В мире финансов, где каждая секунда и каждый тенге на счету, ИИ уже не просто новомодная игрушка, а настоящий член команды. Мы давно привыкли к тому, что роботы могут собирать автомобили или управлять складами, но помощь в финансах от ИИ всё ещё вызывает удивление и скептицизм.
Согласно Global Tech Report 2023, глобальному исследованию KPMG, которое основано на опросе 2100 руководителей из 16 стран, 2/3 (66%) респондентов ответили, что их организации уже эффективно используют технологии для продвижения своих бизнес-стратегий.
Сергей Нездемковский
Партнер, Департамент аудиторских услуг
KPMG Кавказ и Центральная Азия
По данным исследования, 64% организаций сообщили о повышении прибыльности или производительности на более чем 11% благодаря инвестициям в ИИ и автоматизацию. Это подтверждает, что инвестиции в ИИ могут принести значительную пользу компаниям, улучшая их прибыльность и производительность.
Технологии, подобные ChatGPT, начинают активно входить в повседневную жизнь финансовых отделов, выступая не только как помощники в анализе данных, но и как полноправные члены команды, способные автоматизировать рутинные задачи и повысить общую продуктивность. Эти кибернетические коллеги всегда на связи и не требуют отпусков. В ходе исследования мы выявили, что более двух третей респондентов (68%) считают, что технологии ИИ будут жизненно важными для достижения их краткосрочных бизнес-целей.
Впервые сталкиваясь с применением ИИ, многие финансисты скептически оценивают его способности, не веря в возможность эффективной работы.
Согласно результатам опроса среди CFO тридцати крупных казахстанских компаний, почти 50% считают, что технологии ИИ далеки от совершенства.
Отзывы типа «ИИ ещё не настолько развит, чтобы поручить ему даже базовые функции» или «мы попробовали, и результаты не соответствовали ожиданиям» часто слышны от тех, кто пытался интегрировать ИИ в корпоративные процессы без должного понимания его потенциала и требований к обучению. Такие проблемы возникают из-за отсутствия адекватной подготовки и настройки систем, что аналогично введению в должность нового сотрудника без предварительного обучения.
Как и любой новый сотрудник, ChatGPT требует адекватного обучения и точных инструкций для эффективной работы. Представьте, что вы принимаете на работу нового сотрудника. Вы бы ожидали, что он или она сразу начнёт работать без введения в курс дела, обучения и адаптации? Конечно же, нет. То же самое относится и к ChatGPT. Хотя ИИ может обрабатывать запросы и выполнять задачи с выдающейся скоростью и точностью, он нуждается в «обучении» — в разработке чётких инструкций и правил (промптов), которые позволят ему правильно понимать и выполнять порученные задачи.
Неточно сформулированные задания могут привести к неожиданным и даже смешным результатам. Скажем, если попросить ИИ максимизировать прибыль, не уточнив методы, он может предложить продать производственное оборудование, рассматривая это как оптимальное решение.
Представьте ситуацию: ваша компания нанимает нового сотрудника. Первые дни на новом месте часто наполнены обучением, адаптацией к корпоративной культуре и пониманием своих задач. Этот процесс важен, так как помогает новичку влиться в команду и начать вносить вклад в общее дело. С ChatGPT ситуация аналогична: его «первые дни» в компании также должны включать тщательное обучение и настройку.
Например, если вы берете на работу финансового аналитика, вы ожидаете, что он сможет интерпретировать финансовые отчёты, анализировать рынок и предлагать стратегии оптимизации расходов. Но для этого вам нужно убедиться, что он понимает, какие именно отчёты анализировать, какие источники данных использовать и какие корпоративные процедуры следует соблюдать. Точно так же, прежде чем ChatGPT сможет помочь в этих задачах, его нужно «настроить» — указать, какие данные анализировать, как интерпретировать запросы и какие результаты ожидаются.
Давайте рассмотрим пример: компания решает автоматизировать процесс сбора данных для ежемесячных отчётов. Новый сотрудник потребовал бы времени для изучения формата данных, использования соответствующего программного обеспечения и понимания того, какие метрики наиболее важны для руководства. Для ChatGPT этот процесс включает создание детализированных промптов, которые чётко описывают, какие данные извлекать, как их обрабатывать и в каком виде представлять результаты. Такое «обучение» ChatGPT похоже на адаптацию нового сотрудника, но вместо корпоративных тренингов и руководств используются программные инструкции и алгоритмы.
Эта аналогия помогает понять, что отношение к ChatGPT должно быть таким же, как к любому другому сотруднику, который требует времени для обучения и адаптации. Только тогда он сможет эффективно взаимодействовать с другими членами команды и вносить значимый вклад в работу отдела.
Отчасти взаимодействие с ИИ напоминает работу с очень «буквальным джинном»: нужно формулировать «желания» очень точно. Чтобы избежать недоразумений, на сцену выходит промпт-инженерия.
Промпт-инженеры — это новая специальность, набирающая сейчас большой спрос. Специалисты помогают научиться правильно разговаривать и обучать вашего нового киберсотрудника. Такие специалисты занимаются созданием точных и детализированных «сценариев» для ИИ, которые описывают, что от него требуется, в каком формате и в какие сроки. Промпт-инженеры работают на стыке технологий и коммуникации, и их задача — обучить ИИ понимать запросы человека так, чтобы результаты его работы были максимально полезны и соответствовали установленным стандартам.
Использование ChatGPT в финансовом отделе — это не просто автоматизация, это возможность повысить эффективность и точность работы. При правильном использовании технологии, подобные ChatGPT, могут существенно повысить продуктивность и эффективность, освобождая человеческие ресурсы для более стратегических задач. Понимание важности промпт-инженерии и правильного обучения ИИ — ключ к успешной интеграции этих технологий в корпоративные процессы.
В заключение отметим, что использование ИИ и ChatGPT в финансах открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности, но требует внимательного подхода и готовности к адаптации. Нужны не только финансовые инвестиции, но и время и усилия на обучение и настройку систем, а также на обеспечение безопасности и прозрачности решений, принимаемых ИИ. Только тогда эти технологии смогут по-настоящему стать полноценными членами команды и приносить значимую пользу компании.