A 35 éves Hamiltonnak ez az idei 11. és pályafutása 95. futamgyőzelme. A brit világbajnok mögött Max Verstappen, a Red Bull holland pilótája ért célba másodikként, csapattársa, a thaiföldi Alexander Albon pedig harmadikként. A futam Grosjean balesete után több mint egy órán keresztül állt, a szalagkorlátot ugyanis meg kellett javítaniuk a szakembereknek. A rajtot Hamilton látványosan jól kapta el, azonnal jelentősen elnyúlt a mezőnytől, miközben a második pozícióból startoló Bottas beragadt és négyen is megelőzték. Hamilton mögé Verstappen sorolt be másodikként, Pérez pedig harmadikként. Két kanyarral később a mezőny hátsó részében Grosjean a kigyorsításnál hirtelen jobbra húzta a versenyautóját, amelynek hátsó kereke eltalálta Danyiil Kvjat (Alpha Tauri) bal első abroncsát, emiatt a francia pilóta hatalmas sebességgel a közeli szalagkorlátba csapódott. A Haas átszakította a korlátot, Grosjean fejét gyakorlatilag csak a glória néven ismert HALO-rendszer mentette meg, amely 2018 óta kötelező a Forma-1-ben. A becsapódáskor a Haas szabályosan kettétört, és a kiömlő üzemanyag azonnal lángra lobbant. Grosjean nem veszítette el az eszméletét, kiszabadította magát a lángoló autóból, és miközben a sportbírók és pályamunkások próbálták eloltani a tüzet, a francia versenyző - láthatóan sokkos állapotban - saját lábán elhagyta a baleset helyszínét, és később kórházba szállították. Grosjeant kisebb égési sérülésekkel további vizsgálatokra kórházba szállították, a futamot pedig piros zászlóval félbeszakították, a szalagkorlát megjavítása több mint egy órát vett igénybe. A verseny a második körtől, új állórajttal folytatódhatott. A mezőny ezt a startot sem úszta meg baleset nélkül, ezúttal Lance Stroll (Racing Point) egy kanyarban befordult Kvjat elé, a két versenyautó ütközése nyomán pedig a kanadai pilóta versenygépe felborult. Emiatt a pályára hajtott a biztonsági autó, amely a nyolcadik körben engedte útjára a mezőnyt. Az első kerékcserékre a 19-20. körben kerített sort az élmezőny, és ezeket követően nem változott a sorrend a dobogós helyeken: Hamiltont Verstappen és Pérez üldözte. A folytatásban még egyszer jártak a boxban új abroncsokért a versenyzők, a 35. és a 36. körben, de a sorrenden ez sem változtatott. A hajrához közeledve Verstappen felhagyott Hamilton üldözésével és egy újabb kerékcserével inkább a plusz egy világbajnoki pontot érő leggyorsabb körért szállt harcba, ebben sikerrel is járt. Hamilton győzelmét semmi sem veszélyeztette, Pérez versenyautója viszont három körrel a leintés előtt megadta magát, így Albon fért fel a dobogó alsó fokára. A Nemzetközi Automobil Szövetség (FIA) vasárnap esti közleménye szerint Romain Grosjeannak kórházban kell töltenie az éjszakát, mert ugyan egyik röntgenfelvétel sem mutatott ki törést, de mindkét karján égési sérülések vannak.

A Keleti pályaudvar peronján ütött mellkason egy jegyvizsgálót egy férfi 2020. március 11-én éjjel. A 25 éves elkövetőt a rendőrök a helyszínen elfogták. A közfeladatot ellátó személy elleni erőszak megalapozott gyanúja miatt folytatott eljárás vizsgálati szakaszában szükséges feladatokat a Budapesti Rendőr-főkapitányság VIII. Kerületi Rendőrkapitányág elvégezte, az iratokat a napokban átadta az ügyészségnek.

Az iparági digitalizáció az elmúlt évtizedben óriási fejlődésen ment keresztül. Az autógyártók, importőrök, márkakereskedők és szervizhálózatok mára megszokták, hogy az üzleti hatékonyság jelentős része az ERP rendszerek, CRM platformok, DMS megoldások és egyéb IT rendszerek integrációján múlik. A belső adminisztratív folyamatok azonban sokszor lemaradtak ezen a téren. Különösen igaz ez a pénzügyi és számviteli területekre, ahol a digitális átállás, a mesterséges intelligencia alapú megoldások elterjedése még gyerekcipőben jár – legalábbis eddig. A DLM Consulting Kft. fejlesztése, az aiFinance egyértelmű választ ad erre a kihívásra. Egy olyan, mesterséges intelligenciával támogatott pénzügyi és számviteli rendszer, amely képes forradalmasítani a vállalatok mindennapi működését – különösen azokét, akik az autóipari szektorban, nagy mennyiségű számlával, bonyolult költséghely-rendszerekkel és kiterjedt adminisztratív feladatokkal dolgoznak. Az aiFinance alapjai: gépi tanulás a pénzügyi folyamatokban Az aiFinance fejlesztése egyértelműen illeszkedik a nemzetközi trendekhez, ahol a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) egyre nagyobb teret hódít a repetitív, szabályalapú adminisztratív munkák automatizálásában. A szoftver célja, hogy az eddig manuálisan végzett pénzügyi folyamatokat – például a számlák rögzítését, könyvelését, jóváhagyását vagy riportálását – képes legyen önállóan, előre betanított szabályok és önfejlesztő algoritmusok alapján elvégezni. A megoldás hátterében egy neurális hálózat áll, amely a felhasználók által betanított, illetve a korábban feldolgozott tranzakciók alapján képes finomítani működését. A rendszer tanul a számlákból, a szállítókból, a számlatételekből, a pénzmozgásokból, és mindezek összefüggéseiből képes prediktív logikát kialakítani. Ennek köszönhetően az aiFinance egyre pontosabban képes megállapítani, hogy egy adott számla hova, mely költséghelyre, milyen főkönyvi számlára, milyen jóváhagyási körbe, milyen ÁFA kezelés alá tartozik. Milyen problémákra ad választ az aiFinance? Az autóiparban, különösen a nagyobb márkakereskedések, importőrök, szervizhálózatok vagy beszállítók esetében rendkívül összetett a pénzügyi háttérmunka. Több száz vagy akár több ezer számlát kell feldolgozni havonta, különféle költséghelyek, részlegek, telephelyek, üzletágak között szétosztani, jóváhagyatni, könyvelni, riportálni. A jelenlegi folyamatok gyakran manuálisak, Excel táblák, e-mailes egyeztetések, különböző, nem integrált rendszerek használatával működnek. Az adatok sokszor szigetszerűen élnek a vállalaton belül, és jelentős munkaidőt, humán erőforrást emésztenek fel. A hibalehetőség aránya magas, a belső kontrollok pedig sokszor utólag derítenek fényt eltérésekre. Az aiFinance ezen problémák mindegyikére megoldást kínál: Automatikusan feldolgozza és könyvelési javaslattal látja el a számlákat a meglévő számlatükör, költséghely és tevékenységstruktúra szerint. Prediktív módon képes javaslatot tenni költséghelyre, főkönyvre, jóváhagyóra. Átlátható, auditálható módon kezeli az adatokat, csökkentve a hibázás esélyét. Közvetlenül kapcsolódik ERP rendszerekhez, DMS megoldásokhoz A rendszer működése – mit lát a felhasználó? A felhasználó képes a számlák feltöltésére (XML formátumban), az AI szolgáltatások igénybevételéhez. A rendszer automatikusan visszaadja a prediktív kiértékeléseket: mely számlák hova könyvelendők, melyek érintik az adott költséghelyet, hol szükséges jóváhagyó, stb. A megoldás támogatja a SOAP és REST API kapcsolaton keresztül történő integrációt, így könnyen illeszthető bármely meglévő rendszerhez. Konkrét szolgáltatások, amelyek a szektorban különösen hasznosak: Költséghely meghatározás: a számla adatainak elemzésével javaslatot ad, hogy az adott tétel mely költséghelyhez tartozik. Főkönyvi számlaszám meghatározás: a számlák alapján eldönti, hogy követel/tartozik oldalon melyik főkönyvre kell könyvelni. Több költséghely érintettségének elemzése: megmondja, várható-e egy számlán belül több költséghely érintettség. ÁFA kezelés meghatározása: eldönti, hogy milyen adózási szabály vonatkozik az adott számlára (27%, 5%, fordított ÁFA, stb.). A mesterséges intelligencia előnyei a mindennapokban Az aiFinance nem csupán egy szoftver, hanem egy tanulóképes rendszer, amely minden új feldolgozott számlával egyre pontosabbá válik. Ezzel a vállalatok jelentős előnyhöz jutnak: Csökken az adminisztratív lépések száma. Pontosabbak és gyorsabbak a pénzügyi folyamatok. A riportok mindig naprakészek. A pénzügyi és könyvelési terület könnyebben követi a gyorsan változó üzleti igényeket. A rendszer képes akár több millió tranzakcióból mintákat venni, így a javaslatok mögött valódi, statisztikailag megalapozott döntések állnak, nem egy-egy könyvelői rutin vagy vélemény. Az autókereskedelem különösen komplex pénzügyi és logisztikai folyamatokkal dolgozik. Egy márkakereskedésben például: alkatrészbeszerzés, szerviztevékenység, garanciális ügyintézés, gépjármű-értékesítés, biztosítási kapcsolatok, flottaügyintézés mind-mind más és más költséghelyeket érinthet, eltérő számlázási, könyvelési szabályokkal. Az eredmény: kevesebb emberi hiba, gyorsabb pénzügyi zárások, jobb riportok A rendszer használatával az autóipari vállalkozások gyorsabban zárhatják a hónapot, csökken a hibalehetőség, kevesebb az auditált eltérés, pontosabb a cash flow előrejelzés, hatékonyabb a controlling. A pénzügyi csapatok tehermentesülnek, nem az adatfeldolgozással, hanem az adatok értelmezésével foglalkozhatnak. Az aiFinance így nem csupán egy szoftvereszköz, hanem stratégiai versenyelőnyt jelent a digitalizációban élen járó vállalkozásoknak. DLM Consulting Kft.