En översikt över AI i finans

Artificiell intelligens (AI) syftar på teknik som kan uppfatta, lära sig och problemlösa på ett sätt som liknar människor.

AI inom finans är användningen av intelligent teknik med målet att förbättra hastigheten, effektiviteten och noggrannheten i det arbete som utförs av människor i finanstjänstesektorn. Detta inkluderar dataanalys, prognostisering, bedrägeridetektering och kundservice.

Kunskap, som ordspråket säger, är makt. Och i dag kommer den i form av data.

Men tänk om det finns så mycket av det att en människa aldrig skulle kunna ha tillräckligt med tid för att dra meningsfulla slutsatser av det?

Det är här AI kommer in. Med hjälp av automatiserade maskininlärningsalgoritmer och prediktiva AI-modeller kan mönster och korrelationer om marknadstrender eller kundattityd komma fram ur ”bruset”.

Företag kommer att ha användbara insikter i realtid för att fatta välgrundade beslut, kunna öka effektiviteten i verksamheten och ha förutsägande analyser för bättre prognoser för att minska riskerna. Någon av dessa skulle kunna vara en fördel framför konkurrenterna.

Exempel på AI i finans

Här transformerar AI finansiella operationer (finops):

• AI-modeller för prognostisering och prediktiv analys: Därför använder företag AI-modeller för att köra scenarioanalyser för att identifiera sårbarheter, fastställa oförutsedda händelser och mildra potentiell påverkan.

• Blockchain: Blockkedjor är delade, decentraliserade, digitala ledgersystem. Eftersom de i huvudsak är massiva databaser använder vissa organisationer AI för att analysera dem för att identifiera trender.

• Kreditbeslut: Förutom kredithistorik kan algoritmer även ta hänsyn till data som sociala mediers aktivitet för att mer korrekt bedöma en persons kreditvärdighet.

• Kundsupport: Att låta chattrobotar ta på sig vanliga frågor och vanliga uppgifter minskar bördan för mänskliga kundserviceagenter, vilket ger dem bandbredd för att hantera mer komplexa fall.

• Bedrägeridetektering: AI-modeller spelar en allt viktigare roll för att förbättra cybersäkerheten. Den analyserar och tränar på stora mängder data för att indikera och förutsäga anomalier som indikerar hot.

• Fakturahantering: AI kan enkelt ta sig an den tråkiga uppgiften att ta emot och skicka fakturor, även att flagga dem som kan vara bedrägliga.

• Kvantitativ handel: Investerare använder AI för att skapa algoritmer för att identifiera trender, analysera historiska data och sedan göra affärer snabbare än de kan.

• RegTech: Regulatorisk teknik syftar till att hjälpa finansbranschen att ta på sig den komplexa och datatunga uppgiften finansiell rapportering. Genom att göra det med automatisering av AI kan de uppfylla regelefterlevnad mer effektivt.

• Riskhantering: Genom att bearbeta data snabbare från fler källor kan AI ge till finops insiktsfulla prognoser som kan ligga till grund för omfattande riskhanteringsbeslut.

• Automatisering av RPA/kontoavstämning: Avstämning innebär att man jämför interna bokföringsposter med externa utdrag, som från en bank, för att säkerställa korrektheten. Denna tidskrävande process kan automatiseras med AI.

Fem sätt som artificiell intelligens kan vara till nytta för finanstjänstesektorn

Ett försäkringsbolag lanserade en generativ AI-copilot för aktuarier som reducerade genomsnittliga slutförandetider för modellering med 90 %.

Med sådan statistik kan det tyckas som att AI är på gång för att ersätta människor i de finansiella tjänsterna. Men genom att låta AI ta på sig meniska och manuella uppgifter som datainmatning, tror vi att det kommer att göra det möjligt för människor att koncentrera sin tid och energi till uppgifter AI inte kan göra lika bra: kritiskt tänkande, strategi och innovation.

Det är här AI i finans gör just det:

• Utökat beslutsfattande och scenarioanalys för ekonomisk planering och analys: AI-verktyg kan omvandla stora datavolymer till användbara insikter för att informera beslutsfattare. AI-modeller kan också användas för att förutsäga hur deras organisationer presterar i vissa scenarier, så att de kan planera därefter för vad som än är på horisonten.

• Ökad operativ effektivitet: Noggrannheten, hastigheten och automatiserings-AI-verktygen minskar felen och ökar lönsamheten.

• Förbättrade kundupplevelser och personalisering: AI-chatbots använder maskininlärning och algoritmer för att analysera användardata och preferenser för att ge personanpassade kundupplevelser.

• Effektiviserade rapporteringscykler: En nyligen genomförd undersökning av finansledare från SAP och Oxford visade att 57 % av de tillfrågade uppger bokslut som den mest tidskrävande processen. AI-verktyg kan användas för att analysera dataset för att snabbt identifiera avvikande värden eller risker, vilket leder till en mer enhetlig rapporteringsprocess.

• Ökad produktivitet och innovation hos anställda: Att låta AI-verktyg ta över dataintensiva uppgifter gör att organisationer kan fokusera sin mänskliga talang på problem AI inte kan göra lika bra: kritiskt och strategiskt tänkande. När allt kommer omkring kan AI-verktyg ge insikter, men människor fattar besluten.

• Minskade kostnader: Den ökade noggrannheten och hastigheten hos AI kommer att hjälpa mänskliga medarbetare att spara tid, vilket gör det möjligt för dem att förnya sig och vara mer kreativa.

• Optimering av kapitalallokering och investeringsbeslut: Samma AI-modeller som används för scenarioanalys kan också informera om hur man bäst investerar kapital.

• Konformitet och myndighetsrapportering: Det finns maskininlärningsmodeller som kan hjälpa organisationer att hålla sig uppdaterade med alla frågor som rör regelefterlevnad, ekonomisk rapportering och riskhantering.

AI i ekonomi kan automatisera uppgifter som datainmatning med högre hastighet och noggrannhet än människor. Den kan bearbeta stora datavolymer för att enkelt identifiera diskrepanser, erbjuda insikter och köra prediktiva analyser.

Ökad operativ effektivitet är målet. Vi tror dock att det är kombinationen av AI-assistans och mänskligt kritiskt tänkande och intuition som kommer att visa sig vara den viktigaste drivkraften för tillväxt inom finanstjänstesektorn.

Utmaningar och etiska överväganden av AI i finans

Det är spännande att tänka på den exponentiella potential AI kommer att föra med sig till finanstjänstesektorn. Men det är viktigt att ha i åtanke de utmaningar och etiska problem som kommer att uppstå i och med dess uppkomst.

I sitt idealtillstånd kommer AI i finans att användas på sätt som respekterar rättvisa, transparens, integritet, säkerhet och samhället i stort. Men hur definieras något som liknar rättvisa? Vissa har höjt ögonbrynen vid en AI-modell som faktoriserar i en persons sociala medier-aktivitet för att avgöra deras kreditvärdighet. Är det rättvist? Och genom att göra det, kränkte AI den personens integritet?

AI kan användas för att hämta utförbara insikter från data för att informera beslutsfattare. Kan dessa insikter användas för att förstärka partiskhet mot en person eller grupp? Vi talar om regelefterlevnad med lagar som Dodd Frank agerar i USA, men vad är det för regler kring etisk användning av AI?

Det är alla avgörande frågor som man måste räkna med i takt med att AI blir mer sammanflätad med finanstjänstesektorn. Att svara på dem kommer att vara målet för en organisations AI etik styrkommitté som kommer att bestå av utvecklare, beslutsfattare, företagsledare, civilsamhällets organisationer, akademiska institutioner och slutanvändare. Ju mer diversifierade intressenterna är, desto fler perspektiv kan integreras i politiken.

Pågående tillsyn med ”en människa i kretsloppet” kommer att göra det möjligt för politiken att förfina och anpassa sig över tid och allteftersom tekniken och samhället utvecklas.

Omfattande utbildning, i form av kursplaner, utbildningsmoduler och feedbackmekanismer, kommer också att vara nödvändig för att integrera politiken i hela organisationen.

Framtiden för AI i finans

Generativ AI för att kickstarta redovisning. Prediktiv analys för att informera beslut. Till och med blockkedjor, med den spårbarhet och transparens de tillhandahåller, används för att hjälpa till att uppfylla regelefterlevnad. AI-verktyg blir mer integrerade med finanstjänstesektorn med varje dag som går.

Det skulle inte vara en sträcka att föreställa sig att dessa verktyg blir snabbare och mer exakta när datorer förbättrar och maskininlärning mognar.

Brist på noggrannhet är dock inte den främsta oron bland användarna. Snarare är det misstro som består bland användare mot algoritmer och AI-modeller och bristen på förståelse för hur de bildar slutsatser om till exempel kreditvärdighet.

Det framväxande området för förklarbar artificiell intelligens syftar till att producera AI-modeller som gör dess inre funktioner transparenta för mänskliga användare. Detta gör det möjligt för beslutsfattarna att tydligt se motiven bakom de slutsatser som har dragits och bedöma dem i enlighet med detta när de tar hänsyn till sin egen expertis.

Återigen underhåller vi att det är kombinationen av AI-databehandling och mänskligt kritiskt tänkande som kommer att resultera i bättre beslutsfattande.

Vilka ledande företag använder för närvarande AI?

Innan vi kommer för långt in i morgondagen, här är några företag som redan använder AI i finans idag:

Mercedes-Benz Mobility

Genom Mercedes-Benz Mobility kan privatkunder och kommersiella kunder finansiera eller hyra fordon genom flexibla hyres- och abonnemangsmodeller. Trots att de redan implementerat ett automatiserat betalningssystem var bokföringsteamet fortfarande tvungna att manuellt matcha fakturor när det saknades eller var felaktig information, vilket kostade dem dyrbara timmar av deras arbetsvecka.

För att förbättra detta har de konsulterat SAP Services and Support för att lägga till en "självlärande"-funktion i sin SAP Cash Application-mjukvara. Detta gjorde det möjligt för den att utvärdera den information som finns tillgänglig för att allokera betalningar automatiskt i händelse av felaktiga detaljer. Tack vare AI och maskininlärning har 58 % av de ej allokerade fakturorna bearbetats automatiskt och utan fel, vilket sparar i genomsnitt 5-10 minuter per faktura. Det är 5-10 minuter, multiplicerat med de tusentals betalningar som behandlas per dag.

Mitsui

Mitsui, ett av de största allmänna handelsföretagen i Japan, valde SAP som stöd för sin företagsövergripande "Integrated Digital Transformation Strategy".

En smärtpunkt de var ute efter att lösa var avstämning och kvittning av obearbetad kontoutdragsinformation. Genom att använda AI och maskininlärningstekniker kunde de automatisera denna process och spara medarbetare 36 000 timmar per år med en noggrannhet på över 90 %.

Företaget började också använda chatbotar i sitt inhemska kärnsystem för att minska bördan på deras underhållspersonal och användare.

Så här kommer du igång med AI i ekonomi

Börja med att implementera ett molnbaserat ERP-system. ERP, eller Enterprise Resource Planning, är ett programvarusystem som är utformat för att hjälpa finops att köras mer effektivt. Alla centrala affärsprocesser, som HR, tillverkning, försörjningskedja och tjänster, kan hanteras i ett integrerat system.

Finans är kanske det viktigaste eftersom det är det som bryr sig mest om pengar. Den hanterar ledgern, spårar leverantörsreskontra och kundreskontra, genererar redovisning med mera.

Dagens ERP-system utnyttjar AI inom finans för att driva tillväxt och innovation. Genom att leverera utförbara insikter i realtid, minska driftskostnaderna och minska riskerna försöker AI ge organisationer en nyfunnen konkurrensfördel.

AI-verktygen som kan underlätta regelefterlevnad och riskhantering är integrerade i en ERP som SAP S/4HANA men företags-AI kan ha formen av generativa AI-copiloter eller adaptiva utbildningssystem på arbetsplatsen.

Pilotprogram som möjliggör gradvis integration i arbetsflöden kan också hjälpa medarbetarna att acklimatisera sig. Transparenta diskussioner om AI och utveckling av en organisation AI etik policy kan också bidra till att lindra oron för att ersättas.

Vanliga frågor

Läs mer