Že od zore človeške vede in razvoja domišljijskih sposobnosti je želja po ustvarjanju imitacije mišljenja v obliki konstrukta, ki replicira človeško inteligenco z namenom, da deluje kot asistent, sledljiva v vseh umetniških delih in literatura.

Od delavcev zlatih droidov, ki so Hefestu pomagali v njegovi kovačnici, do zloglasnega Golema, je posnemanje razmišljanja o življenju poganjalo človeško domišljijo in izumitelje potiskalo še dlje v področje, ki ga zdaj poznamo kot Umetna inteligenca.

Toda šele v petdesetih letih prejšnjega stoletja so računalniki velike velikosti odprli pot za programiranje in prvi poskusi repliciranja konstruktov umetne inteligence in nevronskih mrež so bili omogočeni.

Ker se je gospodarstvo zalotilo skoraj na vseh področjih človekovega delovanja, je izume in inovacije odobravalo ali odbijalo skozi prizmo donosnosti, je AI stopil na pot presoje tudi z donosnostjo naložbe.

In zdaj je AI postavil svoje cilje na finančni sektor in se preoblikoval v popolnoma nov izraz, znan kot fintech. Bančništvo, trgovanje in naložbe so nova področja, ki jih bo AI kmalu poklical domov.

AI prihaja

Glavni razlogi, zakaj AI se je poravnal v finančnem sektorju v veliki meri zahvaljujoč preprostemu dejstvu, da je tehnologija najprimernejša za obdelavo ogromnih količin podatkov in za tisto, za kar je bila zasnovana že od nekdaj – pomaga človeškemu umu pri soočanju z nalogami, pri čemer je slednja biološko omejena.

Finančni sektor vključuje ogromno podatkov, ki jih je treba obdelati in analizirati, da pridobijo pomembne informacije, s katerimi lahko ustvarijo dobiček. In to je glavno področje, kjer lahko umetna inteligenca pomaga s programiranjem za pridobivanje in pridobivanje rezultatov ali trendov kot napovedni instrument iz podatkovnih nizov, ki prehajajo skozi finančno infrastrukturo.

Seveda je, tako kot pri vsaki tehnologiji, umetna inteligenca prešla skozi glavne razvojne cikle in posledična zatišja, rojena iz razočaranja ali finančne krize.

Najnovejši “zimski” cikel je pristal v devetdesetih letih in se nadaljeval v zadnjih letih, dokler si svetovno gospodarstvo ni popolnoma opomoglo in sprejelo novih tehnologij ter doseglo preboj na področju inovacij. Sledilne tehnologije umetne inteligence so bile v ospredju tega gibanja in so se pojavile številne aplikacije.

AI kot Fintech: Kako se je AI spremenil Fintech?

Prvi in ​​najbolj oprijemljivi manifestaciji umetne inteligence je priča prihodu botov.

Kdor je kdaj vstopil v spletno trgovino in se pogovarjal s spletnim asistentom, je verjetno klepetal z botom. Študija Statiste je pokazala, da naj bi število potrošnikov, ki uporabljajo virtualne pomočnike po vsem svetu, leta 2018 preseglo milijardo.

Beseda “optimizacija” v ekonomski terminologiji pomeni dve stvari, oblikovani v eno – zmanjšanje ali stroški in povečanje produktivnosti. Rezultat je odpuščanje zaposlenih z uvedbo botov ali natančneje enostavne gradnje umetne inteligence, ki jo je mogoče programirati za izvajanje preprostih nalog, na primer odgovarjanje na vprašanja odjemalcev prek vrste vnaprej programiranih algoritmov.

Takšni roboti lahko istočasno odgovorijo na več zahtev in vodijo do prodaje, česar človeški menedžerji v takem obsegu ne zmorejo. Boti so močno prodrli v različne panoge, od spletne trgovine do bančništva, kjer so že zamenjali veliko plast srednjih menedžerjev.

Sberbank, vodilni ruski finančni velikan, je pred kratkim napovedal da so rešitve umetne inteligence zmanjšale do 90% osebja srednjega razreda in povzročile zmanjšanje števila obiskov strank v poslovalnicah do 5 milijonov v letu 2018. Znaten prihranek stroškov.

Napovedna analiza je še ena izjemna aplikacija za tehnologije umetne inteligence, ki se je pred kratkim prebila na finančno sceno.

NASDAQ je leta 2018 začel trgovati z umetno inteligenco, indeks umetne inteligence in robotike NASDQ CTA (NQROBO) pa je presegel tekmeca ROBO Global Robotics and Automation Index in Indxx Global Robotics. & Tematski indeks umetne inteligence (IBOTZ) za 5,3% v primerjavi z 0,19% in 2,71%.

Uporaba umetne inteligence za analizo potencialnih gibanj grafov postaja izvedljiva in bistveno bolj donosna alternativa vzdrževanju ogromnega števila analitikov, ki nikoli ne bodo mogli obdelati količin informacij, ki jih lahko umetna inteligenca obdela v nekaj sekundah.

Hkrati je švicarska banka UBS, ki je po obsegu premoženja na 35. mestu sveta, nedavno sodelovala z Amazonom in vključila svojo storitev »Ask UBS« v zvočniške naprave Echo, ki jih poganja Alexa..

Trgovanje z denarjem je naslednja velika stvar za umetno inteligenco, saj je uporaba kombinacije predikativne analize in botov, da na podlagi podatkov, zbranih iz interneta o potencialnih gibanjih na trgu, pokukajo v prihodnost neprecenljivo orodje za trgovce.

Specializirana umetna inteligenca lahko povzame ogromne količine podatkov iz družbenih omrežij in novic in oblikuje napoved o menjalnem tečaju katere koli valute. In to je instrument, ki ga aktivno uporabljajo tako glavna trgovalna tla kot manjša finančna podjetja.

GAN ali Generative Adversarial Networks so eno izmed največji trendi prihodnjih letih.

GAN je izumil Ian Goodfellow leta 2014 in je sestavljen iz dveh nevronskih mrež v obliki diskriminatorja in generatorja, ki lahko med seboj razvrstijo katero koli obliko podatkov in dosežejo ravnovesje v obliki konsenza, ko generator ustvari fotografije, ki jih ni mogoče razlikovati resnični podatki.

Z drugimi besedami, GAN-ove lahko usposobite neomejeno in se lahko učijo brez prestanka. To je fantastična novica za fintech, saj bo industrija lahko ta omrežja naučila posamično oblikovati realistično tržno vedenje in tako postala nebeški instrument za vsakogar, od trgovcev do upravljavcev tveganj.

Trendi v prihodnji uporabi umetne inteligence

Poleg GAN-ov bodo najvidnejše manifestacije umetne inteligence v fintechu v prihodnjih letih osredotočene ne toliko na inovacije, ampak na aplikacijo. Največji trendi so v uporabi umetne inteligence pri varnosti, personalizaciji in optimizaciji procesov.

Bančno in finančno industrijo na splošno v zadnjih letih mučijo varnostna vprašanja, umetna inteligenca pa je eden izmed instrumentov, ki se zdi najbolj sposoben odpraviti številne vrzeli v sistemu. Uporaba biometričnih podatkov, kot so prstni odtisi in vzorci mrežnice za identifikacijo strank, je eno od področij, na katerih se lahko uporablja umetna inteligenca, skupaj s tehnologijami za prepoznavanje obrazov, ki jih Apple uporablja v svojih telefonih za svoje storitve Apple Pay.

Nedavno poročilo Goode Intelligence trdi, da bo 1,9 milijarde bančnih strank uporabljalo biometrično identifikacijo v eni ali drugi obliki do leta 2021. Goljufije so eno ključnih področij, ki jih lahko umetna inteligenca odpravi, če se pravilno uporabljajo v oddelkih za preprečevanje goljufij.

Prilagajanje uporabniških izkušenj z bankami je glavni izziv za panogo na splošno, saj stranke postajajo vse bolj zahtevne, muhaste, tehnološko podkovane in napredne v svoji finančni pismenosti. Prilagajanja in prilagajanja uporabniških izkušenj ni mogoče zamisliti brez uporabe umetne inteligence, saj je slednja ključna za napovedovanje uporabniških zahtev in njihovo oskrbo, preden odjemalec sploh ve, kaj bo morda potreboval v prihodnosti.

Z zanašanjem na analizo vedenja strank lahko AI postane močan oglaševalsko orodje za finančne instrumente in produkte.

Ni treba posebej poudarjati, da je optimizacija notranjih procesov in procesov upravljanja strank eno ključnih področij, za katera se bo v prihodnjih letih uporabljala umetna inteligenca, ko se organizacije trudijo zmanjšati stroške in racionalizirati delovne tokove. Tako kot lahko roboti zdaj obdelujejo poizvedbe strank v spletnih trgovinah, lahko podobni konstrukti, prilagojeni finančnemu sektorju, poskrbijo za stranke in zmanjšajo količino papirologije pri obdelavi zahtev.

V bolj internem smislu aplikacije je JPMorgan začel uporabljati konstrukcije, ki temeljijo na umetni inteligenci, za obdelavo notranjih zahtev IT, kot so manipulacije zaposlenih s ključnimi bančnimi sistemi. JPMorgan Chase je pred kratkim predstavil platformo za obveščanje o pogodbah (COiN), namenjeno analizi pravnih dokumentov in pridobivanju pomembnih podatkovnih točk in klavzul.

Ker ročni pregled približno 12.000 letnih komercialnih kreditnih pogodb in ustreznih dokumentov zahteva približno 360.000 delovnih ur, je uporaba umetne inteligence, ki lahko nalogo reši v nekaj urah, več kot upravičena.

Uporabnost: Kdo ima koristi od uporabe umetne inteligence in kako?

Nobena tehnologija ne more postati resnično donosna, če ne dokaže svoje vrednosti in uporabnosti pred povprečnim uporabnikom. Toda v finančnem sektorju je povprečen uporabnik trojni pomen besede, ki vključuje stranke, vlagatelje in zagonska podjetja.

Za stranko v finančnem sektorju lahko uporaba tehnologij umetne inteligence pomeni samo eno stvar v smislu koristi – udobje. Udobje za stranke vključuje večjo varnost, večjo personalizacijo storitev, hitrejše servisiranje in večjo donosnost. Kombinacijo teh ugodnosti je mogoče doseči z uporabo umetne inteligence, njeno donosnost pa bo zagotovljeno z zmanjšanjem stroškov za osebje.

Vsekakor je zmanjšanje števila zaposlenih stvar, na katero se družba namršči, toda stranke si želijo pogledati mimo težav odpuščenih v korist njihovega udobja v interakciji z bankami in možnosti, da prejmejo boljše storitve pod okriljem večje zaščite svojih gesel in osebnih podatkov.

Na primer, Bank of America Corporation pred kratkim razkrito inteligentna virtualna asistentka z imenom Erica, ki s pomočjo napovedne analitike in kognitivnih sporočil zagotavlja finančne smernice za več kot 45 milijonov strank organizacije.

Toda vlagatelji, kot so institucionalni vlagatelji in trgovci, so najbolj privlačne stranke katere koli bančne organizacije, AI pa je sveti gral, ko govorimo o razvoju takšnih smeri.

Od ponudbe trgovalnih botov do obsežne analize podatkov in napovedovanja do obdelave obsežnih naborov podatkov o strankah s finančnimi rezultati, ki jih podpirajo, lahko tehnologija dela čudeže pri množenju vrednosti za stranke. Ker se vrednost v primeru vlagateljev v veliki meri spremeni v dobiček, se obeta uporaba umetne inteligence pri analiziranju optimalnih naložbenih priložnosti in zagotavljanju večjega udobja pri servisiranju..

Nenazadnje lahko novoustanovljena podjetja, ki predstavljajo hrbtenico razvoja trga, v veliki meri izkoristijo uporabo umetne inteligence.

Ker je konkurenca zdrav pojav, ki spodbuja napredek, je zaradi proste razpoložljivosti tehnologij umetne inteligence in prisotnosti številnih podpornih baz podatkov razvoj konstrukcij umetne inteligence za potrebe trga donosno podjetje.

Ker na trgu umetne inteligence in nevronskih mrež večinoma prevladujejo velikani, kot so Amazon, Google in IBM, je prisotnost manjših zagonskih podjetij, ki lahko ponujajo izdelke visoke vrednosti, podobne tistim, ki jih ponujajo dominatorji, vendar z boljšimi lastnostmi in, kar je najpomembneje, z nižjimi stroški, naredi trg umetne inteligence donosno in v veliki meri neizkoriščeno prostranost, polno priložnosti.

Končne misli

Fintech revolucija z uporabo umetne inteligence se šele pojavlja, vendar je že naredila pomemben vtis na celotno industrijo.

Dokazana ekonomska izvedljivost in učinkovitost, ki jo ponujajo sistemi in njihovi derivati, vodi industrijo k vlaganju v razvoj novejših tehnologij v iskanju večjega dobička in optimizacije. Trg rešitev z umetno inteligenco je zrel za priložnosti in svetovni trend njihove uporabe na tak ali drugačen način izvira iz svetovnih finančnih središč v New Yorku, kjer oblikovalci trendov finančnega sektorja vlagajo v nove instrumente za revolucijo v industriji..

Poročilo CB Insights kaže, da je samo v prvem četrtletju leta 2018 rekordnih 5,4 milijarde dolarjev zbrala fintech podjetja, podprta s tveganim kapitalom – veliko dokazov, da institucionalni vlagatelji vidijo obljubo o donosu pri razvoju novih tehnologij, da bi zadovoljili ogromen trg finančne storitve.

Banke ne zaostajajo, saj bodo doseganje avtomatizacije, personalizacije, izboljšanja varnosti, optimizacije procesov in prepoznavanja vzorcev storitev za stranke zagotovili njihovo konkurenčno prednost pred drugimi organizacijami, ki ideje o inovacijah še niso sprejele.

Ker je finančni trg enako brutalno konkurenčen kot kateri koli drug, ki vključuje ogromno denarja, bodo tisti, ki bodo sledili trendom in jih sprejeli, na koncu preživeli in zmagali na kosteh arhaičnega mišljenja, ko bo tehnološka revolucija na krilih zajela svetovno gospodarstvo AI.

Prispeval Ivan Aleksandrov

Ivan Aleksandrov je upravni partner pri Memorandum. Kapital, mednarodna investicijska družba, osredotočena na sredstva, ki temeljijo na verigah blokov. Njihovo strokovno znanje s področja tveganega kapitala, zasebnega kapitala in investicijskega bančništva jim omogoča, da svojim strankam nudijo zgledne storitve in velike možnosti za privlačenje naložb..