Аналитика
Во едно не така дамнешно време, пред можеби само една деценија, на економските факултети во Македонија се запишуваа голем број на студенти, кои се надеваа дека својот кариерен пат ќе го пронајдат во некоја финансиска институција. Таквите трндови доведоа до презаситеност на пазарот и девалвирање на професијата. Големата понуда на пазарот на труд доведе до ниско ниво на плата, при ограничена побарувачка. Да не заборавиме дека токму тој период следеше голема трансформација на постоечкиот кадар кој беше во заминување. Таквите услови, заедно со развојот на технологиите, создадоа услови за оттргнување од желбата за градење на кариера во финансискиот сектор, при што многу млади луѓе или се иселија од државата(како дел од еден многу поголем проблем поврзан со целокупната ситуација во која живееме), но и поради пенетрацијата на вештачката интелигенција, која направи револуција во многу индустрии, вклучувајќи ги и финансиските услуги. Сето ова, надополнето со процесот на преквалификација на финансискиот кадар кон технолошките науки, доведе до тоа, денес, финансиската индустрија да не може да најде образован кадар. Ова беше само дополнителен катализатор на процесот на вклучување на вештачката интелигенција во секојдневното работење.
Во продолжение ќе наведеме неколку начини на кои вештачката интелигенција се користи во финансискиот сектор:
- Откривање измама: Алгоритмите за вештачка интелигенција можат да анализираат огромни количини на податоци во реално време за да откријат измамни активности. Со препознавање на одредени аномалии, системите за вештачка интелигенција можат да означат сомнителни трансакции и да спречат потенцијална измама пред да се случи. Според Nilson Report, глобалните загуби од измами со платежни картички достигнуваат приближно 30 милијарди долари годишно. Дополнително, според извештајот на Juniper Research, системите за откривање измами базирани на вештачка интелигенција се очекува да заштедат на глобалната платежна индустрија над 40 милијарди долари годишно. Во студија објавена во Journal of Financial Services Research се откри дека алгоритмите за машинско учење покажаа супериорни перформанси во откривањето на лажни барања за осигурување, додека имплементацијата на алгоритми за машинско учење за откривање измами само во Соединетите Држави може да доведе до годишни заштеди од 10 милијарди долари.
- Алгоритамско тргување: Алгоритмите напојувани со вештачка интелигенција можат да ги анализираат податоците на пазарот и да извршуваат трансакции со брзини и фреквенции што се невозможни за луѓето. Овие алгоритми можат да ги идентификуваат можностите за тргување, да го оптимизираат извршувањето на трговијата и поефикасно да управуваат со ризиците. Обемот на податоци за финансискиот пазар што се генерираат секојдневно е огромен. На пример, според извештајот на Здружението за хартии од вредност и финансиски пазари (SIFMA), глобалниот обем на тргување само со акции надмина 100 трилиони долари годишно, со милијарди тргувања извршени дневно во различни класи на средства, вклучувајќи акции, обврзници, валути и деривати. Според податоците од финансиската технолошката компанија Таб Груп, HFT сочинува над 60% од целиот обем на тргување со акции во САД во однос на помалку од 30% една деценија порано. Во една студијата на Банката за меѓународни порамнувања (BIS), се докажува дека системите за управување со ризици напојувани со вештачка интелигенција им помогнале на финансиските институции подобро да управуваат со нивната изложеност на нестабилност на пазарот и системски ризици, оптимизирајќи ги стратегиите за тргување. Според прогнозата на истражувачката компанија MarketsandMarkets, глобалниот пазар на алгоритамска трговија се предвидува да достигне 18,8 милијарди долари до 2027 година, поттикнат од напредокот во технологијата за вештачка интелигенција и зголеменото прифаќање од финансиските институции ширум светот.
- Услуга и поддршка за клиенти: четботите и виртуелните асистенти напојувани со вештачка интелигенција се повеќе се користат од финансиските институции за да обезбедат поддршка за клиентите, да одговараат на прашања и да помогнат во основните трансакции. Овие системи можат да работат 24/7, подобрувајќи ја достапноста на услугите на клиентите.
- Кредитно бодување и проценка на ризик: моделите со вештачка интелигенција можат попрецизно да ја проценат кредитната способност со анализа на широк опсег на точки на податоци надвор од традиционалните кредитни оценки. Ова вклучува активност на социјалните медиуми, историја на трансакции и други обрасци на однесување, овозможувајќи им на заемодавачите да носат поинформирани одлуки.
- Персонализиран финансиски совет: алгоритмите за вештачка интелигенција можат да анализираат индивидуални финансиски податоци и преференции за да понудат персонализирани инвестициски совети, совети за буџетирање и препораки за штедење. Ова приспособено упатство може да им помогне на поединците да донесат подобри финансиски одлуки, но од друга страна овој сегмент треба да се земе со голема доза на претпазливост. Ваквата теза ја изведуваме од потребата за вклучување на сите достапни информации кои единствено можат да се добијат преку непосредна човечка комуникација и никако не можат да бидат дел од некој алгоритам.
- Алгоритамско преземање: во осигурувањето, вештачката интелигенција се користи за автоматизирање на процесот на преземање преку анализа на податоци како што се медицинска евиденција, историја на возење и фактори на начин на живот за да се процени ризикот и попрецизно да се одредат премиите.
- Усогласеност и регулаторно известување: Системите за вештачка интелигенција можат да им помогнат на финансиските институции да се усогласат со сложените регулативи преку анализа на огромни количини на податоци и идентификување на потенцијални проблеми со усогласеноста. Ова помага да се рационализира регулаторното известување и го намалува ризикот од неусогласеност.
Банките, како најрепрезентативен примерок од финансиската индустрија, продолжуваат да го прифаќаат трансформативниот потенцијал на вештачката интелигенција. Со искористување на моќта на технологиите управувани од вештачката интелигенција, банките можат да отклучат нови можности за раст, диференцијација и создавање вредност за клиентите. Сепак, успехот во оваа дигитална ера бара стратешки пристап, со фокус на соработка, развој на таленти и етичко распоредување на вештачката интелигенција. За да биде овој процес успешен, банките мора да бидат посветени на зајакнување на финансиските услуги со нови технолошки решенија за вештачка интелигенција, прилагодени на уникатните потреби и предизвици на нивните клиенти. Со немилосрден фокус на иновациите баките треба да овозможат на нивните клиенти да ја прифатат иднината на банкарството со доверба, поттикнувајќи одржлив раст и обезбедувајќи дополнителна вредност.
Генерално, вештачката интелигенција ја трансформира индустријата за финансиски услуги преку автоматизирање на задачите, подобрување на ефикасноста, подобрување на процесите на донесување одлуки и доставување персонализирани услуги на клиентите. Сепак, тоа исто така предизвикува загриженост во врска со приватноста на податоците, алгоритамските предрасуди и губењето на работните места, за кои треба да се понесе одговорност.
Редакција Пари
