Spis treści
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.
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.
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.
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.