En oversikt over KI i finans

Kunstig intelligens (AI) refererer til teknologi som kan oppfatte, lære og problemløse på en måte som ligner mennesker.

AI i finans er bruken av intelligent teknologi med mål om å forbedre hastigheten, effektiviteten og nøyaktigheten av arbeidet gjort av mennesker i finansbransjen. Dette inkluderer dataanalyse, prognoser, svindelgjenkjenning og kundeservice.

Kunnskap, som det sier, er makt. Og i dag kommer det i form av data.

Men hva om det er så mye av det at et menneske aldri kunne ha nok tid til å trekke meningsfulle konklusjoner fra det?

Det er her KI kommer inn. Med bruk av automatiserte maskinlæringsalgoritmer og prediktive KI-modeller, kan mønstre og korrelasjoner om markedstrender eller kundesentiment oppstå fra "støyen".

Bedrifter vil ha praktisk innsikt i sanntid for å ta informerte beslutninger, kunne øke driftseffektiviteten og ha prediktive analyser for bedre prognoser for å redusere risikoen. Noen av disse kan være en fordel for konkurrenter.

Eksempler på KI i finans

Her transformerer KI finansielle operasjoner (finops):

• KI-modeller for prognostisering og prognoseanalyse: Derfor bruker bedrifter KI-modeller til å kjøre scenarioanalyser for å identifisere sårbarheter, etablere uforutsette situasjoner og redusere potensiell påvirkning.

• Blokkjede: Blokkjeder deles, desentraliserte, digitale ledgersystemer. Fordi de i hovedsak er massive databaser, bruker noen organisasjoner AI til å analysere dem for å identifisere trender.

• Kredittbeslutninger: I tillegg til kreditt historie, algoritmer kan også faktor i data som sosiale medier aktivitet for å mer nøyaktig vurdere en persons kredittverdighet.

• Kundestøtte: Å la chatboter ta på seg ofte stilte spørsmål og vanlige oppgaver reduserer byrden på menneskelige kundeserviceagenter, noe som gir dem båndbredde for å håndtere mer komplekse tilfeller.

• Svindeldeteksjon: AI-modeller spiller en stadig viktigere rolle i å forbedre cybersikkerhet. Den analyserer og trener på store mengder data for å indikere og forutsi uregelmessigheter som indikerer trusler.

• Fakturaadministrasjon: AI kan enkelt ta på seg den kjedelige oppgaven med å motta og sende fakturaer, selv flagge de som kan være bedragerske.

• Kvantitativ handel: Investorer bruker AI til å lage algoritmer for å identifisere trender, analysere historiske data, og deretter gjøre handler raskere enn de kan.

• RegTech: Regulatory teknologi har som mål å hjelpe finansbransjen med å ta på seg den komplekse og datatunge oppgaven med finansiell rapportering. Ved å automatisere KI kan de på en mer effektiv måte overholde overholdelse av lovbestemte krav.

• Risikostyring: Ved å behandle data raskere fra flere kilder, kan KI gi til finops innsiktsfulle prognoser som kan informere omfattende risikohåndteringsbeslutninger.

• Automatisering av RPA/kontoavstemming: Avstemming omfatter sammenligning av interne finansposter med eksterne utskrifter, for eksempel fra en bank, for å sikre nøyaktighet. Denne tidkrevende prosessen kan automatiseres med KI.

Fem måter kunstig intelligens kan være til nytte for finansbransjen

Ett forsikringsselskap lanserte en generativ KI-kopilot for aktuarer som reduserte gjennomsnittlig fullføringstid for modellering med 90 %.

Med statistikk som det, kan det virke som om AI er på kurs for å erstatte mennesker i de finansielle tjenestene. Men ved å la AI ta på seg menige og manuelle oppgaver som dataregistrering, tror vi det vil tillate mennesker å konsentrere sin tid og energi mot oppgaver AI ikke kan gjøre så godt: kritisk tenkning, strategi og innovasjon.

Her gjør KI i finans nettopp det:

• Forbedret beslutningstaking og scenarioanalyse for økonomisk planlegging og analyse: KI-verktøy kan transformere store datavolumer til nyttig innsikt for å informere beslutningstakere. KI-modeller kan også brukes til å forutsi hvordan deres organisasjoner presterer i visse scenarioer, slik at de kan planlegge tilsvarende for hva som helst i horisonten.

• Økt driftseffektivitet: Verktøyene for nøyaktighet, hastighet og automatisering KI gjør at finopene reduserer feil og øker lønnsomheten.

• Forbedrede kundeopplevelser og persontilpasning: KI-chatboter bruker maskinlæring og algoritmer til å analysere brukerdata og preferanser for å gi persontilpassede kundeserviceopplevelser.

• Effektiviserte sykluser for regnskapsavleggelse: En nylig undersøkelse av finansledere fra SAP og Oxford fant at 57 % av respondentene oppgir regnskapsavslutning som den mest tidkrevende prosessen. KI-verktøy kan brukes til å analysere datasett for raskt å identifisere avvikende verdier eller risikoer, noe som fører til en mer enhetlig rapporteringsprosess.

• Økt produktivitet og innovasjon for ansatte: Med KI-verktøy som tar over datakrevende oppgaver, kan organisasjoner fokusere sine menneskelige talenter på problemer KI ikke kan gjøre så godt: Kritisk og strategisk tenkning. KI-verktøy kan tross alt gi innsikt, men mennesker tar beslutningene.

• Reduserte kostnader: Økningen i nøyaktighet og hastighet av KI vil hjelpe menneskelige ansatte spare tid, slik at de kan innovere og være mer kreative.

• Optimalisering av kapitalallokering og investeringsbeslutninger: De samme KI-modellene som brukes til å kjøre scenarioanalyser, kan også informere om hvordan du best kan investere kapital.

• Samsvar og myndighetsrapportering: Det finnes maskinlæringsmodeller som kan hjelpe organisasjoner å holde seg oppdatert med alle saker overholdelse av lovbestemte krav, finansiell rapportering og risikostyring.

AI i økonomi kan automatisere oppgaver som dataregistrering med større hastighet og nøyaktighet enn mennesker. Den kan behandle store datavolumer med letthet for å identifisere avvik, tilby innsikt og kjøre prognoseanalyser.

Økt driftseffektivitet er målet. Men vi tror det er kombinasjonen av KI-assistanse og menneskelig kritisk tenkning og intuisjon som vil vise seg å være den viktigste drivkraften for vekst i finansbransjen.

Utfordringer og etiske hensyn til AI i finans

Det er spennende å vurdere om eksponentiell potensiell KI vil bringe til finanstjenestebransjen. Det er imidlertid viktig å huske på utfordringene og de etiske bekymringene som vil oppstå med fremveksten.

I sin ideelle tilstand vil AI i finans bli brukt på måter som respekterer rettferdighet, åpenhet, personvern, sikkerhet og samfunnet for øvrig. Men hvordan er noe som er definert for rettferdighet? Noen har hevet øyenbrynene på en AI-modell i en persons sosiale medieaktivitet for å bestemme deres kredittverdighet. Er det rettferdig? Og ved å gjøre det, krenket AI den personens personvern?

KI kan brukes til å trekke nyttig innsikt fra data for å hjelpe til med å informere beslutningstakere. Kan disse innsiktene brukes til å forsterke skjevheter mot en person eller gruppe? Vi snakker om regelverkssamsvar med lover som Dodd Frank-loven i USA, men hva med regelverket rundt etisk bruk av AI?

Dette er alle viktige spørsmål som må regnes med etter hvert som AI blir mer sammenflettet med finanstjenestebransjen. Å svare på dem vil være målet for en organisasjons AI-etiske styringskomité som vil være sammensatt av utviklere, beslutningstakere, bedriftsledere, sivilsamfunnsorganisasjoner, akademiske institusjoner og sluttbrukere. Jo mer mangfoldig interessentene er, jo flere perspektiver som kan innlemmes i politikken.

Pågående tilsyn med «et menneske i sløyfen» vil gjøre det mulig for politikken å forbedre og tilpasse seg over tid og etter hvert som teknologi og samfunn utvikler seg.

Omfattende opplæring, i form av læreplaner, opplæringsmoduler og tilbakemeldingsmekanismer, vil også være nødvendig for å integrere retningslinjene i hele organisasjonen.

Fremtiden for KI i finans

Generativ KI for å starte regnskapsavleggelse på nytt. Prediktiv analyse for å informere beslutninger. Selv blokkjeder, med sporbarhet og transparens de gir, blir brukt til å møte overholdelse av lovbestemte krav. KI-verktøy blir mer integrert med finanstjenestebransjen med hver dag som går.

Det ville ikke være en strekk å forestille seg at disse verktøyene blir raskere og mer nøyaktige etter hvert som datamaskiner forbedrer og maskinlæring modnes.

Mangel på nøyaktighet er imidlertid ikke den viktigste bekymringen blant brukerne. Snarere er det mistillit som vedvarer blant brukerne mot algoritmer og AI-modeller og mangelen på forståelse av hvordan de danner konklusjoner om for eksempel kredittverdighet.

Det nye feltet med forklarbar kunstig intelligens søker å produsere AI-modeller som gjør dens indre arbeid gjennomsiktig for menneskelige brukere. Ved å gjøre det kan beslutningstakere tydelig se begrunnelsen bak konklusjonene som er gitt og bedømme dem deretter når de faktorerer i sin egen ekspertise.

Igjen opprettholder vi at det er kombinasjonen av KI-databehandling og menneskelig kritisk tenkning vil resultere i bedre beslutningstaking.

Hvilke ledende selskaper bruker KI for øyeblikket?

Før vi kommer for langt frem i morgen, her er noen selskaper som allerede bruker AI i finans i dag:

Mercedes-Benz Mobility

Gjennom Mercedes-Benz Mobility kan privat- og næringskunder finansiere eller leie ut kjøretøy gjennom fleksible leie- og abonnementsmodeller. Til tross for at de allerede implementerte et automatisert betalingssystem, måtte regnskapsteamene fortsatt avstemme fakturaer manuelt når det manglet eller var feil informasjon, og koste dem dyrebare timer i arbeidsuken.

For å forbedre dette konsulterte de SAP-tjenester og brukerstøtte for å legge til en "selvlærende" funksjonalitet i SAP Cash Application-programvaren. Dette gjorde det mulig for den å evaluere informasjonen som er tilgjengelig for automatisk tilordning av betalinger i tilfelle feil detaljer. Takket være KI og maskinlæring ble 58 % av de ikke fordelte fakturaene behandlet automatisk og vellykket, noe som sparer et gjennomsnitt på 5-10 minutter per faktura. Det er 5-10 minutter, multiplisert med tusenvis av betalinger behandlet per dag.

Mitsui

Mitsui, et av de største generelle handelsselskapene i Japan, valgte SAP til å støtte selskapets "Integrert digital transformasjonsstrategi".

Et smertepunkt de ville løse, var avstemming og utligning av ubehandlet kontoutskriftsinformasjon. Ved å bruke KI og maskinlæringsteknikker kunne de automatisere denne prosessen og spare ansatte 36 000 timer i året med en nøyaktighet på over 90 %.

Selskapet begynte også å ansette chatbots i deres hjemlige kjernesystem for å redusere byrden på deres vedlikeholdspersonale og brukere.

Slik kommer du i gang med AI i finans

Start med å implementere et skybasert ERP-system. ERP, eller bedriftsressursplanlegging, er et programvaresystem som er utviklet for å hjelpe finops å kjøre mer effektivt. Alle de sentrale forretningsprosessene, som HR, produksjon, forsyningskjede og tjenester, kan administreres i et integrert system.

Finans er kanskje det viktigste fordi det er mest opptatt av penger. Den administrerer ledgeren, sporer leverandørreskontro og fordringer, genererer regnskapsavleggelse og mer.

Dagens ERP-systemer utnytter kunstig intelligens i økonomi for å fremme vekst og innovasjon. Ved å levere nyttig innsikt i sanntid, redusere driftskostnadene og redusere risikoen, søker KI å gi organisasjoner et nytt konkurransefortrinn.

KI-verktøyene som kan hjelpe til med overholdelse av lovbestemte krav og risikostyring, er innebygd i et ERP-system som SAP S/4HANA, men foretak KI kan ta form av generative KI-kopiloter eller adaptive læringssystemer på arbeidsplassen.

Pilotprogrammer som muliggjør gradvis integrasjon i arbeidsflyter, kan også hjelpe de ansatte med å akklimatisere seg. Gjennomsiktige diskusjoner om AI og utvikling av en organisasjon AI-etikk politikk kan også bidra til å lindre bekymringer om å bli erstattet.

Vanlige spørsmål

Les mer