Проект "Отчетность по искусственному интеллекту" (AIR) направлен на оцифровку отчетности для сектора финансовых услуг. Он направлена на сокращение затрат и смягчение ключевых проблем с отчетностью, чтобы ресурсы могли быть перераспределены на мероприятия, повышающие ценность компании.

Благодаря более тесному сотрудничеству между отраслью и регулирующими органами использование искусственного интеллекта в отчетности принесет пользу участникам сектора финансовых услуг следующими способами:

• Данные могут быть автономно добыты и извлечены из нескольких источников данных и платформ для автоматического заполнения отчетов, что сокращает требуемые ручные усилия.
• Автоматизация сквозного процесса отчетности сократит количество ручных вмешательств, таких как сопоставления, проверки, выверки и обзоры. В свою очередь, это сократит ресурсоемкие усилия и направит их на более глубокое сосредоточение на качестве данных и анализе отчетов.
• Новые правила и изменения в нормативных актах не обязательно должны быть обременительным процессом. Благодаря изданным регулирующими органами, машиночитаемым и машиноисполнимым кодифицированным правилам значительно сократится потребность в нормативных интерпретациях и, следовательно, снизятся риски неправильного толкования и повысится общая точность отчетности.
• Улучшено качество представляемых отчетов в результате автоматизированных проверок качества данных, анализа обоснованности отклонений и проверок валидации
• Стабильная доходность отрасли, поскольку в системах для организации и классификации данных устанавливаются стандартные определения и требования, что улучшает сопоставимость результатов для более глубокого анализа инвесторами и регулирующими органами.

Модель NLP способна автоматически интерпретировать то, что запрашивается в запросе на отчет, и затем просматривать базу данных, чтобы получить правильные данные, необходимые для ответа на запросы, с высокой точностью. Кроме того, поскольку отчеты, по сути, представляют собой несколько запросов на отчетность, наша модель NLP может автоматически заполнять их при условии, что структура задана заранее, чтобы научить модель NLP, куда заполнять результат каждого запроса.