سازمانهای داده محور یا مبتنی بر هوش مصنوعی

دکتر کیارش مهرانی

استادیار دانشگاه و مدرس علوم مالی

خرداد ۱۴۰۳

یک سازمان داده محور بر اساس داده ها تصمیمات استراتژیک می گیرد. به جای تکیه بر شهود، مفروضات، یا «محاسبات» دیگری، از داده ها برای اطلاع دهی به فرآیندهای تصمیم گیری خود استفاده می کند. هر جنبه ای از عملیات خود را اندازه گیری و تجزیه و تحلیل می کند تا رشد را هدایت و زمینه های بهبود را شناسایی کند. زمانی متوجه می‌شوید که یک سازمان اطلاعات محور است که رهبران کسب و کار آن از داده های بلادرنگ برای بهینه سازی عملیات خود و تصمیم گیری های حیاتی استفاده کنند. یک سازمان داده محور، داده ها را به عنوان یک دارایی ارزشمند تلقی می کند و روی فناوری ها و تخصص مورد نیاز برای کسب، ذخیره و دسترسی به آن سرمایه گذاری می کند. با توجه به تعریف فوق ،آیا عصر سازمانهای داده محور حاکم شده است یا حکایت چیز دیگری است؟ پاسخ این است که عصر پرسرعت اتصال کامپیوترها، خطوط بین حوزه های فیزیکی، دیجیتالی و بیولوژیکی را محو کرده است. فناوری همه چیز است و فناوری در همه جا وجود دارد. بیشتر سازمان های  استخوان دار جهان به نوعی سفر تحول دیجیتال را پشت سر گذاشته اند. امروزه تقریباً هر شرکتی یک شرکت فناوری است. از آنجایی که فناوری اتوماسیون به بلوغ می رسد و به بخشی جدایی ناپذیر از عملیات تجاری تبدیل می شود، زمان آن فرا رسیده است که سازمان ها از اتوماسیون فرآیند به اتوماسیون هوشمند و از سازمان های مبتنی بر داده به سازمان های مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شوند. با این حال، بسیاری از سازمان‌ها هنوز در حال مبارزه با تحول دیجیتال برای تبدیل شدن به شرکتهای داده‌محور هستند. بنابراین، چگونه باید با این چالش جدید برخورد کنند؟

محاسبات شناختی[۱] نسلی  از سیستم های اطلاعاتی است که یادگیری و تعامل با اکوسیستم کسب و کار را بهبود می دهد. این سیستم دائماً از تجربیات گذشته یاد می‌گیرد، دانش ایجاد می‌کند، زبان طبیعی را استفهام  و استدلال می‌کند و به طور طبیعی‌تر از سیستم‌های قابل برنامه‌ریزی سنتی با انسان‌ها تعامل دارد. محاسبات شناختی سومین عصر تکامل فناوری محاسبات است. ما از دوره اول با رایانه هایی که مبالغ را جدول بندی می کردند (دهه ۱۹۰۰) و دوره دوم با سیستم های رایانه ای قابل برنامه ریزی (دهه ۱۹۵۰) آشنا شده ایم اکنون عصر تازه ای پیش روی ماست. پیشرفت‌های فناوری، به‌ویژه در داده‌ها و تجزیه و تحلیل آنها، طیف وسیعی از فرصت‌های پیش‌بینی نشده را برای تقویت، خودکارسازی و بهینه‌سازی عملیات تجاری و تصمیم‌گیری فراهم می‌کند. شروع سفر تحول دیجیتال ، داده پردازی و تجزیه و تحلیل آنها با محاسبات شناختی گره خورده ست  بنابراین، این نقطه شروع خوبی برای سازمان ها خواهد بود تا سفر تحول هوش مصنوعی خود را آغاز کنند. دستور العمل استفاده از داده ها و تجزیه و تحلیل آنها به کمک هوش مصنوعی یک پیشرفت طبیعی و عملیاتی است. برنده شدن در اکوسیستم های نوین با داده ها وتجزیه و تحلیل های هوش مصنوعی نیازمند داشتن رویکردی جامع به استراتژی فناوری مبتنی بر داده، تجزیه و تحلیل فعال و مبتنی بر هوش مصنوعی است.

به نظر می‌رسد هوش مصنوعی (AI) اعجازی است که هم تبلیغات منحرف کننده و هم فرصت‌های قدرتمندی را برای جهش کسب‌وکار ارائه می‌کند. امروزه هوش مصنوعی گریزان مانده ، سوء تفاهم  تولید کرده و تصورات بسیاری را به خود جلب کرده است. هوش مصنوعی دقیقاً چیست، چگونه می توانیم به آنجا برسیم، چه فرصت هایی وجود دارد، چه چالش هایی وجود دارد، و چه فوایدی از لحاظ عملی دارد؟

در حالی که تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیند تبدیل داده‌های خام به بینش‌های واضح، معنی‌دار و عملی است، هوش مصنوعی (AI) یک رشته علمی از تحلیل داده است که از الگوریتم‌های پیشرفته استفاده می‌کند تا به رایانه‌ها اجازه دهد به تنهایی از طریق تجربیات خودشان یاد بگیرند، با ورودی‌های جدید سازگار شوند و عملکرد خود را توسعه دهند. عملکرد هوش مصنوعی ناشی از  تقلید از توانایی‌های انسان و شبیه‌سازی هوش انسانی در یک ماشین است. کسب‌وکارها حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که برای انسان‌ها غیرممکن است که با آن‌ها بطور کامل مانوس شوند. با این حال، اگر بتوانیم داده‌ها را با استفاده از قدرت هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل کنیم، می‌توانیم نتایجی بسیار فراتر از توانایی انسان‌ها از نظر سرعت، قابلیت اطمینان و دقت به دست آوریم. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی باعث می شود داده های بزرگ کوچک به نظر برسند. هوش مصنوعی این کار  را با بسیاری از وظایف انسان ها خودکار و ساده سازی می کند. یک زمینه مطالعاتی گسترده است که شامل بسیاری از نظریه ها، روش ها و فناوری ها می شود. زیر مجموعه های اصلی هوش مصنوعی عبارتند از: (هوش مصنوعی > یادگیری ماشین > یادگیری عمیق.) در این یادداشت که پیوستاری از یادداشتهای مربوط به اکوسیستم های نوین مالی است به این مقوله می پردازیم.

زیر مجموعه های هوش مصنوعی

یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به ماشین آموزش می دهد که چگونه یاد بگیرد. یادگیری ماشینی یک روش تجزیه و تحلیل داده ها است که ساخت یک مدل تحلیلی را خودکار می کند و تنظیمات لازم را برای انطباق با سناریوهای جدید به طور مستقل انجام می دهد. از روش‌های شبکه‌های عصبی، آمار و تحقیق در عملیات برای کشف بینش‌های پنهان در داده‌ها و توسعه قابلیت تشخیص الگوها استفاده می‌کنند تا  به طور مداوم از داده‌ها یاد بگیرد و پیش‌بینی کند. به طور مداوم تنظیمات را بدون برنامه ریزی انجام می دهد و با کمترین مداخله انسانی تصمیم می گیرد. به طور کلی، چهار روش یادگیری ماشینی وجود دارد:

• یادگیری نظارت شده[۲] با مجموعه داده های برچسب گذاری شده کار می کند و به آموزش کمتری نیاز دارد.
• یادگیری بدون نظارت[۳] مجموعه داده های بدون برچسب را با شناسایی الگوها و روابط طبقه بندی می کند.
• یادگیری نیمه نظارت شده[۴] از یک مجموعه داده های برچسب دار کوچک به عنوان راهنما برای طبقه بندی مجموعه داده های بدون برچسب بزرگتر استفاده می کند.
• یادگیری تقویتی[۵] بر تعامل با محیط، کار می کند و هدف آن به حداکثر رساندن پاداش با اقدامات ضربه ای و آزمایشی[۶] است.

الگوریتم یادگیری ماشین بر اساس نوع مسئله ای که باید حل شود و نوع خروجی  هایی که باید تولید شود طبقه بندی می شود. این الگوریتم ها به سه دسته تقسیم می شوند:

• طبقه بندی[۷]: یک الگوریتم یادگیری ماشینی نظارت شده است. الگوریتم طبقه بندی به مرتب سازی و طبقه بندی داده های ها در سطل های مختلف از پیش تعیین شده کمک می کند.
• خوشه بندی :یک الگوریتم یادگیری ماشینی بدون نظارت است.  خوشه بندی برای گروه بندی نقاط مشترک داده ها با ویژگی ها یا خصیصیه های مشابه در یک خوشه استفاده می شود.
• رگرسیون:[۸] یک الگوریتم یادگیری ماشینی تحت نظارت است. رگرسیون استفاده از یک یا چند روند موجود یا گذشته  را برای پیش بینی یک مقدار ناشناخته استفاده میکند.

یادگیری عمیق[۹]

یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که نسبت به رویکردهای یادگیری ماشین سنتی برتری دارد. این مدل از ترکیبی از شبکه‌های عصبی مصنوعی چند لایه و داده‌هایی استفاده می‌کند که کامپیوتر را برای انجام کارهای شبیه انسان آموزش می‌دهد. یادگیری عمیق معمولاً بدون نظارت یا دارای نظارت حداقلی هستند. برخی از مدل‌ها آنقدر مؤثر هستند که در بسیاری از زمینه‌ها، مانند تشخیص صدا و گفتار، تشخیص الگو یا تصویر، و پردازش زبان طبیعی، از توانایی‌های انسان پیشی گرفته اند.

شبکه های عصبی[۱۰]

همانطور که در بالا توضیح داده شد، یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است. “عمیق” در یادگیری عمیق به عمق لایه ها در یک شبکه عصبی اشاره دارد. به طور دقیق تر، یک شبکه عصبی که از بیش از سه لایه شامل ورودی و خروجی تشکیل شده است را می توان یک الگوریتم یادگیری عمیق نامید. شبکه های عصبی از طریق مجموعه ای از الگوریتم ها از مغز انسان تقلید می کنند. از واحدهای به هم پیوسته مانند نورون ها تشکیل شده است که اطلاعات را با پاسخ به ورودی های خارجی و انتقال اطلاعات بین هر واحد پردازش می کنند. این فرآیند برای یافتن ارتباطات و استخراج معانی از داده‌های تعریف‌نشده، نیاز به عبور کردن از داده‌های متعدد دارد.

فناوری‌های بسیاری وجود دارند که توسعه هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا شبکه های عصبی را پشتیبانی می‌کنند. در زیر به چند مورد از آنها اشاره شده است.

پردازش زبان طبیعی(NLP)[۱۱]

پردازش زبان طبیعی  شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها کمک می‌کند تا زبان انسان را در قالب متن و صدا تجزیه و تحلیل، درک، تفسیر و دستکاری کنند. NLP با ایجاد امکان خواندن متن، شنیدن گفتار، تفسیر معنا و همچنین سنجش احساسات به رایانه ها کمک می کند تا با انسان ها به زبان خودشان ارتباط برقرار کنند.

بینایی کامپیوتری[۱۲]

بینایی کامپیوتری رشته ای از هوش مصنوعی است که کامپیوترها را برای تفسیر و درک دنیای بصری آموزش می دهد. تشخیص محتویات موجود در یک تصویر یا ویدیو به تشخیص الگو و یادگیری عمیق متکی است. با توانایی شناسایی دقیق، طبقه بندی، پردازش، تجزیه و تحلیل و درک اشیاء، می تواند تصاویر یا فیلم ها را در زمان واقعی ضبط کرده تا محیط اطراف را تفسیر نماید. امروزه بینایی کامپیوتری در بسیاری از زمینه ها رقیب و پیشی گرفته از توانایی های بینایی انسان است.

اینترنت اشیا (IoT)

افزایش تصاعدی اینترنت اشیا (IoT) با دستگاه‌های متصل در هر گوشه از فعالیت‌های تجاری، حجم عظیمی از داده‌ها را تولید کرده است، اما بیشتر آن‌ها تحلیل‌نشده و هدر می‌روند. این امر مرز جدیدی را برای سازمان‌ها باز می‌کند تا یک سیستم مدیریت سازمانی مجهز به اینترنت اشیا یا پلت‌فرم دیجیتال سازمانی داشته باشند که ارزش داده‌ها را با استفاده از فناوری هوش مصنوعی استخراج و گشایش نماید. پلتفرمهای دیجیتالی توانایی گسترش داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از دستگاه‌های ایجاد شده در مزارع یا طبقات تجاری را  به مدیران ارشد ارائه میدهند تا برای تصمیم‌گیری عملیاتی و استراتژیک  بینش های فراوانی فراهم میکند.

واحد پردازش گرافیکی (GPU)

واحدهای پردازش گرافیکی عامل اصلی توسعه فناوری هوش مصنوعی هستند، زیرا آنها قدرت محاسباتی سنگینی را که برای پردازش تکراری زمان واقعی مورد نیاز است فراهم می کنند. داده های بزرگ و قدرت محاسباتی، لازمه پردازش شبکه های عصبی است. GPU ها پردازنده های تخصصی هستند که می توانند حجم عظیمی از داده ها را به سرعت و  با کارآمدی بالایی پردازش کنند. اگرچه این ابزار برای دهه‌ها در صنعت بازیهای رسانه ای بسیار محبوب بود، اما به دلیل طیف وسیعی از مزایایی که نسبت به پردازنده‌های سنتی (CPU) ارائه می‌دهد، به طور پیوسته در صنایعی مانند مالی، مراقبت‌های بهداشتی، معماری، امنیت سایبری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و غیره مورد توجه قرار گرفته‌اند. با توجه به معماری پردازش موازی شان، GPU ها می توانند داده ها را چند صد برابر سریعتر از CPU های سنتی پردازش کنند و به شرکت های مالی اجازه می دهد تا به سرعت بینش هایی را از داده های در اختیار خود ایجاد کنند. در بخشی که در یک چشم به هم زدن مستعد تحولات عظیم است، واکنش سریع به شرایط متغیر بازار ضروری است. علاوه بر این، پردازنده‌های گرافیکی در آموزش مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (AI/ML) می‌توانند در تجزیه و تحلیل‌ها، پیش‌بینی‌ها، رمزگشایی الگوها و ناهنجاری‌های نامرئی با چشم انسان، یادگیری زبان‌ها و تفاوت‌های ظریف انسانی برای تقویت چت ربات‌های تعاملی و غیره نقش بسزایی داشته باشند. در نهایت، پردازنده‌های گرافیکی در مقایسه با آرایه‌های CPU از نظر انرژی کارآمدتر هستند و می‌توانند عملکرد بهتری را ارائه دهند. در صنایعی مانند امور مالی، حتی کوچکترین کاهش در هزینه های عملیاتی می تواند معجزه کند.

استفاده از مورد شماره ۱: تجارت و سرمایه گذاری

هر ثانیه در معاملات سهام مهم است. هر تصمیمی در بازار سهام به داده های تاریخی قابل توجه و داده های مدل های ریاضی مختلف که روندهای گذشته و الگوهای قیمت گذاری فعلی را مقایسه می کنند، بستگی دارد. پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های همزمان برای سنجش دقیق حرکات بازار کمک کنند. فناوری GPU به شدت برای بهینه‌سازی تصمیمات معاملاتی و سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. با استفاده از کارایی GPU، کسب و کارها می توانند مجموعه داده های عظیم را به سرعت تجزیه و تحلیل کنند و تصمیمات آگاهانه ای را در کسری از زمانی که سیستم های مبتنی بر CPU برای پردازش بارهای کاری مشابه نیاز دارند، اتخاذ کنند.

پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند برای تقویت سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی خودکار هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گیرند، جایی که قابلیت‌های پردازش موازی آن‌ها می‌تواند برای تصمیم‌گیری فوری خرید یا تخلیه بدون دخالت انسان مهار شود. توجه داشته باشید که پردازنده‌های گرافیکی نمی‌توانند معاملات الگوریتمی را سرعت بخشند، بلکه فقط مدل تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهند، زیرا اولی به سرعت اینترنت، دسترسی نزدیک به بازار سهام و عوامل دیگر بستگی دارد.

استفاده از مورد شماره ۲: تجزیه و تحلیل ریسک

هر جنبه ای از بازار مالی از بیمه گرفته تا معاملات سهام، نیاز به ارزیابی دقیق ریسک دارد. پردازنده‌های گرافیکی می‌توانند به شرکت‌های مالی در شناسایی سریع و دقیق ریسک‌های بالقوه در پرتفوی خود و توزیع مجدد سرمایه‌گذاری‌ها در پاسخ به تغییر پروفایل ریسک کمک کنند. سیستم‌های مجهز به GPU می‌توانند به طور همزمان به چندین پایگاه داده (نمایه‌های جمعیتی مشتری، سابقه اعتباری گذشته، تحولات بازار، الگوهای جرایم مالی، پایگاه‌های اطلاعاتی اجرای قانون و غیره) ارجاع داده و تجمع ریسک را از ساعت به ثانیه کاهش دهند. زمانی که شرکت‌های بیمه می‌توانند امتیازات اعتباری و نرخ‌های بهره را فوراً در صورت تقاضا به ما ارائه دهند و چند روز طول نکشند تا پاسخ‌ها را ارائه کنند، اهمیت این موضوع بیشتر قابل مشاهده خواهد بود. سرمایه گذاران بازار کالایی همچنین می توانند از تجزیه و تحلیل مبتنی بر GPU بهره مند شوند زیرا آنها به راحتی می توانند تأثیر هر روند جدید، توسعه بازار / ژئوپلیتیک یا سایر اخبار را بر قیمت های فعلی ارزیابی کنند. مهمتر از همه، GPU ها می توانند برای توسعه و پیاده سازی الگوریتم های ML برای تجزیه و تحلیل ریسک استفاده شوند. این نه تنها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا ریسک‌های پیچیده را شناسایی و نظارت کنند، بلکه فرآیندهای پاسخ بعدی را نیز خودکار می‌کند. دویچه بانک اخیراً با سازنده پیشرو GPU Nvidia برای توسعه یک مدل تحلیل ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی/ML همکاری کرده است.

استفاده از مورد شماره ۳: مدل سازی آماری

از پردازنده‌های گرافیکی می‌توان برای توسعه و آزمایش مدل‌های آماری قدرتمندی استفاده کرد که می‌توانند میلیون‌ها متغیر و روابط متقابل آن‌ها را برای پیش‌بینی و مسیرهای متغیر بازارهای مالی را به طور مقتدرانه ترکیب کنند. علاوه بر این، سرعت پردازش بی‌نظیر پردازنده‌های گرافیکی می‌تواند به کسب‌وکارها این امکان را بدهد که متغیرهای بیشتری را بگنجانند و مدل‌ها و الگوریتم‌ها را در صورت نیاز و در صورت لزوم، فوراً تغییر جهت دهند. علاوه بر اطمینان از درستی مدل آماری به شرایط فعلی، این امر همچنین هزینه‌های عملیاتی و نیروی کار مربوط به بازسازی مداوم را کاهش می‌دهد و در نتیجه کارایی را به حداکثر می‌رساند.

استفاده از مورد شماره ۴: کشف تقلب

زیان تقلب کارت های پرداخت در سراسر جهان در سال ۲۰۲۱ از ۳۲ میلیارد دلار فراتر رفته است. پیش بینی می شود طی ۱۰ سال آینده، صنعت کارت های پرداخت در سراسر جهان ۳۹۷ میلیارد دلار ضرر کند! دلیل اصلی این افزایش تهاجمی کلاهبرداران این است که انتظار می‌رود بانکداران و خرده‌فروشان قضاوت‌های چند ثانیه‌ای را برای به حداکثر رساندن اعتبار، افزایش تعداد و کاهش زمان انتظار مشتریان انجام دهند. در حالی که تجزیه و تحلیل ریسک بلادرنگ قبل از ارسال وام یا پذیرش ابزار پرداخت باید به زمان ارزیابی و اعمال ذهن بیشتری نیاز داشته باشد، همین امر در نقض بیشتر مشاهده می شود. اینجاست که GPU ها می درخشند. سیستم‌های مالی مبتنی بر GPU می‌توانند به طور یکپارچه به پایگاه‌های اطلاعاتی متنوع، بیومتریک و سایر پارامترهای احراز هویت، اعتبارسنجی در برابر منابع دیجیتال مجری قانون، تولید نمایه‌های ریسک، ارزیابی الگوها و روش‌های جرم و کلاهبرداری و غیره برای به حداقل رساندن پتانسیل تقلب بکار روند. آنها قابلیت کسر بلادرنگ فعالیت های مشکوک را ارائه می دهند و قبل از وارد شدن هر گونه آسیب، اقدام بازدارنده را امکان پذیر می کنند.  GPU ها همچنین می توانند برای توسعه سیستم های بهینه شده ML برای تشخیص تقلب و به حداقل رساندن قرار گرفتن در معرض بازارها/مشتریان رایج کلاهبرداری استفاده شوند.

استفاده از مورد شماره ۵: بهینه سازی سبد داراییها

بهینه سازی سبد یک پیش نیاز برای هر سازمان تجاری و سرمایه گذارن نهادیاست. قرار ندادن همه تخم مرغ ها در یک سبد نه تنها یک اصطلاح رایج است بلکه یک ضرورت عملی در بازار مالی است. سیستم‌های AI/ML مجهز به GPU، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا فرصت‌های سرمایه‌گذاری را برای به حداکثر رساندن بازده و به حداقل رساندن ریسک‌ها در سبد فعلی خود شناسایی کنند. دسترسی به داده‌های آماری غنی به شکل تصویری به راحتی قابل درک نیز به تخصیص سرمایه‌گذاری مورد نیاز برای کاهش ریسک و بهبود سود برای کسب‌وکارها کمک می‌کند، حتی زمانی که پرتفوی آن‌ها متنوع باشد.

رابط های برنامه نویسی کاربردی (API)

API یک کانال به اشتراک گذاری داده است که می تواند کانال های دیگر مانند پروتکل امن انتقال فایل (SFTP)[۱۳]، پورتال های وب  و …را تکمیل کند. API برای انتقال کارآمد داده های داخلی در داخل سازمان و داده های خارجی به خارج از سازمان است. به عنوان مثال، یک متولی می تواند از طریق API ها، اطلاعاتی مانند وضعیت بازرگانی، تأییدیه های تسویه حساب، موجودی های روزانه و موارد دیگر را با مشتریان خود به اشتراک بگذارد. رابط های برنامه نویسی کاربردی بسته های کددار قابل انتقالی هستند که امکان افزایش عملکرد هوش مصنوعی را به محصولات و بسته های نرم افزاری موجود می دهند. این رویکردی باز و مدولار در محیط توسعه نرم افزارهای مدرن است.

APIها اغلب برای مشاغل حیاتی هستند زیرا به ما کمک می کنند چندین برنامه را از یک منطقه مدیریت کنیم. با یکپارچه سازی API، بعنوان مثال  میتوانید برنامه های بازاریابی را به برنامه های حسابداری متصل کنید. مدیران مالی استراتژیک می توانند داده های فروش را مطابق با اطلاعات مالیاتی مشاهده کنند. نکته این است که API چیزی است که فناوری های کسب و کار شما را به هم متصل می کند. از سال ۲۰۱۸، واسطه‌ها به‌جای تسویه حساب با بانک‌ها، می‌توانند مستقیماً پرداخت‌ها را پردازش کنند. این فرآیند به عنوان “بانکداری باز[۱۴]” شناخته می شود. توانایی API ها برای دسترسی به جزئیات مشتری و پیوند دادن سیستم های کامپیوتری این امکان را فراهم میکند و نحوه فرآیند تراکنش ها را تغییر داده است. API به شرکت ها اجازه می دهد تا تمام فرآیندهای مالی خود را در یک مکان مناسب به هم متصل کنند. API ها می توانند بخش قابل توجهی از کارهای روزمره را که با وظایف حسابداری همراه است را خودکار کنند و متخصصان مالی را آزاد کنند تا بر دستورالعمل های پیچیده تر تمرکز کنند. مزایای ارائه شده به شرکت ها می تواند تجربه مشتری را بهبود بخشد. اما آنها فقط به این محدود نمی شوند. شاید مهمتر از آن، APIها منجر به بهبود رضایت و تعامل کارکنان می شوند. واحدهای مالی شرکت ها همیشه تلاش کرده اند تا کارکنان خود را سرزنده و افراد مبتکر نگه دارند. از این گذشته، حسابداری حرفه بسیار جذاب و چالشی نیست .با API ها، نقش حسابدار در یک سازمان تغییر می کند. APIها حسابداران را آزاد می کنند تا روی طرح های سطح بالاتر تمرکز کنند. این افزایش مسئولیت و آزادی با استراتژی های مالی خلاقانه مطابقت دارد که در نهایت می تواند درآمد را بهبود بخشد و جریان نقدی را حفظ کند. برخی از شرکت ها برای مسایل مالیاتی و حسابداری از ۴۰ برنامه یا بیشتر استفاده می کنند. تکرار کارهایی را تصور کنید که با این همه برنامه درگیر است. با API ها و ادغام هایی که اطمینان حاصل می شود که برنامه ها با هم کار می کنند، کارکنان می توانند از اشتباهات جلوگیری کنند و زمان صرف شده برای کارهای روزمره ورود داده  ها را حذف کنند. این مزایا باعث صرفه جویی در هزینه و بهبود تجربه مشتری می شود، اما اینها تنها مزایای API ها نیستند.

روش‌هایی که بخش حسابداری می‌تواند از APIها استفاده کنند، به طور کامل کشف نشده است. آنها به ظاهر بی پایان هستند. چه به انتقال خودکار داده ها در اظهارنامه های مالیاتی اشاره داشته باشد، چه به صورت رول فوروارد انجام شود ، ظاهراً محدودیتی برای احتمالات وجود ندارد و فقط در آینده رشد خواهند کرد. اولین قدم برای انجام ادغام کارها و حذف وظایف زاید واحدهای مالی، فهرست کردن همه برنامه‌های کاربردی است. هنگامی که این دانش را به دست می آورید، می توانید هر گونه افزونگی، نادرستی، یا وظایف اداری خسته کننده ای را که زیرساخت برنامه را مختل می کند، شناسایی کنید. هنگامی که شرکت این اطلاعات را در اختیار داشته باشد، می تواند به طور یکپارچه برنامه های کاربردی را ادغام کند و شروع به تجزیه و تحلیل داده ها، کاهش ناکارآمدی ها و ایجاد استراتژی های بلندمدت مالی کند.

چه بخواهید در زمان خود صرفه جویی کنید، موجودی خود را ساده کنید یا عملکرد را با دقت بیشتری بررسی کنید، ادغام های API ابزارهایی را در اختیار شما قرار می دهند تا بر اصول اصلی کسب و کار خود و رشد پایدار تمرکز کنید. با یک API یکپارچه، دیگر لازم نیست نگران کارهای کوچک یا احتمال خطای انسانی باشید. همه داده ها و دستورالعمل های تجاری شما زیر یک سقف خواهد بود. همچنین اندازه شرکت یا صنعتی که در آن خدمت می کنید مهم نیست. چه تجارت الکترونیک داشته باشید و چه کسب و کار خرده فروشی کوچک، اتوماسیون می تواند تعداد قابل توجهی از سردردها را از بین ببرد.

---

[۱] Cognitive computing

[۲] Supervised learning

[۳] Unsupervised learning

[۴] Semi-supervised learning

[۵] Reinforcement learning

[۶] hit-and-trial actions

[۷] Classification

[۸] Regression

[۹] Deep learning

[۱۰] Neural networks

[۱۱] Natural language processing (NLP)

[۱۲] Computer vision

[۱۳] پروتکل امن انتقال فایل (SFTP) یک پروتکل شبکه برای دسترسی ایمن، انتقال و مدیریت فایل های بزرگ و داده های حساس است. SFTP که توسط گروه وظیفه مهندسی اینترنت به عنوان پسوند Secure Shell (SSH) طراحی شده است که دسترسی، انتقال و مدیریت فایل ها را از طریق شبکه امکان پذیر می کند.

[۱۴] open banking