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Finanza e Gestione20 luglio, 2020

Come il Machine Learning comprensibile può aiutarti a ottenere previsioni effettive per il tuo business

Ci sono più di 582 milioni di persone uniche al mondo in procinto di avviare o gestire la propria attività. Questo significa anche che ci sono almeno 582 milioni di modi di fare affari.

I modelli di business possono mutuare alcuni elementi da altri modelli, ma non ne esisteranno mai due esattamente uguali.

Per sopravvivere in un qualsiasi settore denso di concorrenti, le aziende devono concentrarsi sugli aspetti di unicità del loro modello di business. Qual è il modo migliore per farlo? Selezionare partner commerciali in grado di aiutarti a comprendere il valore di diverse e, perché no, innovative opportunità di crescita.

In qualità di partner commerciale di molte aziende orientate alla crescita, CCH Tagetik crede che la chiave per svilupparsi risieda nel panorama tecnologico in rapido progresso. Ecco perché abbiamo rivolto la nostra attenzione alla precisione predittiva del machine learning (ML).

Come il Machine Learning può aiutare a identificare le opportunità di crescita

Siamo convinti che il Machine Learning abbia il potenziale per identificare le opportunità di crescita più significative e proficue per il business. Si sa, infatti, che ogni buona strategia è un'evoluzione che trasforma conoscenze in decisioni e decisioni in azioni per produrre valore reale.

Il Machine Learning ha il potenziale giusto per dare alle aziende il potere di estrarre dai loro dati informazioni lungimiranti in modo efficiente. Inoltre:

  • può condurre a una maggiore automazione dei processi, produttività e conformità;
  • ha il potere di aumentare il potenziale dell'utilizzo dei dati;
  • permette alle aziende di essere in grado di creare previsioni predittive che promettono di ottimizzare i costi, pianificare le risorse umane, i prezzi, valutare i rischi, segmentare i clienti e altro ancora, con largo anticipo rispetto ai metodi di forecasting tradizionali. 

Seppure il Machine Learning sembri così potente, viene naturale chiedersi: qual è allora il freno? Perché tutte le aziende non stanno sfruttando una tecnologia così promettente? 

Nonostante l'entusiasmo che lo circonda, infatti, gli esperti finanziari stanno ancora faticando a realizzare la loro visione di Intelligenza Artificiale (AI). Ciò è dovuto a una combinazione di:

  1. scarsità di dati quando si tratta di predisporre i dati per i motori di ML;
  2. conoscenza settoriale limitata su come usare l'AI.

Le maggiori sfide percepite nell'adozione del Machine Learning

Il pubblico dei circa 150 esperti finanziari presenti ad AI for Finance, che si è tenuto a New York, ha fornito contributi puntuali sul tema dell'Intelligenza Artificiale, in particolare sulla necessità di soluzioni di ML nell'ambiente finanziario. Ecco come sono state classificate le sfide di ML e AI che hanno dovuto affrontare:

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Non sorprende che la stragrande maggioranza dei partecipanti fosse frustrata dalla quantità di sforzi necessari per preparare i dati per ML e data science. Il processo per rendere i dati disponibili al ML è molto complicato. C'è un divario tra dati reali e utili, tanto che ogni approccio al ML richiede una significativa aggregazione per produrre un set di dati che possa essere effettivamente utilizzato.

È stato sorprendente scoprire che il tempo necessario per costruire modelli di Machine Learning superava i costi per accedere alle competenze principali del settore. Inoltre, è stato curioso vedere che una preoccupazione condivisa era la necessità di un modello trasparente, piuttosto che la mancanza di esperti per analizzare i dati.

Perché? È vero che i modelli di ML possono mancare di trasparenza. Molti di questi creano variabili di previsione molto potenti che non hanno alcun valore aziendale nella pratica e non possono innescare alcuna azione. Inoltre, queste variabili spesso non sono interpretabili e ciò costituisce una grande preoccupazione per i mercati regolamentati.

Quando la macchina effettua la previsione, bisogna essere in grado di rintracciare il motivo per cui ha prodotto proprio quella previsione. La capacità di spiegare e potersi fidare del risultato di una decisione di business dettata dal ML è un aspetto critico del percorso dei dati finanziari. Noi lo chiamiamo "Machine Learning comprensibile" e consiste in un'abilità fondamentale quando si tratta di ML nel contesto di un software finanziario.

L'Area Finance deve essere in grado di potersi fidare delle previsioni prodotte dalla propria tecnologia di ML. I sistemi di supporto alle decisioni in materia di trasparenza, responsabilità e affidabilità basati su AI e ML devono essere infallibili. Questo vale in particolare per le aziende dei comparti soggetti a severi mandati normativi, come il settore bancario, assicurativo e sanitario.

Sfrutta il potere del Machine Learning comprensibile con CCH Tagetik

CCH Tagetik è impegnata nella promozione dell'innovazione e nella creazione di soluzioni che rendono il ML spiegabile un elemento che contribuisce al successo dell'AI della tua azienda. La tecnologia non è fine a sé stessa, ma offre valore utilizzabile ai clienti.

CCH Tagetik Finance Transformation Platform è la soluzione progettata per coprire i processi finanziari end-to-end basati sui dati ed è supportata dal Machine Learning comprensibile.

Abbiamo risposto all'esigenza dell'Area Finance di colmare il divario tra dati reali e utili attraverso l'Analytical Information Hub, il nostro potente hub di dati incentrato sulle informazioni che consente di gestire enormi quantità di dati finanziari e operativi in tutta la loro granularità.

Grazie al ML comprensibile di CCH Tagetik, i clienti possono estrarre dai dati il genoma della propria azienda. In questo modo riescono a spiegare meglio il business e a eseguire simulazioni per determinare ciò che sta realmente guidando le cifre - e il loro DNA, che li rende unici sul mercato.

I clienti, e ognuno dei 582 milioni di imprenditori, con CCH Tagetik hanno così accesso a previsioni attuabili e accurate con il ML comprensibile. Utilizzando CCH Tagetik per prendere decisioni basate sui dati, creerai un processo di CPM integrato maggiormente guidato dai dati stessi, partendo dai ricavi fino al flusso di cassa.

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