Przyszłość sektora usług finansowych rysuje się w jasnych barwach. A to wszystko dzięki potencjałowi, jaki drzemie w generatywnej sztucznej inteligencji. Wykorzystując potęgę tej zaawansowanej technologii, instytucje finansowe będą mogły przekształcić sposoby, w jakie obcują z danymi i podejmują swe najważniejsze decyzje. Generatywna sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować niemalże każdy aspekt tego segmentu rynku – od wyższego stopnia cyfryzacji, przez wykrywanie oszustw, zarządzanie inwestycjami po ocenę ryzyka kredytowego i obsługę klienta.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja (ang. Generative Artificial Intelligence) to nic innego jak specjalny rodzaj sztucznej inteligencji, której zadaniem jest tworzenie zupełnie nowych treści, takich jak głos, tekst, film czy obraz. W czym jednak dokładnie generatywna sztuczna inteligencja różni się od tej bardziej tradycyjnej SI? Najbardziej podstawową różnicą pomiędzy typową SI a tą generatywną jest fakt, iż druga może tworzyć nowatorskie treści, które mogą uchodzić za stworzone ręką człowieka. Złożone i spójne teksty w parze z niesamowicie realistycznymi obrazami wzbudziły zainteresowanie nie tylko opinii publicznej, ale wywołały też spory szum w świecie biznesu. Jeszcze do niedawna podobny poziom zaawansowanej twórczości był zarezerwowany wyłącznie dla człowieka i jego psychiki.
Jaki wpływ na świat wywiera generatywna sztuczna inteligencja?
Wprowadzenie GenAI na rynek zaskoczyło cały świat, zachwycając go. Zaprezentowane możliwości SI zdawały się widmem odległej przyszłości. Przedsiębiorcy i wizjonerzy nieustannie prześcigają się w wynajdowaniu coraz ciekawszych i bardziej nowatorskich pomysłów na zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji, które przyniosą zauważalne i stabilne wzrosty zysków. GenAI to coś znacznie większego niż bardziej wysublimowany chatbot czy prosty asystent. To ogromny potencjał, który wciąż czeka na pełne wykorzystanie swoich możliwości, mogących przekształcić niemalże każdą branżę.
W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może usprawnić rynek usług finansowych?
Dzięki swym niespotykanym do tej pory zdolnościom pomagającym nie tylko w generowaniu, ale też przyswajaniu informacji w najróżniejszych formach, generatywna SI otwiera zupełnie nowe, do tej pory nieznane sposoby i metody pracy oraz potencjalne restrukturyzacje przedsiębiorstw w nieomal każdym sektorze. Aktualnie specjaliści kierują swoją uwagę przede wszystkim w kierunku zwiększającym kreatywność, szybkość, wydajność oraz skalę. Ale wskazują przy tym na potrzebę podejmowania przemyślanych działań w zakresie analizy ryzyka i budowania zaufania. Zwłaszcza wśród konsumentów.
Jednak potencjał drzemiący w korzystaniu z generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze usług finansowych nie sprowadza się wyłącznie do wąskich zastosowań praktycznych. Nic nie stoi na przeszkodzie, by służyła ona jako uzupełniające – choć wciąż przepotężne – narzędzie wspierające swym działaniem programistów, menedżerów, doradców i wielu innych. Korzystając z modeli uczenia maszynowego (ang. machine learning), integrowanie generatywnej SI z przedsiębiorstwem na wielu poziomach w sektorze usług finansowych może wspomagać rozwój bezpieczeństwa, poprawić wydajność przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności (sic!), pomagać w personalizowaniu porad finansowych bankom oraz analizować oczekiwania i potrzeby klientów na podstawie zebranych o nich danych, takich jak ich cele finansowe, plany wydatkowe oraz czynniki środowiskowe i behawioralne. Mogą pomagać w dogłębnym analizowaniu danych na niespotykaną dotąd skalę, doszukując się w nich wzorców i prawidłowości, które do tej pory pozostawały ukryte przed nawet największymi analitykami finansowymi oraz w automatyzowaniu procesów wymagających obszernej i wyczerpującej dokumentacji. Ponadto mogą iść nawet o krok dalej – mogą zbierać i strukturyzować nic nie znaczące obecnie dane i sugerować ich konstruktywne, finansowo opłacalne wykorzystywanie.
Przyjrzyjmy się jednak uważniej niektórym z tych potencjalnych zastosowań GenAI oraz sposobom, w jakie może ona pomóc nam pokonać różne przeszkody i wesprzeć transformację cyfrową:
Walka z oszustwami
W ślad za dynamicznym rozwojem technologicznym zawsze podąża równie dynamiczny rozwój cyberprzestępczości. Instytucje finansowe są dziś narażone na różnego rodzaju ataki i oszustwa jak nigdy do tej pory. Generatywna sztuczna inteligencja może jednak pomóc w natychmiastowym wykrywaniu tego typu szkodliwych działań. Bez wątpienia jest to jedna z największych korzyści, jakie na rynek usług finansowych może wnieść GenAI. Generując specjalne, sztuczne dane na potrzeby machine learningu, może ona pomóc instytucjom finansowym na całym świecie w identyfikowaniu wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na oszustwa, przestępstwa i kradzieże.
A skoro już o oszustwach mowa, generatywna sztuczna inteligencja jeszcze przez długi czas nie będzie w stanie zastąpić bardziej tradycyjnych sposobów na zapewnienie sobie i swoim danym cyfrowego bezpieczeństwa. Zwłaszcza jeśli dane przedsiębiorstwo zatrudnia dużą liczbę pracowników w trybie zdalnym. AI działa najlepiej w stosunkowo zamkniętych i przewidywalnych środowiskach. Jeśli kwestie bezpieczeństwa są bardziej skupione na użytkowniku, oprogramowanie antywirusowe, silne hasła i serwery VPN wciąż będą bardziej niezawodnymi opcjami.
Zwiększanie dokładności i wydajności
Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w zwiększaniu dokładności i wydajności poprzez automatyzowanie procesów. Zwłaszcza tych, które są wyjątkowo podatne na błędy. Na przykład dokładność potrzebna do prawidłowego generowania prognoz lub raportów finansowych jest ogromna.
Personalizowanie doświadczeń klientów
Jednym z najlepszych sposobów na zwiększenie poziomu zadowolenia klientów jest dostarczanie im spersonalizowanych treści. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w dostosowywaniu osobistych doświadczeń poprzez dobieranie odpowiednich rekomendacji, treści i sugestii względem produktów, które mogą być bardziej interesujące. Analizując dane klientów, GenAI może być w stanie wygenerować personalizowane komunikaty czy opisy produktów. Może to pozwolić na docieranie do klientów indywidualnych, którzy do tej pory nie byli zainteresowani bardziej uogólnionymi ofertami i usługami. Ponadto, generatywna sztuczna inteligencja może znacząco poprawić jakoś samej obsługi klienta, generując dostosowywane personalnie porady finansowe, tworzone w oparciu o indywidualne preferencje danego konsumenta, jego cele i tolerancję ryzyka.
Automatyzowanie przepływów pracy
Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji firmy mogą być w stanie usprawniać powtarzalne i nawet najbardziej czasochłonne zadania. Wprowadzanie danych, analizowanie ankiet, przetwarzanie obrazów czy tworzenie oryginalnych treści nigdy nie będzie już tak problematyczne, jak dziś. Może to w znacznym stopniu pomóc firmom w lepszym zarządzaniem czasem zatrudnianych przez siebie pracowników. Tak, aby mogli się oni skupić na bardziej znaczących strategicznie zadaniach lub oddelegować ich do procesów kreatywnych, których nie można będzie pozostawić w całości sztucznej inteligencji, w ten sposób poprawiając atrakcyjność ich pracy oraz produktywność i efektywność w firmie.
Ocena ryzyka kredytowego
Generatywna sztuczna inteligencja może zapewniać znacznie dokładniejsze i wysoce spersonalizowane oceny kredytowe, które biorą pod uwagę takie czynniki jak historia kredytowa, dochody, stan zatrudnienia i wiele innych w celu oceny zdolności kredytowej osób fizycznych i firm. Może to pomóc instytucjom finansowym w bardziej świadomym tworzeniu modeli analitycznych i podejmowaniu bardziej odpowiedzialnych i rentownych decyzji kredytowych, zmniejszając ryzyko udzielania kredytów osobom niewypłacalnym.
Podsumowanie
Tak jak w przypadku każdej innej sztucznej inteligencji, generatywna również nie jest całkowicie wolna od zagrożeń. Zwłaszcza jeśli ma ona docelowo pomagać w podejmowaniu decyzji, które rzutują na rzeczywisty świat i ma mieć decydujący wpływ na ludzkie życia. Sztuczna inteligencja, która w takim aspekcie byłaby godna naszego zaufania, musiałaby być nie tylko bezstronna, solidna i sprawiedliwa, ale także niezawodna i przejrzysta. Jej toki rozumowania i sugerowane decyzje powinny być jasne, zrozumiałe i łatwe do wytłumaczenia. Powinny respektować prywatność, podlegać dalszej analizie i być w pełni odpowiedzialne.
