¿El trabajo de finanzas corporativas será reemplazado por aprendizaje automático?

Finalmente, si.

Veamos la descripción del trabajo de un analista financiero de Monster:

  • Determina el costo de las operaciones estableciendo costos estándar; Recopilación de datos operativos. – El software ya puede hacer esto.
  • Identifica el estado financiero comparando y analizando resultados reales con planes y pronósticos. – El software ya puede hacer esto.
  • Guía el proceso de análisis de costos estableciendo y aplicando políticas y procedimientos; proporcionando tendencias y pronósticos; explicando procesos y técnicas; recomendando acciones. – el software eventualmente podrá hacer esto con un aprendizaje profundo.
  • Mejora el estado financiero mediante el análisis de resultados; monitoreo de variaciones; identificación de tendencias; recomendar acciones a la gerencia. – El software ya puede hacer esto.
  • Concilia transacciones al comparar y corregir datos. – El software ya puede hacer esto.
  • Mantiene la base de datos ingresando, verificando y respaldando datos. – El software ya puede hacer esto.
  • Recomienda acciones analizando e interpretando datos y haciendo análisis comparativos; estudiando los cambios propuestos en métodos y materiales. – el software eventualmente podrá hacer esto con un aprendizaje profundo.
  • Aumenta la productividad mediante el desarrollo de aplicaciones de contabilidad automatizadas; Coordinación de los requisitos de información. – El software ya puede hacer esto.
  • Protege las operaciones manteniendo la información financiera confidencial. – El software de cifrado ya puede hacer esto.
  • Mantiene el conocimiento técnico al asistir a talleres educativos; revisión de publicaciones. – Si las máquinas pueden hacer todo lo anterior, no se requerirá un analista financiero, por lo que esto es trivial.
  • Contribuye al esfuerzo del equipo al lograr resultados relacionados según sea necesario. – Si las máquinas pueden hacer todo lo anterior, no se requerirá un analista financiero, por lo que esto es trivial.

Me imagino que los primeros tipos de trabajos que desaparecerán debido a la automatización serán los trabajos manuales. Esto podría suceder a gran escala en los próximos 20 a 50 años. Los próximos trabajos serán trabajos de conocimiento que requieren muchos datos, como las finanzas corporativas.

Si DeepMind puede crear una IA que pueda vencer al mejor jugador de Go del mundo (un juego donde hay más movimientos posibles que átomos en el universo conocido), entonces llegaremos fácilmente al punto en que las finanzas corporativas pueden ser parcial o incluso completamente automatizadas. los próximos 50 a 100 años.

El avance de la tecnología es solo otro recordatorio de que en la economía moderna, debe mejorar constantemente sus habilidades y combinarlas de una manera que sea difícil de reproducir para el software. Si está extrayendo carbón, trabajando en una fábrica, calculando números, analizando datos o haciendo cualquier otro trabajo repetitivo año tras año, se encontrará con una desagradable sorpresa en las próximas décadas.

Gracias por el A2A.

¿Los correos electrónicos redujeron los trabajos postales? No. Los correos electrónicos fueron seguidos por el comercio electrónico. El comercio electrónico mejoró los trabajos postales, aunque de manera diferente.

¿El aprendizaje automático reducirá los empleos en finanzas corporativas? No. El aprendizaje automático será seguido por el comercio AI. El comercio AI mejorará los trabajos de finanzas corporativas, aunque de una manera diferente.

Antes de 1980, las finanzas corporativas se manejaban a través de libros de papel . Desde 1980, se manejan a través de hojas de cálculo . Después de 2020, se manejarán a través de consolas de realidad virtual .

No del todo cierto, Karim. Estoy de acuerdo con la mayoría de los artículos, pero echemos un vistazo a los temas clave:

-> interpretación de resultados financieros: esto está reservado para humanos por al menos 3 a 5 años en el futuro. ¿Por qué? Porque requeriría algunos algoritmos de ML no supervisados ​​y muy bien estructurados (probablemente combinados con supervisados ​​y algunas reglas heurísticas) para que IBM Watson ‘interprete’ adecuadamente los análisis financieros.

No me malinterpreten: Watson ‘ya’ puede hacer predicciones basadas en datos pasados. Pero, afortunadamente, todavía no puede prever el futuro (hay muchos factores impredecibles para que sea muy preciso).

Ahora tomemos un ejemplo del mundo real. Imagine que quiere ver hacia dónde se destinarán los gastos de atención médica en los próximos 5 años. Usted toma tantas variables como sea posible, las define adecuadamente (incluidos los riesgos y las tasas de error plausibles) y deja que Watson haga la magia.

Por otro lado, puede tomar 3 especialistas en finanzas de atención médica de clase mundial que pueden identificar 10 campos cruciales y escribir un informe en profundidad con argumentos sólidos.

Iría por el factor humano aquí.

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