머신러닝: 인공지능과 재무의 결합

특히 머신러닝에 대한 실용적인 접근 방식을 가진 빠른 리더들은 재무부서에서 인공지능의 출현으로 가장 큰 이득을 얻을 수 있습니다. 필수적인 기반은 높은 데이터 품질, 재무 및 운영 데이터의 탈중앙화 저장, 그리고 고급 분석 기술을 갖춘 적절한 인재입니다.

이 백서에서는 성장을 촉진하고 문제점을 최소화하기 위해 간단한 사용 사례부터 고급 사용 사례까지 제공합니다. 데이터 품질을 개선하기 위해 머신러닝 수집을 사용하는 것은 다른 이점을 활용하기 위한 전제 조건이며, 재무 데이터와 운영 데이터를 통합하는 것도 중요합니다. 이 사용 사례에서는 판매량, 수익, 파이프라인 및 비용 예측을 다루고 기여자 분석과 드라이버 기반 시뮬레이션에 대해서도 자세히 살펴봅니다.

오늘 컨텐츠는 다음을 소개합니다:

• 성공적인 머신러닝을 위해 재무 데이터와 운영 데이터를 통합하는 방법
• 머신러닝을 도입할 때 지정해야 할 사항
• 통합 및 자동화된 예측의 데이터 스토리텔링에 대한 긍정적인 결과

우측 폼을 입력하시고, 더 자세한 사례를 확인하세요!