Nowa, oparta na sztucznej inteligencji usługa integruje się z pakietem narzędzi Microsoft 365 i systemem Windows, co w rezultacie daje funkcjonalność podobną do ChatGPT.
CoPilot for Finance to platforma analityczna, która ma pomagać przedsiębiorstwom w zarządzaniu finansami poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji oraz automatyzację. Rozwiązanie to ma być stosowane w różnych dziedzinach finansowych, w tym w zarządzaniu płynnością finansową, planowaniu budżetu, analizie danych finansowych oraz prognozowaniu.
Microsoft stawia na AI
Copilot wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych finansowych i identyfikowania wzorców oraz tendencji. Dzięki temu ma dostarczać użytkownikom wskazówki i rekomendacje dotyczące podejmowania decyzji finansowych. Platforma może również integrować się z istniejącymi systemami informatycznymi przedsiębiorstwa, co ułatwia przetwarzanie danych i udostępnianie informacji w czasie rzeczywistym.
Wraz z nowo uruchomioną wersją Copilot for Finance usługi AI, Microsoft wprowadza rozwiązania dostosowane specjalnie dla specjalistów ds. finansów. Jak informuje firma, Copilot został przetestowany specjalistów finansowych firmy oraz pracowników działów finansowych jej partnerów biznesowych. „Osiemdziesiąt procent liderów i zespołów finansowych stoi przed wyzwaniem podjęcia bardziej strategicznej pracy poza operacyjnymi częściami ich ról. Jednak 62 proc. specjalistów ds. finansów twierdzi, iż utknęli w żmudnym wprowadzaniu danych i cyklach przeglądu. Copilot for Finance może pomóc zaoszczędzić czas” – czytamy w komunikacie.
Pojawiając się na rynku Copilot for Finance do pozostałych opartych na modułach sztucznej inteligencji asystentów oferowanych przez Microsoft, takich jak Copilot for Sales i Copilot for Service. Warto w tym miejscu przypomnieć, iż oryginalna wersja Copilot została domyślnie zainstalowana na paskach zadań użytkowników systemu Windows 11.
AI i finanse
Modele sztucznej inteligencji przeszkolone w zakresie danych finansowych wykorzystują zaawansowane techniki uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych finansowych. Analizują one historyczne dane finansowe, aby zidentyfikować trendy, cykle rynkowe, sezonowe wzorce i inne charakterystyczne zachowania. Na przykład, mogą one wykrywać powiązania między różnymi aktywami finansowymi, wskaźnikami gospodarczymi i zdarzeniami rynkowymi. Ponadto modele mogą być używane do prognozowania przyszłych cen aktywów finansowych, wskaźników gospodarczych, trendów rynkowych i innych zmiennych. Wykorzystując historyczne dane, modele te mogą generować prognozy z różnymi horyzontami czasowymi, co może być przydatne dla inwestorów, analityków i firm planujących strategie finansowe. Modele AI mogą być też wykorzystywane do optymalizacji portfela inwestycyjnego poprzez sugerowanie optymalnego podziału aktywów w zależności od określonych kryteriów, takich jak poziom ryzyka, oczekiwana stopa zwrotu, cele inwestycyjne itp.
