Miks rakendatakse Eestis tehisintellekti finantsanalüüsis vähe? Uuring tuvastas põhjused

Probleem ilmneb uuringu “Tehisintellekti mõju tööjõu oskuste vajadusele ettevõtluses” järgi ka tootearenduses, kus TI võiks aidata prototüüpimisel ja kvaliteedikontrollis, kuid Eestis jääb rakendamine tagasihoidlikuks.

Miks Eestis tehisintellekti raamatupidamises ja finantsjuhtimises (sh andmeanalüüs finantsotsusteks, raamatupidamisdokumentatsioon) võrreldes liiderriikidega nii vähe rakendatakse?

Uuringu autorid vastavad:“Paljud Eesti ettevõtted ostavad raamatupidamisteenust sisse, mistõttu motivatsioon selles vallas TI-lahendusi juurutada võib jääda tagasihoidlikuks, kuigi näiteks TI-toega finantsanalüütiliste lahenduste kasutuselevõtt strateegiliste otsuste taustaks võimaldaks toetada tootlikkuse kasvu. Eksperdid nägid, et kindlasti on tegemist ärifunktsiooniga, kus TI-st on väga palju võita, kuid komistuskiviks võib osutuda kartus eksimuste ees karmistuvate piirangute ja nõuete tingimustes (nt raamatupidamisreeglid, regulatsioonid, AI Act ).”

Üldiselt jääb paljudes ettevõtetes TI kasutuse potentsiaal uuringu autorite hinnangul realiseerimata, sest puudub selge arusaam, millal ja milleks TI-d kasutada. See toob kaasa võimaluste ignoreerimise või vastupidi, n-ö üleinseneerimise riski. Üleinseneerimine tähendab kallite ja keerukate tööriistade rakendamist seal, kus tegelikku lisandväärtust ei sünni.

Uuringus rõhutatakse, et TI-lahendused toimivad ainult siis, kui neid toetavad kvaliteetsed ja korrastatud andmed: ettevõtted, kel oli positiivne kogemus TI-lahenduste rakendamisel, tõid edutegurina esile, et õnnestumine sõltub andmete korrastatusest, kvaliteedist ja turvalisusest. TI-mudel vajab toimimiseks suuri andmemahte. Kui andmeid pole (nt Eesti turu väiksuse tõttu), ei pruugi mudel toimida või annab moonutatud tulemusi.

Seetõttu soovitatakse ettevõtetel hinnata, kas ülesanne on piisavalt struktureeritav ja andmepõhine, et TI rakendus oleks sobiv, või nõuab olukord pigem inimlikku otsustuskogemust, kontekstitunnetust või õiguslikku täpsust. Samuti on vaja osata eristada TI rakendusi – millal sobib näiteks masinnägemine, millal teksti- või helianalüüs ning millal piisab rutiinsete tegevuste automatiseerimisest.