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财务结算流程

【观点】人工智能（AI）和机器学习（ML）将如何塑造未来的工作，Workday已做出了良好的示例！什么是AI和ML? AI只是一门技术的概念，最终还是要靠各种具体技术来实现，机器学习（Machine Learning）就是其中之一。ML使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。ML使用大量数据和算法来“训练”机器，由此让机器学会如何去完成任务。 Workday已经将AI和ML嵌入到自己的平台，为客户提供无与伦比的体验。长期以来，Workday一直认为人工智能（AI）和机器学习（ML）将为未来的工作提供动力。虽然最近在人工智能和机器学习方面的进展，主要是生成性人工智能，特别是OpenAI和ChatGPT的推出，把人工智能和机器学习推向了新的浪潮。近十年来，Workday一直在提高人工智能和机器学习的适应能力，力图为客户提供更加良好的体验。 Workday对人工智能和机器学习的独特使用方法与世界上任何其他企业软件公司相比，Workday在思考和应用人工智能和机器学习的不同方式。从能力的角度来看，Workday采取了一种平台优先的方法，将人工智能和机器学习嵌入到我们技术平台。为什么这很重要？因为在将人工智能和机器学习嵌入到我们的应用程序之后。通过让数百万用户在同一平台上不断使用几十个应用程序，然后给出相应的使用反馈，那么它们的改进速度就会更快。 Workday的另一个与众不同之处在于我们拥有的庞大的数据。我们拥有超过6000万用户，每年处理近442亿笔交易。但是，如果没有质量，数量就毫无意义。我们通过全面的单一数据模型来执行。这种数据模型使我们能够保持数据的真实和统一。而我们的竞争对手，他们整合多个数据库却无法做到这一点。我们还使用租借模型来完善我们的数据，这使我们能够为特定地区或行业的客户建立定制模型，同时维护他们的隐私并遵守监管规则。最后，我们可以通过Workday Prism Analytics引入第三方数据，并将其与Workday无与伦比的数据集进行集成，以创建独特的模型。在机器学习领域，从业人员谈到了推动积极成果所需的 "3V"：足够的数量、速度和种类。Workday拥有这三样东西。Workday将数据与技术相结合的能力，使我们能够部署具有高性能和定制性的人工智能和机器学习的解决方案，能够迅速为客户提供迅速和个性化的服务。用人工智能和机器学习完成未来的工作挑战 Workday Skills Cloud是一个很好的例子。传统职业发展轨迹已经无法适应现代工作的需求，未来的经济必须具有动态性和灵活性，并能够允许具有非传统背景的人员从事相关工作。Workday Skills Cloud使用AI和ML来分析人类语言中使用技能的方式，了解它们之间的关系，并将其大规模映射到以技能为中心的劳动力身上。 Workday Skills Cloud以及为其提供支持机器学习的引擎对于帮助客户适应未来的工作需求至关重要。目前，超过一半以上的Workday核心人力资本管理（HCM）客户正在使用它。自五Workday Skills Cloud在2018年推出以来，已处理了超过50亿次的技能使用。如果没有机器学习，公司根本没有办法大规模采用技能。此外，借助AI和ML，财务团队可以将过去需要数月或数周才能完成的任务减少到仅几个小时或几分钟，从而提高工作效率并减少管理风险。例如，财务团队需要花费大量时间收集信息并在月度和季度结束时核对交易。Workday 借助人工智能和机器学习可帮助用户快速识别财务模式、趋势和异常情况，使团队能够更快、更高效地完成财务结算流程。生成式人工智能的无限可能性 Workday是大型语言模型（LLMs）的早期采用者，这种技术使生成式人工智能成为可能，而且目前我们已经在生产中使用这项技术。Workday已经开始采用生成性人工智能来解决一系列的客户问题。LLMs的一个典型案例是内容创建，我们可以利用它起草绩效评估、工作描述和一系列其他文件。我们将继续确定生成式人工智能可以为我们的客户增加价值的关键用例，并开发利用Workday数据和外部数据集的独特模型。用值得信赖的人工智能提高决策的科学性我们相信，人工智能和机器学习能够提供更多的可能性，但它必须是值得信赖的，它必须帮助人类开展工作，而不是取代我们。为了使人工智能和机器学习更加值得信赖，我们致力于让客户清楚地了解我们的机器学习产品是如何进行开发和测试评估的。人工智能和机器学习领域的工作必须以道德作为基石，并指导我们开发相关的技术，创造良好的社会成果，并为我们的客户带来切实的利益。在以人为本的指导原则下，Workday没有采用人工智能和机器学习技术实现决策的自动化，所有的最终的决策者必须是人。不可否认的是，人工智能和机器学习能够帮助我们提高生产力，扩大信息来源，并利用相关技术解决一些困难的问题。这是我们使用人工智能和机器学习的原则，我们可以想象它将如何塑造我们未来的工作。本文作者：Sayan Chakraborty

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2023年03月16日