Kopš cilvēces priekšstata un iztēles spēju attīstības vēlme radīt domāšanas imitāciju konstrukcijas veidā, kas atveidotu cilvēka inteliģenci, lai darbotos kā palīgs, ir bijusi izsekojama visos mākslas darbos un literatūra.

Sākot ar zelta droidu darbiniekiem, kas palīdz Hefaistam viņa kalumā, līdz pat bēdīgi slavenajam Golemam – domājošās dzīves atdarināšana ir virzījusi cilvēku iztēli un arvien vairāk virzījusi izgudrotājus valstībā, kuru mēs tagad pazīstam kā Mākslīgais intelekts.

Bet tikai 50. gados telpas lieluma datori pavēra ceļu programmēšanai un pirmajiem mēģinājumiem atkārtot gan mākslīgā intelekta konstrukcijas, gan neironu tīklus. bija iespējams.

Tā kā ekonomika ir pakļāvusies praktiski visām cilvēku darbības jomām, apstiprinot vai izgāžot izgudrojumus un inovācijas caur rentabilitātes prizmu, AI arī ir gājusi spriešanas ceļu ar ieguldījumu atdevi.

Un tagad AI ir nospraudusi savus mērķus finanšu nozarē, pārveidojot par pilnīgi jaunu terminu, kas pazīstams kā fintech. Banku darbība, tirdzniecība un investīcijas ir jaunās jomas, kuras AI tuvākajos gados gatavojas saukt par mājām.

AI nāk

Galvenie iemesli, kāpēc AI ir apmeties finanšu nozarē lielā mērā ir saistīts ar vienkāršo faktu, ka tehnoloģija ir vispiemērotākā, lai tiktu galā ar lielu datu apjomu un darītu to, kam tā tika iecerēta kopš neatminamiem laikiem – palīdzot cilvēka prātam tikt galā ar uzdevumiem, kas pēdējos ir bioloģiski ierobežoti..

Finanšu sektors ietver lielu datu apjomu, kas jāapstrādā un jāanalizē, lai iegūtu jēgpilnu informāciju, ko var izmantot peļņas gūšanai. Un šī ir galvenā joma, kur AI var palīdzēt, ieprogrammējot gūt un iegūt rezultātus vai tendences kā prognozēšanas instrumentu no datu masīviem, kas iet caur finanšu infrastruktūru.

Dabiski, kā tas ir katras tehnoloģijas gadījumā, AI ir izgājusi cauri galvenajiem attīstības cikliem un no tiem izrietošajiem iemidzinājumiem, kas radušies vilšanās vai finanšu krīzes dēļ.

Pēdējais “ziemas” cikls bija deviņdesmitajos gados un turpinājās pēdējos gados, līdz pasaules ekonomika pilnībā atkopās, lai ieviestu jaunās tehnoloģijas, un panāca inovāciju izrāvienu. AI sekojošās tehnoloģijas ir bijušas šīs kustības virzītājspēlē un ir redzējušas daudzus pielietojumus.

AI kā Fintech: kā AI ir mainījis Fintech?

Pirmo un visvairāk taustāmo AI izpausmi var redzēt, parādoties robotprogrammām.

Ikviens, kurš kādreiz ir ienācis interneta veikalā un sarunājies ar tiešsaistes palīgu, visticamāk, ir tērzējis ar robotu. Statista pētījums parādīja, ka sagaidāms, ka 2018. gadā patērētāju skaits, kas visā pasaulē izmanto virtuālos palīgus, pārsniegs vienu miljardu.

Vārds “optimizācija” ekonomiskajā terminoloģijā nozīmē divas lietas, kas veidotas vienā – samazinājums vai izmaksas un produktivitātes pieaugums. Rezultāts ir darbinieku atlaišana, ieviešot robotus vai drīzāk vienkāršu AI veidošanu, kuru var ieprogrammēt vienkāršu uzdevumu veikšanai, piemēram, atbildot uz klientu jautājumiem, izmantojot iepriekš ieprogrammētus algoritmus..

Šādi roboti vienlaikus spēj atbildēt uz vairākiem pieprasījumiem un novest pie pārdošanas, ko cilvēku menedžeri nespēj paveikt šādā mērogā. Roboti ir ļoti iekļuvuši dažādās nozarēs, sākot no tiešsaistes tirdzniecības līdz banku darbībai, kur tie jau ir aizstājuši lielu vidusmēra vadītāju slāni.

Krievijas vadošais finanšu gigants Sberbank nesen to ir izdarījis paziņoja AI risinājumi ir samazinājuši līdz pat 90% vidējās līnijas darbinieku un 2018. gadā samazinājuši klientu apmeklējumus filiālēs līdz 5 miljoniem. Būtisks izmaksu ietaupījums.

Prognozējošā analīze ir vēl viena milzīga AI tehnoloģiju pielietošana, kas nesen nokļuvusi finanšu jomā.

NASDAQ sāka izmantot AI savā tirdzniecības stāvā 2018. gadā, un NASDQ CTA mākslīgā intelekta un robotikas indekss (NQROBO) pārspēja konkurentus ROBO Global Robotics and Automation Index un Indxx Global Robotics & Mākslīgā intelekta tematiskais indekss (IBOTZ) attiecīgi par 5,3% pret 0,19% un 2,71%.

AI izmantošana potenciālo diagrammu kustību analīzei kļūst par dzīvotspējīgu un ievērojami izdevīgāku alternatīvu masveida analītiķu personāla uzturēšanai, kuri nekad nespēs apstrādāt AI daudzumu informācijas sekundēs.

Tajā pašā laikā Šveices UBS banka, kuras aktīvu apjoms pasaulē ir 35. vietā, nesen sadarbojas ar Amazon, lai iekļautu savu pakalpojumu “Ask UBS” Alexa darbināmās Echo skaļruņu ierīcēs..

Naudas tirdzniecība ir nākamā lielā lieta AI, jo predikatīvās analīzes un robotu kombinācijas izmantošana, lai ielūkotos nākotnē, pamatojoties uz internetā apkopotiem datiem par iespējamām tirgus kustībām, ir nenovērtējams rīks tirgotājiem.

Specializētais AI var apkopot lielu daudzumu datu no sociālajiem tīkliem un ziņu kanāliem, lai formulētu prognozi par jebkuras valūtas maiņas kursu. Un tas ir instruments, kuru aktīvi izmanto gan lielākie tirdzniecības stāvi, gan mazāki finanšu jaunuzņēmumi.

GAN jeb ģeneratīvie sacīkstes tīkli ir viens no lielākās tendences nākamajiem gadiem.

GAN izgudroja Ian Goodfellow 2014. gadā, un tie sastāv no diviem neironu tīkliem diskriminatora un ģeneratora formā, kas var klasificēt jebkura veida datus savā starpā un panākt līdzsvaru konsensa veidā, kad ģenerators ražo fotogrāfijas, kuras neatšķiras no reāli dati.

Citiem vārdiem sakot, GAN var apmācīt neierobežoti, un viņi var mācīties nepārtraukti. Tas ir fantastisks jaunums fintech, jo nozare varēs individuāli iemācīt šiem tīkliem veidot reālistisku tirgus uzvedību, tādējādi kļūstot par debesu sūtītu instrumentu ikvienam, sākot no tirgotājiem un beidzot ar risku pārvaldniekiem.

AI nākotnes izmantošanas tendences

Līdztekus GAN nākamajos gados redzamākās AI izpausmes fintech būs vērstas ne tik daudz uz inovācijām, bet gan uz pieteikumu. Vislielākās tendences slēpjas AI izmantošanā drošībā, personalizācijā un procesu optimizācijā.

Gadu gaitā banku un finanšu nozares kopumā ir skārušas drošības problēmas, un AI ir viens no instrumentiem, kas, šķiet, visvairāk spēj atpestīt sistēmā palikušās vairākas nepilnības. Biometrisko datu, piemēram, pirkstu nospiedumu un tīklenes modeļu izmantošana klienta identificēšanai, ir viena no jomām, kurā AI var izmantot kopā ar sejas atpazīšanas tehnoloģijām, kuras Apple izmanto savos tālruņos, izmantojot savus Apple Pay pakalpojumus..

Nesenais Goode Intelligence ziņojums apgalvo, ka 1,9 miljardi banku klientu līdz 2021. gadam vienā vai otrā veidā izmantos biometrisko identifikāciju. Krāpšana ir viena no galvenajām jomām, kuru AI var novērst, ja to pareizi piemēro krāpšanas novēršanas nodaļās..

Lietotāju pieredzes personalizēšana bankās ir nozīmīgs izaicinājums nozarei kopumā, jo klienti kļūst prasīgāki, kaprīzāki, tehnoloģiski prasmīgāki un progresīvāki savā finanšu pratībā. Lietotāju pieredzes pielāgošanu un personalizēšanu nevar iedomāties, neizmantojot AI, jo pēdējais ir galvenais, lai prognozētu lietotāju pieprasījumus un apmierinātu viņus, pirms klients pat zina, kas viņiem varētu būt vajadzīgs nākotnē..

Paļaujoties uz klientu uzvedības analīzi, AI var kļūt par spēcīgu reklāmas rīks finanšu instrumentiem un produktiem.

Lieki piebilst, ka iekšējo un klientu pārvaldības procesu optimizācija ir viena no galvenajām jomām, kurai AI tiks piemērota nākamajos gados, organizācijām cīnoties par izmaksu samazināšanu un racionalizēt darbplūsmu. Tāpat kā roboti tagad var apstrādāt klientu vaicājumus tiešsaistes veikalos, līdzīgi finanšu sektoram pielāgoti uzbūves var apmierināt klientus un samazināt pieprasījumu apstrādē iesaistīto dokumentu daudzumu.

Lietojumprogrammas iekšējā nozīmē JPMorgan sāka izmantot AI balstītas konstrukcijas, lai apstrādātu iekšējos IT pieprasījumus, piemēram, darbinieku manipulācijas ar galvenajām bankas sistēmām. JPMorgan Chase nesen ir ieviesis līgumu izlūkošanas (COiN) platformu, kas paredzēta juridisko dokumentu analīzei un svarīgu datu punktu un klauzulu iegūšanai.

Tā kā aptuveni 12 000 ikgadējo komerckredītu līgumu un attiecīgo dokumentu manuālai pārskatīšanai ir nepieciešamas aptuveni 360 000 cilvēka stundas, AI izmantošana, kas var tikt galā ar uzdevumu dažās stundās, ir vairāk nekā pamatota.

Piemērojamība: kas un kā gūst labumu no AI izmantošanas?

Neviena tehnoloģija nekad nevar kļūt patiesi rentabla, ja tā nepierāda savu vērtību un lietderību vidusmēra lietotāja priekšā. Bet finanšu nozarē vidusmēra lietotājs ir šī vārda trīspusēja nozīme, kas ietver klientus, investorus un jaunizveidotus uzņēmumus.

Finanšu sektora klienta pusē AI tehnoloģiju izmantošana labuma nozīmē var nozīmēt tikai vienu – ērtības. Ērtības klientiem nozīmē lielāku drošību, augstāku pakalpojumu personalizāciju, ātrāku apkalpošanu un lielāku rentabilitāti. Šo labumu kombināciju var panākt, izmantojot AI, un tā rentabilitāti nodrošinās, samazinot personāla izmaksas.

Protams, darbinieku skaita samazināšana ir lieta, ar kuru sabiedrība raugās, taču klienti ļoti vēlas palūkoties no atlaistajām likstām par labu viņu ērtībai mijiedarbībā ar bankām un spēju saņemt labākus pakalpojumus zem savas paroļu aizsardzības jumta. personas datus.

Piemēram, nesen Bank of America Corporation atklāts tās inteliģentais virtuālais asistents ar nosaukumu Erica, kurš izmanto prognozēšanas analīzi un izziņas ziņojumapmaiņu, lai sniegtu finanšu vadību organizācijas vairāk nekā 45 miljoniem klientu.

Bet tieši investori, piemēram, institucionālie investori un tirgotāji, ir jebkuras banku organizācijas vispievilcīgākie klienti, un AI ir svētais grails, runājot par šādu virzienu attīstību.

Sākot no tirdzniecības robotu piedāvāšanas līdz masveida datu analīzei un prognozēšanai, beidzot ar lielu klientu datu masīvu apstrādi ar finansiāliem rezultātiem, tehnoloģija var radīt brīnumus, reizinot klientu vērtību. Tā kā ieguldītāju vērtība lielākoties pārvēršas peļņā, AI izmantošana, analizējot optimālās ieguldījumu iespējas un sniedzot ērtākas apkalpošanas iespējas, ir daudzsološa.

Visbeidzot, jaunie uzņēmumi, kas veido tirgus attīstības mugurkaulu, var gūt lielu labumu no AI piemērošanas.

Tā kā konkurence ir veselīga parādība, kas virza progresu, AI tehnoloģiju bezmaksas pieejamība un daudzu atbalstošu datu bāzu klātbūtne padara AI konstrukciju izstrādi tirgus vajadzībām izdevīgu uzņēmējdarbību.

Tā kā AI un neironu tīklu tirgū pārsvarā dominē tādi giganti kā Amazon, Google un IBM, mazāku startup uzņēmumu klātbūtne spēj piedāvāt augstas vērtības produktus, līdzīgus tiem, ko piedāvā dominatori, bet ar labākām funkcijām un, pats galvenais, ar zemākām izmaksām, padara AI tirgu par ienesīgu un lielākoties neizmantotu plašumu, kas ir pilns ar iespējām.

Pēdējās domas

Fintech revolūcija ar AI pielietošanu joprojām tikai parādās, bet jau ir atstājusi ievērojamu iespaidu uz visu nozari.

Pierādītā ekonomiskā iespējamība un efektivitāte, ko piedāvā sistēmas un to atvasinājumi, mudina nozares līderus ieguldīt jaunāku tehnoloģiju izstrādē, meklējot lielāku peļņu un optimizāciju. AI risinājumu tirgus ir nogatavojies ar iespējām, un to piemērošanas globālā tendence vienā vai otrā veidā izriet no pasaules finanšu centriem Ņujorkā, kur finanšu sektora virzītāji iegulda jaunos instrumentos, lai revolucionizētu nozari.

CB Insights ziņojumā norādīts, ka tikai 2018. gada pirmajā ceturksnī fintech uzņēmumi, kuru riska kapitāls nodrošināja, savāca rekordlielu 5,4 miljardu ASV dolāru apjomu – tas ir pietiekami pierādījums tam, ka institucionālie investori uzskata, ka jaunu tehnoloģiju izstrādē tiek sagaidīts atdeve, lai apmierinātu masveida tirgu. finanšu pakalpojumi.

Bankas neatpaliek, jo klientu apkalpošanas automatizācijas, personalizācijas, uzlabotas drošības, procesu optimizācijas un modeļu atpazīšanas nodrošināšana nodrošinās to konkurences priekšrocības salīdzinājumā ar citām organizācijām, kuras vēl nav izmantojušas inovācijas ideju.

Tā kā finanšu tirgus ir tikpat nežēlīgi konkurētspējīgs kā jebkurš cits, kas saistīts ar milzīgām naudas summām, tie, kas seko un ņem vērā tendences, galu galā izdzīvos un triumfēs uz arhaiskā domāšanas kauliem, kamēr tehnoloģiskā revolūcija visā pasaulē slaucīs spārnus. no AI.

Piedalās Ivans Aleksandrovs

Ivans Aleksandrovs ir uzņēmuma vadošais partneris Memorands. Kapitāls, starptautiska ieguldījumu sabiedrība, kas koncentrējas uz blokķēdē balstītiem aktīviem. Viņu zināšanas riska kapitāla, privātā kapitāla un investīciju bankas jomā ļauj viņiem sniegt priekšzīmīgus pakalpojumus saviem klientiem un lieliskas iespējas investīciju piesaistei.