Введение:

В сегодняшнем быстро меняющемся финансовом ландшафте интеграция искусственного интеллекта (ИИ) может изменить способ предоставления финансовых услуг. Используя возможности технологий искусственного интеллекта, финансовые учреждения могут улучшить качество обслуживания клиентов, повысить эффективность работы и принимать более обоснованные решения. Создание компании, предоставляющей финансовые услуги, полностью управляемой искусственным интеллектом, требует тщательного планирования, стратегического внедрения и стремления к инновациям.

В этой статье мы рассмотрим ключевые этапы этого процесса, препятствия, с которыми сталкиваются компании, предоставляющие финансовые услуги, и роль научно-исследовательских лабораторий (НИОКР) в обеспечении гибкости.

Определение целей и задач:

Первым шагом в создании компании, предоставляющей финансовые услуги, полностью управляемой искусственным интеллектом, является четкое определение ваших целей и задач. Определите, чего вы хотите достичь с помощью интеграции ИИ — будь то улучшение обслуживания клиентов, сокращение мошенничества, оптимизация инвестиционных решений или другие конкретные цели. Эта ясность поможет вам выбрать технологию и стратегию внедрения.

Сбор и подготовка данных:

Алгоритмы ИИ полагаются на высококачественные данные, чтобы учиться и делать точные прогнозы. Сбор и подготовка актуальных и разнообразных наборов данных имеет решающее значение для создания надежных моделей ИИ. Финансовые учреждения должны обеспечить доступ к большим объемам исторических данных, которые соответствуют их бизнес-целям. Предварительная обработка и очистка данных для обеспечения точности и согласованности также важны.

Выбор правильных технологий ИИ:

Следующий шаг включает в себя выбор подходящих технологий искусственного интеллекта для ваших конкретных потребностей. Машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение — широко используемые технологии искусственного интеллекта в финансовом секторе. Каждая технология имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор правильного сочетания имеет решающее значение. Сотрудничество с поставщиками технологий ИИ или использование существующих сред и библиотек ИИ может ускорить процесс внедрения.

Создание и обучение моделей ИИ:

Создание и обучение моделей ИИ — трудоемкий, но жизненно важный процесс. Используя собранные данные, финансовые учреждения должны разрабатывать модели, которые могут эффективно анализировать закономерности, выявлять аномалии и делать точные прогнозы. Этот этап требует значительной вычислительной мощности и опыта в области машинного обучения и науки о данных. Однако после того, как модели обучены, они могут генерировать идеи и способствовать принятию обоснованных решений.

Развертывание и мониторинг:

После того, как модели построены и обучены, пришло время развернуть их в производственной среде. Финансовые учреждения должны обеспечить плавную интеграцию со своими существующими системами и процессами. Мониторинг производительности решений ИИ имеет решающее значение для выявления любых проблем и своевременного внесения корректировок. Непрерывная оценка и совершенствование систем ИИ жизненно важны для обеспечения их соответствия бизнес-целям.

Роль научно-исследовательских лабораторий (НИОКР):

Для повышения гибкости и инноваций в компаниях, предоставляющих финансовые услуги на основе ИИ, создание научно-исследовательской лаборатории имеет первостепенное значение. Эти лаборатории служат центрами передового опыта, проводя исследования, разработки и эксперименты с передовыми технологиями искусственного интеллекта. Они позволяют организациям оставаться в авангарде достижений в области искусственного интеллекта, постоянно совершенствовать модели и исследовать новые возможности. Развивая культуру непрерывного обучения и сотрудничества, научно-исследовательские лаборатории играют ключевую роль в успехе компаний, предоставляющих финансовые услуги на базе ИИ.

Статистика, подтверждающая потенциальные выгоды от создания компании, предоставляющей финансовые услуги, полностью управляемой искусственным интеллектом:

Исследование, проведенное PwC, показало, что к 2030 году искусственный интеллект может принести мировой индустрии финансовых услуг 3,1 триллиона долларов.

Согласно отчету, опубликованному McKinsey & Company, ИИ может автоматизировать до 45% задач, которые в настоящее время выполняются сотрудниками в секторе финансовых услуг.

Опрос, проведенный компанией Capgemini, показал, что 80 % руководителей финансовых служб считают, что ИИ будет иметь важное значение для успеха их бизнеса в течение следующих трех лет.

Ключевые факторы, способствующие низкой эффективности внедрения ИИ в компаниях, предоставляющих финансовые услуги: выводы из исследования Школы менеджмента Слоана MIT:

Школа менеджмента Sloan MIT обнаружила, что 40% финансовых компаний, внедривших ИИ, не достигли желаемых результатов. Исследование также показало, что наиболее распространенными причинами отказа были:

Отсутствие четкой цели. 25 % компаний заявили, что у них нет четкой цели внедрения ИИ.

Недостаточное использование данных. 20 % компаний заявили, что у них недостаточно данных для обучения моделей ИИ.

Не отслеживание результатов. 15 % компаний заявили, что недостаточно внимательно отслеживают результаты внедрения ИИ.

Недостаток подходящих специалистов. 10 % компаний заявили, что у них нет подходящих специалистов для внедрения и управления своими проектами в области искусственного интеллекта.

Несмотря на преобразующий потенциал ИИ в секторе финансовых услуг, необходимо решать проблемы:

Недостаток квалифицированных специалистов в области ИИ. Привлечение и удержание специалистов в области ИИ, обладающих финансовыми и техническими знаниями, является сложной задачей. Инвестиции в развитие талантов, сотрудничество с учебными заведениями и поощрение непрерывного обучения имеют решающее значение.

Проблемы конфиденциальности и безопасности данных. Финансовые учреждения должны сбалансировать использование данных клиентов для анализа ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность и безопасность данных.

Вопросы соблюдения нормативных требований. Строго регулируемый характер финансов требует тщательного рассмотрения соблюдения. Системы искусственного интеллекта должны соответствовать правилам, обеспечивая прозрачность, объяснимость и возможность аудита.

Риск предвзятости ИИ. Алгоритмы ИИ, обученные на предвзятых исторических данных, могут увековечить дискриминацию. Финансовые учреждения должны курировать данные, проверять модель на справедливость и осуществлять постоянный мониторинг для обеспечения справедливости.

Активно решая эти проблемы, компании, предоставляющие финансовые услуги, могут использовать потенциал ИИ, обеспечивая при этом конфиденциальность, соблюдение нормативных требований, развитие талантов и справедливость.

Преодоление препятствий:

Масштабное развертывание возможностей ИИ в компаниях, предоставляющих финансовые услуги, может столкнуться с определенными проблемами. Одним из серьезных препятствий является создание надежной инфраструктуры данных, способной безопасно обрабатывать большие объемы данных. Конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям — другие важные аспекты, требующие особого внимания.

Решение этих проблем с помощью эффективных методов управления данными и сотрудничества с экспертами по правовым вопросам и соблюдению требований имеет важное значение для успешной интеграции ИИ.

Вы знаете?

Исследование, проведенное McKinsey, показало, что только 10 % компаний, предоставляющих финансовые услуги, используют искусственный интеллект в полной мере.

Вывод:

Для создания компании, предоставляющей финансовые услуги, полностью управляемой ИИ, требуется четко определенная стратегия, надежная инфраструктура данных и правильное сочетание технологий ИИ. Используя искусственный интеллект, финансовые учреждения могут улучшить обслуживание клиентов, выявлять и предотвращать мошенничество, принимать обоснованные инвестиционные решения и оптимизировать внутренние процессы. Преодоление препятствий, таких как управление данными и соблюдение нормативных требований, имеет решающее значение для успешного внедрения. Использование научно-исследовательских лабораторий позволяет организациям оставаться гибкими, внедрять инновации и адаптироваться к меняющемуся ландшафту ИИ. Путь к созданию компании, предоставляющей финансовые услуги, полностью управляемой искусственным интеллектом, сложен, но потенциальные выгоды значительны, поскольку организации находятся в авангарде отраслевых инноваций.