АССА «Машинне навчання: наука, а не вимисел» було присвячено використанню штучного інтелекту (ШІ) і машинного навчання у фінансах. Його основна мета – з’ясувати, яке ставлення до нових технологій сформувалося в галузі.
Згідно з опитуванням, третина фінансових фахівців (34%) уважають, що навколо технологій занадто багато невиправданого ажіотажу. Водночас 60% респондентів упевнені, що в найближчі три роки їх використання стане звичним для більшості фінансових департаментів.
З кожним роком у працівників фінансових відділів виникає більше можливостей для автоматизації бізнес-процесів: аналітики даних, обліку операцій, виявлення шахрайських схем, управління грошовими коштами, планування ресурсів і формування фінансової та нефінансової звітності. Завдяки цьому у фахівців з’являться додаткові ресурси для того, щоб генерувати ідеї для стратегічного розвитку бізнесу, оцінювати ризики і детальніше розбиратися в нюансах оподаткування.
За даними дослідження, з кожним роком зростає кількість компаній, які готові застосовувати для автоматизації процесів машинне навчання, і підвищений ажіотаж навколо нього стає реальністю: 24% опитаних заявляють, що перебувають на етапі обговорення технологій з колегами, а 12% – уже на перехідному етапі тестування.
Опитані експерти відзначають, що впроваджувати машинне навчання в бізнес потрібно тільки тоді, коли є потреба спростити процеси, а не просто керуватися бажанням сприйматися на ринку як інноваційна компанія, що використовує штучний інтелект.
Фінансовій галузі належить вирішити питання етичного характеру: як вибудовувати професійні відносини в нових реаліях, чи не будуть упередженими рішення алгоритму і як уникнути витоку конфіденційної інформації, зібраної в одному місці. Опитування показало, що більшість респондентів (59%) готові довіряти машинному навчанню, але за умови, що впровадження алгоритму здійснювалося відомим і перевіреним постачальником.
До четвірки найважливіших завдань, які фінансові фахівці готові віддавати на відкуп технологіям, увійшли:
- класифікація транзакцій, активів і пасивів компанії для податкового і бухгалтерського обліку (53%);
- бухгалтерський облік (47%);
- прийняття рішень під час аудиторських перевірок (43%);
- виявлення випадків шахрайства (41%).
А такі сфери, як добір персоналу і прийняття фінансових рішень для планування у сфері інвестування, поки що багато респондентів бачать лише в зоні відповідальності людей. Довіряти роботам процеси з високою часткою ризику готовий лише дехто.
Щоб підготувати фінансових фахівців до цифрового майбутнього, ACCA вже введено відповідні теми в програму декількох іспитів для отримання кваліфікації. Знання технологій допоможе запобігати ризикам, які містить прийняття рішень алгоритмом, а не людиною. Наприклад, можна буде заздалегідь проконтролювати формування вибірки даних, на яких система будує подальший аналіз і приймає рішення, й уникнути помилок на початковому етапі.