금융 워크플로우를 위한 적응형 AI (Adaptive AI)

표준 자동화는 형식이 바뀌면 작동을 멈춥니다. 오류를 수정하느라 몇 시간씩 허비하게 되죠. 적응형 AI는 이 문제를 해결합니다. 오류로부터 스스로 학습하기 때문입니다.

한 팀은 오류 처리 시간을 하루 4시간에서 일주일에 20분으로 단축했습니다.

결산 프로세스에서 수작업이 발생하는 부분을 찾아보세요. 다음 항목들을 확인하십시오:

  • 송장 처리 (Invoice processing)
  • 현금 적용 (Cash application)
  • 원장 대조 (Ledger reconciliation)
  • 비용 보고서 (Expense reports)

예외 상황이 15%를 초과한다면 시작하십시오. 수작업이 한 달에 40시간 이상 소요된다면 시작하십시오.

6~12개월 치의 데이터를 수집하십시오. 송장 이력과 결제 기록을 확보하십시오. 이러한 기록은 AI가 올바른 결정을 내리도록 학습시킵니다.

다음 세 가지 계층을 구축하십시오:

  • Ingestion: ERP 및 은행에서 데이터를 수집합니다.
  • Intelligence: AI 모델이 학습하고 업데이트됩니다.
  • Action: 데이터를 다시 ERP로 전송합니다.

매입채무(Accounts Payable)부터 시작하십시오. 규칙이 명확하고 처리량이 많습니다. 먼저 AI를 백그라운드에서 실행해 보십시오. AI의 선택을 사람의 선택과 비교해 보십시오.

다음 항목들을 매주 추적하십시오:

  • STP(Straight-through processing) 비율
  • 오류 해결 시간
  • 모델 정확도

다음 팁을 따르십시오:

  • 정답이 명확한 작업부터 활용하십시오.
  • 전문가가 결과물을 검토하게 하십시오.
  • 자동 승인을 위한 기준을 높게 설정하십시오.

Source: https://dev.to/jasperstewart/how-to-implement-adaptive-ai-architecture-in-your-finance-workflow-e7i Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi