Įmonės finansinių duomenų analizės paslaugų
teikimo sprendimo prototipas
Bus sukruti nauji ir kur kas veiksmingesni išplėstinės analizės algoritmai ir metodai, pagrįsti naujais AI, ML ir NLP modelių kūrimo metodais, apimančiais modelių inžinerijos, paruošimo, tyrimų, testavimo monitoringo ir diegimo technologinius sprendimus ir matematinius algoritmus. Prototipas realizuos išplėstinės analitikos (angl. augmented analytics) principus ir technologinius sprendimus.
Vienas iš esminių mūsų vystomo produkto pranašumas bus išmanių duomenų struktūrų sukūrimas, kurios apims įprastas duomenų organizacijas, jų semantiką ir elgsenos duomenis, taip pat juos papildant kitais išoriniais duomenų šaltiniais, kurie gali būti naudingi finansų ir audito veiklos analizei. Ir žinoma, įvertinę dalykinės srities specifiką, galėsime realizuoti specializuotus duomenų paruošimo algoritmus, kurie galės atlikti kur kas gilesnes analizes ir modeliavimą lyginant su universaliais duomenų paruošimo metodais.
Sukurta duomenų mokslo ir mašinų mokymosi platforma teiks įrankius duomenų mokslininkams atliekant užduotis visame duomenų ir analizės procese. Bus sukurtas kompanijos išmanių duomenų modelis, pritaikytas teikti į duomenis orientuotas finansines paslaugas. Duomenų modelis leis saugoti visus kompanijos duomenis ir reikiamas duomenų transformacijas bei struktūras pritaikomas pažangiai duomenų analitikai.
Bus sukurti automatizuoti metodai išplėstinių įmonių finansinių duomenų paruošimui, apimantys automatizuotus duomenų išgavimo metodus ir algoritmus, duomenų apimčių mažinimo algoritmus, duomenų rinkinių paruošimo ir analitinių modelių testavimo algoritmus.
Bus sukurti automatizuoti metodai įmonių finansinių duomenų kokybės užtikrinimui ir valdymui.
Vidinio audito duomenų analitikos sprendimų prototipas
Projekto metu bus sukurtas unikalus vidinio audito automatizavimo sprendimas. Ji apims keturis audito lygius – pro aktyvų auditą, nuolatinį auditą (CA), prevencinį auditą, ir prognozuojamąjį auditą. Integruos nuolatinio verslo našumo stebėjimo ir planavimo, bendro darbo ir sąveikos sistemas (aplinkas). Vien tik ML ir AI modeliai negali spręsti visų užduočių, būtinas ir specialistų įsikišimas, todėl bus sukurti „judrūs“ ir patogūs bendro darbo ir komunikavimo įrankiai, skirti eskaluoti problemas, kurti naujus sprendimus, automatizuoti audito duomenų analitikos veiklas. Kitas labai svarbus sprendimo elementas yra duomenų kokybės užtikrinimas, jis skirtas valdyti, surinkti ir tvarkyti finansų duomenis, naudojant automatinius duomenų apdorojimo įrankius. Tokio pobūdžio sprendimas leidžia 100% automatizuoti duomenų tvarkymo veiklą ir iki 80% automatizuoti auditoriaus darbą.
Bus sukruti nauji ir kur kas veiksmingesni vidinio audito ir verslo veiklos planavimo algoritmai ir metodai, pagrįsti naujais AI, ML ir NLP modelių kūrimo metodais, apimančiais prognozavimo, sprendimų paramos ir ekspertinių sistemų, teksto gavybos sprendimus ir matematinius algoritmus.
Vidinio audito duomenų analitikos platforma bus orientuota į specializuotus sprendimus, kurie realizuos jau dalinai sukurtus modelius, apimančius esmines dalykinės srities žinias.
Bus sukurtas intelektinėmis ir duomenų analitikos sistemomis pagrįstas, vidaus audito ir verslo planavimo proceso automatizacijos modelis, apimantis pro-aktyvų, nuolatinį, prevencinį ir prognostinį auditą.
Bus sukurta metodologija įgalinanti į duomenis orientuotų finansinių paslaugų ir produktų kūrimą bei teikimą, apimanti tokius svarbius duomenų valdymo aspektus, kaip duomenų strategija; kokybės valdymas ir užtikrinimas; duomenų analitikos priemonių organizavimas ir analitikos gyvavimo ciklo valdymas.
Bus išvystytos duomenų mokslo įterptines bibliotekas - vidaus audito ir verslo planavimo proceso automatizacijai
Kuriamas produktas bus orientuotas į pagalbą ir konsultacijas susijusias su klientų ateities perspektyva – planavimu, vertinimu, o ne praeities perspektyva.
Turite klausimų? Visada galite parašyti ar paskambinti, mes pasirenge padėti!
