Zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu aktywami i ocenie ryzyka finansowego w przedsiębiorstwach wojskowych

Obecnie zarządzanie majątkiem i ocena ryzyka finansowego w przedsiębiorstwach z Głównego Wydziału Logistyki i Inżynierii, pomimo posiadania oprogramowania ERP (Enterprise Resource Planning System), wciąż charakteryzują się pewnymi ograniczeniami. W szczególności procesy te są nadal w większości wykonywane ręcznie, w dużej mierze polegając na doświadczeniu wyspecjalizowanej kadry, co prowadzi do takich trudności, jak: okresowa inwentaryzacja majątku trwa często 5-7 dni, a jej dokładność wynosi zaledwie 85-90%; dokładność prognozowania ryzyka finansowego wynosi zaledwie około 60-70%, a brak możliwości wczesnego ostrzegania; monitorowanie stanu maszyn i planowanie okresowych przeglądów zgodnie z ustalonym harmonogramem prowadzi do wysokich kosztów, a co za tym idzie, nieoptymalizuje cyklu życia i efektywności aktywów.

Major Le Nhat Tan (siedzi) rozmawia z kolegami na temat zastosowania swojej inicjatywy w zarządzaniu aktywami i ocenie ryzyka finansowego.

W związku z tą sytuacją, major Le Nhat Tan, asystent Departamentu Finansów (Ogólny Departament Logistyki i Inżynierii), rozpoczął badania i prace nad inicjatywą zastosowania sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu aktywami i ocenie ryzyka finansowego. Inicjatywa ta zakładała zbudowanie i wdrożenie kompleksowego systemu wykorzystującego AI w celu modernizacji zarządzania i wyeliminowania powyższych ograniczeń. System integruje zaawansowane technologie, takie jak uczenie maszynowe, analiza dużych zbiorów danych (Big Data), widzenie komputerowe (Computer Vision) i blockchain. Ponadto system pozwala firmom na wybór sposobu wdrożenia każdej funkcji w zależności od potrzeb, skali i zasobów, zapewniając elastyczność i efektywność inwestycji.

Generał porucznik Tran Minh Duc, dyrektor Departamentu Głównego Logistyki i Inżynierii, oraz delegacja robocza odwiedzili pracowników spółki akcyjnej X20.

W zakresie zarządzania aktywami system pomaga zautomatyzować wprowadzanie danych, klasyfikację aktywów i dokładne prognozowanie zapotrzebowania na surowce w oparciu o dane historyczne i plany produkcji; integruje czujniki podłączone do Internetu na maszynach w celu zbierania danych operacyjnych w czasie rzeczywistym, a następnie sztuczna inteligencja analizuje te dane, aby przewidzieć, kiedy sprzęt wymaga konserwacji lub kiedy istnieje ryzyko awarii, zastępując sztywne harmonogramy konserwacji; tworzy scentralizowaną, inteligentną bazę danych aktywów, która umożliwia śledzenie całego cyklu życia aktywów od zakupu, przez użytkowanie, po likwidację, pomagając optymalizować koszty i wydajność; śledzi aktywa i transakcje, zapewniając przejrzystość i niezmienność, co ułatwia audyt.

W celu oceny ryzyka finansowego system jest w stanie analizować duże zbiory danych finansowych (przepływy pieniężne, zadłużenie, wydatki), aby automatycznie wykrywać podejrzane transakcje, oznaki oszustw i zapewniać wczesne ostrzeżenia menedżerom; analizować czynniki makro (wahania na rynku, stopy procentowe, kursy walut) i czynniki mikro wpływające na działalność, tworząc w ten sposób scenariusze ryzyka i mierząc potencjalne skutki; proponować środki zapobiegające ryzyku na podstawie wyników analizy, zapewniając liderom i dowódcom potężne narzędzie wsparcia, które umożliwi im podejmowanie dokładniejszych i terminowych decyzji finansowych.

Kącik warsztatu spółki akcyjnej X20.

Oczekuje się, że wdrożenie inicjatywy przyniesie znakomite, wymierne rezultaty w porównaniu z tradycyjnymi metodami zarządzania. Na przykład, pomoże ona obniżyć koszty utrzymania majątku o 20-30% dzięki zastosowaniu konserwacji predykcyjnej, redukując koszty osobowe i czas inwentaryzacji do 1-2 dni; minimalizując straty finansowe wynikające z nieprzewidzianych ryzyk, zwiększając dokładność prognozowania ryzyka do ponad 90%. Jednocześnie, zwiększy dokładność inwentaryzacji majątku do 98-99%, dzięki automatycznemu śledzeniu danych, łatwemu ich odzyskiwaniu i audytowi; zapewniając liderom i dowódcom potężne narzędzia analityczne i prognostyczne, przechodząc od podejmowania decyzji w oparciu o doświadczenie do podejmowania decyzji w oparciu o dane; pomagając w zarządzaniu finansami i majątkiem w dostosowaniu się do trendu cyfrowej transformacji w armii i krajowej strategii rozwoju sztucznej inteligencji. Jednocześnie, poprawi zdolność wczesnego wykrywania oszustw, zapobiegając stratom i marnotrawstwu majątku publicznego; zwiększy zdolność przedsiębiorstw do autonomii i bezpieczeństwa finansowego, przyczyniając się do zapewnienia stabilności i zrównoważonego rozwoju w realizacji zadań obronnych.

Robotnicy pracujący w Fabryce 22 Spółki Akcyjnej 22.

W fazie pilotażowej inicjatywa została przetestowana w X20 Spółka Akcyjna i 22 Spółka Akcyjna. Są to jednostki dysponujące wystarczającą ilością danych i podstawową infrastrukturą, co pozwala na weryfikację rzeczywistej skuteczności modelu i dostosowanie go do specyfiki przedsiębiorstw obronnych. Oceniając skuteczność inicjatywy, starszy podpułkownik Chu Van De, przewodniczący rady dyrektorów X20 Spółka Akcyjna, stwierdził, że zastosowanie sztucznej inteligencji do zarządzania produkcją i oceny ryzyka w jednostce przynosi wiele oczywistych korzyści. Po pierwsze, pomaga poprawić wydajność produkcji poprzez optymalizację procesów, racjonalną alokację zasobów i minimalizację odpadów. Po drugie, poprawia jakość produktu poprzez automatyczne monitorowanie, wczesne wykrywanie błędów i zapewnienie spójności między partiami produktu. Po trzecie, wspiera kompleksowe zarządzanie ryzykiem, od identyfikacji, analizy po prognozowanie potencjalnych zagrożeń, pomagając firmie proaktywnie reagować i minimalizować negatywne skutki. Wreszcie, zapewnia zgodność z przepisami prawa i bezpieczeństwem informacji, zapewniając bezpieczeństwo ważnych danych związanych z obronnością narodową.

Źródło: 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