在业务流程中采用人工智能（AI）正在缓慢但肯定发生。但是，犹豫不决地在工作流程中完全拥抱AI。 IBM的一项调查显示，94％的CIO在企业函数中使用AI，预期超过50％的人在2025年（71％），供应链（68％）和产品开发（67％）的情况下预计将广泛使用。但是，当涉及组织中的金融职能时，这种热情并不普遍。
首席金融官和财务负责人对大规模采用AI及其进化形式的代理AI保留了保留。在IBM和Financialexpress.com组织的最近进行的圆桌讨论中，CFO表示，它们优先于其他所有内容。他们天生就对像AI这样的新技术持谨慎态度，即使在其他功能中成功部署率很高，也无法保证100％的金融功能。
Reliance一般保险首席财务官Hemant Kumar Jain在发票中强调了诸如光学角色识别（OCR）之类的技术的挑战，例如，指出：“ OCR是一个挑战，因为有95-96％的精度，但仍然必须手动检查其余的。”
Edelweiss Asset Management的首席财务官Amit Malpani对此表示赞同，他强调说：“即使存在5％的不准确，这也是一个问题。”需要人类验证，尤其是在金融职能中。 Siddesh Naik，国家领导者，数据和人工智能，技术销售，IBM，承认这一点，指出“需要人类元素验证。OCR准确性至少需要300 dpi。”需要人类的人类要求，这仍然意味着CFO渴望最小化的成本和监督。只有可以消除此功能，AI才能在融资功能中提供值。
除了准确性之外，AI的投资回报率仍然是一个重大障碍。 JSW Steel首席财务官Swayam Saurabh说：“ AI主要用于后台流程，以及机器人过程自动化和机器学习。这只是到目前为止的流行语。它需要降低固定成本，到目前为止尚未发生。”缺乏价值证明在整个财务负责人之间产生了共鸣。
IIFL金融公司总裁兼首席财务官Kapish Jain强调了核心问题，他说：“问题声明是关于和解的 – 成本是多少，我该如何使用AI消除其中一些？没有足够的关于价值证明或投资回报率的例证。” Muthoot住房金融的首席财务官Yogish Udhoji承认：“目前，我们只是在研究自动化，优化税收和发票。我们本可以使用AI改变发票模式，但我们还没有发现AI用例。”
尽管一些公司（例如SBI一般保险）在GST合规，索赔和承销等领域使用AI，但他们的CFO Jitendra Attra确认：“当涉及到核心财务职能时，该公司目前尚未实施任何AI。”
Grasim Industries Limited的首席财务官Pavan Jain认为AI自动更新监管合规性的未来潜力，但核心金融任务的广泛采用仍然取决于提高准确性。
为了真正释放代理AI的潜力并获得CFOS的信任，公司需要重新评估并可能重新设计整个工作流程系统，以证明不仅自动化，而且可以降低可验证的成本和增强价值，而不仅仅是采用了代币的收养，才能获得更具体的财务收益。
有关更深入的见解，请探索https://www.ibm.com/ai-finance
但是，AI在客户体验（例如客户体验）方面提供了巨大的收益。在竞争性的业务格局中，公司提供的解决方案和服务通常看起来相似，而差异化有限，而客户在转换服务提供商方面几乎没有摩擦，提供出色的客户体验是一个关键的竞争优势。
AI被证明是提供非凡客户体验的游戏规则改变者。从目标客户到自动化工作流程和定制产品，AI稳步重新定义了企业如何与客户互动和为客户提供服务。
但是，利用AI不仅需要访问先进技术，还需要更多。这是关于在便利和隐私，效率和同理心之间走上细线，尤其是在资产和财富管理，保险，证券交易等的高风险领域。
我们可能看不到它，但是AI已经在幕后工作，推动了客户参与企业的关键方面。例如，在财富和资产管理中，公司使用它来增强客户互动和研究功能。
保险公司还正在探索使用AI来简化客户旅程的使用。 Tata AIA人寿保险的CMO Girish J Kalra说，AI被用来“降低与营销相关的创意机构的成本，了解客户的资格有资格获得正确的保险政策，发布保单以减少客户的文档流程，并为客户提供全部保险购买流程。”
但是，缩放AI带有其自身的挑战。 HDFC证券的首席战略和转型官Kunal Sanghavi表示，挑战是，当事件中有多个当事方时，很难确保AI的影响和有效性。
Sanghavi指出，对所涉及的各个步骤进行控制很重要，这仍然是一个挑战。 “例如，法规起着至关重要的作用。简而言之，这将是采用大型机构和企业使用的最新LLM模型以进行大规模采用的旅程。”
个性化是客户参与并改善总体客户体验的另一个关键驱动力。但是，它需要仔细的导航 – 疏远客户和过于谨慎的风险过于积极，可能会导致错过的机会。
“有必要平衡您可以闯入客户的空间，以提供更多个性化的解决方案并建立忠诚度，” CTO Santoshi Kittur说。 “这是关于以最快的方式为客户提供解决方案的权力。这也与同理心方面有关。因此，在您让竞争对手做类似事情的情况下，经验是关键的区别。”
AI的影响不仅在客户体验中可见，而且在底线中也可见。可衡量的结果之一是降低了与获取新客户并保留现有客户有关的成本。在竞争激烈的市场中，正确识别高转换线索可以节省大量成本。
Sanghavi说：“ AL帮助区分意图和非意图客户，以右图和降低成本的方式将更多地关注正确的客户。”
他坚持认为，AI还有助于测量一段时间内与客户相关的ROI，以有效地降低获取和保留客户的成本。本质上，AI可以帮助公司获取优质客户，而不仅仅是更高的数量。
尽管公司对AI保持乐观，但采用广泛采用的道路仍在发展。遵守法规，强大的数据治理和对客户信息的道德处理仍然是关键优先事项。对于希望在客户体验中脱颖而出的企业，找到智能自动化和情商的正确融合可能是一个关键优势。对于金融职能，采用将取决于AI能够提供一致的准确性。
