TLDR:
Ripple Treasury 将 GSmart AI 扩展至预测、流动性、风险、对账和报告工具。
GSmart 使用确定性财务引擎，而人工智能解释策略并解释财务建议。
据该公司称，Risk Insights 已覆盖 60% 的符合条件的 Ripple Treasury 客户。
Forecast Insights 现在覆盖 44% 的符合条件的客户，并跟踪新兴的流动性缺口。
GSmart 保持财务计算的确定性，同时允许人工智能解释策略、数据和建议。此次扩展正值各公司在寻求更广泛的人工智能采用的同时，不愿放弃对财务决策的人类控制权。
Ripple Treasury 扩展 GSmart AI 功能
据该公司称，GSmart 已在 Ripple Treasury 的企业客户群中运行。最新的扩展为几个核心财务流程增加了策略治理代理。
每个代理监控其分配的流程并提出具体操作。在发送建议供人工审批之前，它还会引用相关的策略条款。
Knowledge Studio 为这些工作流提供治理层。财务团队可以定义指导 GSmart 如何运作的策略和控制措施。
系统在向人员展示建议操作之前，会将其与这些控制措施进行核对。因此，财务团队保留对财务操作的审批权。
Ripple Treasury 高级副总裁 Renaat Ver Eecke 表示，这种方法将人工智能保持在现有的财务策略范围内。他还将该系统描述为原生财务人工智能（Treasury-Native AI），而非独立的人工智能层。
GSmart AI 增加预测、风险和财务分析功能
此次扩展还包括 Analytics Studio 及其 Ask GSmart 助手。该工具允许财务团队通过对话式查询从其财务数据中检索信息和见解。
Ripple Treasury 报告称，其符合条件的客户群已广泛采用。据该公司称，60% 的符合条件的客户已启用 Risk Insights。
Risk Insights 为财务团队识别敞口异常和策略违规。Forecast Insights 也已覆盖 44% 的符合条件的客户。
Forecast Insights 比较预期和实际现金流，以识别新兴的流动性缺口。这些工具将 GSmart 的角色从数据解释扩展到持续的财务工作流中。
Ripple 引用了随着人工智能代理普及，企业面临的治理挑战。Gartner 预测，到 2028 年，平均每家财富 500 强公司可能使用超过 150,000 个代理。
据 Gartner 称，目前只有 13% 的组织认为他们拥有合适的人工智能代理治理。Ripple 表示，GSmart 通过将财务计算与人工智能解释分离来解决这一差距。
确定性引擎处理财务计算，而人工智能解释策略、检测模式并解释建议。随着 Ripple 在财务运营中扩展人工智能，这种方法确保人员负责审批财务决策。