Rynek finansowy jest w ciągłej ewolucji, a sztuczna inteligencja (SI) odgrywa coraz bardziej znaczącą rolę. W miarę jak technologie się rozwijają, instytucje finansowe poszukują sposobów na dostosowanie się i innowacje, aby utrzymać konkurencyjność. Według niedawnego globalnego badania McKinsey, oko jednej trzeciej dużych i średnich przedsiębiorstw już korzysta z AI w swoich codziennych operacjach. Ponadto, 40% zainwestuje w tę innowację, z powodu obserwowanych eksponencjalnych postępów w Generatywnej Sztucznej Inteligencji, głównie
AI oferuje szereg rozwiązań, które obejmują analizę dużych wolumenów danych oraz automatyzację złożonych procesów, zwiększając efektywność operacyjną. Z zdolnością do ciągłego uczenia się i doskonalenia, systemy AI pomagają przekształcać sposób, w jaki usługi finansowe są oferowane i zarządzane
Zastosowanie AI na rynku finansowym nie ogranicza się tylko do automatyzacji zadań. Jest również wykorzystywana do poprawy doświadczeń klientów, przewidywać trendy rynkowe, identyfikować oszustwa i zarządzać ryzykiem w bardziej efektywny sposób. Optymalizacje przyciągają uwagę inwestorów na rynku – Gartner już przewiduje wzrost przejęć firm opartych na AI, oprócz wykorzystania technologii do doskonalenia procesów, jak wskazano w trendach fuzji i przejęć
Specjalista Thiago Oliveira, CEO i założyciel Monest – firma zajmująca się odzyskiwaniem aktywów poprzez windykację długów za pomocą sztucznej inteligencji –, wyjaśnia, że dzisiaj technologia jest bardzo dobrze akceptowana przez firmy i przynosi dobre wyniki w zastosowaniach. To przynosi na rynek szereg możliwości nowych biznesów i nowych kreacji produktów. Dziś, wszystko, co firmy rozważą zrobienie, one pomyślą, jak wykorzystać AI do poprawy procesu i zapewnienia lepszego doświadczenia dla użytkownika, podkreśla
To nie jest inne na rynku finansowym. Sektor staje się coraz bardziej dynamiczny i responsywny na zmiany, pozwalając firmom szybko dostosowywać się do nowych możliwości i wyzwań, takich jak: efektywność operacyjna poprzez optymalizację procesów wewnętrznych, asertywne pode pode decyzji, dostępność i wygoda dla klientów, innowacja i tworzenie nowych produktów, cyberbezpieczeństwo oraz redukcja kosztów i ryzyka oszustw
Wśród zidentyfikowanych trendów AI na rynku finansowym, są
- Automatyzacja Procesów Robotycznych (RPA)
RPA jest szeroko stosowana do automatyzacji rutynowych i powtarzalnych zadań, jak przetwarzanie transakcji, weryfikacja zgodności i zarządzanie kontami. Ta automatyzacja nie tylko zwiększa efektywność operacyjną, ale jednak również obniża koszty i minimalizuje błędy ludzkie, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej strategicznych działaniach
- Analiza Big Data i uczenie maszynowe
Analiza dużych wolumenów danych z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego pomaga instytucjom finansowym uzyskać głębsze wnioski na temat zachowań klientów, trendy rynkowe i potencjalne ryzyka. To pozwala na podejmowanie bardziej świadomych decyzji i dokładniejsze strategie inwestycyjne. Zaawansowane modele predykcyjne są wykorzystywane do przewidywania ruchów rynkowych, identyfikować wzorce oszustw i personalizować oferty produktów
- Wirtualni asystenci i chatboty
Wirtualni asystenci i chatboty oparte na sztucznej inteligencji stają się nieodłączną częścią obsługi klienta w sektorze finansowym. Mogą odpowiadać na zapytania klientów w czasie rzeczywistym, zapewniać spersonalizowaną pomoc i realizować proste transakcje, poprawiając doświadczenie klienta i redukując obciążenie pracowników obsługi klienta
- Zarządzanie ryzykiem i wykrywanie oszustw
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do doskonalenia systemów zarządzania ryzykiem i wykrywania oszustw. Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować duże ilości danych w czasie rzeczywistym, aby zidentyfikować podejrzane działania i anomalie, które mogłyby umknąć tradycyjnym metodom. To pozwala na szybszą i skuteczniejszą reakcję na zagrożenia bezpieczeństwa
- Algorytmiczne handlowanie
Algorytmiczne handlowanie, lub handel automatyczny, wykorzystuje algorytmy AI do przeprowadzania transakcji na rynku finansowym na podstawie zdefiniowanych parametrów i analiz danych w czasie rzeczywistym. Te algorytmy mogą reagować na zmiany na rynku w ułamkach sekundy, wykorzystując możliwości handlowe, które byłyby niemożliwe do wykrycia i zrealizowania przez ludzkich traderów z taką samą szybkością
Dla firm, które chcą rozpocząć wdrażanie AI w procesach, należy przyjąć strategiczne i dobrze zaplanowane podejście, zaczynając od identyfikacji odpowiednich procesów do automatyzacji, wybierać bezpieczne narzędzia, i opracowywać solidne modele AI do analizy predykcyjnej i wykrywania oszustw.
Specjalista Thiago Oliveira wyjaśnia, jeszcze, że integracja tych technologii z istniejącymi systemami i ciągłe monitorowanie ich wydajności zapewni nie tylko efektywność operacyjną, ale jednak bardziej świadome podejmowanie decyzji oraz lepsze doświadczenie klienta dzięki zautomatyzowanym i spersonalizowanym interakcjom. „To prawda, że AI dyktuje przyszłość. Warto wiedzieć, które firmy skorzystają z tej fali możliwości innowacji. Kto się nie dostosuje, z pewnością zostanie w tyle w tym wyścigu technologicznym, kończy
