Przyszłość technologii finansowych zależy od sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja w ciągu ostatnich kilku lat zmieniła sposób, w jaki instytucje finansowe gromadzą i analizują dane. Przekształciła środowisko biznesowe stawiając firmom nowe wyzwania i tworząc innowacyjne modele biznesowe.

W styczniu tego roku Cambridge Centre for Alternative Finance razem z University of Cambridge Judge Business School i Światowym Forum Ekonomicznym zaprezentowały wyniki badań dotyczących wpływu AI na sektor finansowy.  Z odpowiedzi udzielonych przez 151 instytucji z 33 krajów wyłonił się jasny obraz AI jako kluczowego czynnika napędzającego biznes. Firmy zaczynają widzieć, jak duży potencjał kryje się w sztucznej inteligencji – większość pytanych w badaniu FinTechów już wykorzystuje ją do tworzenia nowych usług i produktów.

Zastosowanie AI w technologiach finansowych

Jednym z najważniejszych wniosków wyciągniętych z badania jest szybko zmieniające się znaczenie sztucznej inteligencji w codziennym biznesie. Około 64 proc. instytucji finansowych przewiduje zastosowanie AI w ciągu najbliższych dwóch lat w automatyzacji procesów, zarządzaniu ryzykiem, pozyskiwaniu i obsłudze klientów, a także tworzeniu nowych produktów. Dzisiaj robi to zaledwie 16 proc. firm uczestniczących w badaniu. Za to aż trzy czwarte respondentów spodziewa się, że sztuczna inteligencja będzie miała bardzo duże znaczenie w rozwoju branży usług finansowych w krótkim okresie.

Jak pisze w swojej analizie McKinsey & Company, „firmy, które podjęły strategiczną decyzję o wdrożeniu AI w pełnej skali i w kluczowych sferach działalności, szybko dostrzegają wartość tej decyzji”. Osiągają one atrakcyjny poziom zwrotu z inwestycji, szybciej się rozwijają i notują znacznie wyższe marże niż firmy, które nie dokonują inwestycji w tę technologię.

W czym dokładnie może pomóc AI w świecie technologii finansowych? Umożliwia szybszą, dokładniejszą ocenę potencjalnego pożyczkobiorcy, przy niższych kosztach z uwzględnieniem szerszej gamy czynników; posiada ogromną moc przetwarzania i  pomaga zarządzać zarówno danymi ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi; jest bardzo skuteczna w zapobieganiu oszustwom z wykorzystaniem kart kredytowych i odciążaniu centrów obsługi klienta zasilając inteligentne chatboty. A to zaledwie kilka przykładów tego, jak sztuczna inteligencja może usprawnić codzienny biznes. 

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji

Jedną z firm, które już dziś wykorzystują zalety AI jest Underwrite.ai, przetwarzający przy jej pomocy tysiące danych do oceny ryzyka kredytowego dla osób i firm ubiegających się o kredyty. Tradycyjnie analizy są niepraktycznie drogie i zbyt wolne, aby można je było skutecznie wykorzystywać w instytucjach finansowych w czasie rzeczywistym. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji udało się zoptymalizować ten proces tak, by móc wykorzystywać zaawansowane analizy kredytowe bez niepotrzebnego angażowania czasu i dużych inwestycji.

Przykłady rewolucyjnych zastosowań sztucznej inteligencji w technologiach finansowych można mnożyć. Jednym z nich jest Kavout, platforma inwestycyjna wykorzystująca AI do przetwarzania ogromnych zestawów nieustrukturyzowanych danych i identyfikowania wzorców w czasie rzeczywistym na rynkach finansowych. Kolejne, Ayasdi używa istniejących zbiorów danych, by pomóc instytucjom finansowym wykrywać oszustwa hipoteczne i przypadki prania pieniędzy, maksymalizować płynność i przewidywać zachowania klientów. 

Inne to Kasisto, który także wykorzystuje AI w proponowanych przez siebie rozwiązaniach. Na potrzeby instytucji finansowych stworzono chatbota KAI, który pomaga zmniejszyć liczbę centrów telefonicznych, oferując klientom rozwiązania samoobsługowe i dodatkowo asystuje przy podejmowaniu codziennych decyzji finansowych.

Instytucje finansowe potrzebują technologii, która pomoże im lepiej angażować klientów i docierać do nowych segmentów rynku, jednocześnie budując silniejszą markę – powiedział Zor Gorelov, CEO Kasisto, cytowany przez PR Newswire. – Kasisto jest najlepszą platformą konwersacyjną AI wdrażaną w dużych bankach na całym świecie, współpracującą z milionami użytkowników w różnych krajach w wielu językach i za pośrednictwem  wielu kanałów.

Z kolei inny przykład, Feedzai, pomaga bankom w zarządzaniu ryzykiem poprzez monitorowanie transakcji i alarmowanie w przypadku podejrzanych zmian zachowań płatniczych wśród klientów przed przetworzeniem płatności. Feedzai nawiązał współpracę m.in. z Citibankiem.

Ciekawym przykładem może być także platforma Simundyne. Pozwala na przeprowadzenie szybkich i bezpiecznych symulacji, które pozwalają na przetestowanie nieograniczonej liczby scenariuszy w bezpiecznym środowisku. 

Po kilku latach konsultacji o symulacji rzeczywistości wirtualnej i modelowaniu ryzyka przeprowadzonych z wieloma globalnymi instytucjami, zdałem sobie sprawę, że tradycyjne metody modelowania nie są już aktualne – przyznał Justin Lyon, CEO Symudyne, w rozmowie z MarketsMedia, tłumacząc co go skłoniło do stworzenia platformy. –  Nie uchwytują złożoności rzeczywistych systemów i nie potrafią skutecznie wykorzystywać ogromnej mocy technologii i dużych zbiorów danych.

W badaniu Cambridge Centre for Alternative Finance wykazano, że choć technologia jest kluczowym elementem dalszego postępu, to nie ona stoi na przeszkodzie w masowym wdrażaniu sztucznej inteligencji. Istniejące od lat rozwiązania wciąż nie zostały wdrożone przez wiele firm zajmujących się na co dzień usługami finansowymi, co jest przypisywane przeszkodom w postaci braku zaufania, skomplikowanych regulacji i dużej ilości potrzebnych danych. Sztuczna inteligencja może pomóc wejść na wyższy poziom zaawansowania i w pełni wykorzystać potencjał firmy.


Podziel się

Podobne artykuły

Blockchain w dobie pandemii

Panująca na świecie pandemia koronawirusa nieustannie wywiera wpływ na naszą codzienność, zmuszając nas do redefiniowania spojrzenia na wiele gałęzi życia i biznesu. Ostatnie dni przyniosły...

Jak technologia blockchain zmienia dystrybucję produktów

Jednym z jego wielu obecnych zastosowań technologii blockchain jest efektywniejsza i sprawniejsza dystrybucja produktów, która na stałe może zmienić świat dostaw. Niektóre firmy pracujące na...

callendar
Otrzymaj darmowy kosztorys w 24 h

Zacznij swój projekt z nami!

Konrad Szałapak

Konrad Szałapak

COO of Development

Zakres projektu

API/Backend

Strony Internetowe

Aplikacje Mobilne

Projektowanie

Rozwiązania Blockchain

Usługi Internetowe

Tomasz Sienicki

Tomasz Sienicki

Blockchain Strategy Manager, Alior Bank

Next Enterprises zapewniło bankowi usługę technologiczną potrzebną do wprowadzenia projektu opartego na blockchainie. W ramach współpracy firma zaprojektowała usługę w modelu SaaS. Rozwiązanie przechowuje na swoich serwerach, udostępniając je bankowi i jednocześnie gwarantując jakość zgodną ze standardami zawartymi w umowie.

Kajetan Komar-Komarowski

Kajetan Komar-Komarowski

Współzałożyciel i prawnik Lex Secure

Współpraca z zespołem Nextrope wyznacza zupełnie nowy poziom jakości, innowacyjnych rozwiązań i profesjonalnych usług. Jeśli potrzebujesz wsparcia przy technologii blockchain, trafiłeś na profesjonalistów. Zdecydowanie polecam!

Maciej Skrzypczak

Maciej Skrzypczak

CEO Gameset

W listopadzie 2017 r. opublikowaliśmy grę wykorzystującą inteligentne kontrakty jako mechanizm dystrybucji i transakcji. Zespół Nextrope wspierał nas w najważniejszej części projektu - tworzeniu i testowaniu bezpieczeństwa inteligentnych kontraktów blockchain w sieci Ethereum. Mogę gorąco polecić Mateusza i jego zespół - to prawdziwi eksperci w dziedzinie blockchaina.