עידוד חדשנות דרך בינה מלאכותית וכלים דיגיטליים היא יסוד השירותים הפיננסיים המודרניים. דמות מצטיינת בתנועה מהפכנית זו היא המר טקורו אוקאדה, שהוא מנהל העמותה הכללית לקידום שימוש במידע פיננסי וכן עובד כמנהל פרויקט בסוכנות הדיגיטלית.
עושיית הניתוח של עוקאדה ממוקדת במיוחד על הקמת סטנדרטים בתעשייה לשימוש במידע בענף הפיננסי, מבטיחה כי ארגונים יכולים לעבוד ביעילות עם כמות גדולה יותר של מידע דיגיטלי. תרומותיו מדגישות את תפקידה של בינה מלאכותית כיוצרת של עתיד הפיננסות, משלימה לחלוטין את דיגיטליזציה להתקדם.
ההתקדמויות בשימוש בבינה מלאכותית בתוך עולם הפיננסות ברורות מהמספר המרבי של דוגמאות לשינוי מוחשי בכל תחום. דרך הקידום של שימוש במידע ושיתוף פעולה, מטרת העמותה היא לפתח את הפוטנציאל של השירותים הפיננסיים ולשפר את היעילות ולקדם חדשנות.
המאמצים של מועצת קידום השימוש במידע הפיננסי חוברים עמדות בין הגשות הפיננסיות המסורתיות לבין העולם המהיר של ההשקפה הדיגיטלית, שנבהרו ב-'יום-ה-DX-הפיננסי', חלק מהפורום התעשייתי 2024 בחורף, שנממן על ידי חברת SB Creative Corp, שהתקיים ב-28 בפברואר 2024. התובנות המשותפות באירוע הביאו לתקצירה של החשיבות שבקליטת ההתקדמויות הטכנולוגיות הללו לשמר צעד עם הסביבה הפיננסית המתפתחת באופן סופר לכל עת.
שאלות מרכזיות:
– איך בינה מלאכותית משנה את נוף הפיננסות?
– מהן האתגרים העיקריים הקשורים לקבלת הבינה המלאכותית בתחום הפיננסי?
– מהן החפיפות המשמעתיות הפוטנציאליות המתקשרות לשימוש בבינה מלאכותית בפיננסים?
תשובות:
הבינה המלאכותית משנה את נוף הפיננסות על ידי שיפור היעילות, המתן אפשרות לניתוחים מתקדמים, עיקול בתהליכים כגון דירוג אשראי, זיהוי בדיקות הונאה, וקידום חוויות לקוח מותאמות אישית. הבינה המלאכותית מעניקה למוסדות פיננסיים את היכולת לעבד כמויות גדולות של מידע ולקבל הבנה שלא הייתה זמינה לפני כן.
האתגרים העיקריים הקשורים לקבלת הבינה המלאכותית בתחום הפיננסי כוללים פרטיות ואבטחת מידע, השימוש האתי בבינה המלאכותית (כולל חששות מהטיות אלגוריתמיות), צורך בהתאמה לתקנות, והגירושים הפוטנציאליים של עבודות עקב אוטומציה.
החפיפות הפוטנציאליות המתקשרות לשימוש בבינה המלאכותית בתחום הפיננסי מסתובבות סביב המדויקות והצדק ההיכרתי של הקבלת ההחלטות האוטומטיות, השקיפות וההסבר של מערכות הבינה המלאכותית (שנקראות גם בעיית ה"קופסא השחורה"), סיכוני שימוש לא תקני בנתונים, והשפעתם על המחזור העסקי בתוך התעשייה.
יתרונות:
– ניתוח מופעל על ידי בינה מלאכותית לקבלת החלטות טובות יותר
– תהליכים אוטומטיים שמקדמים אפקטיביות ומורידים עלויות
– חוויות לקוח משופרות דרך האישיות
– זיהוי אוניות אשראי ואמצעי אבטחה משופרים
חסרונות:
– סיכוני נפל של נתונים וחששות לגבי פרטיות
– אתגרים בהבטחת שימוש אתי ולא משופע בבינה מלאכותית
– קשיים בפירוש מודלים מורכבים של בינה מלאכותית (שקיפות)
– הפרעת העובדה בשל האוטומציה
אתגרים מרכזיים וחפיפות:
היישום של בינה מלאכותית בתחום הפיננסי אינו פשוט. פרטיות הנתונים הינה דאגה מרכזית, עם חברות פיננסיות המצטרפות לניהול מידע רגיש בצורה מאובטחת. סוגיות של השימוש האתי בבינה מלאכותית הינן אתגר מרכזי נוסף. דאונה שאלגוריתמים חופשיים מהטיות ועשיית החלטות הוגנות היא חיונית; יש בכך פעמים שקל יותר לומר מאשר לעשות. עמידת תקנות היא גם סיכון חשוב, כיוון ששירותים פיננסיים הם אחד מהתעשיות הכי מותקנות. לבסוף, קיים חשש לגבי הוצאת עבודה, בעקבות אוטומציה של הבינה המלאכותית, שעשויה להפחית את הצורך בעובדים בשל מקצועות מסוימים.
להבטיח שהיתרונות של הבינה המלאכותית בפיננסות יתקיימו מבלי לחשוף לסיכונים ולפולמוסים הקשורים לזה, נדרש גישה זהירה ומחויבת כלפי חוק ואתיקה. דיאלוג מתמשך בין טכנולוגים, רגולטורים, ומעורבים בתעשיית השירותים נחוץ על מנת להתאים את החדשנות בתחום הבינה המלאכותית עם סטנדרטים אתיים ומשפטיים.
למקורות נכבדים לנושא כוללים:
– הפורום הכלכלי העולמי
– פיננשל טיימס
– בלומברג
– הקרן הבינלאומית למוניטית
הקישורים מובילים לתחומים עיקריים המעורפלים בדיון על חדשנות פיננסית, מגמות בבינה יסודית, ותכניות תקניות.