Sztuczna inteligencja a finanse – jak AI zmienia branżę finansową? 

Sztuczna inteligencja a finanse – dlaczego firmy inwestują w AI?

Światowe wydatki korporacji na rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji stale rosną. Firmy z branży finansowej już teraz inwestują ogromne środki w AI, a w kolejnych latach planują systematycznie ten budżet zwiększać. Powód? Ogromne korzyści z wdrażania Big Data oraz algorytmów machine learning w codziennych działaniach przedsiębiorstw.

Podstawową zaletą stosowania rozwiązań AI w finansach jest oszczędność rozumiana w wielu aspektach: pieniędzy, czasu i energii. Sztuczna inteligencja pozwala przyspieszyć wiele procesów, przejmując zadania dotychczas wykonywane przez pracowników, a tym samym prowadząc do redukcji kosztów. Dodatkowo poprawia kontrolę zarządzania, a także minimalizuje ryzyko błędu ludzkiego.

Efektywność działania AI w analizie i automatyzacji sprawia, że pracownicy mogą zrezygnować z wykonywania żmudnych, powtarzalnych zadań, zyskując więcej czasu na pracę koncepcyjno-strategiczną.

Przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji w branży finansowej

Sztuczna inteligencja w finansach jest obecna w wielu obszarach działalności firm i instytucji. To nie tylko analizy finansowe, ale też np. obsługa klienta. Zobacz kilka przykładów.

• Doradztwo finansowe – AI pomaga w optymalizacji składu portfela pod kątem maksymalizacji jego bezpieczeństwa oraz stopy zwrotu. Już teraz portfele wspierane sztuczną inteligencją osiągają o 10% wyższy wskaźnik Sharpe’a niż portfele bez asysty AI.
• Obsługa klienta – gdy połączenie na infolinię banku odbiera tzw. voicebot, nikogo to nie dziwi. Ale z pomocy sztucznej inteligencji możesz korzystać również przez aplikację banku w swoim telefonie. Doskonałym przykładem wykorzystania AI w finansach jest asystent głosowy IKO – na Twoją prośbę wykona płatność blikiem, przelew, zmieni limit na karcie czy też sprawdzi historię transakcji.
• Miękka windykacja – AI wykorzystuje się do wykonywania zadań wchodzących w skład procesu windykacyjnego, np. wysyłania przypomnień mailowych o zaległych płatnościach czy też telefonów z przypomnieniem o nadchodzącym terminie uregulowania zobowiązań. Tego rodzaju automatyczni asystenci mogą pracować “po godzinach”, redukując koszty zatrudnienia dodatkowych pracowników.
• Analiza ryzyka inwestycyjnego – sztuczną inteligencję wykorzystuje się do podejmowania optymalnych decyzji inwestycyjnych. Algorytmy uczenia maszynowego stosuje się w prognozowaniu, wyszukiwaniu trendów czy back-testach modeli oceny ryzyk. Bazując na ogromnych zbiorach danych, AI przyspiesza i usprawnia proces analizy ryzyka inwestycyjnego.
• Weryfikacja finansowa kontrahentów – sztuczna inteligencja pomaga firmom uniknąć nawiązania współpracy z nieuczciwymi kontrahentami. Automatycznie i błyskawicznie sprawdza tysiące czynników, które wpływają na wypłacalność danego podmiotu. W ten sposób oszczędza setki roboczogodzin pracowników, którzy wcześniej tego rodzaju analizy przeprowadzali ręcznie.

Świetnym przykładem narzędzia do weryfikacji kontrahentów, opartego na AI, jest system Temida. Algorytmy w 30 sekund analizują ponad 3000 cech, które wpływają na wypłacalność podmiotu i obliczają prawdopodobieństwo jego zadłużenia. Tego rodzaju inteligentna weryfikacja oparta o dane szybko, prosto i skutecznie pozwala wyeliminować nieuczciwych kontrahentów jeszcze przed podjęciem z nimi współpracy.

Czy branżę finansową czekają rynkowe regulacje w zakresie AI?

Wszystko wskazuje na to, że tak. Niemiecki organ nadzoru finansowego BaFin już opublikował pierwsze wytyczne dla instytucji finansowych na temat wykorzystania AI i Big Data w procesach decyzyjnych. Skupiają się przede wszystkich na jakości danych wykorzystywanych do trenowania algorytmów, 

Prawdopodobnie to tylko początek reguł w zakresie zastosowania sztucznej inteligencji w finansach. Z kolei wprowadzenie podobnych do niemieckich zasad w innych krajach UE jest kwestią czasu. Powszechność AI sprawia, że rynkowe regulacje są niezbędne, by korzystanie z rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję pozostało bezpieczne, a rezultaty analiz – wiarygodne.