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

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.