Огляд ШІ у фінансах

Штучний інтелект (ШІ) відноситься до технологій, які можуть сприймати, вчитися та вирішувати проблеми таким чином, як люди.

AI у фінансах – це використання інтелектуальних технологій з метою підвищення швидкості, ефективності та точності роботи, виконаної людьми в галузі фінансових послуг. Це включає аналіз даних, прогнозування, виявлення шахрайства та обслуговування клієнтів.

Знання, як кажуть, є владою. І сьогодні вона надходить у вигляді даних.

Але що робити, якщо його так багато, що людина ніколи не могла б мати достатньо часу, щоб зробити з неї значущі висновки?

Ось тут і з’являється ШІ. З використанням автоматизованих алгоритмів машинного навчання та прогнозних моделей штучного інтелекту закономірності та кореляції щодо ринкових тенденцій або настроїв клієнтів можуть виникати з «шуму».

Підприємства матимуть ефективні аналітичні дані в режимі реального часу, щоб приймати обґрунтовані рішення, мати можливість підвищити операційну ефективність та мати прогнозну аналітику для кращих прогнозів для зниження ризику. Будь-який з них може стати перевагою над конкурентами.

Приклади ШІ у фінансах

Ось де ШІ трансформує фінансові операції (finops):

• Моделі штучного інтелекту для прогнозування та прогнозного аналізу. Саме тому підприємства використовують моделі ШІ для виконання аналізу сценаріїв для виявлення вразливостей, встановлення непередбачуваних ситуацій та пом’якшення потенційного впливу.

• Блокчейн: Блокчейни є спільними, децентралізованими, цифровими системами книг. Оскільки вони є по суті масивними базами даних, деякі організації використовують ШІ, щоб проаналізувати їх, щоб визначити тенденції.

• Кредитні рішення: На додаток до кредитної історії, алгоритми також можуть впливати на дані, такі як активність соціальних мереж, щоб більш точно оцінити кредитоспроможність людини.

• Підтримка клієнтів: Надання чат-ботам поширених запитань і звичайних завдань зменшує навантаження на клієнтів, які обслуговують клієнтів, надаючи їм пропускну здатність для вирішення більш складних випадків.

• Виявлення шахрайства: моделі штучного інтелекту відіграють все більш важливу роль у підвищенні кібербезпеки. Він аналізує та навчає великі обсяги даних для зазначення та прогнозування аномалій, які вказують на загрози.

• Керування рахунками-фактурами: ШІ може легко взяти на себе виснажливе завдання отримання та надсилання рахунків-фактур, навіть позначаючи ті, які можуть бути шахрайськими.

• Кількісна торгівля: Інвестори використовують ШІ для створення алгоритмів для ідентифікації тенденцій, аналізу історичних даних, а потім роблять угоди швидше, ніж можуть.

• РегТех: Регуляторні технології спрямовані на те, щоб допомогти галузі фінансових послуг взяти на себе складне та важке завдання фінансової звітності. Це завдяки автоматизації ШІ дозволяє їм ефективніше відповідати нормативним вимогам.

• Управління ризиками: За допомогою обробки даних швидше з більшої кількості джерел ШІ може надати до фінопів проникливі прогнози, які можуть інформувати комплексні рішення щодо управління ризиками.

• Автоматизація узгодження RPA/рахунку: узгодження передбачає порівняння внутрішніх фінансових записів із зовнішніми виписками, як у банку, для забезпечення точності. Цей трудомісткий процес можна автоматизувати за допомогою ШІ.

П'ять способів штучного інтелекту можуть принести користь галузі фінансових послуг

Одна страхова компанія запустила копілот генеративного ШІ для актуаріїв, який скоротив середній час завершення моделювання на 90%.

З такою статистикою, може здатися, що ШІ знаходиться на заміні людей у фінансових послугах. Але, дозволяючи ШІ брати на себе менальні та ручні завдання, такі як введення даних, ми думаємо, що це дозволить людям сконцентрувати свій час і енергію на завданнях, які ШІ також не може зробити: критичне мислення, стратегія та інновації.

Ось де ШІ у фінансах робить саме це:

• Удосконалений аналіз прийняття рішень і сценаріїв для фінансового планування та аналізу: інструменти ШІ можуть перетворити великі обсяги даних на ефективні аналітичні дані, щоб інформувати осіб, які приймають рішення. Моделі ШІ також можуть бути використані для прогнозування того, як працюють їхні організації в певних сценаріях, що дозволяє їм планувати відповідно для будь-чого на горизонті.

• Підвищена операційна ефективність: Точність, швидкість і автоматизація AI інструменти доводять до фінопів , зменшують помилки і підвищують прибутковість.

• Покращений користувацький досвід та персоналізація: чат-боти використовують машинне навчання та алгоритми для аналізу даних користувачів та уподобань для забезпечення персоналізованого обслуговування клієнтів.

• Оптимізовані цикли фінансової звітності: Нещодавнє опитування лідерів фінансів SAP та Оксфорда показало, що 57% респондентів заявляють про фінансове закриття як найбільш трудомісткий процес. Інструменти ШІ можна використовувати для аналізу наборів даних для швидкої ідентифікації сторонніх значень або ризиків, що призводить до більш уніфікованого процесу фінансової звітності.

• Підвищена продуктивність працівників та інновації: Дозвіл інструментам ШІ приймати на себе завдання з інтенсивним використанням даних дозволяє організаціям зосередити свій людський талант на проблемах, які ШІ також не може зробити: критичне та стратегічне мислення. Адже інструменти ШІ можуть надавати уявлення, але люди приймають рішення.

• Зниження витрат: Збільшення точності та швидкості штучного інтелекту допоможе людям заощадити час, дозволяючи їм впроваджувати інновації та бути більш креативними.

• Оптимізація розподілу капіталу та інвестиційних рішень: ті самі моделі ШІ, які використовуються для виконання аналізу сценарію, також можуть інформувати, як найкраще інвестувати капітал.

• Відповідність і нормативна звітність: існують моделі машинного навчання, які можуть допомогти організаціям залишатися в курсі всіх питань дотримання нормативних вимог, фінансової звітності та управління ризиками.

ШІ у фінансах може автоматизувати такі завдання, як введення даних з більшою швидкістю та точністю, ніж люди. Він може обробляти великі обсяги даних з легкістю, щоб виявити розбіжності, запропонувати аналітичні дані та запустити прогнозну аналітику.

Підвищена оперативна ефективність – мета. Однак, ми вважаємо, що саме поєднання допомоги ШІ та людського критичного мислення та інтуїції доведе найвагоміший драйвер зростання в галузі фінансових послуг.

Виклики та етичні міркування ШІ у фінансах

Захоплююче розглянути експоненційний потенціал ШІ, який принесе галузь фінансових послуг. Однак важливо пам’ятати про виклики та етичні проблеми, які виникатимуть з його виникненням.

У своєму ідеальному стані ШІ у фінансах використовуватиметься таким чином, щоб поважати справедливість, прозорість, приватність, безпеку та суспільство в цілому. Але як визначається щось на кшталт справедливості? Деякі підняли брови на моделі штучного інтелекту факторингу в діяльності людини в соціальних мережах, щоб визначити її кредитоспроможність. Це справедливо? І, роблячи це, ШІ порушив конфіденційність цієї людини?

ШІ можна використовувати для отримання практичних аналітичних даних із даних, щоб допомогти інформувати осіб, які приймають рішення. Чи можна ці ідеї використовувати для посилення упередженості щодо людини чи групи? Ми говоримо про дотримання нормативних вимог до законів, таких як Dodd Frank, що діють у Сполучених Штатах, але які норми щодо етичного використання ШІ?

Це всі важливі питання, з якими необхідно рахуватися, оскільки штучний інтелект стає більш переплетеним з галуззю фінансових послуг. Відповідати на них буде мета керівного комітету з етики штучного інтелекту організації, який складатиметься з розробників, політиків, бізнес-лідерів, організацій громадянського суспільства, академічних установ та кінцевих користувачів. Чим різноманітнішими є зацікавлені сторони, тим більше перспектив, які можуть бути включені в політику.

Постійний нагляд за «людиною в циклі» дасть змогу політикам уточнювати та адаптуватися з часом і з розвитком технологій і суспільства.

Комплексне навчання у вигляді навчальних програм, навчальних модулів та механізмів зворотного зв'язку також буде необхідним для інтеграції політик у всій організації.

Майбутнє ШІ у фінансах

Генеративний ШІ для запуску фінансової звітності. Прогнозна аналітика для інформування рішень. Навіть блокчейни з можливістю відстеження та прозорості, які вони забезпечують, використовуються для забезпечення відповідності нормативним вимогам. З кожним днем інструменти штучного інтелекту стають все більш інтегрованими з галуззю фінансових послуг.

Було б не дуже важко уявити, що ці інструменти стають швидшими і точнішими, оскільки комп'ютери покращують і машинне навчання дозрівають.

Відсутність точності, однак, не є головним занепокоєнням серед користувачів. Швидше за все, серед користувачів зберігається недовіра до алгоритмів і моделей штучного інтелекту та відсутність розуміння того, як вони формують висновки щодо, наприклад, кредитоспроможності.

Новий напрямок пояснювального штучного інтелекту прагне виробляти моделі штучного інтелекту, які роблять його внутрішні роботи прозорими для людських користувачів. Це дозволяє особам, які приймають рішення, чітко бачити обґрунтування наданих висновків і судити їх відповідно під час факторингу у власній експертизі.

Знову ж таки, ми підтримуємо, що це поєднання обробки даних ШІ та людського критичного мислення призведе до кращого прийняття рішень.

Які провідні компанії наразі використовують ШІ?

Перш ніж ми займемося завтрашнім днем, деякі компанії вже сьогодні використовують штучний інтелект у фінансах:

Mercedes-Benz Mobility

Через Mercedes-Benz Mobility приватні та комерційні клієнти можуть фінансувати або орендувати транспортні засоби, хоча гнучкі моделі оренди та підписки. Незважаючи на те, що вже впроваджена автоматизована платіжна система, бухгалтерії все одно повинні були вручну зіставляти рахунки-фактури, коли була відсутня або неправильна інформація, що коштувало їм дорогоцінні години робочого тижня.

Щоб покращити це, вони проконсультувалися з SAP Services and Support, щоб додати функціональність “самостійного навчання” до свого програмного забезпечення SAP Cash Application. Це дозволило йому оцінити доступну інформацію для автоматичного розподілу платежів у випадку неправильних подробиць. Завдяки ШІ та машинному навчанню 58% нерозподілених рахунків-фактур було оброблено автоматично та успішно, заощаджуючи в середньому 5-10 хвилин на рахунок-фактуру. Це 5-10 хвилин, помножені на тисячі платежів, оброблених на день.

Mitsui

Mitsui, одна з найбільших торгових компаній Японії, обрала SAP для підтримки своєї компанії «Інтегрованої стратегії цифрової трансформації».

Однією з больових точок, яку вони хотіли вирішити, було узгодження та очищення необробленої інформації про банківську виписку. Використовуючи методи штучного інтелекту та машинного навчання, вони змогли автоматизувати цей процес, заощадивши працівникам 36000 годин на рік з точністю понад 90%.

Компанія також почала використовувати чат-ботів у своїй вітчизняній базовій системі, щоб зменшити навантаження на їх обслуговуючий персонал та користувачів.

Як почати роботу з штучним інтелектом у фінансах

Почніть із впровадження хмарної системи ERP. ERP або корпоративне планування ресурсів – це програмна система, розроблена, щоб допомогти ефективнішій роботі finops. Усі основні бізнес-процеси, такі як HR, виробництво, логістичний ланцюг і послуги, можна керувати в інтегрованій системі.

Фінанси, мабуть, найважливіші, тому що це найбільше стосується грошей. Вона керує книгою, відстежує кредиторську та дебіторську заборгованість, генерує фінансову звітність тощо.

Сучасні ERP-системи використовують переваги штучного інтелекту у фінансах, щоб сприяти зростанню та інноваціям. Поставляючи ефективні аналітичні дані в режимі реального часу, зменшуючи витрати на операції та знижуючи ризик, ШІ прагне надати організаціям нову конкурентну перевагу.

Інструменти ШІ, які можуть допомогти з нормативною відповідністю та керуванням ризиками, вбудовані в ERP, як SAP S/4HANA, але корпоративний ШІ може мати форму генеративних копій ШІ або адаптивних систем навчання на робочому місці.

Пілотні програми, які дозволяють поступово інтегруватися в робочі процеси, також можуть допомогти співробітникам акліматично. Прозорі дискусії про ШІ та розробка політики етики організації ШІ також можуть допомогти полегшити занепокоєння щодо заміни.

Запитання та відповіді

Читати далі