Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τη FinTech

Καθώς ο κόσμος συνεχίζει να βιώνει τον ψηφιακό μετασχηματισμό, μία από τις τεχνολογίες που οδηγεί την ταχεία εξέλιξη στον χρηματοπιστωτικό τομέα είναι η τεχνητή νοημοσύνη (AI). Μπορεί κανείς να μην το συνειδητοποιεί, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη παρούσα σε διάφορες πτυχές της ζωής μας. 

Η άνοδος των χρηματοοικονομικών τεχνολογιών έχει αυξηθεί τα τελευταία χρόνια, με την παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης στο FinTech να υπολογίζεται στα 8 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2020. Ωστόσο, πιστεύεται ότι η αγορά θα φτάσει πάνω από $ 26.67 δισ. ευρώ από 2026. 

Με τέτοιες ευκαιρίες διαθέσιμες, δεν αποτελεί έκπληξη το γεγονός ότι υπάρχει εκπληκτική ανάπτυξη στις νεοφυείς επιχειρήσεις FinTech, καθώς τα περισσότερα οικονομικά στελέχη αρχίζουν να συνειδητοποιούν την αξία της τεχνητής νοημοσύνης στο FinTech και περίπου Το 85% σκοπεύει να επενδύσει στην τεχνολογία AI. 

Ας δούμε πώς η τεχνητή νοημοσύνη προκαλεί μια επαναστατική αλλαγή στον χρηματοπιστωτικό τομέα, καθώς και τις διάφορες ευκαιρίες που παρέχει η τεχνητή νοημοσύνη στον αναπτυσσόμενο χώρο FinTech. 

Η άνοδος του FinTech

Η FinTech (χρηματοοικονομική τεχνολογία) αναφέρεται σε ψηφιακή τεχνολογία αιχμής που βελτιώνει τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και τις τραπεζικές υπηρεσίες. 

Τις δεκαετίες του 1970 και του 1980, οι τράπεζες επιβάρυναν το κόστος εξυπηρέτησης των πελατών που επισκέπτονταν τις τράπεζες. Για να καλύψουν αυτό το κόστος, οι τράπεζες χρειάστηκαν να χρεώσουν προμήθειες συναλλαγών. Με την εμφάνιση των προσωπικών υπολογιστών τη δεκαετία του 1980, οι πελάτες συνειδητοποίησαν ότι μπορούσαν να χειριστούν τις περισσότερες συναλλαγές στους υπολογιστές τους χωρίς να χρειάζεται να πάνε στην τράπεζα.

Η άνοδος του FinTech χρονολογείται από την εφεύρεση του μηχανήματος που μπορεί να αλληλεπιδρά απευθείας με τους πελάτες, το ATM. Η ανάγκη για διαδικασίες και διαδικασίες χωρίς επαφή οδήγησε τελικά σε επαναστατικές αλλαγές στον χρηματοπιστωτικό τομέα. 

Διαφήμιση

Καινοτόμες τεχνολογίες όπως το blockchain και η AI προκαλούν μια αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες δραστηριοποιούνται. Τομείς όπως ο τραπεζικός τομέας, οι ηλεκτρονικές πληρωμές, οι ασφάλειες και η διαχείριση περιουσίας βιώνουν όλοι έναν ψηφιακό μετασχηματισμό. Το blockchain βοηθά ακόμη και στην καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής.

AI και FinTech

Το ενδιαφέρον για την χρηματοοικονομική τεχνολογία έχει αυξηθεί τα τελευταία χρόνια, δίνοντας στους πελάτες αρκετούς τρόπους διαχείρισης των μετρητών τους που δεν ήταν δυνατοί πριν από πολλά χρόνια. 

Σύμφωνα με Δρ Γιασίν Ροσόφσκι, συν-διευθύνων σύμβουλος της Arabesque, η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει γρήγορα τη διαχείριση των παγκόσμιων περιουσιακών στοιχείων και οι επενδυτές επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για την παροχή κορυφαίων υπηρεσιών στην αγορά. Οι περισσότερες εταιρείες FinTech, για παράδειγμα, χρησιμοποιούν chatbot που υποστηρίζονται από AI για να χειριστούν πτυχές όπως εκπρόσωποι εξυπηρέτησης πελατών, πωλητές και άλλα. 

Τα τελευταία χρόνια, ο χρηματοπιστωτικός κλάδος βουίζει για την ανατρεπτική δύναμη των FinTechs, τα οποία προσφέρουν στους καταναλωτές εναλλακτικές λύσεις σε σχέση με τις παραδοσιακές επιλογές. Οι καθιερωμένες επιχειρήσεις γνωρίζουν περισσότερο από ποτέ τώρα τις δυνατότητες και τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης.

Ενώ η τεχνολογία AI μπορεί να αποτελεί απειλή για την παραδοσιακή τραπεζική, οι χρηματοπιστωτικές βιομηχανίες αποδέχονται σταδιακά την ιδέα ότι, για να παραμείνουν στη ζωή, πρέπει να παρέχουν μια απρόσκοπτη ψηφιακή εμπειρία, γι' αυτό έχουν αυξηθεί οι συγχωνεύσεις και οι συμφωνίες συνεργασίας μεταξύ υφιστάμενων επιχειρήσεων και FinTech startups.

Οι περισσότεροι χρηματοοικονομικοί τομείς αρχίζουν να εισάγουν τεχνολογίες που θα χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη και θα μειώσουν το κόστος των υπηρεσιών, προσφέροντας μοναδική αξία για τους πελάτες και τους πελάτες τους. 

Οι πρώτοι χρήστες αυτής της εξελισσόμενης τεχνολογίας πιθανότατα θα αποκτήσουν σημαντικό πλεονέκτημα έναντι εκείνων των επιχειρήσεων που αποτυγχάνουν να αγκαλιάσουν αυτές τις νέες τεχνολογίες, οι οποίες κινδυνεύουν να μείνουν πίσω από τους ανταγωνιστές τους μακροπρόθεσμα ως αποτέλεσμα.

Οφέλη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο FinTech

Ο χρηματοοικονομικός κλάδος συνεχίζει να βελτιώνει διάφορες επιχειρήσεις με τεχνητή νοημοσύνη και πιθανότατα θα είμαστε μάρτυρες μιας στροφής προς αυτοματοποιημένα συστήματα που θα παρέχουν μια πολύτιμη εμπειρία στους πελάτες. Η συγχώνευση του AI και του FinTech γίνεται το επίκεντρο της συζήτησης καθώς η τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να προσφέρει μια σειρά από χαρακτηριστικά πλεονεκτημάτων προστιθέμενης αξίας.

Μερικά από αυτά τα οφέλη περιλαμβάνουν: 

• Βελτιωμένη ασφάλεια

Η απάτη υπήρξε ένα από τα σημαντικότερα και δαπανηρά προβλήματα στον χρηματοπιστωτικό τομέα. Το 2020, μόνο η κλοπή ταυτότητας κόστισε περίπου 26 δισεκατομμύρια δολάρια, με κάθε θύμα να καταγράφει μέση απώλεια 1100 δολαρίων, σύμφωνα με το Javelin Strategy and Research.

Οι περισσότερες εταιρείες FinTech χρησιμοποιούν λύσεις που βασίζονται σε AI για να ενισχύσουν την ασφάλεια. Ωστόσο, υπάρχει ανάγκη για περισσότερες αναβαθμίσεις, καθώς οι εγκληματίες γίνονται επίσης πιο εξελιγμένοι στα εγκλήματά τους στον κυβερνοχώρο. 

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει μεγάλους όγκους δεδομένων μέσω μηχανικής μάθησης και να παρέχει την ευκαιρία στις εταιρείες FinTech να προσφέρουν μοναδικές λύσεις. Έχοντας τη δυνατότητα να ανιχνεύσει ύποπτες συμπεριφορές, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό δόλιων δραστηριοτήτων και την επεξεργασία οικονομικών εγγράφων. 

• Καλύτερη εξυπηρέτηση πελατών

Προηγουμένως, οι πελάτες έπρεπε να χτίσουν μια σχέση με το προσωπικό της τοπικής τους τράπεζας, το οποίο θα τους γνώριζε προσωπικά και θα κατανοούσε τις ανάγκες τους. Ωστόσο, ενώ αυτή η μέθοδος εξυπηρέτησης πελατών μπορεί να εξακολουθεί να λειτουργεί σε τοπικό επίπεδο, γίνεται δύσκολο να διατηρηθεί στη σημερινή πιο παγκοσμιοποιημένη αγορά. 

Εδώ η τεχνητή νοημοσύνη έχει αποδειχθεί πιο αποτελεσματική δημιουργώντας διαδικτυακά chatbots. Αυτά τα chatbots μπορούν να αλληλεπιδρούν με τους πελάτες, παρέχοντάς τους εξαιρετικά εξατομικευμένη βοήθεια όλο το εικοσιτετράωρο. 

Με την παγκόσμια εξοικονόμηση από τα chatbots που αναμένεται να χτυπήσουν $ 7 δισ. ευρώ από 2023, Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα έχουν καλό λόγο να συνεχίσουν να χρησιμοποιούν εικονικούς βοηθούς και τεχνητή νοημοσύνη για να αλληλεπιδρούν με τους πελάτες.

• Προηγμένα Συστήματα Πληρωμών

Ιστορικά, από την ανταλλαγή σε διάφορες μεθόδους ανταλλαγής, υπήρξε ζήτηση για ένα πιο ισχυρό σύστημα πληρωμών και η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να προκαλέσει μια αξιοσημείωτη αλλαγή στις πύλες πληρωμών. Μπορεί να γίνουμε μάρτυρες ενός νέου κόσμου απρόσκοπτων πληρωμών που θα μπορούσαν ακόμη και να αντικαταστήσουν το σημείο πώλησης (POS). 

Τα συστήματα πληρωμών FinTech εκτελούν δύο λειτουργίες, την αποθήκευση και τη μεταφορά πληρωμών. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτές τις εφαρμογές στα κινητά σας τηλέφωνα για να πληρώσετε απευθείας για αγαθά και υπηρεσίες και να πραγματοποιήσετε συναλλαγές peer-to-peer.

Η Zelle, μια πλατφόρμα που δημιουργήθηκε από τράπεζες στις ΗΠΑ, συνδέει τις πληρωμές απευθείας με τον λογαριασμό του πελάτη και το 2020, ο όγκος πληρωμών που δημιουργήθηκε ήταν σχεδόν διπλάσιος από αυτόν της εφαρμογής πληρωμών Venmo και Paypal. Αυτό το μοντέλο επιτρέπει στις μεγάλες τράπεζες να είναι μέρος της ψηφιακής αγοράς.

Ένα άλλο καλό παράδειγμα είναι το Go Stores της Amazon, το οποίο επιτρέπει στους πελάτες να σαρώνουν έναν κωδικό QR, να εισέρχονται, να ψωνίζουν και να βγαίνουν χωρίς να σταματήσουν να σαρώνουν οποιοδήποτε αντικείμενο, κάνοντας τη διαδικασία όσο το δυνατόν πιο απρόσκοπτη και απρόσκοπτη.

• Αξιόπιστα πιστωτικά αποτελέσματα 

Μπορεί να είναι δύσκολο να υποβάλετε αίτηση για δάνειο χωρίς πιστωτική βαθμολογία και οι περισσότεροι δυνητικοί πελάτες συχνά δεν λαμβάνονται υπόψη από τα παραδοσιακά χρηματοπιστωτικά ιδρύματα. Ωστόσο, πολλές εταιρείες FinTech παρέχουν εναλλακτικούς τρόπους αίτησης για δάνειο χωρίς πιστωτικό ιστορικό για έλεγχο από ένα συμβατικό τραπεζικό ή πιστωτικό γραφείο. 

Ορισμένες από αυτές τις εταιρείες Fintech χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να εξετάσουν την πιστοληπτική ικανότητα ενός δυνητικού δανειολήπτη εξάγοντας δεδομένα, όπως προφίλ εργασίας, ιστορικό ιστού και δραστηριότητες κοινωνικών μέσων, για να δημιουργήσουν ένα soft credit score.

• Αποτελεσματικές λύσεις διαχείρισης συμβολαίων 

Τα συμβόλαια αποτελούν αναπόσπαστο μέρος του χρηματοοικονομικού κλάδου και απαιτείται πολύς χρόνος για την παρακολούθηση αυτών των συμβατικών συμφωνιών.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξορθολογίσει τη διαδικασία της σύμβασης χρησιμοποιώντας οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR), γλώσσα μηχανής (ML) και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Το έργο COIN είναι ένα σημαντικό παράδειγμα αυτού. Ξεκίνησε το 2017 από την JP Morgan, το COIN, γνωστό και ως Contract Intelligence, που εκτελέστηκε περίπου 360,000 ώρες εργασίας μέσα σε λίγα δευτερόλεπτα.

• Προβλέψεις χρηματοοικονομικών αγορών 

Τα τελευταία χρόνια, τα αποτελέσματα των επενδύσεων βάσει δεδομένων ήταν αναμφισβήτητα. Το 2018, ο κλάδος των ποσοτικών hedge fund έκλεισε με περιουσιακά στοιχεία 1 τρισεκατομμυρίου δολαρίων που προκύπτουν από στρατηγικές συναλλαγών που βασίζονται σε υπολογιστή. Οι άνθρωποι έχουν μετατραπεί από το να είναι δύσπιστοι στο να ενδιαφέρονται για αλγοριθμικές, ποσοτικές επενδυτικές προσεγγίσεις.  

Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει πιο ακριβείς προβλέψεις για τις χρηματοπιστωτικές αγορές και πολλοί επενδυτές αρχίζουν να την αγκαλιάζουν στις χρηματοοικονομικές συναλλαγές. Η Wall Street, για παράδειγμα, έχει αγκαλιάσει την τεχνητή νοημοσύνη όταν κάνει αναλύσεις αγοράς και η έρευνα αιχμής στην τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται ακόμη και για την τροφοδοσία αυτοματοποιημένη διαπραγμάτευση κρυπτογράφησης. 

Οι συναλλαγές Algo και quant είναι πιο ακριβείς, καθώς ο αλγόριθμος μπορεί να ελεγχθεί εκ των υστέρων πριν από τη ζωντανή μετάδοση. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης πιο γρήγορη και μπορεί να βοηθήσει στην εξάλειψη των εμπορικών αποφάσεων που βασίζονται σε συναισθήματα.

Χρήση περιπτώσεων τεχνητής νοημοσύνης στο FinTech

Σύμφωνα με την έκθεση FinTech Five by Five, το 65% των εταιρειών FinTech πιστεύει ότι η τεχνολογία AI θα επηρεάσει τον κλάδο τα επόμενα χρόνια. Οι επιχειρήσεις που αγνοούν τις τεράστιες ευκαιρίες που παρέχει η τεχνητή νοημοσύνη στον χρηματοπιστωτικό κλάδο ενδέχεται να αρνηθούν στην εταιρεία τους να γνωρίσει αξιοσημείωτη ανάπτυξη στο μέλλον.

Εταιρείες όπως η ZestFinance αξιοποιούν την τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσουν πλατφόρμες που επιτρέπουν στις εταιρείες FinTech να αξιολογούν την πιστοληπτική ικανότητα ενός δυνητικού δανειολήπτη. 

Η Payoneer και η Skrill, δύο διαδικτυακές πλατφόρμες πληρωμών, χρησιμοποιούν επίσης τεχνητή νοημοσύνη για την ανάλυση δεδομένων, τα οποία μπορούν να αναγνωρίσουν το ελεύθερο κείμενο στα μεταφορτωμένα έγγραφα. 

Ορισμένες τράπεζες χρησιμοποιούν chatbot που υποστηρίζονται από AI για να απαντούν σε ερωτήσεις και να παρέχουν οδηγίες σχετικά με τον τρόπο χρήσης διαφορετικών τραπεζικών υπηρεσιών.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνει την παραγωγικότητα των εταιρειών FinTech και μειώνει την εξάρτηση από τους ανθρώπινους πόρους.

Προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης στο FinTech

Ενώ η τεχνολογία φέρνει επανάσταση στον χρηματοπιστωτικό τομέα, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στο FinTech δεν είναι αλάνθαστη. Ως εκ τούτου, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα πρέπει να διασφαλίζουν ότι γνωρίζουν τους εγγενείς κινδύνους όταν χρησιμοποιούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, προκειμένου να αναπτύξουν μέτρα για τη διαχείριση αυτών των κινδύνων. 

Μερικές από τις προκλήσεις του AI στο FinTech περιλαμβάνουν:

• Ασφάλεια

Οι χάκερ μπορεί να αποφασίσουν να επωφεληθούν από την πολυπλοκότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για να αποκτήσουν πρόσβαση στα ιδιωτικά δεδομένα μιας εταιρείας και να καταθέσουν κακά δεδομένα. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως κακή δηλητηρίαση και οι χάκερ μπορούν να τη χρησιμοποιήσουν για να επηρεάσουν τις αποφάσεις της τεχνολογίας AI προς όφελός τους και εις βάρος της εταιρείας.

Επομένως, προτού επικοινωνήσετε με έναν πάροχο τεχνητής νοημοσύνης, ελέγξτε τις πολιτικές ασφαλείας της εταιρείας σας και βεβαιωθείτε ότι ευθυγραμμίζεται με αυτές του παρόχου υπηρεσιών.

• Κανονιστική Συμμόρφωση

Οι περισσότερες χρηματοοικονομικές υπηρεσίες υπόκεινται σε κανόνες και καθοδήγηση από ρυθμιστικούς φορείς. Για παράδειγμα, η Financial Conduct Authority (FCA) και η Prudential Regulatory Authority (PRA) ρυθμίζουν τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες στο Ηνωμένο Βασίλειο. Μπορεί να είναι πολύ δύσκολο για τις εταιρείες FinTech να συμμορφωθούν με αυτές τις ρυθμιστικές πολιτικές ενώ παρέχουν αποτελεσματικές υπηρεσίες.

• Απώλεια θέσεων εργασίας

Η αυτοματοποίηση μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια θέσεων εργασίας. Για παράδειγμα, το πρόγραμμα COIN που αναφέρθηκε προηγουμένως είναι ένα καλό παράδειγμα αποτελεσματικού αυτοματισμού με τροφοδοσία τεχνητής νοημοσύνης, αλλά, τι συμβαίνει με εκείνους που προηγουμένως έκαναν τη δουλειά; Σύμφωνα με τον CIO της JP Morgan, απελευθέρωσε τους υπαλλήλους να εργαστούν σε «πράγματα υψηλότερης αξίας». Ωστόσο, μένει να δούμε πώς αυτός ο τύπος αυτοματισμού θα επηρεάσει την ασφάλεια της εργασίας.

• Προστασία Δεδομένων

Λόγω του τεράστιου όγκου δεδομένων που είναι προσβάσιμα σε αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης, τόσο το ίδρυμα όσο και ο πάροχος υπηρεσιών είναι επιρρεπείς σε παραβιάσεις δεδομένων. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει προσωπικά δεδομένα που δημιουργήθηκαν προηγουμένως μόνο για σκοπούς μάρκετινγκ. 

Μπορούμε, λοιπόν, να πούμε ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια ευλογία, αλλά ενέχει επίσης μεγαλύτερο κίνδυνο, δηλαδή απειλή για την ιδιωτική ζωή.

Το μέλλον της Fintech

Η βιομηχανία FinTech έχει εκραγεί πρόσφατα, με αμέτρητες νεοφυείς επιχειρήσεις να παράγουν κλιμακούμενα προϊόντα με πυρήνα την τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς αυξάνεται η ικανότητα εκτέλεσης χρηματοοικονομικών συναλλαγών χωρίς την τυπική τραπεζική διαδικασία, η τεχνολογία δεν θα επικεντρώνεται πλέον σε μονολιθικές βάσεις δεδομένων για την επεξεργασία συναλλαγών. 

Ενώ αυτή η τεχνολογία είναι ενδιαφέρουσα ως εργαλείο για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών και την παροχή καινοτόμων λύσεων, εξακολουθεί να θέτει ορισμένες προκλήσεις, καθώς βρίσκεται στα αρχικά της στάδια. 

Δίνοντας στους πελάτες και τους υπαλλήλους τη δυνατότητα να εργάζονται πιο έξυπνα και παραγωγικά, καθώς και να επενδύουν πιο σοφά μέσω επενδύσεων με δυνατότητα AI, όπως π. συναλλαγών αντίγραφο, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης έχουν μεγάλες δυνατότητες όχι μόνο στα οικονομικά και τις ασφάλειες, αλλά σχεδόν σε όλους τους τομείς της ζωής. Από τον οικονομικό προγραμματισμό και τη διαχείριση μέχρι τον προϋπολογισμό των δαπανών σας, κανένας τομέας του χρηματοοικονομικού τομέα δεν είναι πιθανό να παραμείνει ανέγγιχτος από την τεχνητή νοημοσύνη στο μέλλον.

Συμπέρασμα

Το AI προσφέρει πολλές ευκαιρίες στο FinTech. Οι αναλυτές πιστεύουν ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον χρηματοοικονομικό κλάδο θα αυξηθεί τα επόμενα χρόνια. Ενώ οι τράπεζες μπορεί να τα θεωρούν ως απειλές, υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους οι τράπεζες μπορούν να συνεργαστούν με εταιρείες FinTech για να δημιουργήσουν μια απρόσκοπτη εμπειρία χρήστη. 

Μια ποικιλία παραγόντων είναι κινητήρια δύναμη της καινοτομίας όταν εξετάζουμε το μέλλον της Fintech. Οι εταιρείες FinTech δημιουργούν μια ευρεία ποικιλία προϊόντων και υπηρεσιών για να κάνουν τη διαχείριση χρημάτων ευκολότερη και πιο αποτελεσματική ως παράγοντας για καλύτερες χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.

Μοιραστείτε αυτό το άρθρο: