如果您看好人工智能财务预测的力量，请放慢脚步。我认为最好采取谨慎的方法来进行人工智能测试和实施。那么让我们看看如何一步一步地采取行动。

首先，一定要设定明确的实施目标。您希望它节省时间和运营成本，还是增加收入？

接下来，评估您当前的技术堆栈，以确定您已经拥有哪些金融工具以及哪些新的预测工具可以增强这些工具。确定产品搜索的必备条件。

考虑您内部是否拥有启动项目所需的专业知识和资源，或者是否需要聘请顾问或数据科学家。

在一份报告中，各公司报告称，他们在实施人工智能财务预测方面面临的最大挑战是数据问题（隐私和不同地点）、人工智能人才短缺和预算短缺。

“与任何工具一样，使用人工智能也有其自身的一系列障碍，”最近采用人工智能预测的首席执行官说道。 “最初融入现有金融体系充其量也是相当艰巨的，而且往往需要大量资源。还需要不断更新和训练人工智能模型，以跟上不断变化的市场条件。”

Shen 强调了培训团队以获得成功的重要性。 “团队必须知道如何正确分析人工智能输出和定性数据，”他分享道。 “我建议通过企业团队的培训课程引入审计技能，利用将财务和技术团队合并在一起的团体教育和培训。”

例如，HubSpot Academy 提供 和 的培训。我绝对建议您查看这些资源！

要在大规模实施之前进行测试，请从试点开始。我发现对于添加到堆栈中的任何新技术来说都是如此。

“我强烈建议从更有针对性的方法开始，”克里斯蒂安-奥维迪乌说。 “尝试选择人工智能可以立即展示其价值的特定财务方面，并从那里扩展。”

确定要测试的最优先领域（例如销售预测）并试用该平台，然后将结果与传统预测和实际财务状况进行比较。一旦您评估了结果并做出了必要的调整，您就可以将其推广到其他财务领域。

当然，就像传统预测一样，人工智能预测并不完美，并且可能会出错。正确设置模型和工具、监控趋势并在数字看起来不正确或使用它们为重大决策提供信息时仔细检查数字非常重要。

“最有效的功能是反馈循环，团队的其他成员贡献了可以改进的想法Shen 分享道，他与 Jarsy, Inc. 的 AI 财务预测团队的十几名成员一起领导了一项试点。

“经过我们团队的大量集思广益和不断微调，将人工智能纳入我们的财务工作变得很自然。”

在研究本文时，我了解到人工智能财务预测有潜力减少人为错误、更快地做出预测，并将财务数据与市场情报结合起来。在我看来，这是巨大的好处。

虽然没有任何工具可以消除不确定性，但人工智能可以显着减少不确定性，帮助您更快、更有信心地做出有数据支持的决策。