AI use cases in strategic portfolio management (SPM) software
Koponen, Melisa (2026)
Diplomityö
2026
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026040725653
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026040725653
Tiivistelmä
This thesis explores the use of artificial intelligence in Strategic Portfolio Management (SPM) software. Automated workflows utilizing AI are developed using a modern workflow automation platform to automate key processes in SPM software. The main research methodology is the Design Science Research (DSR) methodology.
An extensive literature review on the intersection of SPM and artificial intelligence is conducted, focusing especially on the recent advancements in generative artificial intelligence. Based on the findings, automated workflows are created for automating key SPM processes.
The results suggest that artificial intelligence-based solutions can enhance the efficiency of portfolio processes, offer actionable insights, decrease manual workload, and augment decision-making. The thesis concludes with suggestions on integrating artificial intelligence in SPM workflows and offers insights for future development. Tässä opinnäytetyössä tarkastellaan tekoälyn käyttömahdollisuuksien kehittämistä strategisen portfolionhallinnan ohjelmistossa. Työssä kehitetään automatisoituja työnkulkuja hyödyntämällä modernia tekoälypohjaista työnkulkujen automaatiotyökalua. Tutkimuksessa hyödynnetään Design Science Research (DSR) metodologian periaatteita.
Opinnäytetyö sisältää kattavan kirjallisuuskatsauksen tekoälyn ja strategisen portfolionhallinnan rajapinnasta, keskittyen erityisesti generatiivisen tekoälyn viimeaikaisiin edistysaskeleisiin. Tulosten pohjalta työssä kehitettiin automatisoituja työnkulkuja portfolioiden prosessien automatisointiin.
Tulokset osoittavat, että tekoälypohjaiset ratkaisut voivat parantaa portfolionhallintaprosessien tehokkuutta ja tarkkuutta, tarjota toimivia oivalluksia sekä vähentää manuaalista työkuormaa. Opinnäytetyö päättyy suosituksiin tekoälyn integroimiseksi strategisen portfolionhallinnan työnkulkuihin sekä näkökulmiin tulevia kehitystoimia varten.
An extensive literature review on the intersection of SPM and artificial intelligence is conducted, focusing especially on the recent advancements in generative artificial intelligence. Based on the findings, automated workflows are created for automating key SPM processes.
The results suggest that artificial intelligence-based solutions can enhance the efficiency of portfolio processes, offer actionable insights, decrease manual workload, and augment decision-making. The thesis concludes with suggestions on integrating artificial intelligence in SPM workflows and offers insights for future development.
Opinnäytetyö sisältää kattavan kirjallisuuskatsauksen tekoälyn ja strategisen portfolionhallinnan rajapinnasta, keskittyen erityisesti generatiivisen tekoälyn viimeaikaisiin edistysaskeleisiin. Tulosten pohjalta työssä kehitettiin automatisoituja työnkulkuja portfolioiden prosessien automatisointiin.
Tulokset osoittavat, että tekoälypohjaiset ratkaisut voivat parantaa portfolionhallintaprosessien tehokkuutta ja tarkkuutta, tarjota toimivia oivalluksia sekä vähentää manuaalista työkuormaa. Opinnäytetyö päättyy suosituksiin tekoälyn integroimiseksi strategisen portfolionhallinnan työnkulkuihin sekä näkökulmiin tulevia kehitystoimia varten.