Finansmarkedet er i konstant utvikling, og kunstig intelligens (KI) spiller en stadig mer viktig rolle. Ettersom teknologiene utvikler seg, søker finansinstitusjoner måter å tilpasse seg og innovere på for å opprettholde konkurranseevnen. Ifølge en nylig global undersøkelse fra McKinsey bruker omtrent en tredjedel av store og mellomstore bedrifter allerede kunstig intelligens i sine daglige operasjoner. I tillegg vil 40 % av dem øke sine investeringer i denne innovasjonen, på grunn av de eksponentielle fremskrittene som er observert innen Generativ AI, spesielt.
AI tilbyr et utvalg av løsninger som spenner fra analyse av store datamengder til automatisering av komplekse prosesser, og øker den operative effektiviteten. Med den evne til å lære og forbedre seg kontinuerlig, hjelper AI-systemer med å transformere måten finansielle tjenester tilbys og administreres på.
Bruken av AI i finansmarkedet begrenser seg ikke bare til automatisering av oppgaver. Den brukes også til å forbedre kundeopplevelsen, forutsi markeds-trender, identifisere svindel og håndtere risiko på en mer effektiv måte. Optimaliseringene tiltrekker seg oppmerksomhet fra investorene i markedet – Gartner forutser allerede en økning i oppkjøp av AI-baserte virksomheter, i tillegg til bruk av teknologien for å forbedre prosesser, som nevnt i fusjons- og oppkjøpstendensene.
Eksperten Thiago Oliveira, administrerende direktør og grunnlegger av Monest – et selskap som spesialiserer seg på aktivagjeldsinnkreving ved hjelp av kunstig intelligens – forklarer at teknologien i dag er blitt godt mottatt av bedrifter og har gitt gode resultater i bruksområdene. Dette bringer et bredt spekter av muligheter for nye forretninger og nye produktkreasjoner inn på markedet. I dag vil alt selskapene vurderer å gjøre, de vil tenke på hvordan de kan bruke AI for å forbedre prosessen og gi en bedre opplevelse for brukeren, understreker han.
Det er ikke annerledes i finansmarkedet. Bransjen blir mer dynamisk og responsiv overfor endringer, noe som gjør at bedrifter kan tilpasse seg raskt til nye muligheter og utfordringer som: operasjonell effektivitet gjennom optimalisering av interne prosesser, målrettet beslutningstaking, tilgjengelighet og bekvemmelighet for kundene, innovasjon og utvikling av nye produkter, cybersikkerhet og reduksjon av kostnader og risiko for svindel.
Blant de identifiserte AI-trender for finansmarkedet er:
- Robotic Process Automation (RPA)
RPA blir stadig mer brukt for å automatisere rutineoppgaver og repetitive oppgaver, som transaksjonsbehandling, samsvarskontroll og kontoadministrasjon. Denne automatiseringen øker ikke bare den operative effektiviteten, men reduserer også kostnader og minimerer menneskelige feil, noe som gjør at ansatte kan fokusere på mer strategiske aktiviteter.
- Analyse av Big Data og Maskinlæring
Analyse av store datamengder ved bruk av maskinlæringsteknikker hjelper finansinstitusjoner med å få dypere innsikt i kundeadferd, markeds trender og potensielle risikoer. Dette gjør det mulig å ta mer informerte beslutninger og mer presise investeringsstrategier. Avanserte prediktive modeller brukes for å forutsi markedsbevegelser, identifisere svindelmønstre og tilpasse produkttilbud.
- Virtuelle assistenter og chatbots
Virtuelle assistenter og chatbots basert på kunstig intelligens blir en viktig del av kundeservice i finanssektoren. De kan svare på kundespørsmål i sanntid, gi personlig assistanse og utføre enkle transaksjoner, noe som forbedrer kundeopplevelsen og reduserer arbeidsbelastningen for menneskelige kundebehandlere.
- Risikovurdering og svindeldeteksjon
AI brukes til å forbedre risikostyringssystemer og svindeldeteksjon. Maskinlæringsalgoritmer kan analysere store mengder data i sanntid for å identifisere mistenkelige aktiviteter og anomalier som kan ha gått ubemerket for tradisjonelle metoder. Dette gjør det mulig med en raskere og mer effektiv respons på sikkerhetstrusler.
- Algoritmisk trading
Algoritmisk trading, eller automatisert trading, bruker AI-algoritmer for å utføre handler på finansmarkedet basert på forhåndsdefinerte parametere og sanntidsdataanalyse. Disse algoritmer kan reagere på markedsendringer i brøkdeler av et sekund, og utnytte handelsmuligheter som ville vært umulige for menneskelige tradere å oppdage og utføre med samme hastighet.
For selskaper som ønsker å starte AI-implementeringer i prosessene, er det nødvendig å adoptere en strategisk og godt planlagt tilnærming, begynne med å identifisere egnede prosesser for automatisering, velge sikre verktøy, og utvikle robuste AI-modeller for prediktiv analyse og svindeldeteksjon.
Specialisten Thiago Oliveira forklarer også at integrere disse teknologiene med eksisterende systemer og kontinuerlig overvåke ytelsen deres vil sikre ikke bare operasjonell effektivitet, men også mer informert beslutningstaking og en forbedret kundeopplevelse gjennom automatiserte og personaliserte interaksjoner. Det er sikkert at AI former fremtiden. Det er opp til oss å vite hvilke selskaper som vil utnytte denne bølgen av innovasjonsmuligheter. De som ikke tilpasser seg, vil definitivt bli hengende etter i denne teknologiske konkurransen, avslutter han.
