تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی با استفاده از هوش مصنوعی

گزارشگری مالی به صورت سنتی چندین چالش را ایجاد می‌کند که این چالش‌ها را می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی به میزان قابل توجهی کاهش داد.

تهیه گزارش‌ها به صورت دستی مستلزم زمان و تلاش قابل توجهی برای جمع آوری، ادغام و تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف است. همانطور که کسب و کارها رشد می‌کنند و داده‌های بیشتری تولید می‌کنند، مقیاس کار هم به طور فزاینده‌ای دشوار می‌شود.

گزارش‌دهی دستی اغلب بر معیارهای مالی اساسی مانند ترازنامه‌ها و صورت‌های سود و زیان متمرکز است، در حالی که واقعیت‌ها و بینش‌های بالقوه پنهان در داده‌ها را نادیده می‌گیرد. لذا توانایی کارشناسان این حوزه را محدود می‌کند و زمان و منابع مورد نیاز برای انجام تجزیه و تحلیل عمیق و کشف الگوها، روندها یا ناهنجاری‌های ارزشمندی را افزایش می‌دهد که می‌تواند به تصمیم‌گیری استراتژیک کمک کند.

فناوری‌های هوش مصنوعی، مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، می‌توانند فرآیندهای جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تولید گزارش را خودکار کنند.

تکنیک‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در خودکارسازی تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی

یادگیری ماشین

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور گسترده‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌های مالی استفاده می‌شوند. آنها می‌توانند به طور خودکار از داده‌های تاریخی یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند، و پیش‌بینی یا طبقه‌بندی کنند. تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) مانند رگرسیون، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان را می‌توان برای کارهایی مانند ارزیابی ریسک اعتباری، تشخیص تقلب، تحلیل روند بازار و بهینه‌سازی پورتفولیو استفاده کرد.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان انسان را درک و تفسیر کنند. در تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، تکنیک‌های NLP برای استخراج بینش از منابع داده‌های ساختارنیافته مانند مقالات خبری، فیدهای رسانه‌های اجتماعی و گزارش‌های مالی استفاده می‌شود. تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع، شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده و خلاصه‌سازی متن برخی از برنامه‌های NLP هستند که برای تجزیه و تحلیل احساسات مالی، احساسات خبری و روندهای بازار استفاده می‌شوند.

یادگیری عمیق (DL)

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی الهام گرفته از مغز انسان استفاده می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی تکراری (RNN)، قادر به مدیریت داده‌های مالی پیچیده، مانند تصاویر، داده‌های سری زمانی و توالی هستند. تکنیک‌های DL برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پیش‌بینی سری‌های زمانی، تشخیص تقلب و معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند.

داده کاوی

هدف تکنیک‌های داده کاوی کشف الگوها و روابط پنهان در مجموعه داده‌های بزرگ است. این تکنیک‌ها، از جمله خوشه‌بندی، قوانین تداعی و تشخیص ناهنجاری‌ها، می‌توانند برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی برای شناسایی تقسیم‌بندی مشتری، شناسایی روندهای بازار، یافتن شاخص‌های مالی مرتبط، و کشف رفتارهای غیرعادی یا الگوهای تقلب استفاده شوند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی شامل استفاده از داده‌های تاریخی و تکنیک‌های مدل‌سازی آماری برای پیش‌بینی نتایج آینده است. با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند تحلیل رگرسیون، پیش‌بینی سری‌های زمانی، و مدل‌های مجموعه (Ensemble Models)، تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند بینشی در مورد قیمت سهام، رفتار مشتری، پیش‌فرض‌های وام، روند بازار و سایر پیش‌بینی‌های مالی ارائه دهند.

خودکارسازی فرآیند رباتیک (RPA)

RPA شامل خودکار کردن کارهای تکراری با استفاده از روبات‌های نرم افزاری است. در تجزیه و تحلیل داده‌های مالی، RPA می‌تواند برای خودکارسازی جمع‌آوری داده‌ها، پیش پردازش داده‌ها، و فرآیندهای تولید گزارش، کاهش تلاش دستی و بهبود کارایی استفاده شود.

معاملات الگوریتمی

این مورد شامل استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای خودکار کردن تصمیمات معاملاتی، اجرای معاملات بر اساس قوانین از پیش تعریف شده و شرایط بازار است. مدل‌های یادگیری ماشین، یادگیری تقویتی و آربیتراژ آماری برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌شوند که داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل می‌کنند، الگوها را شناسایی می‌کنند و اجرای معاملات را بهینه می‌کنند.

چه چیزهایی را می‌توانید با هوش مصنوعی در امور مالی به دست آورید؟

• استخراج و تجمیع داده‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به استخراج داده‌ها از منابع متعدد، مانند نرم‌افزار حسابداری، صفحات گسترده و پایگاه‌های داده و جمع‌آوری آن در یک سیستم متمرکز کمک کنند. این کار نیاز به وارد کردن دستی داده‌ها را از بین می‌برد و احتمال خطا یا ناهماهنگی را کاهش می‌دهد.

• پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها: یک ابزار هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی و تصحیح خطاها، ناسازگاری‌ها یا مقادیر از دست رفته، از پاکسازی و اعتبارسنجی خودکار داده‌های مالی پشتیبانی کند. این امر دقت و یکپارچگی داده‌های مورد استفاده برای تولید گزارش‌ها را تضمین می‌کند.

• تولید خودکار گزارش: سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند گزارش‌های مالی را به صورت خودکار بر اساس قالب‌ها و قالب‌های از پیش تعریف شده تولید کنند. این سیستم‌ها می‌توانند داده‌های مربوطه را استخراج کنند، محاسبات را انجام دهند، قوانین حسابداری را اعمال کنند و گزارش‌های جامعی را بدون دخالت انسان تولید کنند.

• تصویرسازی (تجسم) داده‌ها: مسئولین گزارش‌های مالی می‌توانند از هوش مصنوعی در تجسم خودکار داده‌ها، بهبود ارائه و تفسیر داده‌های مالی استفاده کنند. به عنوان مثال، نمودارها، داشبوردهای تعاملی و مصورسازی‌های شخصی‌سازی‌شده را می‌توان ایجاد کرد.

• قالب‌های گزارش قابل تنظیم: کسب‌وکارها می‌توانند الگوهای گزارش قابل تنظیمی ایجاد کنند و به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند تا گزارش‌ها را مطابق با نیازهای خاص خود تنظیم کنند. کاربران می‌توانند ساختار، طرح‌بندی و معیارهایی را که باید گنجانده شوند، تعریف کنند و اطمینان حاصل کنند که گزارش‌ها با نیازهای گزارش‌دهی منحصربه‌فرد آنها هماهنگ هستند.

• گزارش و هشدارهای بی‌درنگ: هوش مصنوعی نظارت لحظه‌ای بر داده‌های مالی و تولید گزارش‌های درخواستی را امکان‌پذیر می‌کند. همچنین امکان هشدارها و اعلان‌های خودکار بر اساس آستانه‌های از پیش تعریف‌شده یا رویدادهای خاص را فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که ذی‌نفعان اطلاعات به موقع برای تصمیم‌گیری دریافت می‌کنند.

• تشخیص تقلب: تشخیص ناهنجاری را می‌توان با تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های مالی، شناسایی ناهنجاری‌ها و الگوهایی که ممکن است نشان‌دهنده رفتار متقلبانه باشد، به دست آورد. با ایجاد الگوهای پایه و مقایسه داده‌های جدید با آن‌ها، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌های مشکوک، الگوهای هزینه‌های غیرمعمول یا مغایرت‌هایی که ممکن است مستلزم تحقیقات بیشتر باشد را شناسایی کنند.

مزایای تولید خودکار گزارش مالی

تولید خودکار گزارش‌های مالی مزایای بی‌شماری را برای کسب و کارها فراهم می‌کند. اولاً، زمان و تلاش مورد نیاز برای جمع‌آوری و ایجاد گزارش‌ها را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد و تیم‌های مالی را قادر می‌سازد تا منابع خود را به فعالیت‌های استراتژیک و ارزش افزوده‌تر تخصیص دهند.

ثانیاً، خودکارسازی، خطر خطاهای انسانی و ناسازگاری را با استخراج مستقیم داده‌ها از سیستم‌های مالی به حداقل می‌رساند و از دقت و قابلیت اطمینان در گزارش‌ها اطمینان می‌دهد.

علاوه بر این، تولید گزارش خودکار امکان افزایش چابکی و انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند، زیرا گزارش‌ها می‌توانند بر حسب تقاضا تولید شوند یا برای اجرا در فواصل زمانی خاص برنامه‌ریزی شوند و بینش‌های بی‌درنگ را برای تصمیم‌گیری فراهم کنند. این فرآیند کارآمدی را افزایش می‌دهد:

• کارایی کلی را افزایش می‌دهد
• یکپارچگی داده‌ها را بهبود می‌بخشد
• به سازمان‌ها قدرت می‌دهد تا تصمیمات مالی آگاهانه را به موقع بگیرند.

خودکارسازی تولید گزارش مالی می‌تواند مزایای مقیاس‌پذیری را برای مشاغل به ارمغان بیاورد. همانطور که سازمان‌ها رشد می‌کنند و مقادیر فزاینده‌ای از داده‌های مالی تولید می‌کنند، فرآیندهای تولید گزارش دستی دشوار و وقت گیر می‌شوند.

نتیجه گیری

با خودکارسازی، کسب‌وکارها می‌توانند به راحتی حجم بیشتری از داده‌ها را مدیریت کرده و گزارش‌های کارآمد را بدون توجه به اندازه یا پیچیدگی عملیات مالی خود تولید کنند. تولید خودکار گزارش‌های مالی با استفاده از هوش مصنوعی نه تنها کارایی و دقت را افزایش می‌دهد، بلکه کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا بینش‌های ارزشمندی پیدا کنند ، فرآیندها را ساده‌سازی کنند و عملیات خود را به‌طور مؤثر مقیاس‌بندی کنند.

نویسنده: Sylwia Masłowska