Przegląd mechanizmów sztucznej inteligencji w finansach

Sztuczna inteligencja (AI) to technologia, która może dostrzegać, uczyć się i rozwiązywać problemy w sposób podobny do funkcjonowania ludzi.

Sztuczna inteligencja w finansach wykorzystuje inteligentną technologię, aby zwiększyć szybkość, wydajność i dokładność pracy wykonywanej przez ludzi w branży usług finansowych. Obejmuje to analizę danych, prognozowanie, wykrywanie oszustw i obsługę klienta.

Jak wiadomo, wiedza to potęga. A dziś wiedza ma postać danych.

Często jest ich jednak tak wiele, że człowiek nie jest w stanie w rozsądnym czasie wyciągnąć sensownych wniosków.

Tu pojawia się AI. Dzięki wykorzystaniu algorytmów zautomatyzowanego uczenia maszynowego i modeli predykcyjnej sztucznej inteligencji w tym całym szumie informacyjnym daje się wyodrębnić wzorce i korelacje dotyczące trendów rynkowych lub nastrojów klientów.

Firmy dysponujące przydatnymi informacjami dostępnymi w czasie rzeczywistym mogą podejmować świadome decyzje, zwiększyć wydajność operacyjną i przeprowadzać analizy predykcyjne umożliwiające skuteczniejsze generowanie prognoz w celu ograniczenia ryzyka. Każda z tych możliwości może zapewnić przewagę nad konkurencją.

Przykłady sztucznej inteligencji w finansach

Przykład przekształcania operacji finansowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji:

• Modele AI do prognozowania i analizy predykcyjnej: firmy wykorzystują modele AI do analizowania scenariuszy w celu wykrycia luk w zabezpieczeniach, określenia sytuacji awaryjnych i złagodzenia potencjalnego wpływu.

• Blockchain: łańcuchy bloków są współdzielone, zdecentralizowane, jak cyfrowe systemy ksiąg. Ponieważ są to zasadniczo ogromne bazy danych, niektóre organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję do ich analizy w celu wykrywania trendów.

• Decyzje kredytowe: oprócz historii kredytowej algorytmy mogą również uwzględniać dane takie jak aktywność w mediach społecznościowych, aby dokładniej ocenić zdolność kredytową danej osoby.

• Obsługa klienta: czatboty odpowiadają na często zadawane pytania, co zmniejsza obciążenie pracowników działu obsługi klienta, którzy mogą się skupić na obsłudze bardziej złożonych spraw.

• Wykrywanie oszustw: modele sztucznej inteligencji odgrywają coraz ważniejszą rolę w działaniach na rzecz cyberbezpieczeństwa. Analizują duże ilości danych, na podstawie których się uczą, aby wykrywać i przewidywać anomalie wskazujące na zagrożenia.

• Zarządzanie fakturami: sztuczna inteligencja może przejąć żmudne zadania związane z odbieraniem i wysyłaniem faktur, a nawet oznaczać dokumenty potencjalnie stanowiące oszustwo.

• Handel ilościowy: inwestorzy wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia algorytmów umożliwiających identyfikowanie trendów, analizowanie danych historycznych, a następnie szybsze dokonywanie transakcji.

• RegTech: technologia regulacyjna ma na celu pomaganie branży usług finansowych w wykonywaniu złożonych i wymagających przetwarzania danych zadań z zakresu sprawozdawczości finansowej. Dzięki automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji firmy mogą skuteczniej spełniać wymogi zgodności z przepisami.

• Zarządzanie ryzykiem: dzięki szybszemu przetwarzaniu danych z większej liczby źródeł sztuczna inteligencja może zapewnić precyzyjne prognozy, ułatwiając podejmowanie decyzji dotyczących kompleksowego zarządzania ryzykiem.

• RPA / automatyzacja uzgadniania kont: uzgadnianie obejmuje porównywanie wewnętrznych rekordów finansowych z zewnętrznymi sprawozdaniami, np. z banku, w celu zapewnienia dokładności. Ten czasochłonny proces można zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji.

Pięć sposobów, na jakie sztuczna inteligencja może przynieść korzyści branży usług finansowych

Pewna firma ubezpieczeniowa uruchomiła generatywnego asystenta AI dla rzeczoznawców, co skróciło średni czas modelowania o 90%.

Przy takich statystykach można dojść do wniosku, że sztuczna inteligencja wkrótce zastąpi ludzi w usługach finansowych. Jednak naszym zdaniem przekazanie sztucznej inteligencji żmudnych, ręcznie wykonywanych zadań, takich jak wprowadzanie danych, pozwoli ludziom przeznaczyć czas i energię na czynności, z którymi AI nie radzi sobie równie dobrze: na krytyczne myślenie, strategię i innowacje.

Oto, gdzie sztuczna inteligencja w finansach spełnia swoje zadanie:

• Usprawnione podejmowanie decyzji i analiza scenariuszy na potrzeby planowania i analizy finansowej: narzędzia sztucznej inteligencji są w stanie przekształcać ogromne ilości danych w przydatne analizy, pomagając osobom podejmującym decyzje. Modele AI mogą też służyć do przewidywania, jak organizacje odnajdą się w określonych scenariuszach, co umożliwia opracowanie odpowiednich planów.

• Większa wydajność operacyjna: dokładność, szybkość i automatyzacja, jakie zapewniają narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, redukują liczbę błędów i zwiększają rentowność.

• Lepsze doświadczenia klienta i personalizacja: czatboty oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują uczenie maszynowe i algorytmy do analizowania danych oraz preferencji użytkowników w celu personalizacji obsługi klienta.

• Usprawnione cykle sprawozdawczości finansowej: w ostatnich badaniach przeprowadzonych wśród liderów finansowych przez firmy SAP i Oxford 57% respondentów uznało zamknięcie finansowe za najbardziej czasochłonny proces. Narzędzi AI można używać do analizowania zbiorów danych w celu szybkiej identyfikacji wartości odstających lub ryzyka, co sprzyja ujednoliceniu procesów sprawozdawczości finansowej.

• Większa produktywność i innowacyjność pracowników: umożliwienie narzędziom AI przejmowania zadań wymagających dużej ilości danych pozwala organizacjom wykorzystać talenty ludzkie do zadań, z którymi AI nie radzi sobie równie dobrze: do krytycznego i strategicznego myślenia. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji dostarczają analiz, ale to ludzie podejmują ostateczne decyzje.

• Obniżone koszty: wzrost dokładności i szybkości sztucznej inteligencji pomoże pracownikom zaoszczędzić czas, umożliwiając im wprowadzanie innowacji i zwiększenie kreatywności.

• Optymalizacja alokacji kapitału i decyzji inwestycyjnych: te same modele AI, które są używane do przeprowadzania analizy scenariuszy, mogą również informować o najlepszych sposobach inwestowania kapitału.

• Zgodność z przepisami i sprawozdawczość regulacyjna: istnieją modele uczenia maszynowego, które mogą pomóc w dotrzymywaniu terminów we wszystkich kwestiach związanych ze zgodnością z przepisami, sprawozdawczością finansową i zarządzaniem ryzykiem.

AI w finansach może zautomatyzować zadania takie jak wprowadzanie danych, ponieważ działa szybciej i dokładniej niż człowiek. Może łatwo przetwarzać duże ilości danych w celu identyfikacji rozbieżności, generowania wniosków i przeprowadzania analiz predykcyjnych.

Celem jest zwiększenie wydajności operacyjnej. Uważamy jednak, że połączenie wsparcia AI z ludzkim krytycznym myśleniem i intuicją będzie najistotniejszym motorem wzrostu w branży usług finansowych.

Wyzwania i względy etyczne w odniesieniu do sztucznej inteligencji w finansach

Rosnący wykładniczo potencjał sztucznej inteligencji przynosi wiele niesamowitych korzyści w branży usług finansowych. Jednak trzeba pamiętać również o wyzwaniach i zagadnieniach etycznych.

W idealnym świecie sztuczna inteligencja byłaby wykorzystywana w finansach z poszanowaniem uczciwości, przejrzystości, prywatności, bezpieczeństwa i dobra ogółu społeczeństwa. Ale jak zdefiniować sprawiedliwość? Niektórzy oburzają się na model AI sprawdzający aktywność klienta w mediach społecznościowych w ramach określania jego zdolności kredytowej. Czy to w porządku? Czy w ten sposób sztuczna inteligencja narusza prywatność tej osoby?

Za pomocą sztucznej inteligencji można wyciągać przydatne wnioski z danych, co pomaga w podejmowaniu decyzji. Czy takie spostrzeżenia mogą zostać wykorzystane do wzmocnienia uprzedzeń wobec pewnych osób lub grup? W Stanach Zjednoczonych mamy ustawę Dodda-Franka odnoszącą się do kwestii zgodności z prawem, ale co z przepisami dotyczącymi etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji?

To wszystko kluczowe pytania, z którymi trzeba będzie się zmierzyć, gdy sztuczna inteligencja stanie się jeszcze silniej powiązana z branżą usług finansowych. Odpowiadanie na te wątpliwości będzie zadaniem komitetu sterującego ds. etyki AI działającego w organizacji. W skład takiego komitetu wejdą programiści, decydenci, liderzy biznesu, organizacje społeczne, instytucje akademickie i użytkownicy końcowi. Im większe zróżnicowanie interesariuszy, tym więcej perspektyw będzie można uwzględnić w polityce.

Bieżący nadzór człowieka ingerującego w proces umożliwi udoskonalanie i dostosowywanie polityki w miarę upływu czasu oraz w miarę postępu technologicznego i społecznego.

Kompleksowe szkolenia, w postaci programów nauczania, modułów szkoleniowych i mechanizmów informacji zwrotnej, będą również niezbędne do integracji polityk w całej organizacji.

Przyszłość sztucznej inteligencji w finansach

Generatywna sztuczna inteligencja usprawnia sprawozdawczość finansową. Analizy predykcyjne wspomagają podejmowanie decyzji. Nawet technologia blockchain, z jej możliwościami śledzenia i przejrzystością, jest wykorzystywana przy pilnowaniu zgodności z przepisami. Narzędzia sztucznej inteligencji z każdym dniem stają się coraz ściślej zintegrowane z branżą usług finansowych.

Łatwo wyobrazić sobie, że będą stawać się jeszcze szybsze i dokładniejsze w miarę ulepszania komputerów i dojrzewania uczenia maszynowego.

Brak dokładności nie jest jednak głównym problemem użytkowników. Jest nim raczej nieufność wobec algorytmów i modeli AI oraz brak zrozumienia, w jaki sposób generują one wnioski dotyczące np. zdolności kredytowej.

Nowa koncepcja wyjaśnialnej sztucznej inteligencji ma na celu tworzenie modeli AI, których wewnętrzne działanie będzie przejrzyste dla użytkowników ludzkich. Dzięki temu decydenci będą mogą wyraźnie dostrzec uzasadnienie przedstawionych wniosków i odpowiednio je ocenić, biorąc pod uwagę własną wiedzę fachową.

Ponownie utrzymujemy, że połączenie przetwarzania danych przez sztuczną inteligencję z ludzkim krytycznym myśleniem będzie skutkować lepszym podejmowaniem decyzji.

Które wiodące firmy korzystają obecnie ze sztucznej inteligencji?

Zanim wybiegniemy za daleko w przyszłość, przyjrzyjmy się firmom, które już korzystają ze sztucznej inteligencji w finansach:

Mercedes-Benz Mobility

W Mercedes-Benz Mobility klienci prywatni i komercyjni mogą finansować lub wynajmować pojazdy w elastycznych modelach wynajmu i subskrypcji. Pomimo wdrożenia zautomatyzowanego systemu płatności zespoły księgowe nadal musiały ręcznie dopasowywać faktury w przypadku braku lub nieprawidłowych informacji, co kosztowało je wiele cennych godzin pracy.

Aby usprawnić ten proces, firma skonsultowała się z SAP Services and Support, proponując dodanie „samouczącej się” funkcji do oprogramowania SAP Cash Application. Pozwoliło to na ocenę informacji dostępnych do automatycznego przypisywania płatności w przypadku nieprawidłowych szczegółów. Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu 58% nieprzydzielonych faktur było przetwarzanych — prawidłowo — co pozwalało zaoszczędzić średnio 5–10 minut na fakturę. To 5–10 minut, które należy pomnożyć przez tysiące przetwarzanych płatności dziennie.

Mitsui

Mitsui, jedna z największych firm handlowych w Japonii, wybrała SAP do realizacji swojej strategii zintegrowanej transformacji cyfrowej w całej firmie.

Jednym z problemów, które chciano rozwiązać, było uzgadnianie i rozliczanie nieprzetworzonych wyciągów bankowych. Wykorzystując sztuczną inteligencję i techniki uczenia maszynowego, firma zdołała zautomatyzować ten proces, oszczędzając pracownikom 36 000 godzin rocznie i osiągając dokładność na poziomie przekraczającym 90%.

Zaczęto również zatrudniać czatboty w systemie krajowym, aby zmniejszyć obciążenie pracowników i użytkowników.

Jak zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji w finansach

Na początek warto wdrożyć system ERP w chmurze. Rozwiązanie ERP, czyli rozwiązanie do planowania zasobów przedsiębiorstwa, to system oprogramowania, które pomaga w bardziej wydajnym zarządzaniu finansami. Wszystkimi podstawowymi procesami biznesowymi — obejmującymi np. zarządzanie kadrami czy procesy produkcyjne, usługowe lub związane z łańcuchem dostaw — można zarządzać w zintegrowanym systemie.

Finanse są prawdopodobnie najważniejsze, ponieważ są najbardziej powiązane z pieniędzmi. System zarządza księgami, śledzi rozrachunki z dostawcami i odbiorcami, generuje sprawozdania finansowe i przeprowadza inne czynności.

Dzisiejsze systemy ERP wykorzystują sztuczną inteligencję w finansach, aby stymulować wzrost i innowacje. Dzięki dostarczaniu przydatnych informacji w czasie rzeczywistym i ograniczaniu kosztów operacji oraz ryzyka sztuczna inteligencja umożliwia zyskanie przewagi nad konkurencją.

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które mogą pomóc w zapewnieniu zgodności z przepisami i zarządzaniu ryzykiem, są wbudowane w system ERP jak SAP S/4HANA, ale sztuczna inteligencja dla przedsiębiorstw może przybierać formę generatywnych asystentów AI lub adaptacyjnych systemów szkoleniowych w miejscu pracy.

Programy pilotażowe, które umożliwiają stopniową integrację z przepływami pracy, mogą również ułatwić aklimatyzację pracowników. Transparentne dyskusje na temat sztucznej inteligencji i rozwijanie zasad etyki AI w organizacji pomogą złagodzić obawy dotyczące zastępowania ludzi technologią.

Najczęstsze pytania

Dowiedz się więcej