Het gebruik van AI binnen Assets & Treasury

Een computer kunnen laten denken zoals een mens doet. Een wens die wetenschappers al heel lang hebben. Het gebrek aan rekenkracht en data zorgde ervoor dat dit heel lastig was en de computer vooral zaken kon uitvoeren die wij als mens vooraf bedacht hadden en in computercode vertaald. Met de enorme rekenkracht die computers nu hebben en de bijna oneindige data die beschikbaar is via het internet zijn wetenschappers in staat om de computer te leren trends te herkennen en zelf verbanden te leggen. Kunstmatige intelligentie. Het is er en het zal de komende jaren een enorme vlucht nemen.

Documentatie, ontwikkeling en functionaliteiten

Binnen Aareon hebben we onlangs de week van de AI gehad met allerlei workshops over de mogelijkheden. Zonder ze uitputtend te benoemen zijn dit de drie gebieden waar we AI toepassen of gaan toepassen.

1. Documentatie

We hebben test gedaan met het toepassen van AI binnen de gebruikersdocumentatie van Assets & Treasury. De resultaten waren indrukwekkend. Als gebruiker van Assets & Treasury zult u op afzienbare termijn overstappen naar een nieuwe applicatie voor contact met de servicedesk. Na die overgang hopen we ook het gebruik van AI in de documentatie met u te kunnen delen.

2. Codering door ontwikkelaars

Binnen de ontwikkelafdeling van Assets & Treasury maken we gebruik van de mogelijkheden die AI biedt. Net zoals AI kan ondersteunen bij het schrijven van teksten is het ook mogelijk om als programmeur ‘hulp’ te vragen aan AI. Het ontwikkelen van software is een proces. Binnen dat proces zitten hele creatieve delen, maar er zijn ook delen wat vooral veel typewerk en herhaling is. AI kan op beide delen ondersteuning bieden en daar maken we gebruik van.

3. Functies binnen Assets & Treasury

Uiteindelijk willen we AI gaan toepassen binnen de functionaliteiten die Assets & Treasury biedt. Er zijn verschillende onderdelen in onze software waar AI ondersteunend kan zijn om tot betere resultaten te komen. Dit zou de financiële meerjarenbegroting kunnen zijn, maar vooral de module cashmanagement heeft onze aandacht. Wij zijn aan het onderzoeken hoe we de kasstroomprognose kunnen verbeteren door de inzet van AI en statistiek. We noemen deze termen bewust apart omdat ze in praktijk nogal eens door elkaar gebruikt wordt d.w.z. er wordt AI genoemd, maar er wordt een statistische functie toegepast.

Kennisgroepen

Via de kennisgroepen houden we jullie op de hoogte van de ontwikkelingen en zullen we ook de eerste resultaten laten zien. En natuurlijk gaan we graag met jullie in gesprek over toepassingen die jullie zien.