Încă din zorii omenirii și dezvoltării abilităților imaginative, dorința de a crea o imitație a gândirii sub forma unui construct care replică inteligența umană în scopul de a acționa ca asistent a fost trasabilă în toate tipurile de opere de artă și literatură.

De la muncitorii de aur de la droide care l-au ajutat pe Hefaist în forja sa până la infamul Golem, imitația vieții gânditoare a condus imaginația umană și i-a împins pe inventatori tot mai departe în tărâmul pe care îl cunoaștem acum ca Inteligență artificială.

Dar abia în anii 1950 computerele de dimensiuni de cameră au deschis calea pentru programare și primele încercări de a reproduce atât construcțiile de inteligență artificială, cât și rețelele neuronale. au fost făcute posibile.

Întrucât economia a preluat aproape toate domeniile activității umane, aprobând sau dărâmând invențiile și inovațiile prin prisma profitabilității, AI a parcurs și calea judecății prin rentabilitatea investiției.

Și acum AI și-a stabilit obiectivele asupra sectorului financiar, transformându-se într-un termen complet nou cunoscut sub numele de fintech. Banca, tranzacționarea și investițiile sunt noile domenii pe care AI urmează să le numească în următorii ani.

AI vine

Principalele motive pentru care AI s-a stabilit în sectorul financiar se datorează în mare măsură simplului fapt că tehnologia este cea mai potrivită pentru a face față unor cantități masive de date și pentru a face ceea ce a fost concepută din timpuri imemoriale – ajutând mintea umană să facă față sarcinilor în care acesta din urmă este biologic limitat în.

Sectorul financiar implică cantități mari de date care trebuie prelucrate și analizate pentru a extrage informații semnificative care pot fi utilizate pentru a obține profit. Și acesta este principalul domeniu în care AI poate ajuta programându-se să obțină și să extragă rezultate sau tendințe ca instrument predictiv din matricile de date care trec prin infrastructurile financiare..

Bineînțeles, așa cum este cazul oricărei tehnologii, AI a trecut prin cicluri majore de dezvoltare și prin consecințe de pauză născute din deziluzie sau crize financiare.

Cel mai recent ciclu de „iarnă” a aterizat în anii 1990 și a continuat până în ultimii ani, până când economia globală și-a revenit pe deplin pentru a îmbrățișa noile tehnologii și a realizat o descoperire inovațională. Tehnologiile corolare ale IA au fost la vârful de lance al acestei mișcări și au văzut numeroase aplicații.

AI ca Fintech: Cum a schimbat AI Fintech?

Prima și cea mai palpabilă manifestare a IA poate fi asistată în apariția roboților.

Oricine a intrat vreodată într-un magazin de internet și a conversat cu un asistent online este probabil să fi discutat cu un bot. Un studiu realizat de Statista a arătat că numărul consumatorilor care utilizează asistenți virtuali la nivel mondial era de așteptat să depășească un miliard în 2018.

Cuvântul „optimizare” în terminologia economică înseamnă două lucruri modelate într-unul – reducerea sau costurile și creșterea productivității. Rezultatul este disponibilizarea angajaților prin introducerea de roboți sau, mai degrabă, compilări simple de AI care pot fi programate pentru a efectua sarcini simple, cum ar fi răspunsul la întrebările clienților printr-o serie de algoritmi pre-programați.

Astfel de roboți sunt capabili să răspundă simultan la mai multe cereri și să conducă la vânzări, lucru pe care managerii umani sunt incapabili să-l facă pe o astfel de scară. Roboții au pătruns foarte mult în diverse industrii, de la comerțul online la servicii bancare, unde au înlocuit deja un strat mare de manageri de linie medie.

Sberbank, principalul gigant financiar din Rusia, a făcut-o recent a anunțat că soluțiile AI au redus până la 90% din personalul de linie medie și au dus la o reducere a vizitelor clienților la sucursale cu până la 5 milioane în 2018. O realizare substanțială de economisire a costurilor.

Analiza predictivă este o altă aplicație imensă pentru tehnologiile AI care și-a făcut recent drum pe scena financiară.

NASDAQ a început să folosească AI pe podeaua sa de tranzacționare în 2018, iar Indicele de Inteligență Artificială și Robotică NASDQ CTA (NQROBO) și-a depășit concurenții ROBO Global Robotics and Automation Index și Indxx Global Robotics & Indicele tematic de inteligență artificială (IBOTZ) cu ​​5,3% față de 0,19% și respectiv 2,71%.

Folosirea IA pentru analiza mișcărilor potențiale ale graficului devine o alternativă viabilă și considerabil mai profitabilă pentru menținerea unui personal masiv de analiști, care nu vor putea niciodată să proceseze cantitățile de informații pe care le poate face AI în câteva secunde.

În același timp, banca elvețiană UBS, care se află pe locul 35 în lume pentru volumul său de active, s-a asociat recent cu Amazon pentru a încorpora serviciul „Ask UBS” în dispozitivele de difuzoare Echo alimentate de Alexa..

Tranzacționarea banilor este următorul lucru important pentru AI, deoarece utilizarea unei combinații de analize predicative și roboți pentru a arunca o privire în viitor pe baza datelor agregate de pe internet despre mișcările potențiale ale pieței este un instrument neprețuit pentru comercianți.

AI specializată poate rezuma cantități masive de date din rețelele sociale și canalele de știri pentru a formula o prognoză despre cursul de schimb al oricărei monede. Și acesta este un instrument care este utilizat în mod activ atât de nivelurile de tranzacționare majore, cât și de întreprinderile financiare mai mici.

GAN sau Rețelele Adversare Generative sunt unul dintre cele mai mari tendințe din anii următori.

GAN-urile au fost inventate de Ian Goodfellow în 2014 și sunt alcătuite din două rețele neuronale sub forma unui discriminator și generator care pot clasifica orice formă de date între ele și ajunge la echilibru sub forma unui consens atunci când generatorul produce fotografii de la care nu se distinge date reale.

Cu alte cuvinte, GAN-urile pot fi instruite într-un mod nelimitat și pot învăța non-stop. Aceasta este o veste fantastică pentru fintech, deoarece industria va putea învăța aceste rețele în mod individual să formeze un comportament realist de piață, devenind astfel un instrument trimis în ceruri pentru oricine, de la comercianți la manageri de risc.

Tendințe în utilizarea viitoare a IA

Alături de GAN-uri, cele mai vizibile manifestări ale IA în fintech în următorii ani se vor concentra nu atât pe inovație, cât pe cerere. Cele mai mari tendințe constau în utilizarea AI în securitate, personalizare și optimizarea proceselor.

Industriile bancare și financiare în general au fost afectate de probleme de securitate de-a lungul anilor, iar AI este unul dintre instrumentele care pare cel mai capabil să răscumpere multiplele lacune rămase în sistem. Utilizarea datelor biometrice, cum ar fi amprentele digitale și modelele retiniene pentru identificarea clientului este unul dintre domeniile care pot aplica AI împreună cu tehnologiile de recunoaștere facială care sunt utilizate de Apple în telefoanele sale pentru serviciile sale Apple Pay.

Un raport recent al Goode Intelligence susține că 1,9 miliarde de clienți ai băncilor vor utiliza identificarea biometrică într-o formă sau alta până în 2021. Frauda este unul dintre domeniile cheie pe care AI le poate elimina dacă este aplicat în mod corespunzător în departamentele de prevenire a fraudei..

Personalizarea experiențelor utilizatorilor cu băncile reprezintă o provocare majoră pentru industrie în general, deoarece clienții devin din ce în ce mai pretențioși, capricioși, pricepuți în materie de tehnologie și avansați în cunoștințe financiare. Personalizarea și personalizarea experiențelor utilizatorilor nu pot fi concepute fără utilizarea AI, deoarece aceasta din urmă este cheia pentru a prezice cererile utilizatorilor și pentru a le satisface înainte ca clientul să știe chiar de ce ar putea avea nevoie în viitor.

Bazându-se pe analiza comportamentului clientului, AI poate deveni un puternic instrument de publicitate pentru instrumente și produse financiare.

Inutil să spun că optimizarea proceselor interne și de gestionare a clienților este unul dintre domeniile cheie pentru care AI va fi aplicată în următorii ani, pe măsură ce organizațiile se luptă să reducă costurile și să eficientizeze fluxurile de lucru. La fel cum roboții pot gestiona acum întrebările clienților din magazinele online, construcții similare adaptate sectoarelor financiare pot satisface clienții și pot reduce cantitatea de documente implicate în gestionarea cererilor.

Într-un sens mai intern al aplicației, JPMorgan a început să utilizeze construcții bazate pe AI pentru a procesa cereri IT interne, cum ar fi manipulările angajaților cu sisteme cheie de bancă. JPMorgan Chase a introdus recent o platformă de Informații Contractuale (COiN) concepută pentru a analiza documentele legale și a extrage puncte și clauze de date importante.

Deoarece revizuirea manuală a aproximativ 12.000 de contracte comerciale anuale și a documentelor relevante necesită aproximativ 360.000 de ore pe om, utilizarea AI care poate gestiona sarcina în câteva ore este mai mult decât justificată.

Aplicabilitate: Cine beneficiază de utilizarea AI și cum?

Nici o singură tehnologie nu poate deveni cu adevărat profitabilă, cu excepția cazului în care își dovedește valoarea și utilitatea în fața utilizatorului mediu. Dar în sectorul financiar, utilizatorul mediu este un triplu sens al cuvântului care implică clienți, investitori și start-up-uri.

Pentru partea clientului din sectorul financiar, aplicarea tehnologiilor AI poate însemna doar un singur lucru în sensul beneficiului – comoditate. Confortul pentru clienți implică o securitate mai mare, o personalizare mai mare a serviciilor, o întreținere mai rapidă și o rentabilitate mai mare. Combinația acestor beneficii poate fi realizată prin aplicarea AI, iar profitabilitatea acesteia va fi asigurată prin reduceri de costuri pentru personal.

Cu siguranță, reducerea personalului este un lucru pe care societatea îl încruntă, dar clienții sunt dornici să treacă peste necazurile disponibilizaților în favoarea confortului lor în interacțiunea cu băncile și a capacității de a primi servicii mai bune sub umbrela unei protecții mai mari a parolelor lor. și date cu caracter personal.

De exemplu, Bank of America Corporation recent dezvăluit asistentul său virtual inteligent numit Erica, care utilizează analize predictive și mesaje cognitive pentru a oferi îndrumări financiare celor peste 45 de milioane de clienți ai organizației.

Dar investitorii, precum investitorii instituționali și comercianții, sunt cei mai atrăgători clienți ai oricărei organizații bancare, iar AI este sfântul graal atunci când vorbim despre dezvoltarea unor astfel de direcții..

De la oferirea de roboți de tranzacționare până la analiza și predicția masivă de date, până la gestionarea unor matrice vaste de date despre clienți cu rezultate financiare care le susțin, tehnologia poate face minuni în multiplicarea valorii pentru clienți. Deoarece valoarea se traduce în mare măsură în profituri în cazul investitorilor, utilizarea IA în analiza oportunităților optime de investiții și oferirea unui confort mai mare în service este promițătoare.

Nu în ultimul rând, startup-urile care formează coloana vertebrală a dezvoltării pieței pot beneficia foarte mult de aplicarea AI.

Întrucât concurența este un fenomen sănătos care determină progresul, disponibilitatea gratuită a tehnologiilor de IA și prezența unui număr mare de baze de date de sprijin face ca dezvoltarea de structuri de IA pentru a satisface nevoile pieței să fie o afacere profitabilă.

Deoarece piața AI și a rețelelor neuronale este în mare parte dominată de giganți precum Amazon, Google și IBM, prezența unor startup-uri mai mici capabile să ofere produse de valoare ridicată, similare cu cele oferite de dominatori, dar cu caracteristici mai bune și, cel mai important, la costuri mai mici, face din piața AI o imensitate profitabilă și în mare parte neexploatată, plină de oportunități.

Gânduri finale

Revoluția fintech cu aplicarea AI este încă în curs de dezvoltare, dar a făcut deja o impresie semnificativă asupra întregii industrii.

Fezabilitatea economică și eficiența dovedite oferite de sisteme și instrumentele derivate ale acestora determină liderii din industrie să investească în dezvoltarea de tehnologii mai noi în căutarea unor profituri și optimizare mai mari. Piața soluțiilor de IA este coptă de oportunități, iar tendința globală a aplicării lor într-un fel sau altul provine din centrele financiare mondiale din New York, unde cei care stabilesc tendințele din sectorul financiar investesc în noi instrumente pentru a revoluționa industria.

Un raport al CB Insights indică faptul că numai în primul trimestru al anului 2018 s-au înregistrat o creștere record de 5,4 miliarde de dolari, strânsă de companiile fintech susținute de capitalul de risc – dovadă amplă că investitorii instituționali văd promisiunea de rentabilitate în dezvoltarea de noi tehnologii pentru a răspunde pieței masive a servicii financiare.

Băncile nu rămân în urmă, deoarece realizarea automatizării serviciilor pentru clienți, personalizarea, securitatea îmbunătățită, optimizarea proceselor și recunoașterea tiparelor le vor asigura avantajul competitiv față de alte organizații care nu au îmbrățișat încă ideea de inovație.

Deoarece piața financiară este la fel de brutal competitivă ca oricare alta care implică sume masive de bani, cei care urmează și îmbrățișează tendințele vor ajunge să supraviețuiască și să triumfe pe oasele gândirii arhaice pe măsură ce revoluția tehnologică străbate economia globală pe aripi. de AI.

Contribuție de Ivan Aleksandrov

Ivan Aleksandrov este partener administrativ la Memorandum.Capital, o companie internațională de investiții axată pe active bazate pe blockchain. Experiența lor în capital de risc, capital propriu și investiții bancare le permite să ofere servicii exemplare clienților lor și oportunități excelente pentru atragerea investițiilor.