Czym jest sztuczna inteligencja (AI) w finansach?

Opublikowano 09.05.2024
6 min czytania
Udostępnij

Sztuczna inteligencja (AI) była wiodącą technologią na czele innowacji w ostatnich latach. Głębokie uczenie, jako kluczowa technologia obok AI, napędza znaczące postępy w branży finansowej, jej zastosowania obejmują zarządzanie portfelem oraz wykrywanie oszustw. Posiada ono unikalne zdolności i niemal nieograniczony potencjał, a jego wszechstronność, zastosowania i sposoby aplikacji sprawiają, że jest bardzo poszukiwane.

Sektor finansowy w szczególności został znacząco dotknięty przez sztuczną inteligencję, począwszy od pojawienia się cyfrowych alternatyw dla walut, aż po oprogramowanie uczenia maszynowego, które może usprawnić proces analizy kredytowej. Zrozumienie AI i głębokiego uczenia w finansach to pierwszy krok ku maksymalnemu wykorzystaniu jego zastosowań oraz pełnemu wykorzystaniu jego zalet, rewolucjonizując tym samym branżę finansową poprzez ulepszoną analizę predykcyjną i strategie handlowe.

Jak wykorzystywana jest sztuczna inteligencja w instytucjach finansowych?

Kluczowym czynnikiem do uwzględnienia jest to, że AI może całkowicie zmienić sposób, w jaki instytucje finansowe, firmy, a nawet klienci mają dostęp i zarządzają szeregiem działalności finansowo-kluczowych. AI zwiększa ochronę cybernetyczną i wykrywanie oszustw zwłaszcza dla instytucji finansowych, poprzez usprawnienie środków bezpieczeństwa, identyfikację skompromitowanych informacji oraz zapewnienie zgodności z przepisami finansowymi, a także wspiera w podejmowaniu decyzji opartych na złożonych obliczeniach i analizie danych. Wraz z wzrostem akceptacji użytkowników i coraz bardziej zdefiniowanymi przepisami, instytucje finansowe, takie jak banki, szybko pozostaną w tyle, jeśli nie zostanie wkrótce ustanowiony szereg protokołów AI. Najważniejszymi zastosowaniami AI są:

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji

Oprogramowanie do zapobiegania oszustwom AI

Rozpoznawanie obrazów

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu ryzykiem

Wiele z wyżej wymienionych zastosowań AI staje się integralną częścią poprawy zarządzania ryzykiem w przestrzeni finansowej. AI jest znane ze zdolności do przetwarzania dużych zbiorów danych, w tym danych historycznych, w ciągu sekund, aby dostarczyć zarządzanie ryzykiem w czasie rzeczywistym dla finansów i potencjalnie poprawić zgodność z przepisami poprzez automatyzację. Wraz ze wzrostem zaawansowanych technologii, w tym sztucznej inteligencji, branża finansowa zyskuje nowe możliwości optymalizacji procesów zarządzania ryzykiem, przyczyniających się do zwiększonej efektywności i konkurencyjności instytucji finansowych. AI, podejmując decyzje na podstawie danych, odgrywa kluczową rolę w ulepszaniu strategii zarządzania ryzykiem. Wykorzystanie danych historycznych jest kluczowe dla ulepszenia strategii oceny i łagodzenia ryzyka prowadzonego przez AI, ponieważ pomaga w dokonywaniu prognoz na przyszłość, identyfikowaniu ryzyka, analizie trendów rynkowych oraz ocenie i zarządzaniu ryzykiem z większą dokładnością.

Jak AI zmienia branżę usług finansowych?

AI zmienia znacząco krajobraz finansowy związany z usługami finansowymi, zwłaszcza w scenariuszach front i middle office. Instytucje finansowe są teraz w stanie oferować interakcje z klientami o dużym stopniu płynności 24/7, poprawiając nastroje konsumentów, jednocześnie zmniejszając występowanie fałszywych sygnałów i eliminując błędy ludzkie. Automatyzacja, precyzja i efektywność sprawiają, że usługi finansowe są bardziej dostępne niż kiedykolwiek wcześniej, a banki mają znaczący potencjał oszczędności pieniężnych zarówno obecnie, jak i w przyszłości. Dodatkowo, organizacje finansowe wykorzystują AI do ulepszania swoich usług i operacji, w tym poprawy prognoz, zarządzania ryzykiem oraz usprawnienia zadań, takich jak kontrola portfeli pochodnych, przeprowadzanie analiz testów stresowych, zarządzanie ryzykiem dla przedsiębiorstw fintech oraz rozpoznawanie obrazu do identyfikacji kształtów i obiektów, co poprawia obsługę klienta i efektywność operacyjną.

Jak wykorzystać uczenie maszynowe w analizie dużych zbiorów danych w finansach?

Technologia uczenia maszynowego łączy informatykę ze sztuczną inteligencją i służy do projektowania i rozwijania algorytmów uczenia, które umożliwiają funkcjonowanie wielu procesów na wysokim poziomie. Dzięki zdolności łączenia procesów poznawczych, wyciągania wiedzy opartej na danych i innym, jest ona zazwyczaj stosowana w zadaniach kognitywnych. Program komputerowy w kontekście uczenia maszynowego wykazał, że może osiągać lepsze wyniki niż ludzie w zadaniach takich jak analiza danych i testy IQ werbalne, co jest kluczowe dla monitorowania finansowego i analizy danych. Przetwarzanie języka naturalnego odgrywa istotną rolę w tworzeniu aplikacji językowych, które ułatwiają komunikację z klientem i pozyskiwanie informacji w finansach, poprzez zrozumienie i generowanie ludzkiego języka, co umożliwia lepsze zarządzanie relacjami z klientami i efektywne wyszukiwanie danych. Sieci neuronowe, ze względu na swoją zdolność do analizy dużych zbiorów danych i skomplikowanych parametrów, są nieocenione w analizie ryzyka i dokładnym scoringu kredytowym, podkreślając złożoność algorytmów AI w sektorze finansowym. Te systemy AI mają wpływ na sektor finansowy poprzez:

Monitorowanie finansowe

Analizę ogromnych zbiorów danych do znaczącej analizy danych

Udoskonalanie pozyskiwania klientów

Wykonywanie analizy zabezpieczeń i zarządzanie portfelem

Wykonywanie zadań automatyzacji procesów

Uproszczenie analizy ryzyka

Ocena wniosków kredytowych i dokładne przeprowadzanie scoringu kredytowego

Wyciąganie i analiza kluczowych informacji z nieustrukturyzowanych źródeł danych, które mogą być w innym przypadku niedostępne

Czy finanse będą zautomatyzowane przez AI?

AI w finansach, napędzane przez uczenie maszynowe i analizy danych, ma na celu zautomatyzowanie różnych aspektów przemysłu finansowego. Obejmuje to zadania takie jak ocena ryzyka, wykrywanie oszustw, zarządzanie portfelem oraz obsługę klienta, wykorzystując 'sztuczną wąską inteligencję', która jest zdolna do wykonywania ściśle określonych zadań lepiej niż ludzie. Choć pełna automatyzacja może nie być możliwa lub pożądana we wszystkich funkcjach finansowych, technologie AI, w tym "sztuczna inteligencja ogólna" z potencjałem przewyższania ludzkich zadań intelektualnych poprzez uczenie się z doświadczeń, przewidywanie wzorców i wykazywanie kreatywności, będą coraz bardziej obsługiwać rutynowe i powtarzalne zadania, uwalniając profesjonalistów do skupienia się na działaniach o wyższej wartości, takich jak podejmowanie strategicznych decyzji, rozwiązywanie złożonych problemów i zarządzanie relacjami z klientami. Dlatego pomimo tego, że AI z pewnością zautomatyzuje wiele procesów finansowych, ludzka wiedza pozostanie kluczowa dla kierowania i nadzorowania tych zautomatyzowanych systemów.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest przyszłością finansów?

AI w finansach jest napędzana bardziej różnorodnymi czynnikami niż jakikolwiek inny sektor. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem konsumentów na usługi cyfrowe, innowacjami w technologii i finansach cyfrowych oraz wzrastającymi możliwościami tych, którzy chcą wykorzystać usługi finansowe, jasne jest, dlaczego systemy AI mają już wpływ, a także jaki mają potencjał na przyszłość. Uczenie głębokie, będące zaawansowaną techniką uczenia maszynowego, odgrywa kluczową rolę w analizie danych i prognozowaniu, przyczyniając się do przewagi konkurencyjnej w sektorze finansowym. Wąska sztuczna inteligencja, znana również jako słaba sztuczna inteligencja, znajduje zastosowanie w automatyzacji obsługi klienta i analityce predykcyjnej, co jest obecnie jednym z najbardziej dynamicznie rozwijających się obszarów w finansach.

Zalety rozwiązań AI znacznie przewyższają czynniki, które obecnie mogą powstrzymywać banki i podobne firmy (takie jak łatwość wdrożenia, aktualizacja usług czy koszty). Przyczyny potrzeby AI w tej branży świadczą o silnej potrzebie transformacji cyfrowej, niezrównanej innowacji i rozwiązaniach, które sprawią, że firmy nadal będą świadczyć usługi najwyższego poziomu na przyszłość.