Prognozavimo praktikoje egzistuoja galimybės pakeisti reaktyvią ir laukimo elgseną į prognozuojamąją – nuspėti kliento scenarijus prieš jiems įvykstant. Tai išplečia rizikos valdymo galimybes ir leidžia aktyviau konsultuoti klientus verslo ir finansų klausimais. Pavyzdžiui, įspėti klientus iš anksto apie apyvartinio kapitalo priklausomybes nuo skolininkų ir sandėlio operacijų, pažymint neįprastus sandorius ar abejotinas skolas dėl sezoniškumo.
Robotų ir kognityvinės technologijos leis automatizuoti įmonės finansinių paslaugų teikimo pramonę. Automatizavimas prasidės nuo plataus robotų procesų automatizavimo (angl. robotic process automation, toliau RPA) įdiegimo, toliau sekant kitiems automatizavimo lygiams. Šie automatizavimo lygiai padės išgauti žinias iš nestruktūrinių duomenų, pavyzdžiui, el. laiškų ir sutarčių, bei paversti juos struktūrizuotais duomenimis.
Kognityvinės įžvalgos ir mokymasis pakeis duomenų įžvalgų komunikavimo principus, naudojant natūralios kalbos generavimo sistemas (angl. natural language generation, toliau NLG), kuriuos automatiškai bus galima aprašyti duomenimis. Naudojant mašinų mokymosi (ML) modelius, bus prognozuosjami įmonių veiklos rezultatai, finansai ir nustatomi nesutapimai.
Turite klausimų? Visada galite parašyti ar paskambinti, mes pasirenge padėti!
