棱镜下的数据：AI 驱动的分析是收集数据洞察力的关键

数字时代，最具有变革性的工具即是人工智能，其可以学习自我改造的轮子，突破了工具可以做什么的界限。

人工智能凭借跨行业和部门的巨大潜力，全球人工智能支出预计在 2020 年至 2024 年期间将翻一番，从 500 亿美元增长到超过 1100 亿美元。

人工智能正在资产管理、税务分析报告、信用承销等领域加速应用。事实证明，战略性地利用 AI 的能力是财务团队通过简化流程和减少错误来提高效率和生产力的主要资产。

传统的企业数据处理方法一直以目标为导向，例如精确定位客户流失或跟踪孤立的 KPI。然而当公司在分析数据时只考虑一种指标的话会限制数据洞察力的范围和后续价值。

如果一家企业想要知道，比如员工在 12 月份花在咖啡上的金额，只会找到数据集中表明的答案而已。这种狭隘的数据分析方法只能提供答案，而不是广泛的见解：不是因为数据中没有更大的图景，而是因为分析师不知道要寻找什么答案。

因此，如果将数据视为一束光，那么 AI 就是折射其所有隐藏颜色的棱镜。

当数据可以自我组织和自我监督时，结果就会自行显现。这种方法在其他数据分析领域很常见，例如确定数据漂移或异常检测。

自动化和人工智能的强大联盟对企业财务流程的重要性只会越来越大。这些工具对于从公司财务数据中产生可操作的见解，公司从中了解最新的总体支出情况是不可或缺的。

随着 AI 变得更加有效和负担得起，预计会看到越来越多的公司和部门像数据公司一样行事：专注于数据质量和分析，以提高他们的决策能力。

数据分析一直在揭示隐藏在数据集中的业务解决方案并提供见解，人工智能可以充当棱镜，使财务领导者能够以前所未有的方式查看数据的颜色和阴影多样性。