Обзор ИИ в финансах

Искусственный интеллект (ИИ) относится к технологиям, которые могут воспринимать, изучать и решать проблемы так же, как и люди.

ИИ в финансах — это использование интеллектуальных технологий с целью повышения скорости, эффективности и точности работы, выполняемой людьми в сфере финансовых услуг. К ним относятся анализ данных, прогнозирование, выявление мошенничества и обслуживание клиентов.

Знание, как говорится, есть сила. Сегодня она поступает в виде данных.

Но что, если его так много, что у человека никогда не будет достаточно времени, чтобы сделать из него значимые выводы?

Именно здесь появляется ИИ. Благодаря использованию автоматизированных алгоритмов машинного обучения и прогнозных моделей ИИ закономерности и корреляции тенденций рынка и настроений клиентов могут возникнуть в результате «шума».

Компании будут получать ценную аналитическую информацию в реальном времени для принятия обоснованных решений, повышения операционной эффективности и использования прогнозной аналитики для улучшения прогнозов с целью снижения рисков. Любой из них может стать преимуществом перед конкурентами.

Примеры искусственного интеллекта в финансах

Вот где ИИ преобразует финансовые операции (finops):

• Модели ИИ для прогнозирования и прогнозного анализа. Именно поэтому компании используют модели ИИ для выполнения анализа сценариев с целью выявления уязвимостей, выявления непредвиденных ситуаций и смягчения потенциального влияния.

• Блокчейн: блокчейны — это общие, децентрализованные системы цифрового реестра. Поскольку это, по сути, массивные базы данных, некоторые организации используют искусственный интеллект для их анализа, чтобы выявить тенденции.

• Кредитные решения: в дополнение к кредитной истории алгоритмы могут также учитывать такие данные, как активность в социальных сетях, для более точной оценки кредитоспособности человека.

• Поддержка клиентов: поддержка чат-ботов позволяет решать часто задаваемые вопросы и выполнять обычные задачи, снижая нагрузку на агентов по обслуживанию клиентов, обеспечивая им пропускную способность для обработки более сложных случаев.

• Выявление мошенничества: модели ИИ играют все более важную роль в повышении кибербезопасности. Он анализирует и обучает большие объемы данных для выявления и прогнозирования аномалий, указывающих на угрозы.

• Управление счетами: ИИ может легко выполнять утомительную задачу получения и отправки счетов-фактур, даже помечать те, которые могут быть мошенническими.

• Количественная торговля. Инвесторы используют искусственный интеллект для создания алгоритмов выявления тенденций, анализа исторических данных и более быстрого заключения сделок.

• RegTech: Нормативные технологии направлены на то, чтобы помочь отрасли финансовых услуг решить сложную и сложную задачу финансовой отчетности, требующую больших объемов данных. Благодаря автоматизации ИИ они могут более эффективно соблюдать нормативные требования.

• Управление рисками. Благодаря более быстрой обработке данных из большего числа источников искусственный интеллект может предоставлять финансовые инструменты для получения достоверных прогнозов, способствующих принятию комплексных решений по управлению рисками.

• Автоматизация RPA/выверки счетов: выверка включает сравнение внутренних финансовых записей с внешними выписками, например из банка, для обеспечения точности. Этот трудоемкий процесс можно автоматизировать с помощью ИИ.

Пять способов, с помощью которых искусственный интеллект может принести пользу отрасли финансовых услуг

Одна страховая компания запустила генеративный искусственный интеллект для актуариев, который сократил среднее время выполнения моделирования на 90%.

При такой статистике может показаться, что искусственный интеллект готов заменить людей в сфере финансовых услуг. Но позволяя искусственному интеллекту выполнять задачи вручную, такие как ввод данных, мы думаем, что это позволит людям сконцентрировать свое время и энергию на задачах, которые ИИ не может сделать: критическое мышление, стратегия и инновации.

Вот где именно это делает искусственный интеллект в сфере финансов:

• Расширенные возможности принятия решений и анализа сценариев для финансового планирования и анализа. Инструменты ИИ могут преобразовывать огромные объемы данных в ценную аналитику для информирования лиц, принимающих решения. Модели ИИ также можно использовать для прогнозирования работы их организаций в определенных сценариях, что позволяет им соответствующим образом планировать в любом месте на горизонте.

• Повышение операционной эффективности. Инструменты искусственного интеллекта для точности, скорости и автоматизации позволяют сократить число ошибок и повысить рентабельность.

• Улучшение клиентского опыта и персонализации. Чат-боты на базе ИИ используют машинное обучение и алгоритмы для анализа данных и предпочтений пользователей, обеспечивая персонализированное обслуживание клиентов.

• Оптимизация циклов финансовой отчетности. Недавнее исследование SAP и Oxford показало, что 57% респондентов считают закрытие финансовых периодов наиболее трудоемким процессом. Инструменты ИИ можно использовать для анализа наборов данных с целью быстрой идентификации резко выделяющихся значений или рисков, что приводит к более унифицированному процессу финансовой отчетности.

• Повышение продуктивности сотрудников и внедрение инноваций. Инструменты ИИ для выполнения задач, требующих большого объема данных, позволяют организациям сосредоточить свои кадры на проблемах, которые ИИ не может решить: критическое и стратегическое мышление. В конце концов, инструменты ИИ могут предоставлять аналитическую информацию, но люди принимают решения.

• Сокращение затрат. Повышение точности и скорости ИИ поможет сотрудникам экономить время, позволяя им внедрять инновации и проявлять изобретательность.

• Оптимизация распределения капитала и решений по инвестициям. Те же модели ИИ, которые использовались для выполнения анализа сценариев, также могут информировать о том, как лучше инвестировать капитал.

• Нормативная и нормативная отчетность. Существуют модели машинного обучения, которые помогают организациям оставаться в курсе всех вопросов, связанных с соблюдением нормативных требований, финансовой отчетностью и управлением рисками.

ИИ в финансах может автоматизировать такие задачи, как ввод данных, с большей скоростью и точностью, чем люди. Оно может обрабатывать огромные объемы данных с легкостью для выявления расхождений, предоставления аналитической информации и использования прогнозной аналитики.

Целью является повышение операционной эффективности. Тем не менее, мы считаем, что именно сочетание помощи ИИ и человеческого критического мышления и интуиции окажется наиболее существенным драйвером роста в сфере финансовых услуг.

Проблемы и этические аспекты ИИ в финансах

Приятно рассмотреть экспоненциальный потенциал ИИ, который приведет к развитию отрасли финансовых услуг. Однако важно помнить о проблемах и этических проблемах, которые возникнут с его появлением.

В своем идеальном состоянии ИИ в финансах будет использоваться таким образом, чтобы уважать справедливость, прозрачность, конфиденциальность, безопасность и общество в целом. Но как определяется нечто вроде справедливости? Некоторые подняли брови на модели ИИ факторинга в деятельности человека в социальных сетях, чтобы определить его кредитоспособность. Это справедливо? И таким образом, искусственный интеллект нарушил конфиденциальность этого человека?

Искусственный интеллект может использоваться для извлечения ценной информации из данных, чтобы помочь лицам, ответственным за принятие решений. Можно ли использовать эти сведения для усиления предвзятости по отношению к человеку или группе? Мы говорим о соблюдении нормативных требований законами, такими как закон Додда Франка в США, но какие из нормативных требований касаются этического использования ИИ?

Это все важные вопросы, которые необходимо учитывать по мере того, как искусственный интеллект становится все более взаимосвязанным с отраслью финансовых услуг. Ответ на них будет целью руководящего комитета организации по этике ИИ, в состав которого войдут разработчики, политики, бизнес-лидеры, организации гражданского общества, академические учреждения и конечные пользователи. Чем более разнообразны заинтересованные стороны, тем больше перспектив, которые могут быть включены в политику.

Непрерывный надзор с «человеком в цикле» позволит политике совершенствовать и адаптироваться со временем и по мере развития технологий и общества.

Комплексное обучение в форме учебных программ, учебных модулей и механизмов обратной связи также потребуется для интеграции политики в рамках всей организации.

Будущее ИИ в сфере финансов

Генеративный ИИ для запуска финансовой отчетности. Прогнозная аналитика для принятия решений. Даже блокчейны, благодаря отслеживаемости и прозрачности, которые они предоставляют, используются для соблюдения нормативных требований. С каждым днем инструменты ИИ становятся все более интегрированными с отраслью финансовых услуг.

Это не было бы растягиванием, чтобы представить, что эти инструменты становятся быстрее и точнее по мере того как компьютеры улучшают и машинное обучение созревает.

Однако отсутствие точности не является главной проблемой для пользователей. Скорее, среди пользователей сохраняется недоверие к алгоритмам и моделям ИИ и непонимание того, как они формируют выводы, например, по кредитоспособности.

Появляющаяся область объяснимого искусственного интеллекта направлена на создание моделей ИИ, которые делают его внутреннюю работу прозрачной для человеческих пользователей. Это позволяет лицам, ответственным за принятие решений, четко определить обоснование сделанных выводов и соответствующим образом судить о них, опираясь на свой собственный опыт.

Опять же, мы считаем, что сочетание обработки данных ИИ и человеческого критического мышления приведет к принятию более взвешенных решений.

Какие ведущие компании в настоящее время используют ИИ?

Прежде чем мы перейдем к завтрашнему дню, некоторые компании уже сегодня используют ИИ в финансах:

Mercedes-Benz Mobility

Через Mercedes-Benz Mobility частные и коммерческие клиенты могут финансировать или арендовать транспортные средства, хотя гибкие модели аренды и подписки. Несмотря на то, что система автоматических платежей уже внедрена, бухгалтерским отделам все же приходилось вручную сопоставлять счета-фактуры, когда информация отсутствовала или была некорректна, что стоило им драгоценных часов рабочей недели.

Чтобы улучшить это, они обратились в SAP Services and Support с просьбой добавить в свое программное обеспечение SAP Cash Application функцию «самостоятельного обучения». Это позволило оценить доступную информацию для автоматического присвоения платежей в случае некорректных данных. Благодаря ИИ и машинному обучению 58% неприсвоенных счетов-фактур были автоматически и успешно обработаны, что экономило в среднем 5–10 минут на каждый счет-фактуру. Это 5-10 минут, умноженное на тысячи обработанных платежей в день.

Мицуи

Mitsui, одна из крупнейших торговых компаний в Японии, выбрала SAP для поддержки «Интегрированной стратегии цифровой трансформации» в масштабе всей компании.

Одной из проблем, которые они хотели решить, была выверка и выравнивание необработанной информации выписки по счету. Используя искусственный интеллект и технологии машинного обучения, они смогли автоматизировать этот процесс, экономя 36 000 часов в год с точностью более 90%.

Компания также начала использовать чат-боты в своей внутренней основной системе, чтобы снизить нагрузку на их обслуживающий персонал и пользователей.

Как начать работу с ИИ в финансовой сфере

Начните с внедрения облачной ERP-системы. ERP, или планирование ресурсов предприятия, — это программная система, предназначенная для повышения эффективности работы компании. Все основные бизнес-процессы, такие как управление персоналом, производством, цепочкой поставок и услугами, можно управлять в интегрированной системе.

Финансы, пожалуй, наиболее важны, потому что это больше всего касается денег. Оно управляет регистром, отслеживает кредиторскую и дебиторскую задолженность, создает финансовую отчетность и многое другое.

Современные ERP-системы используют искусственный интеллект в финансах для стимулирования роста и внедрения инноваций. Получая ценную аналитическую информацию в реальном времени, снижая операционные затраты и снижая риски, ИИ стремится дать организациям новое конкурентное преимущество.

Инструменты ИИ, которые могут помочь с соблюдением нормативных требований и управлением рисками, встроены в систему ERP, такую как SAP S/4HANA, но корпоративный ИИ может принимать форму копилотов генеративного ИИ или адаптивных систем обучения на рабочем месте.

Пилотные программы, обеспечивающие постепенную интеграцию в рабочие процессы, также могут помочь сотрудникам акклиматизировать. Прозрачные дискуссии по ИИ и разработка политики по этике ИИ в организации также могут помочь смягчить опасения по поводу замены.

Часто задаваемые вопросы

Подробнее