admin 
W ostatnich latach sztuczna inteligencja poczyniła ogromne postępy. Dziś jest już stosowana w wielu różnych dziedzinach i w najbliższej przyszłości ma przekształcić globalny sektor finansowy. Naprawdę zanosi się na to, że stanie się ona atutem i przewagą konkurencyjną na rynku. Widać to po tym, że pojawia się coraz więcej modeli AI do analizowania i przetwarzania wniosków kredytowych, optymalizacji obsługi klienta, automatyzacji usług i tak dalej. Ich możliwości wykraczają nawet poza ekonomię; mając to wszystko na uwadze, możemy zdać sobie sprawę ze znaczenia sztucznej inteligencji w finansach.
Sztuczna inteligencja w finansach
Cała branża finansowa była pionierem, jeśli chodzi o wdrożenie wykorzystania technologii finansowych (Fintech), takich jak AI. Sztuczna inteligencja ma zdolność do systematyzowania i automatyzowania zadań; zwiększa to efektywność procesów i pozwala oferować najlepsze konta firmowe. Stosuje również uczenie maszynowe, znane jako deep learning. Z drugiej strony może wdrażać analitykę predykcyjną i przetwarzanie języka naturalnego. Dzięki temu może tworzyć potężniejsze funkcje, takie jak zautomatyzowani doradcy i chatboty. W tej nowej erze różne instytucje bankowe, w większości, są świadome korzyści wynikających z wdrożenia AI dla instytucji finansowych.
Gdzie AI znajduje zastosowanie w obrębie finansów?
Każdego dnia w instytucjach finansowych, dokonywane są miliny transakcji, w tym na kontach bieżących i oszczędnościowych. Ranking kont oszczędnościowych dostępny jest w linku. Jest to ogromna ilość informacji, która stała się kluczem do pozyskania danych i stworzenia wartości. AI jest wykorzystywane, aby jak najlepiej wykorzystać cyfryzację w branży finansowej. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja w finansach może być wdrażana w różnych przypadkach, jak wspomniano powyżej. Jednak wśród wszystkich przypadków możemy wyróżnić następujące:
- Wykrywanie oszustw. Większość tradycyjnych systemów wykrywania oszustw opiera się na różnych regułach, które mają znaczny margines błędu. Z drugiej strony modele sztucznej inteligencji w finansach stale się uczą i dostosowują do nowych zagrożeń bezpieczeństwa. Robią to na podstawie wzorców zachowań, które często ukrywają uzyskane dane.
- Scoring kredytowy. Wiele instytucji finansowych opiera się na rejestrach kredytowych, aby ocenić zdolność kredytową wnioskodawców. Jednak rezultatem jest zazwyczaj powierzchowna analiza potencjalnych kredytodawców. W tej kwestii modele sztucznej inteligencji przewidują z dużą precyzją istniejące ryzyko.
- Zarządzanie windykacją. Instytucje finansowe w celu optymalizacji windykacji polegały na wykorzystaniu rozmów telefonicznych i e-maili. Sztuczna inteligencja w finansach dostarcza istotnych informacji i pomaga windykatorom zapobiegać eskalacji długów. Robi to poprzez dostarczanie danych do konstruowania skutecznych strategii i kanałów windykacyjnych dla każdego indywidualnego przypadku.
Przyszłość finansów dzięki AI
Przed firmami finansowymi stoi kilka kluczowych wyzwań związanych z obsługą i utrzymaniem klientów. Niektóre z nich to: budowanie zaufania klientów, wykorzystanie sztucznej inteligencji do oferowania porad dla niektórych klientów, radzenie sobie z konkurencją ze strony m.in. fintechów i firm technologicznych. Z drugiej strony AI umożliwia również świadczenie nowych proaktywnych i spersonalizowanych usług. Korzyść pozwalająca na przyciągnięcie większej liczby klientów, a przede wszystkim na dostosowanie się do ich wymagań w bardziej efektywny i bezpieczny sposób.
