Giới thiệu
Trong ngành tài chính, việc triển khai AI Agent ngày càng trở nên quan trọng do lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Với các quy định liên tục thay đổi và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, AI Agent có khả năng tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu rủi ro. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu 4 trường hợp sử dụng AI Agent quan trọng trong tài chính cùng với công nghệ được đề xuất.
1. AI Agent Phân Tích Hợp Đồng Mua Sắm
Phân tích hợp đồng mua sắm là một phần quan trọng trong tài chính, giúp đảm bảo các nhà cung cấp thực hiện đúng cam kết và giảm thiểu rủi ro pháp lý. Tuy nhiên, đây cũng là một thách thức lớn do tính phức tạp của hợp đồng.
Thách thức
- Hợp đồng thường dài và viết bằng ngôn ngữ pháp lý phức tạp.
- Hợp đồng có thể được lưu trữ ở nhiều hệ thống khác nhau.
Giải pháp
Sử dụng AI Agent để quét hợp đồng, rút trích siêu dữ liệu, làm nổi bật các rủi ro và đánh dấu các điểm khác biệt. AI Agent sẽ giúp theo dõi ngày gia hạn và các điều khoản rủi ro, đồng thời tạo ra các mẫu chuẩn để so sánh hợp đồng.
Công nghệ đề xuất
Tích hợp dữ liệu:
- NetSuite: Celigo
- Dynamics 365: KingswaySoft
- SAP S/4HANA: SAP Data Services
Quản lý tài liệu:
- NetSuite: File Cabinet
- Dynamics 365: SharePoint
- SAP S/4HANA: Hệ thống quản lý tài liệu SAP
AI & Machine Learning:
- NetSuite: Python với Scikit-learn
- Dynamics 365: Azure ML
- SAP S/4HANA: Python + TensorFlow
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
- NetSuite: spaCy
- Dynamics 365: Azure Cognitive Services
- SAP S/4HANA: SAP Conversational AI
2. AI Agent Đối Chiếu Hàng Tháng
Đối chiếu hàng tháng là rất quan trọng để phát hiện sớm các lỗi, gian lận hoặc thiếu sót trong dữ liệu. Tuy nhiên, quy trình này thường tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.
Giải pháp
AI Agent có thể chạy trên hệ thống để so sánh các mục nhập, xác định sự không khớp và rút trích tài liệu liên quan.
Công nghệ đề xuất
Tích hợp dữ liệu (ETL):
- NetSuite: Celigo
- Dynamics 365: KingswaySoft
- SAP S/4HANA: SAP Data Services
Tự động hóa:
- NetSuite: UiPath
- Dynamics 365: Microsoft Power Automate
- SAP S/4HANA: SAP Intelligent RPA
AI & Machine Learning:
- NetSuite: Python và Scikit-learn
- Dynamics 365: Azure ML
- SAP S/4HANA: Python + TensorFlow
3. AI Agent Tóm Tắt Các Trường Hợp Gian Lận
Các trường hợp gian lận thường tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Việc tóm tắt dữ liệu này giúp hiểu rõ tình hình đã xảy ra. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu lớn và thời gian cần thiết để phân tích là một thách thức.
Giải pháp
AI Agent có thể xem xét các nền tảng giao tiếp, công cụ quản lý dự án và email để rút trích bối cảnh, làm nổi bật sự không nhất quán và tạo ra một tóm tắt có cấu trúc.
Công nghệ đề xuất
Tích hợp dữ liệu (ETL):
- NetSuite: Celigo
- Dynamics 365: KingswaySoft
- SAP S/4HANA: SAP Data Services
4. AI Agent Giải Thích Biến Động Dự Toán Ngân Sách
Một lĩnh vực quan trọng khác mà các chuyên gia tài chính gặp khó khăn là biến động dự toán ngân sách, chỉ ra sự khác biệt giữa kế hoạch và thực tế. Nếu được thực hiện đúng, nó giúp xác định việc chi tiêu quá mức hoặc hiệu suất kém.
Giải pháp
AI Agent có thể phân tích sự thay đổi chi tiêu và doanh thu, tìm ra các yếu tố chính và tự động rút trích tài liệu hỗ trợ.
Công nghệ đề xuất
Tích hợp dữ liệu (ETL):
- NetSuite: Celigo
- Dynamics 365: KingswaySoft
- SAP S/4HANA: SAP Data Services
Kết luận
Nếu được triển khai đúng cách, các trường hợp sử dụng AI Agent trên sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu sai sót, tăng tốc độ hoạt động và đưa ra quyết định nhanh chóng. Hãy bắt đầu triển khai AI Agent để nâng cao hiệu quả trong tài chính ngay hôm nay!