Tại sao bộ phận tài chính cần ít số liệu và nhiều phân tích chuyên sâu hơn?

Bộ phận tài chính cần xem xét cách tốt nhất để tận dụng thông tin này để làm thế nào có thể vượt ra khỏi khuôn khổ dự báo thông thường và áp dụng những phân tích chuyên sâu hơn nhằm củng cố quá trình ra quyết định?

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề này. Những tiến bộ trong hạ tầng tài chính – từ các nền tảng tài chính tích hợp đến kết nối API – đã giúp việc tổng hợp và truy cập dữ liệu tài chính ở quy mô lớn trở nên dễ dàng hơn, đồng thời biến dữ liệu đó thành nguồn phân tích chuyên sâu liên tục.

Điển hình như: Các công cụ Trí tuệ Nhân tạo (AI) tận dụng Học máy (ML) và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) để chuyển đổi dữ liệu thô, có cấu trúc hoặc phi cấu trúc thành các biểu đồ trực quan có tính tương tác và thông tin chi tiết có thể hành động theo thời gian thực.

Các mô hình AI lớn dựa trên kiến trúc Transformer – tương tự như Mô hình chuyển đổi theo chuỗi thời gian thực của Ant International – xử lý hàng tỷ tham số từ dữ liệu lịch sử được gắn mốc thời gian để dự đoán các giá trị trong tương lai. Để nâng cao độ chính xác, các mô hình này tự động điều chỉnh khung thời gian nhìn lại – rút ngắn trong các giai đoạn biến động cao và kéo dài trong môi trường ít biến động.

Các lĩnh vực như ngoại hối và thanh khoản – nơi kết quả bị chi phối bởi nhiều biến số và điều kiện thay đổi liên tục – là những ứng cử viên đặc biệt tiềm năng để cải thiện thông qua các mô hình AI.

Chẳng hạn, các mô hình AI có thể học từ dữ liệu dòng tiền lịch sử, lập bản đồ các hành vi thanh toán theo điều kiện thị trường thay đổi, và tạo ra bản dự báo dòng tiền được cập nhật tự động thay vì một báo cáo định kỳ tĩnh.

Một mô hình AI khác có thể phân tích tỷ lệ khối lượng giao dịch trong ngày ở mức độ chi tiết từng phút. Bằng cách điều chỉnh ngữ cảnh nhìn lại theo từng trường hợp cụ thể, các mô hình dựa trên Transformer có thể dự báo thống kê các đợt tăng đột biến về khối lượng và biến động thanh khoản với độ chính xác cao hơn so với các mô hình dự báo điểm truyền thống trong một số điều kiện thị trường nhất định.

Trong cả hai ví dụ, kết quả đều như nhau: Các bộ phận quản lý tài chính có thể áp dụng cách tiếp cận linh hoạt hơn đối với việc dự báo. Họ có thể phản ứng theo thời gian thực trước các diễn biến mới phát sinh, và tập trung nỗ lực phân tích vào những sai lệch dự báo thực sự thay vì các công việc đối soát thông thường.

Những phân tích chuyên sâu theo thời gian thực từ các công nghệ tài chính mới mang lại lợi ích cụ thể và thiết thực cho đội ngũ.

Giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép các hệ thống nội bộ giao tiếp ngay với các đối tác ngân hàng, thay thế cho các giao dịch chuyển khoản từng đợt theo truyền thống.

Điều này cho phép bộ phận tài chính ra quyết định nhanh hơn: khi API cập nhật thông tin theo thời gian thực, các chuyên gia tài chính có thể đưa ra những quyết định tức thời về nguồn vốn, đầu tư và giảm thiểu rủi ro dựa trên tình hình thanh khoản thực tế thay vì báo cáo ngân hàng cuối ngày hoặc bảng tính thủ công.

Hệ thống Quản lý Tài chính (TMS) tổng hợp dữ liệu phân tán thành một nguồn “thông tin duy nhất, chính xác” với khả năng hiển thị theo thời gian thực trên toàn bộ tài khoản ngân hàng, đơn vị tiền tệ và pháp nhân trên toàn cầu.

Các chuyên gia tài chính sử dụng TMS có thể chủ động hơn trong việc lập kế hoạch hành động cho tương lai. Các nền tảng TMS tiên tiến cho phép các đội ngũ mô phỏng nhiều kịch bản tài chính đa dạng và thực hiện phân tích tình huống giả định kèm theo tính năng so sánh nhanh. Những mô phỏng này giúp họ xây dựng các kế hoạch dự phòng có mục tiêu và chiến lược giảm thiểu rủi ro vững chắc từ trước khi biến động thị trường thực sự xảy ra.

Cuối cùng, các nền tảng được hỗ trợ bằng AI có thể tự động hóa nhiều công việc khác nhau trong chức năng quản lý tài chính, từ việc đối chiếu hóa đơn đến dự báo dòng tiền và lập báo cáo. Một số hệ thống tiên tiến sử sụng học máy (ML) và lập trình logic mờ để tự động đối soát các giao dịch ngân hàng với sổ cái tổng hợp, xử lý khối lượng công việc lặp đi lặp lại để phát hiện sai lệch đồng thời đạt tỷ lệ khớp cao hơn nhiều so với xử lý thủ công.

Điều này giúp chuyển dịch thời gian hiệu quả từ tổng hợp dữ liệu sang phân tích chuyên sâu. Bằng cách tự động hóa việc tổng hợp dữ liệu và đối soát giao dịch, các hệ thống dựa trên AI cho phép các chuyên gia tài chính tại các doanh nghiệp có doanh thu từ 1 đến 10 tỷ USD lấy lại tới 52% thời gian trước đây bị tiêu tốn vào việc thu thập dữ liệu thủ công, theo nghiên cứu ngành. ^[1]

Bộ phận tài chính đang bước vào một giai đoạn trưởng thành mới. Khả năng tiếp cận dữ liệu không còn là rào cản chính: các nhà quản lý tài chính hiện nay phải xem xét mức độ hiệu quả trong việc chuyển hóa dữ liệu thành phân tích chuyên sâu giúp cải thiện các quyết định về tài trợ vốn, thanh khoản và rủi ro.

Đây là nơi công nghệ chứng minh giá trị của mình: Các hệ thống kết nối, luồng dữ liệu thời gian thực và các mô hình AI giúp bộ phận tài chính thay thế các quy trình thủ công bằng khả năng quan sát liên tục và hành động nhanh hơn.

Bằng cách giải phóng các nguồn lực cần thiết cho việc phân tích chuyên sâu hơn và ra quyết định mạnh mẽ hơn, công nghệ cho phép bộ phận tài chính mang tính chiến lược hơn và phản ứng tốt hơn trước các nhu cầu của ban lãnh đạo – từ đó đóng vai trò cốt lõi trong việc định hình chiến lược của tổ chức.

Tại Bettr, công nghệ chuyển đổi theo thời gian thực Falcon của chúng tôi được thiết kế để hỗ trợ sự phát triển này. Với khoảng 8,5 tỷ tham số và đang tiếp tục tăng trưởng, công nghệ này phân tích khối lượng lớn dữ liệu thị trường và giao dịch để giúp các nhà quản lý tài chính dự đoán tốt hơn các rủi ro ngoại hối, nâng cao độ chính xác dự báo và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách có được phân tích chuyên sâu hơn thông qua công nghệ.