Saturs
- AI nākotnei būs vajadzīgs laiks, lai ierastos
- Kā AI veido tagadni un tuvāko nākotni
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Robotisko procesu automatizācijas pieņemšana
- Cilvēka darba samazināšana
- Plānošana nākotnei
Avots: Visual Generation / Dreamstime.com
Izņemšana:
Banku nozare sāk izmantot AI un digitālos aktīvus, cenšoties ieviest progresīvāko noteikšanu un samazināt cilvēku darba slodzi.
Lai neatpaliktu no uzņēmējdarbības tempiem un drošības apdraudējumiem mūsdienu apstākļos, finanšu iestādēm jāuzlabo efektivitāte un jāizstrādā novatoriski drošības pasākumi riska pārvaldībai. Mākslīgā intelekta (AI) un digitālo līdzekļu attīstība padara to iespējamu, uzlabojot veiktspēju, vienlaikus samazinot apstrādes laiku un izmaksas. Lai arī daži no šiem avansiem jau tiek izmantoti, sarežģītības pakāpe progresēs tādā mērā, ka nākamajā desmitgadē banku nozare tiks izveidota ļoti atšķirīgi.
Intervijā Henrijs Džeimss, Fincross International dibinātājs un izpilddirektora vietnieks, aprakstīja to, ko viņš sauca par “helikopteru skatu bankās, kas agrīnā stadijā izmanto AI.” Viņš paskaidroja, ka lielāko banku starpā jau pastāv izpratne, ka AI tiks iekļauta vairākas jomas, sākot no tā, kā labāk pārvaldīt finanšu tirgu risku, datu drošības un atbilstības jautājumiem.
"Jūs to nosaucat," viņš teica, AI var izmantot, lai "gandrīz jebkuru risku, ar kuru saskaras banka." Viņš arī uzskata, ka šādiem lietojumiem būs būtiska izaugsme.
AI nākotnei būs vajadzīgs laiks, lai ierastos
Pašlaik AI pieņemšanai ir zināmi ierobežojumi, ņemot vērā faktu, ka jomas eksperti joprojām ir “ļoti trūcīgi un ļoti dārgi”. Rezultātā izvietošanai nepieciešami lieli ieguldījumi. Šīs izmaksas kopā ar nenoteiktību un nevēlēšanos atbrīvot mantotās sistēmas ir tas, kas liek dažām bankām šajā brīdī joprojām vilcināties pilnībā izmantot AI.
Viņš paskaidroja: “Nekad nevar būt drošs, kāds būs šīs AI iznākums un panākumi un precizitāte”. Lai arī mašīnmācības raksturs laika gaitā progresē, “tai nepieciešami pastāvīgi uzlabojumi”, kurā tiks ņemti vērā “jauni draudi un riski, ar kuriem AI iepriekš nav nācies saskarties.” Arī sarežģītu AI risinājumu ieviešana nozīmē atteikšanos no “vecās skolas”. Programmatūras uzstādīšana, kas dominēja nozarē.
Tomēr mēs to redzēsim, jo nākotne pieder tiem, kuri prot izmantot elastīgās tehnoloģijas. "Es domāju, ka, virzoties uz priekšu, tehnoloģiju kopām būs jābūt elastīgām, integrējamām ar vairākiem citiem risinājumiem," novēroja Džeimss. "Pielāgošanas un integrācijas līmenim būs jābūt ievērojami elastīgākam nekā šodien izmantotajiem risinājumiem."
Tomēr nevajadzētu gaidīt, ka tas notiks nakti. “Pārejas posms prasīs gadus, lai pārietu no mantotajām sistēmām uz plašāku fintech un mākslīgā intelekta izmantošanu.” Viņš lēš, ka, nonākot pie “nākamā banku sektora” kā “normas, būs nepieciešami 10 gadi.” uzziniet vairāk par fintech, apskatiet, kas ir $ # @! ir Fintech?!)
Kā AI veido tagadni un tuvāko nākotni
Lai arī Džeimss redz, ka AI nākotne nonāk arvien tālāk, bažas par kiberdrošību mudina bankas meklēt labākus risinājumus nekā divu faktoru autentifikācija, kas, kā pierādīts, nav pilnīgi droša. Lai arī tās ir “joprojām labākas par burtciparu parolēm”, viņš sacīja, “hakeri ir atraduši veidus, kā tās apiet.”
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, kad nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Fincross ir komanda, kas aktīvi strādā pie AI jauninājumiem, koncentrējoties uz kriptovalūtu tirgus tirdzniecības instrumentiem, jo tā koncentrējas uz digitālajiem aktīviem. To skaitā ir biometrisko AR izstrāde progresīvākajām tehnoloģijām krāpšanas mazināšanā. Vienu no tā risinājumiem vēl tikai sāks laist tirgū.
Darījumiem, kuros iesaistīti miljoni, banka ir sākusi izmantot savu lietotni, lai pārliecinātos, ka pasūtījumu patiešām veic konta īpašnieks. Džeimss paskaidroja, ka tas notiek, liekot personai uzņemt īsu video lietotāja izvēlētā telpā - mājās vai birojā -, kas parāda apkārtni un tiek nosūtīts uz banku. Pēc tam, kad notiek tirdzniecības pasūtījums vai ievērojamas summas izņemšana, banka pieprasa atgriešanos tajā pašā vidē, kurā viņi abi var veikt atrašanās vietas noteikšanu pa tālruni un saskaņot ar identifikācijas video, izmantojot lietotni.
Šis papildu solis nav nepieciešams jūsu vidējam fondu kustības veidam, taču, kā sacīja Džeimss, cilvēki ir gatavi “ķerties pie papildu garuma, lai pasargātu sevi, ja runa ir par miljoniem vai miljardiem dolāru lieliem darījumiem”.
Robotisko procesu automatizācijas pieņemšana
Bankas jau izmanto arī robotizēto procesu automatizāciju (RPA). Starp tiem ir BNY Mellon, kas sāka izvietot robotprogrammatūras kā veidu, kā izmantot AI iespējas, lai samazinātu izmaksas un uzlabotu darbības efektivitāti apmēram pirms trim gadiem. Droši vien citi sekos, jo RPA ir izdevumu joma, pēc kuras Forrester prognozē, ka divu gadu laikā tā pieaugs līdz 2,9 miljardiem USD.
Izmaksu ietaupījums ir ievērojams. 2017. gadā Reuters ziņoja, ka banka lēsa ikgadēju ietaupījumu USD 300 000 apjomā, pārejot no manuāliem procesiem, ko cilvēki veikuši uz robotizētām automatizācijām. Runājot par efektivitāti, banka ziņoja par šādiem skaitļiem:
100% precizitāte kontu slēgšanas pārbaudēs piecās sistēmās
Apstrādes laika uzlabojums par 88%
Tirdzniecības uzsākšanas laika uzlabošanās par 66%
Neveiksmīgas tirdzniecības ¼ sekundes robotu salīdzināšana ar cilvēka 5-10 minūtēm
Šim nolūkam banka ir pieņēmusi tehnoloģiju Blue Prism. Zemāk esošajā videoklipā Dave Moss, CTO un Blue Prism līdzdibinātājs izskaidro, kā darbojas robotizētās robotizācijas automatizācijas programmatūras platforma Blue Prism:
Ideja ir tāda, ka robotizētā automatizācija, kuru darbina AI, var novērst pašreizējās nepilnības, ieviešot tehnoloģiju, kurai bija nepieciešama cilvēka iejaukšanās.
Cilvēka darba samazināšana
Tas, kas dabiski izriet no nepieciešamības pēc šādas cilvēku līdzdalības novēršanas, ir vajadzība pēc darbaspēka zaudēšanas un mazāk darbavietu cilvēkiem, jo darbs bez tiem tiks veikts labāk un uzticamāk. Tas ir griešanās, ko Sandeep Gawade, BNY Mellon operāciju vadītājs Pune, Indijā, sniedza šeit:
Roboti ir uzticami un piegādā to, kas ir paredzēts darbībai. Viņus nemaz neietekmē tādi faktori kā darba slodze, prombūtne, nogurums, stress vai brīvdienas. Patiesībā tie samazina risku un uzlabo kvalitāti kontrolētā vidē.
Viņš arī pievienoja dažus no ierastajiem racionalizācijas veidiem, ka lielāks robotu veiktais darbs nozīmē cilvēkiem interesantāku darbu: “Automatizācija ļauj mūsu cilvēkiem koncentrēties uz lēmumu pieņemšanas darbībām. Tas novērš arī apnicību - mēs nolīgstam cilvēkus ar progresīvām datu analīzes prasmēm, un viņiem ir nepatīkami tērēt no 30% līdz 40% sava darba laika rotācijas uzdevumiem. Ar robotikas palīdzību mēs varam palielināt to efektivitāti un palīdzēt viņiem koncentrēties uz produktīvāku darbu, ieskaitot tiešu mijiedarbību ar klientiem. ”
Bet jums nav vajadzīgas uzlabotas analītiskās prasmes, lai varētu paredzēt, ka 30–40% darba laika samazināšana neizbēgami nozīmēs 30–40% darbinieku skaita samazināšanu. Tā ir galvenā Džeimsa rūpe par nākotni, kas darbojas ar AI. "Mūsdienās aizmugurējie biroji varētu būt tūkstošiem darbinieku," viņš novēroja. “Ļoti lielu summu aizstās AI.” (Vēl viens liels sasniegums fintech jomā ir mobilā banka. Uzziniet vairāk sadaļā “Mobilās bankas ietekme”.)
Plānošana nākotnei
Tas, ka bankās, kā arī citās nozarēs, kurās vairāk paļausies uz AI un mazāk uz cilvēku darbaspēku, būs mazāk darba vietu, ir viens no galvenajiem jautājumiem, kam nepieciešama ilgtspējīgas ekonomikas plānošana. Vēl viens ir pašas AI regulējums.
"Finanšu regulatoriem tagad nākas saskarties ar jauninājumiem fintech jomā," uzsvēra Džeimss, un AI ir joma, kurai "būs vislielākā ietekme uz jebkuras bankas nākotni." Viņš sagaida, ka tiks izstrādāti AI noteikumi. būt mazliet par mīnu lauku. ”
Bet regulēšana ir nepieciešama, jo AI ir iespējams izmantot ne tikai krāpšanas apkarošanai, bet arī tās iemūžināšanai. Viņš paskaidroja, ka to var noteikt tādā veidā, kas “slēpj un manipulē ar tirgiem, kas ir nopietns drauds atbilstošām banku darbībām, kā arī visām vertikālēm, kuras izmanto AI”.
Džeimss uzsver, ka tā ir nopietna problēma, jo, kad “AI ir pilnībā izmantots, tas ir vairākas reizes sarežģītāks nekā cilvēki.” Un tas ir divkāršais griezes zobens, kas raksturīgs AI pirmsākumiem: Tas ir ļoti spēcīgs spēks, kas var palielināt efektivitāti, taču tam var būt arī negatīvas sekas, ja tas tiek virzīts nožēlojamiem mērķiem vai ja tas novērš vairāk darba vietu, nekā atbalsta.