Dlaczego dane finansowe wymagają osobnej oceny przed wdrożeniem AI
Większość projektów AI w obszarze finansów napotyka problemy nie na etapie modelowania, lecz wcześniej - w danych. Brakujące okresy, niespójne kategorie kosztów, różne formaty dat w systemach ERP to typowe przeszkody. Audyt pozwala ocenić rzeczywisty stan danych przed podjęciem kosztownych decyzji technologicznych.
Co obejmuje audyt
Analizowane są wszystkie dostępne źródła danych finansowych: systemy księgowe, raporty sprzedażowe, dane z systemów bankowych i arkusze kalkulacyjne. Oceniana jest kompletność szeregów czasowych, spójność kategoryzacji, granularność danych oraz obecność wartości odstających i błędów systemowych. Wynikiem jest szczegółowy raport z oceną punktową każdego źródła.
Raport i rekomendacje
Raport końcowy zawiera ocenę gotowości danych w skali od 1 do 5 dla każdego wymiaru jakości, listę konkretnych problemów z priorytetami naprawczymi oraz szacowany nakład pracy potrzebny do przygotowania danych pod modele predykcyjne. Dokument jest napisany w sposób zrozumiały zarówno dla działu IT, jak i zarządu.
Kiedy warto zamówić sam audyt
Audyt bez pełnego wdrożenia jest właściwym wyborem, gdy organizacja planuje projekt AI, ale nie jest pewna stanu swoich danych, lub gdy poprzednie próby wdrożenia zakończyły się niepowodzeniem z niezidentyfikowanych przyczyn.