Автоматизація робочих процесів сьогодні не здивує багатьох людей, навіть у малому бізнесі. Автоматизовані корівники з автостоянками вже існують, складні виробничі лінії працюють без участі людей, а сортування вантажів у компаніях-доставщиках нагадує багаторівневий лабіринт, в якому снують маленькі роботи-вантажники. Усі ці приклади мають один спільний знаменник: заміна людей автоматизацією.
У пошуках вигоди людство зробило крок далі. Розвиток штучного інтелекту сьогодні дозволяє програмам виконувати роботу, де потрібно думати, аналізувати та винаходити. Програми на основі нейронних мереж аналізують тенденції ринку. Роботи пишуть новини для ЗМІ. Чат-боти проводять співбесіди з кандидатами на роботу та пропонують товари кращі за бестселери.
Чи можна тепер повністю автоматизувати малий бізнес за допомогою розумних програм і виключити зі штату аналітиків, стратегів і креативних співробітників? І головне – чи потрібно? Давайте розглянемо кілька цікавих кейсів у фінансовій сфері.
Ілюстративні приклади
Щоб зрозуміти, чому використання AI для фінансів стає світовим трендом цифровізації фінансової сфери, досить розглянути декілька типових випадків використання ШІ у фінтеху. Використовуючи штучний інтелект для оцінки клієнтів, ви можете скоротити час, необхідний для схвалення заявки, з днів до хвилин. Ціна скорингу знижується, а його якість підвищується, що впливає на затримку. ШІ в голосові помічники це, насамперед, інтелектуальна система маршрутизації дзвінків у кол-центрах. А по-друге, це спілкування з клієнтом через голосового помічника всередині додатків. Сьогодні він може обробляти до 80% дзвінків самостійно в інтелектуальному режимі та 10% дзвінків самостійно, не розмовляючи з особою. Час обслуговування кожного клієнта скоротився в середньому на 40 секунд. Якщо голосовий помічник реалізований правильно, клієнти будуть чекати набагато менше, а коли вони чекають, вони направляються до потрібного співробітника з потрібним запитом.
торгові площі
Використання обчислювальної потужності для торгівлі акціями не є новою ідеєю. Алгоритмічний трейдинг використовується більше 30 років і займає значну частку ринку, рухаючись до високочастотного трейдингу.
Штучний інтелект допомагає керувати та доповнювати правила торгівлі та інші торгові рішення. ШІ також допомагає в обробці даних і створенні нових алгоритмів, які відповідають закономірностям, які раніше не були знайдені емпірично, але закладені у формі прихованих, важко розрізнити структур. У цьому відношенні менеджери хедж-фондів і трейдери не можуть конкурувати зі штучним інтелектом, який здатний обробляти надзвичайно великі масиви даних часових рядів і покращувати прогнози на основі попередніх успіхів і помилок. Дослідження показали, що хедж-фонди, які використовують ШІ, демонструють значно кращі результати, ніж ті, в яких ключові рішення приймаються на основі досвіду людей.
Інвестування
Інвестиційні компанії роками застосовували торгові схеми на основі настроїв і думок, отриманих із соціальних мереж та інших публічних джерел інформації. На арені управління B2C роботи-помічники доповнюють управління портфелем і балансують рішення, прийняті людьми, аналізуючи сам портфель, його толерантність до ризику та попередні інвестиційні рішення.
Кредитування
Машинне навчання змінює правила гри у сфері кредитування, підвищує якість кредитного скорингу та дає більш точну оцінку ризику кредитування. Таким чином, є випадки застосування досягнень ШІ, отриманих від геноміки та фізики елементарних частинок, які дають кредиторам нелінійні динамічні моделі кредитного ризику, які радикально перевершують традиційні підходи. Такі алгоритми можна успішно застосовувати до коротких кредитних історій молодих людей і самозайнятих професіоналів. Наприклад, створити модель кредитного ризику. Звучить невтішно, але ШІ дозволяє генерувати ідеї для покриття непогашених боргів.
Надання банківських послуг
Чабаботи допомогти банкам ефективніше обслуговувати клієнтів, навіть якщо вони не можуть самостійно підтримувати свої фінансові справи. Завдяки алгоритмам обробки природної мови боти можуть прослуховувати дзвінки за участю представників банку, швидко підказувати точні відповіді та пропонувати найкращі практики для підвищення ефективності продажів. Нейронні мережі допомагають агентам відповідати на звичайні запити послуг шляхом сортування та позначення метаданих, генерації можливих відповідей респондента та вказівки ймовірності кожного з них. З таким підходом набагато легше організувати персоналізовану підтримку клієнтів і скоротити час і витрати на роботу з кожним клієнтом.
Виявлення шахрайства
Боротьба з шахрайством також є одним з яскравих прикладів, що демонструють переваги використання штучного інтелекту в фінтех. А використання штучного інтелекту для виявлення нетипових дій дозволяє щорічно зупиняти близько 7 мільярдів спроб шахрайства в США. Останні дослідження показали, що помилкові спрацьовування, пов’язані з законними транзакціями, помилково відхиленими через підозру в шахрайстві, призводять до щорічних збитків у роздрібній торгівлі в розмірі 118 доларів США. мільярд. Не кажучи вже про втрачених клієнтів, які відмовляються від послуг емітента через такі помилки.
Алгоритми ML аналізують різні вхідні дані для виявлення шахрайських транзакцій, мінімізуючи кількість помилкових спрацьовувань, тим самим економлячи гроші як для банків, так і для клієнтів.
Розпізнавання особистості
Останні досягнення в глибокому навчанні підвищили точність розпізнавання зображень до рівнів, які перевищують людські можливості. Наприклад, автоматична автентифікація документів, що посвідчують особу, або підключення до різних загальнодоступних баз даних дозволять роботодавцям швидко перевіряти особу та персональні дані, включаючи водійські права та судимості.
Висновок
Штучний інтелект має необмежені можливості застосування у всіх сферах бізнесу, зокрема у сфері фінансових послуг, що безперечно трансформує галузь у найближчі роки. Для належної роботи з алгоритмами та фінансами використання ШІ в середовищі фінансових послуг стає все більш важливим. Використання автоматичних помічників у торгівлі на біржі зменшує можливість використання неефективності ринку. Між собою конкурують уже не люди, а статистичні моделі. Більше того, використання штучного інтелекту однозначно спрощує та автоматизує всі процеси.
