"לימוד מכונה – המענה לסמנכ"לי הכספים, שטובעים במסמכי נייר"
"הבינה המלאכותית ולימוד המכונה יכולים לחסוך להם את הניירת, ובכלל עבודה, ולפנות מזמנם, כך שיוכלו לעסוק יותר, ויותר טוב, בפעילויות הליבה שלהם", כך אמר רז רווח, סמנכ"ל הכספים והתפעול של מיקרוסופט ישראל
"סמנכ"לי הכספים בארגונים רבים – ובכלל, מחלקת הכספים – עדיין פועלים בשיטה הישנה, עם הרבה מאוד נייר. הבינה המלאכותית ולימוד המכונה יכולים לחסוך להם את הניירת, ובכלל עבודה, ולפנות מזמנם, כך שיוכלו לעסוק יותר, ויותר טוב, בפעילויות הליבה שלהם", כך אמר רז רווח, סמנכ"ל הכספים והתפעול של מיקרוסופט ישראל.
רווח אמר את הדברים בכנס שערכה החברה לפני ימים אחדים במטה שלה בהרצליה, בהפקת אנשים ומחשבים, תחת הכותרת מהפכת הבינה המלאכותית עבור סמנכ"ל הכספים המודרני. באירוע השתתפו עשרות סמנכ"לי כספים ואנשי מקצוע רלוונטיים נוספים מארגונים ממגזרים שונים.
לדברי רווח, "הדבר הכי משמעותי בפעילותם של איש הפיננסים, האנליסט והחשב הוא איך הם תופסים את היום יום שלהם. אם איש הכספים, למשל, עסוק בעבודה סיזיפית ומלאת ניירת, הוא מרגיש עבד מודרני, שלא ממצה את הפוטנציאל שלו. כסמנכ"ל כספים, כשלוקחים ממני תהליכים ומעבירים אותו למכונה, אני מרגיש שהארגון מוציא מהמוח שלי את הידע שלי ומה שאני אמור לעשות, כי אני לא צריך לשבת עם השותפים העסקיים שלי ב-2 בלילה או בשבת, אלא בשעות העבודה הרגילות. אנחנו רואים את זה בסקרים שאנחנו עושים לעובדים".
הוא העריך כי "בעוד 10 שנים, בין 350 ל-400 מחברות ה-S&P 500 – המדד שמרכז את 500 החברות הגדולות – כבר לא יהיו בו, ויהיו חברות חדשות, שחלק מהן עוד לא קמו. לא בטוח בכלל שאפילו מיקרוסופט תהיה בעוד עשור במקום שבו היא כיום. ענפים כמו בנקאות, מוניות או סוכני נסיעות השתנו מאוד, לרבות בתחום הכספים. לארגונים יש אחריות להמציא את עצמם מחדש, בוודאי לארגונים גדולים. הם צריכים לאמץ שינויים כדי להיות רלוונטיים, כולל בינה מלאכותית ולימוד מכונה".
מדו"חות סטטיסטיים לכלים מבוססי BI, אוטומציה ולימוד מכונה
"כאנשי כספים, אנחנו רוצים לתרגם את הדטה לפעולה", ציין רווח. "התחלנו עם דו"חות סטטיסטיים שאמרו לנו מה היה. משם עברנו לדו"חות BI שאמרו לנו לא רק מה היה אלא גם למה זה קורה. כיום, אנשי הפיננסים עוברים לכלים מבוססי BI, אוטומציה ולימוד מכונה, שבנוסף למה שציינתי אומרים מה יהיה ומה הארגון צריך לעשות עם זה, ומה מייצר את הפעולה – במיוחד בתהליכים שחוזרים על עצמם".
"לימוד מכונה עושה תהליך כמו תחזיות להרבה יותר פרודוקטיבי, מדויק יותר ולא מטריד את האנשים הרלוונטיים עם עבודה מאוד מאומצת. אני לא זוכר מתי הייתי בפעם האחרונה במשרד בחצות כדי לבצע את התהליכים האלה. בארגון גדול, אי אפשר כיום לעבוד ולקבל החלטות בצורה אחרת. כלומר, ארגונים חייבים לימוד מכונה לביצוע תחזיות. זה קורה אצלנו, במיקרוסופט, בהרבה מאוד תחומים, כולל תחזית הכנסות וניתוח של האווירה כלפי המניה של מיקרוסופט מצד המשקיעים. לימוד המכונה משולב גם בחלק מתהליכי הבקרה הפנימית שלנו", אמר.
רווח ציין כמה עובדות על חטיבת הכספים במיקרוסופט, בהן שמאז 2009, שיעור כוח האדם בה עלה ב-15%, בעוד שההכנסות עלו ב-145%. לדבריו, זאת תוצאה, בין היתר, של הכנסת הבינה המלאכותית ולימוד המכונה לפעולה.
תגובות
(0)