Az idén 35 éves KPMG Magyarország szakértői a kerek évfordulóhoz kapcsolódóan összefoglalták a jövő digitális irányait és azt, hogyan tudnak mindehhez a vállalatok sikeresen kapcsolódni. Az AI jövőbemutató megoldásai jelentősen átalakítják a szakmákat, a vállalati középvezetők hatékonysága akár 40-50%-kal is javulhat. A KPMG saját AI-fejlesztéseit először saját szervezetén belül teszteli, amellyel például a dokumentumkezelési hatékonyság is jelentősen javul. 

Az idén 35 éves KPMG nem csak elsőként jelent meg Magyarországon a Big4-ok közül 1989-ben, de ugyanazzal a lendülettel támogatja ma is a vállalkozásokat a fejlődésben. A Digitális Könyvvizsgálati Központja szintén kerek évfordulót ünnepel, hiszen 10 éve alakult az első agilis módszertant bevezető üzletágként. Bár nagy utat tettek meg a KPMG Magyarország szakértői – hiszen a kezdeti 13 fős csapat mára 1800 fős vállalatcsoporttá nőttek ki magát – a fejlődésben továbbra is élen jár a leginnovatívabb és sikeres üzleti megoldásokban, támogatva a vállalkozások növekedését és hatékonyságuk javulását. Éppen ezért áll most a KPMG megoldásainak fókuszában a vállalati digitalizáció és az AI jövőbemutató használata. 

„A mesterséges intelligencia (AI) többé már nem kopog az ajtónkon – teljes vállszélességgel bedöntötte a kaput. A modern technológiák korai bevezetésével versenyelőnyre tehetünk szert.” – emelte ki a technológia adaptálás fontosságát Kórász Tamás, a KPMG Management Consulting Partnere. Kórász szerint a digitalizációval, többet közt a Cloud, Big Data és AI fejlesztésekkel nem csak szintet léphetnek a magyar vállalkozások, hanem teljesen új utakat nyithatnak a fogyasztói és munkavállalói élmények javítására, új értékkínálat létrehozására és az üzleti modellek átalakítására. Arra ugyan még senki nem tudja a választ, hogy az AI az üzleti világot mennyire fogja felforgatni, milyen szakmákat, szakterületeket alakít át a következő 10-20 évben. Az azonban már tisztán látszik, hogy egy szakmai középvezető munkáját az AI 40-50%-kal hatékonyabbá tudja tenni pár éven belül. A továbbiakban is szükség lesz a szakmai kollégákra, de a munkakörök és a feladatok jelentősen átalakulnak minden területen. 

Az AI területén a korszerű technológiai támogatás elengedhetetlen a vállalatok sikeréhez, amihez a KPMG a legnagyobb informatikai cégekkel alakít ki stratégiai partnerséget. A KPMG szakértői szerint a mesterséges intelligencia helyes működéséhez elszántságra és kísérletezésre is szükség van.  

Rakó Ágnes, a KPMG Risk Consulting Partnere kiemelte, az AI már a tradicionális területekre is beférkőzött, napi szinten az üzleti élet része. „Az AI lehetőséget ad a meglévő humán kapacitások, adatok és források még hatékonyabb felhasználására. Az AI használata sokszor jelentkezik elvárásként az ügyfelek részéről, olyan billog, ami kell a termékekre, szolgáltatásokra.” Ma már az üzleti folyamatok és az IT közösen tud csak fejlődni, a technológia és az üzleti érdek ugyanazzal a jövőbe mutató eszköztárral tud csak sikeresen együttműködni. A KPMG elkötelezetten segíti ügyfeleit a digitális transzformációban. Ennek során felméri az egyes vállalatok üzleti, működési és digitális sikertényezőit, elkészíti az üzleti transzformációs és technológiai tervet, majd megvalósítja és rendszerbe állítja a fejlesztéseket, ezt követően pedig naprakészen tartja a rendszereket. Tapasztalatuk szerint ma már egy vállalatnak nem tanácsok, hanem megoldások kellenek. A kézzel fogható eredményekhez, az értékek bemutatásához a KPMG saját szervezetén belül kísérletez, így a saját kollégáik is láthatják az AI üzleti felhasználásában rejlő értékeket. 

Press meetup
Kórász Tamás

A most készülő, nem reprezentatív felmérését (Mesterséges Intelligencia (AI) Érettségi Felmérés) hamarosan publikálja a KPMG, az előzetes adatokból azonban az már most elmondható, hogy a vállaltok többsége már kipróbált valamilyen területen AI megoldásokat, sőt a legtöbben többféle eszközt is kipróbáltak már, azonban nem bíznak meg vakon az AI által generált eredményekben.  

Ezt a megközelítést, vagyis az adatok ellenőrzését ajánlja egyébként Ignácz Péter, a KPMG adatelemzés, modellezés és gépi tanulás szakértője is, aki a saját deep learning rendszerükön keresztül mutatta be, hogy a gépi tanulás és a nagy nyelvi rendszerek alkalmazásával miként lehetünk képesek dokumentumok tömegéből kinyerni a számunkra lényeges információt, és hogyan lehet válaszokat generálni a feltett kérdésekre, lényegre törő összefoglalót készíteni egy problémáról, emberi beavatkozás nélkül. „A vállalati környezet leginkább abban különbözik a ChatGPT-vel megoldott feladatoktól, hogy nem nyilvános interneten alapuló tudásbázist használnak, hanem nagy nyelvi modellek a vállalat saját adatait dolgozzák fel, így segítenek megoldani az üzleti problémájukat” -emeli ki Ignácz Péter.

A KPMG saját fejlesztésű dokumentumfeldolgozó rendszere már képes saját maga is nagyszámú releváns kérdést megfogalmazni a dokumentumok kívánatos feldolgozásához. A rendszer alapja a jól feltett kérdés, hiszen a gépi tanulással felkészített rendszerek képesek csaknem száz százalékban jó válaszokat adni a jól feltett kérdésekre, de rossz kérdésre – az emberhez hasonlóan – a nagy nyelvi rendszerek is csak rossz válaszokat adnak.  

A KPMG saját rendszerét pénzügyi beszámolókon futtatva egyébként azt tapasztalták, hogy szinte azonnal 80-85 százalékos használati értékű elemzést adott a bevitt információkból, ahhoz képest, mint amire két kolléga ennél nagyobb pontossággal, de körülbelül két nap alatt képes lett volna. Az első futtatás ugyan nem ad tökéletes eredményt, de kiválóan működik egy olyan alap készítéséhez, amely ugyancsak töredék idő alatti emberi beavatkozással száz százalékra emelhető, vagyis a munkatársaknak rengeteg idejük szabadul fel arra, hogy más feladatokkal foglalkozzanak. 

A gépi tanulás és a nagy nyelvi rendszerek alkalmazása számos vállalati feladatra remekül alkalmazható, és sok emberi munkaórát szabadít fel más feladatok elvégzéséhez. Azonban ahhoz, hogy a jövőbe mutató technológiák pontosak legyenek, olyan gondolkodó és kreatív szakértőkre van szükség, akik pontosan meghatározzák a bevitt dokumentumok körét, az elvégzendő feladatokat, a megkívánt válaszok elvárt tartalmi elemeit és pontosságát. Ezen a területen tehát a gép és az ember nem rivalizál, hanem egymásra támaszkodva ugrik szintet termelékenységben, reakcióképességben.

Press meetup

A most készülő, nem reprezentatív felmérését (Mesterséges Intelligencia (AI) Érettségi Felmérés) hamarosan publikálja a KPMG, az előzetes adatokból azonban az már most elmondható, hogy a vállaltok többsége már kipróbált valamilyen területen AI megoldásokat, sőt a legtöbben többféle eszközt is kipróbáltak már, azonban nem bíznak meg vakon az AI által generált eredményekben.  

Ezt a megközelítést, vagyis az adatok ellenőrzését ajánlja egyébként Ignácz Péter, a KPMG adatelemzés, modellezés és gépi tanulás szakértője is, aki a saját deep learning rendszerükön keresztül mutatta be, hogy a gépi tanulás és a nagy nyelvi rendszerek alkalmazásával miként lehetünk képesek dokumentumok tömegéből kinyerni a számunkra lényeges információt, és hogyan lehet válaszokat generálni a feltett kérdésekre, lényegre törő összefoglalót készíteni egy problémáról, emberi beavatkozás nélkül. „A vállalati környezet leginkább abban különbözik a ChatGPT-vel megoldott feladatoktól, hogy nem nyilvános interneten alapuló tudásbázist használnak, hanem nagy nyelvi modellek a vállalat saját adatait dolgozzák fel, így segítenek megoldani az üzleti problémájukat” -emeli ki Ignácz Péter.

A KPMG saját fejlesztésű dokumentumfeldolgozó rendszere már képes saját maga is nagyszámú releváns kérdést megfogalmazni a dokumentumok kívánatos feldolgozásához. A rendszer alapja a jól feltett kérdés, hiszen a gépi tanulással felkészített rendszerek képesek csaknem száz százalékban jó válaszokat adni a jól feltett kérdésekre, de rossz kérdésre – az emberhez hasonlóan – a nagy nyelvi rendszerek is csak rossz válaszokat adnak.  

A KPMG saját rendszerét pénzügyi beszámolókon futtatva egyébként azt tapasztalták, hogy szinte azonnal 80-85 százalékos használati értékű elemzést adott a bevitt információkból, ahhoz képest, mint amire két kolléga ennél nagyobb pontossággal, de körülbelül két nap alatt képes lett volna. Az első futtatás ugyan nem ad tökéletes eredményt, de kiválóan működik egy olyan alap készítéséhez, amely ugyancsak töredék idő alatti emberi beavatkozással száz százalékra emelhető, vagyis a munkatársaknak rengeteg idejük szabadul fel arra, hogy más feladatokkal foglalkozzanak. 

A gépi tanulás és a nagy nyelvi rendszerek alkalmazása számos vállalati feladatra remekül alkalmazható, és sok emberi munkaórát szabadít fel más feladatok elvégzéséhez. Azonban ahhoz, hogy a jövőbe mutató technológiák pontosak legyenek, olyan gondolkodó és kreatív szakértőkre van szükség, akik pontosan meghatározzák a bevitt dokumentumok körét, az elvégzendő feladatokat, a megkívánt válaszok elvárt tartalmi elemeit és pontosságát. Ezen a területen tehát a gép és az ember nem rivalizál, hanem egymásra támaszkodva ugrik szintet termelékenységben, reakcióképességben.