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Insights financeiros que importam
Globalmente, os líderes empresariais estão usando IA generativa para relatórios dinâmicos e geração narrativa, modelos de previsão e geração de cenários, gerenciamento de documentos, monitoramento e relatório de conformidade e preparação de impostos automatizados, entre outros aplicativos.
Na função de finanças e risco, os principais casos de uso de IA que estão sendo pilotados ou implementados por organizações canadenses incluem:
- Detecção e prevenção de fraude (54%)
- Pesquisa e análise de dados (50%)
- Análise e planejamento preditivos (50%).
A chave para avançar é ser muito deliberada sobre como as organizações escolhem seus casos de uso, de modo que se vinculam ao valor corporativo.
No entanto, muitas organizações começam procurando um problema para resolver com IA generativa versus procurar um resultado que eles estão tentando alcançar – e avaliando se a IA deveria ou não ser uma solução para isso. Em vez de analisar o que ‘consertar’ com a IA, trata -se de olhar para pontos de dor e encontrar soluções para ajudar as organizações a se tornarem mais eficientes e produtivas. Por exemplo, um banco canadense pesquisado pela KPMG está mesclando IA com blockchain para garantir transações financeiras seguras e transparentes.
A IA generativa em si não vai resolver todos esses pontos problemáticos, mas é um componente de uma jornada de transformação mais ampla. Portanto, embora os casos de uso sejam importantes, também é fundamental criar uma visão e estratégia mais amplas para a função financeira que está ligada ao valor.
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