Mākslīgā intelekta lietojums finanšu pakalpojumos ir gatavs revolucionēt nozari, prognozējot ievērojamu darba lomu pārvērtību. Tā vietā, lai atkārtotu vēsturiskās apstākļus kā prognozēts, AI tiek prognozēts, ka paātrinās finanšu iestāžu attīstību. AI tehnoloģiju, piemēram, GPT pielāgošanās sniedz cerīgu attīstību, tomēr tās arī traucē esošos darbības metodoloģijas īstermiņā.
Citigroup veiktie pētījumi liecina, ka aptuveni 67% bankas amata ir potenciāli pakļauti automatizācijai vai AI papildināšanai, norādot pārmaiņu laiku darba pienākumos nozīmi nozarē. Lai gan tas varētu radīt samazinājumu dažos amatos, ziņojums liecina, ka pieaugošais prasību paaudums un AI pārvaldības personāls varētu kompensēt jebkādas nodarbinātības samazināšanās.
Neskatoties uz Citigroup paredzēto pakāpenisko integrāciju, globālās banku ienākumi ir paredzēti pieaugt par 9% līdz 2023. gadam. Šis izaugsme, kas sasniedz apmēram 170 miljardus dolāru, ir saistīta ar AI tehnoloģiju pieņemšanu, veicinot nozares kopējos ienākumus gandrīz 2 triljonu dolāru apmērā.
Tomēr AI rīku pakāpeniska ieviešana finanšu pakalpojumos, īpaši GenAI, tiks gaidīta attīstīties lēni saistībā ar nozares augstu regulējuma līmeni un vispārēji vispārīgu regulējumu trūkumu. Regulatīvās attīstības dažādajās jurisdikcijās rada izaicinājumus finanšu pakalpojumu sniedzējiem, kavējot AI tehnoloģiju bezproblēmu pieņemšanu. Kā ziņojumā minēts, regulējošo attīstību atšķirīgie tempi un pieejas dažādās valstīs rada šķēršļus uzņēmumiem, kuri navigē mainīgajā regulatīvajā ainavā.
Shameek Kundu, finanšu pakalpojumu un stratēģiju direktors TruEra, uzsvēra kontinuējošo eksperimentēšanu ar AI dažādos lietojumos finanšu pakalpojumos. Neskatoties uz plašo pieņemšanu, sistēmas kļūdu nozīmīgais ietekme uz kritiskajām uzņēmējdarbības operācijām ierobežo plašu AI tehnoloģiju izvietošanu. Kundu atsaucās uz Bank of England studiju, kas parādīja nesaskaņu starp mašīnmācīšanās pielietojumu un to kritisko nozīmi uzņēmējdarbības funkcijās, uzsvērot potenciālos šķēršļus plašai AI integrācijai finanšu nozarē.
Papildu fakti:
– AI izmantošana finanšu pakalpojumos attiecas ne tikai uz tradicionālo banku, bet arī uz jomām, piemēram, apdrošināšanu, investīciju pārvaldību un riska novērtēšanu.
– FinTech uzņēmumi arvien vairāk izmanto AI algoritmus un mašīnmācīšanos, lai sniegtu personalizētus finanšu pakalpojumus un optimizētu procesus.
– AI atbalstītie čatboti tiek izmantoti finanšu iestādēs, lai uzlabotu klientu apkalpošanu un nodrošinātu klientiem reāllaika palīdzību.
Galvenās jautājumi:
1. Kā ietekmēs AI izmantošana darba lomas un nodarbinātību finanšu pakalpojumu nozarē?
2. Kādi ir potenciālie regulatorie izaicinājumi, kas saistīti ar AI tehnoloģiju pieņemšanu finanšu iestādēs?
3. Kādi pasākumi ir jāveic, lai risinātu bažas saistībā ar sistēmu kļūdām un AI lietojuma kritisko nozīmi uzņēmējdarbības operācijās?
Priekšrocības un trūkumi:
– Priekšrocības:
– Uzlabota efektivitāte un precizitāte lēmumu pieņemšanas procesos.
– Paaugstināta klientu pieredze, sniedzot personalizētus pakalpojumus.
– Izdevumu samazināšana un peļņas palielināšana finanšu iestādēm.
– Trūkumi:
– Bažas par datu privātumu un drošību, kad tiek apstrādāti jutīgi finanšu dati.
– Potenciāla darba aizvietošana automatizējot atkārtojošos uzdevumus.
– Iespējas nodrošināt skaidrību un paskaidrojamību AI algoritmos regulējošu prasību ievērošanai.