Toepassing van AI op vermogensbeheer en financiële risicobeoordeling in militaire ondernemingen

Momenteel hebben het vermogensbeheer en de financiële risicobeoordeling bij bedrijven onder de Algemene Afdeling Logistiek en Engineering, ondanks de aanwezigheid van ERP-software (Enterprise Resource Planning System), nog steeds enkele beperkingen. Met name de processen worden nog steeds grotendeels handmatig uitgevoerd en zijn sterk afhankelijk van de ervaring van gespecialiseerd personeel. Dit leidt tot problemen zoals: periodieke inventarisatie van activa duurt vaak 5-7 dagen en de nauwkeurigheid is slechts 85-90%; de mogelijkheid om financiële risico's te voorspellen is slechts ongeveer 60-70% nauwkeurig en er is geen mogelijkheid om vroegtijdig te waarschuwen; het monitoren van de status van machines en het plannen van periodiek onderhoud volgens een vast schema leidt tot hoge kosten en het niet optimaliseren van de levenscyclus en efficiëntie van activa...

Majoor Le Nhat Tan (zittend) bespreekt met collega's hoe hij zijn initiatief kan toepassen op vermogensbeheer en financiële risicobeoordeling.

Op basis van die situatie startte majoor Le Nhat Tan, assistent van de afdeling Financiën (Algemene afdeling Logistiek en Techniek), met het onderzoeken en ontwikkelen van een initiatief om AI toe te passen op vermogensbeheer en financiële risicobeoordeling. Concreet stelde het initiatief voor om een uitgebreid systeem te bouwen en te implementeren dat AI inzet om het management te moderniseren en de bovengenoemde beperkingen op te lossen. Het systeem integreert geavanceerde technologieën zoals machine learning, big data-analyse, computer vision en blockchain. Bovendien stelt het systeem bedrijven in staat om elke functie te kiezen op basis van hun behoeften, schaal en middelen, wat zorgt voor flexibiliteit en investeringsefficiëntie.

Luitenant-generaal Tran Minh Duc, directeur van de Algemene Afdeling Logistiek en Techniek, en de werkdelegatie bezochten werknemers van X20 Joint Stock Company.

Voor activabeheer helpt het systeem bij het automatiseren van gegevensinvoer, activaclassificatie en het nauwkeurig voorspellen van de behoefte aan grondstoffen op basis van historische gegevens en productieplannen. Daarnaast integreert het systeem sensoren die met internet zijn verbonden op machines om realtime operationele gegevens te verzamelen. Vervolgens analyseert AI deze gegevens om te voorspellen wanneer apparatuur onderhoud nodig heeft of risico loopt op een storing, ter vervanging van vaste onderhoudsschema's. Het systeem bouwt een gecentraliseerde, intelligente activa-database waarmee de volledige levenscyclus van activa kan worden gevolgd, van aankoop en gebruik tot liquidatie, wat helpt bij het optimaliseren van kosten en prestaties. Het systeem traceert activa en volgt transacties, wat zorgt voor transparantie en onveranderlijkheid, waardoor audits eenvoudig zijn.

Voor financiële risicobeoordeling kan het systeem grote financiële datasets (cashflow, schulden, uitgaven) analyseren om automatisch verdachte transacties en tekenen van fraude te detecteren en managers vroegtijdig te waarschuwen. Daarnaast kan het systeem macrofactoren (marktschommelingen, rentetarieven, wisselkoersen) en microfactoren analyseren die van invloed zijn op de bedrijfsvoering. Op basis daarvan kunnen risicoscenario's worden opgesteld en mogelijke gevolgen worden gemeten. Op basis van de analyseresultaten kunnen risicopreventiemaatregelen worden voorgesteld. Zo krijgen leiders en commandanten een krachtig hulpmiddel om nauwkeurigere en tijdige financiële beslissingen te nemen.

Een hoek van de werkplaats van X20 Joint Stock Company.

De toepassing van het initiatief zal naar verwachting uitstekende, kwantificeerbare resultaten opleveren in vergelijking met traditionele beheermethoden. Het helpt bijvoorbeeld de kosten voor activa-onderhoud met 20-30% te verlagen dankzij de toepassing van voorspellend onderhoud, waardoor personeelskosten en inventarisatietijd worden teruggebracht tot 1-2 dagen; financiële verliezen als gevolg van onvoorziene risico's worden geminimaliseerd en de nauwkeurigheid van risicoprognoses wordt verbeterd tot meer dan 90%. Tegelijkertijd wordt de nauwkeurigheid van activa-inventarisatie verhoogd tot 98-99%, met gegevens die automatisch worden bijgehouden, eenvoudig kunnen worden opgehaald en gecontroleerd; leiders en commandanten worden voorzien van krachtige analyse- en prognosetools, waardoor besluitvorming op basis van ervaring wordt omgezet in besluitvorming op basis van data; en financieel en activabeheer wordt geholpen in lijn te zijn met de digitale transformatietrend binnen het leger en de nationale AI-ontwikkelingsstrategie. Daarnaast wordt het vermogen om fraude vroegtijdig te detecteren verbeterd en verlies en verspilling van publieke activa te voorkomen; wordt de autonomie en financiële zekerheid van ondernemingen vergroot en wordt bijgedragen aan het waarborgen van stabiliteit en duurzaamheid bij het uitvoeren van nationale defensietaken.

Werknemers aan het werk in fabriek 22, naamloze vennootschap 22.

Tijdens de pilotfase werd het initiatief getest bij X20 Joint Stock Company en 22 Joint Stock Company. Deze eenheden beschikken over voldoende gegevens en een basisinfrastructuur, waardoor de daadwerkelijke effectiviteit van het model kan worden geverifieerd en aanpassingen kunnen worden gedaan aan de kenmerken van defensiebedrijven. Luitenant-kolonel Chu Van De, voorzitter van de raad van bestuur van X20 Joint Stock Company, evalueerde de effectiviteit van het initiatief en gaf aan dat de toepassing van AI op productiebeheer en risicobeoordeling bij de eenheid vele duidelijke voordelen met zich meebrengt. Ten eerste helpt het de productie-efficiëntie te verbeteren door processen te optimaliseren, middelen verstandig toe te wijzen en verspilling te minimaliseren. Ten tweede verbetert het de productkwaliteit door automatische monitoring, vroegtijdige detectie van fouten en het garanderen van consistentie tussen productbatches. Ten derde ondersteunt het uitgebreid risicomanagement, van het identificeren, analyseren tot voorspellen van potentiële risico's, waardoor het bedrijf proactief kan reageren en negatieve gevolgen kan minimaliseren. Ten slotte zorgt het voor naleving van wettelijke voorschriften en informatiebeveiliging, waardoor de veiligheid van belangrijke gegevens met betrekking tot de nationale defensie wordt gewaarborgd.

Bron: https://www.qdnd.vn/quoc-phong-an-ninh/xay-dung-quan-doi/ung-dung-ai-vao-quan-ly-tai-san-danh-gia-rui-ro-tai-chinh-trong-doanh-nghiep-quan-doi-1011875