Přehled umělé inteligence ve financích

Umělá inteligence (AI) označuje technologie, které mohou vnímat, učit se a řešit problémy podobným způsobem jako lidé.

Umělá inteligence ve financích je využití inteligentních technologií s cílem zlepšit rychlost, efektivitu a přesnost práce vykonávané lidmi v odvětví finančních služeb. Patří sem analýza dat, prognózy, odhalování podvodů a služby zákazníkům.

Znalost, jak se říká, je moc. A dnes dorazí ve formě dat.

Ale co když je toho tolik, že člověk by nikdy nemohl mít dostatek času na to, aby z toho vyvodil smysluplné závěry?

Zde přichází umělá inteligence. S využitím algoritmů automatizovaného strojového učení a prediktivních modelů umělé inteligence mohou vzory a korelace o tržních trendech nebo smýšlení zákazníků vzejít z „šumu“.

Podniky budou mít užitečné přehledy v reálném čase, aby mohly činit informovaná rozhodnutí, být schopny zvýšit provozní efektivitu a mít prediktivní analýzy pro lepší prognózy ke zmírnění rizik. Kterýkoli z nich by mohl být hranou oproti konkurentům.

Příklady umělé inteligence ve financích

Zde umělá inteligence transformuje finanční operace (finops):

• Modely umělé inteligence pro prognózy a prediktivní analýzu: Proto podniky používají modely umělé inteligence ke spouštění analýz scénářů k identifikaci zranitelných míst, vytváření kontingencí a zmírňování potenciálních dopadů.

• Blockchain: Blockchain jsou sdílené, decentralizované, digitální systémy ledgerů. Protože se jedná v podstatě o masivní databáze, některé organizace využívají umělou inteligenci k jejich analýze k identifikaci trendů.

• Úvěrová rozhodnutí: Kromě úvěrové historie mohou algoritmy také ovlivňovat data, jako je aktivita sociálních médií, aby přesněji posoudily úvěruschopnost osoby.

• Zákaznická podpora: Možnost chatbotů přebírat časté dotazy a běžné úkoly snižují zátěž pro zaměstnance zákaznického servisu a poskytují jim šířku pásma pro zpracování složitějších případů.

• Detekce podvodů: Modely umělé inteligence hrají stále důležitější roli při zvyšování kybernetické bezpečnosti. Analyzuje a trénuje velké množství dat pro indikaci a predikci anomálií, které indikují hrozby.

• Správa faktur: Umělá inteligence může snadno převzít zdlouhavý úkol přijímat a odesílat faktury, dokonce i označovat ty, které mohou být podvodné.

• Kvantitativní obchodování: Investoři používají umělou inteligenci k vytváření algoritmů pro identifikaci trendů, analýzu historických dat a pak dělají obchody rychleji, než mohou.

• RegTech: Regulační technologie má za cíl pomoci odvětví finančních služeb převzít komplexní a datově náročný úkol finančního výkaznictví. Díky automatizaci umělé inteligence mohou efektivněji dodržovat zákonné předpisy.

• Řízení rizik: Díky rychlejšímu zpracování dat z více zdrojů může umělá inteligence poskytovat přehledné prognózy, které mohou informovat o komplexních rozhodnutích v oblasti řízení rizik.

• Automatizace odsouhlasení RPA/účtu: Odsouhlasení zahrnuje porovnání interních finančních záznamů s externími výpisy, například z banky, aby byla zajištěna přesnost. Tento časově náročný proces lze automatizovat pomocí umělé inteligence.

Pět způsobů, jak může umělá inteligence prospět odvětví finančních služeb

Jedna pojišťovna spustila generativní kopilot umělé inteligence pro pojistníky, který snížil průměrné časy dokončení modelování o 90 %.

S podobnými statistikami se může zdát, že AI je v kurzu nahradit lidi ve finančních službách. Ale tím, že umělé inteligenci umožníme přijímat meniální a manuální úkoly, jako je zadávání dat, myslíme si, že to lidem umožní soustředit svůj čas a energii na úkoly, které umělá inteligence nemůže dělat stejně dobře: kritické myšlení, strategie a inovace.

Zde je, kde umělá inteligence ve financích dělá právě to:

• Rozšířená analýza rozhodování a scénářů pro finanční plánování a analýzu: Nástroje umělé inteligence mohou transformovat velké objemy dat na praktické přehledy, které informují rozhodující osoby. Modely umělé inteligence lze také použít k predikci toho, jak si jejich organizace vedou v určitých scénářích, což jim umožňuje plánovat podle toho, co je na obzoru.

• Vyšší provozní efektivita: Nástroje umělé inteligence s přesností, rychlostí a automatizací snižují chyby a zvyšují ziskovost.

• Vylepšená zákaznická zkušenost a personalizace: chatboti umělé inteligence používají strojové učení a algoritmy k analýze dat a preferencí uživatelů k poskytování personalizovaných zkušeností se službami zákazníkům.

• Zjednodušené cykly finančního výkaznictví: Nedávný průzkum vedoucích finančních pracovníků společností SAP a Oxford zjistil, že 57 % respondentů uvádí finanční uzávěrku jako časově nejnáročnější proces. Nástroje umělé inteligence lze použít k analýze datových souborů pro rychlou identifikaci odlehlých hodnot nebo rizik, což vede k jednotnějšímu procesu finančního výkaznictví.

• Vyšší produktivita a inovace zaměstnanců: Umožnění nástrojů umělé inteligence převzít úkoly náročné na data umožňuje organizacím soustředit své lidské talenty na problémy, které umělá inteligence nedokáže také: kritické a strategické myšlení. Koneckonců, nástroje umělé inteligence mohou poskytovat přehledy, ale lidé se rozhodují.

• Snížené náklady: Zvýšení přesnosti a rychlosti umělé inteligence pomůže lidským zaměstnancům ušetřit čas, což jim umožní inovovat a být kreativnější.

• Optimalizace alokací kapitálu a investičních rozhodnutí: Stejné modely umělé inteligence používané ke spuštění analýzy scénářů mohou také informovat, jak nejlépe investovat kapitál.

• Shoda a zákonné výkaznictví: Existují modely strojového učení, které mohou organizacím pomoci zajistit aktuální stav ve všech záležitostech dodržování zákonných předpisů, finančního výkaznictví a řízení rizik.

Umělá inteligence ve financích může automatizovat úlohy, jako je zadávání dat, s větší rychlostí a přesností než lidé. Může snadno zpracovávat velké objemy dat, aby bylo možné identifikovat nesrovnalosti, nabízet přehledy a spouštět prediktivní analýzy.

Cílem je vyšší provozní efektivita. Domníváme se však, že nejvýznamnější hnací silou růstu v odvětví finančních služeb bude kombinace pomoci umělé inteligence a lidského kritického myšlení a intuice.

Výzvy a etické aspekty umělé inteligence ve financích

Je vzrušující zvážit, že exponenciální potenciál umělé inteligence přinese odvětví finančních služeb. Je však důležité mít na paměti výzvy a etické obavy, které vyvstanou s jejím vznikem.

Ve svém ideálním stavu bude umělá inteligence ve financích používána způsobem, který respektuje spravedlnost, transparentnost, soukromí, bezpečnost a společnost jako celek. Jak je ale něco jako férovost definováno? Někteří zvedli obočí na umělé inteligenci modelu faktoringu v aktivitě člověka na sociálních sítích, aby určili jejich bonitu. To je spravedlivé? A tím umělá inteligence porušila soukromí tohoto člověka?

Umělou inteligenci lze použít k získání analytických přehledů z dat, které usnadní informování osob s rozhodovací pravomocí. Lze tyto poznatky použít k posílení předpojatosti vůči osobě nebo skupině? Hovoříme o dodržování zákonů, jako je Dodd Frank ve Spojených státech, ale jaké jsou předpisy týkající se etického používání umělé inteligence?

To vše jsou klíčové otázky, se kterými je třeba počítat s tím, jak se umělá inteligence více prolíná s odvětvím finančních služeb. Jejich zodpovězení bude cílem řídícího výboru organizace pro etiku umělé inteligence, který se bude skládat z vývojářů, tvůrců politik, obchodních lídrů, organizací občanské společnosti, akademických institucí a koncových uživatelů. Čím rozmanitější jsou zúčastněné strany, tím více perspektiv lze do politiky začlenit.

Pokračující dohled nad „člověkem ve smyčce“ umožní politikám zdokonalovat a přizpůsobovat se v průběhu času a s postupujícím vývojem technologií a společnosti.

Komplexní školení ve formě učebních osnov, školicích modulů a mechanismů zpětné vazby bude také nezbytné pro integraci politik v celé organizaci.

Budoucnost umělé inteligence ve financích

Generativní umělá inteligence k zahájení finančního výkaznictví. Prediktivní analýza pro informování o rozhodnutích. Dokonce i blockchainy se sledovatelností a transparentností, které poskytují, slouží k plnění zákonných požadavků. Nástroje umělé inteligence jsou každým dnem více integrovány do odvětví finančních služeb.

Nebylo by napjaté si představit, že tyto nástroje budou rychlejší a přesnější, jak počítače zvyšují a strojové učení dozrávají.

Nedostatek přesnosti však není hlavní starostí mezi uživateli. Je to spíše nedůvěra, která mezi uživateli přetrvává vůči algoritmům a modelům umělé inteligence a nepochopení toho, jak tvoří závěry například o bonitě.

Vznikající oblast vysvětlitelné umělé inteligence se snaží vytvářet modely umělé inteligence, které činí její vnitřní fungování transparentními pro lidské uživatele. Díky tomu mohou činitelé s rozhodovací pravomocí jasně vidět odůvodnění daných závěrů a podle toho je posuzovat při zohledňování vlastních odborných znalostí.

Opět si udržujeme, že kombinace zpracování údajů umělé inteligence a lidského kritického myšlení povede k lepšímu rozhodování.

Které přední společnosti v současné době používají umělou inteligenci?

Než se do zítřka dostaneme příliš daleko, některé společnosti již dnes používají umělou inteligenci ve financích:

Mobilita Mercedes-Benz

Prostřednictvím Mercedes-Benz Mobility mohou soukromí a komerční zákazníci financovat nebo pronajímat vozidla prostřednictvím flexibilních modelů pronájmu a předplatného. Navzdory tomu, že účetní týmy již zavedly automatizovaný platební systém, stále musely manuálně párovat faktury, když chyběly nebo byly nesprávné informace, což je stálo drahocenné hodiny jejich pracovního týdne.

Za účelem vylepšení se obrátili na Služby a podporu SAP, aby do svého softwaru SAP Cash Application přidali funkci „self-learning“. To mu umožnilo vyhodnotit dostupné informace pro automatické přiřazení plateb v případě nesprávných detailů. Díky umělé inteligenci a strojovému učení bylo 58 % nealokovaných faktur zpracováno automaticky a úspěšně, což ušetřilo průměrně 5–10 minut na fakturu. To je 5-10 minut, vynásobeno tisíci plateb zpracovaných za den.

Mitsui

Mitsui, jedna z největších obchodních společností v Japonsku, si vybrala SAP, aby podpořila svou celopodnikovou „Integrovanou digitální transformační strategii“.

Jedním z bolestivých bodů, které se snažili vyřešit, bylo odsouhlasení a vyrovnání nezpracovaných informací o výpisu z účtu. Využitím umělé inteligence a technik strojového učení dokázali tento proces automatizovat a ušetřit zaměstnancům 36 000 hodin ročně s přesností přes 90 %.

Společnost také začala zaměstnávat chatboty ve svém domácím základním systému, aby snížila zátěž pro jejich personál údržby a uživatele.

Jak začít s umělou inteligencí ve financích

Začněte implementací cloudového ERP systému. ERP, neboli plánování podnikových zdrojů, je softwarový systém, který pomáhá efektivněji fungovat. Všechny základní podnikové procesy, jako je personalistika, výroba, dodavatelský řetězec a služby, lze spravovat v integrovaném systému.

Finance jsou možná nejdůležitější, protože se nejvíce zabývá penězi. Spravuje účetní knihu, sleduje účty dodavatelů a pohledávek, generuje finanční výkaznictví a další.

Dnešní ERP systémy využívají umělou inteligenci ve financích k podpoře růstu a inovací. Poskytnutím užitečných přehledů v reálném čase, snížením nákladů na provoz a zmírněním rizik se umělá inteligence snaží dát organizacím nově nalezenou konkurenční výhodu.

Nástroje umělé inteligence, které mohou pomoci s dodržováním předpisů a řízením rizik, jsou integrovány do ERP, jako je SAP S/4HANA, ale podniková umělá inteligence může mít formu generativních kopilotů umělé inteligence nebo adaptivních výukových systémů na pracovišti.

Pilotní programy, které umožňují postupnou integraci do pracovních postupů, mohou také pomoci zaměstnancům se přizpůsobit. Transparentní diskuse o umělé inteligenci a vývoji etických zásad organizace AI mohou také pomoci zmírnit obavy z nahrazení.

Časté otázky

Další informace