Bygg en AI agent som blir din finansiella assistent

I webinaret gick Arian Dadgar från Zenvise igenom fem byggblock för att bygga en produktionsduglig AI-assistent för FP&A (finansiell planering och analys). Webinaret riktade sig till CFO:er, ekonomichefer, controllers och finansteam som ville använda generativ AI och stora språkmodeller (LLM) i sitt arbete med budget, prognos, rapportering och analys.

Den röda tråden var att en instruktion till AI-modellen, alltså prompten eller systemprompten, borde skrivas som kod snarare än som lösa riktlinjer. Då blev AI-agenten testbar, konsekvent och skalbar i hela organisationen, och inte beroende av hur enskilda medarbetare formulerade sina frågor.

Det här gick webinaret igenom:

• Rätt kontext till modellen: Arian visade hur man gav AI-agenten den finansiella data, de definitioner och den affärskontext den behövde för att ge korrekta och relevanta svar.
• Stilguider som blev regler: Han förklarade hur interna stilguider och rapporteringsprinciper gjordes om till tydliga regler som modellen följde varje gång.
• Tvingat resonemang: Han visade hur man fick AI-assistenten att redovisa sitt resonemang steg för steg, vilket gjorde analyser och slutsatser spårbara och lättare att granska.
• Sekretess byggd som logik: Han gick igenom hur informationssäkerhet och behörigheter byggdes in i agentens logik, så att känslig finansiell information hanterades säkert.

Webinaret gav en praktisk metod för AI inom ekonomifunktionen: hur man gick från att experimentera med AI till en tillförlitlig, skalbar AI-agent för finansiell planering, budgetering och prognostisering.