人工智能（AI）和机器学习（ML）如何帮助财务专业人员和CFO做出适当的业务决策？

现代CFO或金融专业人士的角色正在迅速发展，并且现在变得越来越苛刻。在组织中，财务专业人员或CFO的角色已从仅由记分员转变为战略顾问，甚至是领导组织数字化转型的业务合作伙伴或技术专家。这些高管有很多期望，他们是包括首席执行官在内的组织中许多决策者的首选。不可避免的是，技术会挽救那些动态且复杂的专业人员。特别是，组织中的企业APP如何支持他们做出正确的业务决策？ 

很明显，企业APP消耗大量数据。但是，我们该如何处理这些数据？我们正在密切注意吗？是的，在某些情况下。但是，基本上没有。一定要有人注意它并让我们所有人都了解。我们可以通过在企业APP中加入人工智能（AI）来做到这一点。人工智能平台的成功取决于其从一段时间内消耗的数据模式中学习的方式。它消耗的越多，它就变得越智能。

使用数据模式，可以构建推荐引擎来推荐正确的选择。最终，该引擎可以开始预测并抢占未来的行动路线，以指导用户做出正确的选择。当Google可以根据用户模式自动提出建议，而美食APP可以自动推荐您喜欢的餐馆或菜肴时，为什么企业APP在特定情况下不能做到这一点？当大多数交易都得到智能管理时，只有少数需要他们专业知识的任务才需要高层管理人员的注意。

专注于正确的交易

如果您采用非结构化格式的客户汇款建议，那么会计师可能不得不浪费他/她的宝贵时间进行处理。如果企业APP能够解密并根据过去的规则和数据模式自动清除对帐，这会很好吗？然后，会计师只能执行真正值得他们注意的例外或任务，而不能执行平凡的任务。那么，可以减少劳动密集型任务并优化资源吗？答案是“是”，它具有强大的AI / ML规则引擎。 

我们可以防止错误发生吗？

使用AI和ML，我们可以检测异常并预测可能的错误。我们可以使AI / ML引擎在执行交易和适当地批准路线时主动检测异常，而不是对其进行分析和剖析。借助智能解决方案，我们可以训练系统以为每笔交易提供见解，同时向主管执行授权。例如，上次您批准类似的订单/请求时发生了什么，是否成功，ROI等。这样，财务专业人员可以更好地为审核做准备，并确保组织中更好的治理，否则您就会无眠晚上到财务部门。

专注于未来

使用AI和ML，我们可以根据过去的趋势，季节性以及与大数据的一些集成，根据市场趋势来估计未来的存储量。还有其他发展。首席财务官能否与机器人对话以获取他/她需要的信息并进行研究？“嘿，Alexa！我们会达到我们的销售目标吗？哪种产品的销售能为公司带来最大的利润？哪个销售员会达到目标？哪个销售人员需要支持才能达到目标？6个月后，我的现金状况如何？”智能对话机器人的问世开始帮助CFO快速获得答案，从而节省了时间和精力。

启用智能解决方案

关键业务问题的补救措施在于人工智能驱动的解决方案。为了获得AI和ML的好处，建议使用一个标准的集成平台，该平台应具有学习和理解数据模式的能力，并且有可能使用各种算法来提供相关答案。现在，组织有责任去思考，开发和计划相关的用例。他们需要识别问题陈述，并从他们拥有的数据点中找到解决方案，以便他们可以就必须要做的事情教给系统。