Računovođe i pravnici koriste AI za kanibalizaciju svog poslovanja – prije nego što neko drugi to uradi
Kada čujete reč „automatizacija ...“, da li vam um odmah preskače „uništava radna mjesta“? Ako je to slučaj, između njih bi trebalo biti nekoliko zaustavljanja. Automatizacija podrazumijeva uklanjanje trenja, smanjenje troškova, ubrzavanje procesa i uopšteno poboljšanje efikasnosti. Bolja i jeftinija roba i usluge su dobra stvar: čini nas bogatijima.
Ima prostora da se to uradi u svim slojevima života, a ne najmanje u profesionalnim uslugama, poput računovodstva i zakona. Veliki dio posla koje kompanije u ovim sektorima obavljaju je u potrazi i prikupljanju podataka. Njihov bi se rad uveliko poboljšao i ubrzao ako bi se pretraživanje podataka moglo automatizirati, ako su baze podataka kompatibilne i ako se više baza podataka može istovremeno ispitivati.
Tradicionalne baze podataka ne razgovaraju jedna sa drugom. Pitanja koja se mogu postaviti svakom od njih su fiksna - osmišljena su u startu. Velike kompanije ih imaju na hiljade. Tokom 1990-ih, kompanije su počele instalirati Enterprise Resource Planning (ERP) sisteme koji u jednu glavnu bazu podataka objedinjuju sve podatke o određenom poslovnom procesu. Ali velike kompanije i dalje imaju mnogo ERP-ova - često čak 300. I pogodite šta, obično ne razgovaraju jedni s drugima.
Grafikoni znanja
Noviji tip baze podataka nazvan „graf znanja“ je fleksibilniji. Google je ovaj koncept predstavio u svojim pretraživačkim operacijama 2012. (slučajno, iste godine kao i Veliki prasak u vještačkoj inteligenciji, kada je mašinsko učenje počelo da AI čini tako moćnim). Grafovi znanja povezuju trostruke informacije - predmet, objekt i odnos između njih. To vam omogućava da dobijete precizne odgovore na bogata i složena pitanja.
Problem sa grafikonima znanja je što oni troše puno vremena i skupe su za popunjavanje. Ovaj problem je ublažen brzim poboljšanjima u aspektu AI koji se zove obrada prirodnog jezika. NLP sistemi poput Google-ovog BERT-a (dvosmjerni prikazi davača od Transformatora, od kada ste tražili) omogućavaju da se grafikoni znanja automatski popunjavaju tako što se vrte u ogromnim korpusima teksta i tabela, pronalazeći i vađenje relevantnih, ali nestrukturiranih podataka.
Korištenje BERT-a za popunjavanje grafova znanja u profesionalnim službama
Pokretanje pod nazivom Engine B želi iskoristiti ovu novu sposobnost u industriji profesionalnih usluga. Danas zapošljava samo devet ljudi, a do sada je prikupio samo 3,5 miliona funti. Ali osnivač i izvršni direktor Shamus Rae kaže da su partneri i zagovornici kompanije ono što ga čini obećavajućim: uključuju sve četiri velike računovodstvene firme, plus nekoliko kompanija iz sledećeg nivoa i izazova. Plus trgovinsko tijelo UK računovođa, Institut ovlašćenih računovođa u Engleskoj i Velsu (ICAEV). Takođe sarađuje sa nizom vodećih advokatskih društava.
Kompanija gradi i pušta svoje modele doprinosima akademika sa Imperial Collegea i Univerziteta u Birminghamu, a domaćin je na Microsoftovoj platformi Azure, jer za razliku od Google-a, na primjer, Microsoft forsvears koji ide u industrijsku vertikalu da bi se takmičio sa sadašnjim kompanijama.
Ako Engine B uspe, on će raditi kao platforma i naplaćuje mikro plaćanja tokom obrade podataka. Podaci pripadaju kupcu i ostaju tamo gdje su - na serverima kompanije (bilo u usluzi u oblaku ili domaćin-domaćin). Grafikoni znanja motora B biće primjenjeni na podatke u obliku API-ja. Shamus Rae kaže da "mi nećemo anonimizirati ničije podatke i preprodavati uvide iz njih, a naš je kod otvorenog koda".
Jedini izvor istine
Rezultat je, tvrdi Rae, „jedinstveni izvor istine“, gdje se mogu postavljati pitanja o bazi znanja kompanije koja nikada nije bila predviđena prilikom prikupljanja podataka. Na primjer, grafikon znanja za imovinsku kompaniju može se ispitivati kako bi se utvrdilo koje zgrade u portfelju imaju vrstu obloga koji je izazvao tragediju Grenfell Tover-a, a koje je postavio isti izvođač. Postaje mnogo lakše da se provjeri integritet podataka kompanije, kao i da se provjere prevara i odbrana od sajber napada.
Ako ovaj pristup bude uspješan, automatizovat će veliki dio posla koji trenutno obavljaju računovodstvene firme. Velike firme zapošljavaju hiljade ljudi da rade "otkucavanja i udaranja" - pribavljanje finansijskih informacija o aktivnostima klijenta i provjeravanje konzistentnosti u odnosu na druge izvore. Ovaj posao će se sve više automatizovati, što znači manje dosade za mlađe računovođe - ali vjerovatno znači i manji broj mlađih računovođa. Isto važi i za advokate i njihovo otkrivanje i otkrivanje procesa. Dužna pažnja - istraga i procjena ciljane kompanije - postaće mnogo lakša i brža, a spajanja, akvizicije i ulaganja treba dramatično ubrzati.
"Omogućavanje ljudima da rade ono što znaju dobro bi izgledalo, kada bi samo to bilo moguće"
Dan Vright, partner u međunarodnoj advokatskoj kancelariji, Osborne Clarke, dijeli Raeove nade za inicijativu. „Sistemski pronalazeći veze između podataka, mi otvaramo potpuno nove načine izvršavanja pravnih procesa. Pristup grafa znanja odnosi se na tehnologiju koja omogućava ljudima da rade ono što znaju da bi izgledalo, kada bi samo to bilo moguće. Nadamo se da ćemo pokazati da je to moguće. "
Budući da će grafikoni znanja eliminisati mnogo posla koji danas obavljaju računovođe i pravnici - i naplaćuju ih - mogli biste pomisliti da bi se tome opirali, a ne da ga podržavaju. Ali ljudi koji vode ove firme prepoznaju da automatizacija dolazi. Oni znaju da ako ne mogu kanibalizovati sopstveni posao i usvoje poslovne modele koji dolaze, onda će to učiniti neko drugi. Oni koriste ovu vrstu inicijative da bi digitalizacijom svojih preduzeća postavili silu i zadržali stepen kontrole nad procesom dok se dešava.
Kako Rae kaže: „U stvarnosti će poslovi ići i poslovi će se mijenjati. Preduzeća koja prosperiraju biće one koje će privući priliku da prvo usavrše svoju tehnologiju i svoje ljude. Budućnost nije u smanjenju broja transakcija, već u prosuđivanju i mudrosti. "
Izvor: Forbes