Finansielle institusjonar står på terskelen til eit teknologisk skifte, som globale banker og investeringsselskap vurderer å erstatte nyutdanna finansielle analytikarar med kunstig intelligens (AI). Denne revolusjonen i bemanning kan radikalt endre både rekrutteringsprosessen og den generelle bruken av teknologi av tilsette.
Store finansielle organisasjonar, inkludert namn som Goldman Sachs og Morgan Stanley, testar allereie AI-verktøy som er i stand til å gjere oppgåver som vanlegvis blir utført av nyutdanna analytikarar. Desse verktøya kan generere og tolke finansielle rapportar og prosessere statistikk – ein jobb som AI kan utføre på få sekund, noko som er eit stort skilje frå timane som menneskelege tilsette brukar.
Konfidensielle AI-prosjekt, under kodename som Socrates, står i posisjon til potensielt å eliminere det årlege behovet for at bankane skal rekruttere tusenvis av høgskuleutdanna, ein endring som ifølgje Goldman Sachs er spådd å påverke rundt 300 millionar arbeidstakarar globalt. Finansielle tenesteselskap ser ut til å ønske å gjere denne spådommen til virkelighet.
Integrasjonen av automatiseringsteknologiar, som spenner frå grunnleggjande arbeidsmengde- og planleggingsprogramvare brukt av om lag halvparten av institusjonane, til meir avansert smart dokumentasjon og intelligent prosessautomatisering som har ein akseptrate på 27% og 33% respektivt, legg grunnlaget for denne transformasjonen ifølgje ein rapport frå SMA Technologies.
Ein av hovudårsakene til AI sin forstyrrande potensial i finans er evna til å automatisere informasjonsbehandling, noko som utgjer ein stor del av stillingsbeskrivingane på dei lavaste nivåa i sektoren. Dette, kombinert med dei krevande arbeidstimane som gjer desse stillingane mindre attraktive for nyleg utdanna, til tross for dei attraktive lønningane, lyser opp i retning av å ta i bruk AI.
AI, som allereie har byrja å påverke mangfoldige bransjar med si datahandsamingskapasitet, har no funne vegen til Wall Street. Bankar omfavner raskt denne teknologien, ikkje berre som eit supplement, men også som ein fullstendig substitutt for lågardig arbeidskraft.
Representantar frå leiande institusjonar som Goldman Sachs, JP Morgan Chase og Morgan Stanley har nekta å kommentere deira strategiar for implementering av AI eller potensialet for å endre rekrutteringstaktikkane deira.
Arbeidsplassen er i endring grunna framveksten av generativ AI (GenAI). Ekspertar indikerer at dei fleste organisasjonar for øyeblikket eksperimenterer med teknologi for å supplere tilsettoppgåver, men dette scenarioet kan endre seg raskt. Finans-, juridiske- og marknadsundersøkelsessektoren er spådd å oppleve den mest umiddelbare påverkinga av implementeringa av GenAI.
Viktige spørsmål og svar:
Spørsmål: Kvifor vurderer globale finansielle gigantar AI for roller som junior finansielle analytikarar?
Svar: AI blir vurdert for roller som junior finansielle analytikarar fordi det kan prosessere og tolke finansielle rapportar og statistikk raskt, langt overgår kapasiteten til menneskelege analytikarar. Dette kan føre til meir effektiv drift, med redusert tid og kostnader knyttet til finansiell analyse.
Spørsmål: Kva er dei viktigaste utfordringane i samband med integreringa av AI i finans?
Svar: Utfordringar inkluderer potensiell jobbutskifting for nyutdanningsarbeidarar i finans, behovet for omskolering og opplæring av eksisterande tilsette, etiske og personvernsmessige bekymringar knyttet til automatiserte avgjerdstaking, og å sikre nøyaktigheten og rettferdigheten til AI-algoritmar i finansiell avgjerdstaking.
Spørsmål: Kva er nokre av kontroversane knyttet til bruken av AI i finans?
Svar: Kontroversar dreier seg om potensielle betydelege jobbtap, mangelen på åpenheit i AI-avgjerdsprosessane, moglegheita for at AI-biasar blir introdusert i finansiell analyse, og den vidare sosiale påverkinga av reduserte moglegheiter for nyutdanningsjobbar for nyleg utdanna.
Fordelar og ulemper med bruk av AI i finans:
Fordelar:
– AI kan handsame store datamengder i fart utover menneskelege evner, og reduserer betydelig tida som trengs for dataanalyse.
– Autonomi i trivielle og gjentakande oppgåver kan frigjere menneskelege analytikarar til å fokusere på meir komplekse, strategiske aspekt av jobbane sine.
– AI kan arbeide kontinuerleg utan behov for pausar, og potensielt auke produktiviteten og operasjonell effektivitet.
– Bruken av AI kan føre til kostnadsreduksjonar for finansinstitusjonar ved å redusere behovet for å ansette og opplære junioranalytikarar.
Ulemper:
– Implementeringa av AI kan føre til jobbutskifting, med færre moglegheiter for stillingar på lavt nivå som vanlegvis er startpunktet for karrierar for nyutdanna.
– AI-system krev tilsyn og leiing for å unngå feil eller bias som kan ha alvorlege finansielle konsekvensar.
– Tapet av stillingar på lavt nivå kan føre til eit kompetansegap i bransjen, sidan færre fagfolk vil opparbeide den nødvendige erfaringa for seniorroller.
– Dei etiske implikasjonane ved å erstatte menneske med maskinar vekkjer bekymringar om den breiare påverkinga på arbeidsstyrken og økonomien.
Relaterte lenker:
For informasjon om seinaste utviklingar innan kunstig intelligens, kan du besøke hovudsidene til organisasjonar og institusjonar som arbeider i framkant med AI-forskning og implementering:
– IBM AI
– DeepMind
– OpenAI
Ver merksam på at når du besøker eksterne nettstader, er det avgjerande å sikre at innhaldet du får tilgang til er oppdatert og verifisert av truverdige kjelder.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni