ความสามารถทางธุรกิจการเงินและการบริหารความเสี่ยง
AI-Native Finance & Risk Management
เห็นกำไรและเงินสดชัดขึ้นพบความผิดปกติได้เร็วขึ้น
รายได้เพิ่ม แต่ทำไมกำไรไม่เพิ่มตาม ลูกหนี้รายใดควรติดตามก่อน และการจ่ายเงินรายการใดต้องตรวจสอบอีกครั้ง ActelosAI เชื่อมข้อมูลการเงิน ความรู้ทางธุรกิจ และ AI เพื่อช่วยทีมอธิบายผลประกอบการ เตรียมแผนเงินสด และใช้หลักฐานประกอบการตัดสินใจที่สำคัญ
ตัวอย่างการใช้งาน AI-Native
ตัวอย่างคำถาม
รายได้เพิ่ม แต่ทำไมกำไรไม่เพิ่มตาม
จัดข้อมูลยอดขาย ต้นทุน และค่าใช้จ่ายให้อยู่บนเกณฑ์เดียวกัน ใช้แบบจำลองที่คำนวณซ้ำได้แยกผลจากปริมาณ ราคา สัดส่วนสินค้า และต้นทุน พร้อมให้ AI รวบรวมหลักฐานและระบุส่วนต่างที่ควรตรวจสอบ
เวลาเตรียมการวิเคราะห์ · ส่วนต่างที่ยังอธิบายไม่ได้
ตัวอย่างคำถาม
ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า เงินสดอาจขาดช่วงใด
เชื่อมลูกหนี้ เจ้าหนี้ และแผนเงินสด แล้วเปรียบเทียบสถานการณ์รับจ่ายตามสมมติฐานที่ตกลงกัน ให้ AI อธิบายที่มาของช่องว่างและสรุปยอดรับชำระกับรายจ่ายที่ต้องยืนยัน
ความคลาดเคลื่อนการคาดการณ์เงินสด · ระยะเวลาแจ้งเตือนล่วงหน้า
ตัวอย่างคำถาม
การจ่ายเงินรายการนี้ มีข้อมูลใดที่ต้องตรวจสอบอีกครั้ง
ตรวจเทียบใบแจ้งหนี้ บันทึกการจ่าย และข้อมูลผู้รับเงิน เพื่อระบุรายการที่อาจซ้ำหรือไม่ตรงกันพร้อมเอกสารต้นทาง สำหรับข้อมูลอ่อนไหว สามารถศึกษาแนวทางตรวจทานแบบอ่านอย่างเดียวภายในองค์กรด้วย FAW
เวลารวมในการทบทวนความผิดปกติ · การตรวจสอบย้อนกลับถึงหลักฐาน
คุณค่าทางธุรกิจ
วัดคุณค่าของ AI ด้วยผลลัพธ์ด้านการเงิน
ตั้งแต่ AI ช่วยกระทบยอดและจัดลำดับติดตามหนี้ ไปจนถึงเตรียมงานตรวจสอบภายใน ติดตามความเปลี่ยนแปลงของงานซ้ำ การหมุนเวียนเงินสด และประสิทธิภาพการทบทวน
ลดเวลาการกระทบยอด
−80%
เวลาของงานกระทบยอดธนาคารเฉพาะงาน
ให้ AI ช่วยจัดและเปรียบเทียบข้อมูล เพื่อให้ทีมมีเวลาอธิบายส่วนต่างและทบทวนรายการผิดปกติมากขึ้น
หมายเหตุอ้างอิง
เร่งการรับชำระ
−20 วัน
ระยะเวลาเก็บหนี้เฉลี่ย (DSO)
ผสาน AI จัดลำดับความสำคัญ การจับคู่รับชำระ และการประสานติดตาม เพื่อให้ทีมมุ่งไปที่ปัญหาซึ่งทำให้เก็บเงินล่าช้า
หมายเหตุอ้างอิง
เตรียมข้อมูลความเสี่ยงได้เร็วขึ้น
≈−20%
เวลาวางแผนงานตรวจสอบภายใน
ให้ AI ค้นข้อมูลจากนโยบาย แม่แบบ และขั้นตอนฉบับปัจจุบัน เพื่อลดการค้นซ้ำและการแก้ไขงานเตรียมการ
หมายเหตุอ้างอิง
ข้อมูลมาจากกรณีศึกษาและงานวิจัยในสถานการณ์เฉพาะ ใช้เพื่อประกอบการพิจารณาเท่านั้น ผลลัพธ์จริงขึ้นอยู่กับเงื่อนไขทางธุรกิจและข้อมูล
การใช้งาน AI
หกการใช้งานที่เชื่อมการเงินกับธุรกิจ
ตั้งแต่อธิบายกำไรและดูแลเงินสด ไปจนถึงกระทบยอดและค้นหาความผิดปกติ นี่คือแนวทาง AI-Native ที่สามารถร่วมกันออกแบบและทดสอบตามธุรกิจ ข้อมูล และระบบที่มีอยู่ของคุณ
เชื่อมความเปลี่ยนแปลงของกำไรกับปัจจัยธุรกิจ
สินค้า ลูกค้า หรือช่องทางใดกำลังส่งผลต่อกำไร
แยกความเปลี่ยนแปลงของรายได้ ต้นทุน และกำไรส่วนเกินบนเกณฑ์เดียวกัน โดยแยกผลจากราคา ปริมาณ สัดส่วนสินค้า และค่าใช้จ่าย ให้ AI เชื่อมคำสั่งซื้อกับบันทึกธุรกิจเพื่อร่างคำอธิบายที่มีแหล่งอ้างอิงและประเด็นที่ต้องตรวจสอบ
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- รายได้แยกตามสินค้า ลูกค้าและช่องทาง รายละเอียดต้นทุนและค่าใช้จ่าย งบประมาณและบันทึกธุรกิจ
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- การวิเคราะห์ส่วนต่างกำไร การเปรียบเทียบกำไรส่วนเกิน และร่างคำอธิบาย
- เวลาเตรียมการวิเคราะห์ธุรกิจ ↓
- ส่วนต่างที่ยังอธิบายไม่ได้ ↓
ให้การคาดการณ์ทันต่อการเปลี่ยนแปลง
คำสั่งซื้อและต้นทุนเปลี่ยน แผนไตรมาสหน้าควรปรับอย่างไร
นำสมมติฐานคำสั่งซื้อ ราคา ต้นทุน และกำลังการผลิตเข้าแบบจำลองคาดการณ์แบบต่อเนื่องเพื่อเทียบสถานการณ์ ให้ AI อธิบายสิ่งที่เปลี่ยนจากรุ่นก่อน ปัจจัยอ่อนไหว และหลักฐานที่ขาด เพื่อช่วยฝ่ายธุรกิจกับการเงินหารือการปรับแผน
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- ผลจริง คำสั่งซื้อคงค้าง ปัจจัยขับเคลื่อนธุรกิจ รุ่นงบประมาณ และสมมติฐานสถานการณ์
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- การคาดการณ์แบบต่อเนื่อง การเปรียบเทียบสถานการณ์ และคำอธิบายการเปลี่ยนสมมติฐาน
- ความคลาดเคลื่อนคาดการณ์บนเกณฑ์เดียวกัน ↓
- เวลาเตรียมวิเคราะห์สถานการณ์ ↓
ติดตามหนี้ที่สำคัญก่อน
วันนี้ควรติดตามลูกหนี้รายการใดก่อน
ใช้อายุหนี้ พฤติกรรมชำระ ข้อโต้แย้ง และคำมั่นชำระเงินเพื่อเตรียมลำดับความสำคัญ ให้ AI สรุปการติดต่อ ประเด็นค้าง และร่างข้อความ เพื่อให้ทีมเข้าใจสาเหตุการจ่ายล่าช้าได้เร็วขึ้น
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- รายละเอียดลูกหนี้ การรับชำระและตัดชำระ คำมั่นชำระเงิน ข้อโต้แย้งและการติดต่อ
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- รายการติดตามรับชำระ สรุปข้อโต้แย้ง และร่างข้อความ
- ระยะเวลาเก็บหนี้เฉลี่ย ↓
- สัดส่วนลูกหนี้เกินกำหนด ↓
เห็นช่องว่างก่อนเงินสดตึงตัว
การรับเงินล่าช้าหรือซื้อเพิ่ม จะกระทบเงินสดในสัปดาห์ใด
เชื่อมการรับจ่าย เงินทุนที่จมในสินค้าคงคลัง และแผนเงินทุนตามเวลาและนิติบุคคล แล้วใช้แบบจำลองเงินสดเทียบสถานการณ์ ให้ AI อธิบายที่มาของช่องว่าง ผลกระทบ และสมมติฐานที่ต้องยืนยัน พร้อมเตรียมทางเลือกสำหรับหารือ
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- เงินทุนที่พร้อมใช้ ลูกหนี้และเจ้าหนี้ แผนจัดซื้อและรายจ่าย สินค้าคงคลังและแผนเงินทุน
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- การคาดการณ์เงินสด การแจ้งช่องว่าง และการเปรียบเทียบสถานการณ์รับจ่าย
- ระยะเวลาแจ้งเตือนเงินสดขาดล่วงหน้า ↑
- ความคลาดเคลื่อนเงินสดที่ระยะคาดการณ์เท่ากัน ↓
หาที่มาของส่วนต่างปิดบัญชีได้เร็วขึ้น
ทำไมบัญชีแยกประเภท บัญชีย่อย และบันทึกธุรกิจจึงไม่ตรงกัน
จัดงวด นิติบุคคล และสกุลเงินให้ตรงกัน แล้วใช้กฎตรวจยอดคงเหลือกับรายการย่อย ให้ AI เสนอคู่ที่อาจตรงกัน รวบรวมรายการที่ยังจับคู่ไม่ได้ เหตุผลที่เป็นไปได้ และเอกสารต้นทางสำหรับฝ่ายการเงินตรวจสอบ
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- บัญชีแยกประเภทและบัญชีย่อย บันทึกธนาคารหรือธุรกิจ กฎการจับคู่ข้อมูล และรายการปรับปรุง
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- รายการส่วนต่าง หลักฐานประกอบ และข้อเสนอปรับปรุงที่รอยืนยัน
- เวลารวมในการกระทบยอดและทบทวน ↓
- ยอดส่วนต่างที่ยังแก้ไขไม่ได้ ↓
เชื่อมข้อสงสัยในการจ่ายเงินกับหลักฐาน
รายการที่อาจซ้ำ ยอดต่าง และข้อมูลผู้รับเงินที่ไม่ตรง อยู่ในเอกสารใด
ใช้กฎคัดรายการที่อาจผิดปกติ แล้วให้ AI จัดเอกสาร ข้อมูลสำคัญ และประเด็นรอยืนยัน สำหรับข้อมูลอ่อนไหว สามารถศึกษาแนวทางทบทวนแบบอ่านอย่างเดียวภายในองค์กรด้วย FAW ให้ผู้รับผิดชอบยืนยัน ปฏิเสธ หรือเพิ่มบริบท
- ข้อมูลที่เชื่อมโยง
- ใบแจ้งหนี้ บันทึกการจ่าย ข้อมูลผู้รับเงิน กฎภายใน และเอกสารจัดซื้อที่ได้รับอนุญาต
- ความสามารถที่เกิดขึ้น
- รายการที่อาจผิดปกติ หลักฐานต้นทาง และบันทึกการทบทวนโดยคน
- เวลารวมในการทบทวนความผิดปกติ ↓
- ระยะเวลาจากพบถึงยืนยัน ↓
ลูกศรแสดงทิศทางที่ต้องการปรับปรุง โดยกำหนดเป้าหมายเทียบกับข้อมูลฐานของธุรกิจและตรวจทั้งความถูกต้องกับภาระการทบทวน ใช้กฎและแบบจำลองที่ตกลงกันคำนวณ ส่วน AI ช่วยจัดหลักฐานและคำอธิบาย การบันทึกบัญชี งบประมาณ การจ่ายเงิน และการยอมรับข้อยกเว้นความเสี่ยงเป็นการตัดสินใจของผู้มีอำนาจ
FAW · โซลูชัน AI ภายในองค์กร
ใช้ข้อมูลการเงินอ่อนไหวในสภาพแวดล้อมที่ตกลงกัน
Forge Agent Workstation (FAW) คือแนวทาง AI ภายในองค์กรที่เรากำลังวางแผนสำหรับทีมการเงินและความเสี่ยง เรากำลังศึกษาการทบทวนความผิดปกติของใบแจ้งหนี้และการจ่ายเงิน โดยผสานโมเดลภายในองค์กร กฎธุรกิจ และแอปพลิเคชันที่เหมาะสม เพื่อเชื่อมข้อค้นพบกับเอกสารต้นทางให้คนพิจารณา
Forge Agent Workstation
อยู่ระหว่างวางแผน · กรณีใช้งานแรกยังต้องทดสอบ
ข้อมูลธุรกิจที่ได้รับอนุญาต
ใบแจ้งหนี้ บันทึกการจ่าย และกฎตรวจสอบที่ตกลงกัน
ตรวจด้วยกฎและจัดข้อมูลด้วย AI
หาส่วนต่าง จัดหลักฐานและประเด็นที่ต้องยืนยัน
ให้คนทบทวนและตัดสินใจ
ยืนยัน ปฏิเสธ หรือเพิ่มข้อมูล พร้อมเก็บเหตุผลประกอบ
ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ตั้งใจให้เกิดขึ้น
- รายการที่อาจผิดปกติพร้อมกฎที่ใช้ตรวจ
- เอกสารต้นทางและรายละเอียดการคำนวณที่ตรวจย้อนกลับได้
- รายงานทบทวนโดยคนพร้อมประเด็นที่ยังรอยืนยัน
ข้อมูลและตัวชี้วัด
ตรวจที่มาของตัวเลขและวัดผลการปรับปรุง
เชื่อมคำนิยามทางการเงิน บันทึกธุรกิจ และหลักฐาน ติดตามทั้งความเร็ว ความถูกต้องของการคำนวณ ความเอนเอียงในการคาดการณ์ และภาระการทบทวนของคน
เกณฑ์ข้อมูลธุรกิจและการเงิน
จัดนิติบุคคล งวด สกุลเงิน สินค้าและลูกค้าให้ตรงกัน แยกผลจริง งบประมาณ และคาดการณ์ พร้อมเก็บรุ่นของเกณฑ์ปันส่วนต้นทุนและสมมติฐาน
อธิบายกำไรด้วยปัจจัยธุรกิจ และเริ่มคาดการณ์จากข้อมูลที่ตรวจสอบได้
การตรวจสอบย้อนกลับถึงแหล่งข้อมูล · ส่วนต่างที่ยังอธิบายไม่ได้ · ความคลาดเคลื่อนและความเอนเอียงคาดการณ์ · เวลาเตรียมวิเคราะห์
เหตุการณ์รับชำระและเงินสด
เชื่อมใบแจ้งหนี้ การตัดชำระ วันครบกำหนด คำมั่นชำระ และรับจ่ายจริง เก็บข้อโต้แย้งกับการเปลี่ยนแผน และระบุข้อมูลที่ยังไม่ได้ปรับปรุง
เข้าใจอุปสรรคการรับชำระ และเห็นช่องว่างในแผนเงินสดเร็วขึ้น
DSO · สัดส่วนลูกหนี้เกินกำหนด · ความคลาดเคลื่อนเงินสด · ระยะเวลาแจ้งเตือนล่วงหน้า
ความผิดปกติและหลักฐานการทบทวน
เก็บกฎตรวจสอบ ไฟล์ต้นทาง ข้อมูลสำคัญ และการยืนยันโดยคน แยกรายการที่อาจผิดปกติ ปัญหาที่ยืนยันแล้ว และกรณีที่ข้อมูลไม่พอ
ลดการขอเอกสารไปมา และมุ่งทบทวนข้อสงสัยที่มีหลักฐานรองรับ
การตรวจสอบย้อนกลับถึงหลักฐาน · การแจ้งผิดและการตรวจไม่พบ · ความถูกต้องของยอดเงิน · เวลารวมในการทบทวน
โซลูชันและการสนับสนุน
ผสานดุลยพินิจทางวิชาชีพกับ AI
เกณฑ์การเงินและการทบทวนทางธุรกิจ
ร่วมยืนยันเกณฑ์คำนวณ สมมติฐานข้อมูล และข้อกำหนดการทบทวนกับผู้รับผิดชอบการเงินและธุรกิจ ให้ AI จัดหลักฐานและคำอธิบาย ส่วนดุลยพินิจทางวิชาชีพเป็นหน้าที่ของผู้มีความเชี่ยวชาญและอำนาจที่เหมาะสม
พูดคุยกรณีใช้งานของคุณความสามารถภายในองค์กรด้วย FAW
สำหรับงานที่ต้องประมวลผลภายในองค์กร สามารถร่วมศึกษาโมเดล กฎ และแอปพลิเคชันที่เหมาะสมกับ FAW เลือกสภาพแวดล้อมตามความต้องการธุรกิจและข้อมูล โดยไม่ใช่ทุกงานการเงินต้องซื้ออุปกรณ์ใหม่
รู้จักแนวทาง FAWเริ่มจากตัวเลขที่คุณอยากเข้าใจให้ชัด
กำไรอธิบายยาก เงินรับชำระมาช้า หรือการกระทบยอดกับทบทวนความผิดปกติใช้เวลามากเกินไป เราจะร่วมกันเลือกหนึ่งปัญหา กำหนดตัวชี้วัดที่ควรปรับปรุง และหาการใช้งาน AI ที่เหมาะสม
Actelos Delta สนับสนุนการค้นหากรณีใช้งาน การสร้างความสามารถ และการนำไปใช้ของทีม
แนวทางการทำงานร่วมกัน