Dirbtinio intelekto finansų srityje supratimas: pasaulinis naujos finansų eros vadovas

Nuo šurmuliuojančių Niujorko ir Londono prekybos aikštelių iki Nairobyje ir San Paule naudojamų mobiliosios bankininkystės programėlių vyksta tyli, bet galinga revoliucija. Šios revoliucijos varomoji jėga – ne charizmatiški prekiautojai ar nauja vyriausybės politika; ją lemia sudėtingi algoritmai ir didžiuliai duomenų rinkiniai. Sveiki atvykę į dirbtinio intelekto (DI) finansų srityje erą – paradigmos pokytį, kuris iš esmės keičia tai, kaip mes investuojame, skoliname, valdome riziką ir sąveikaujame su savo pinigais pasauliniu mastu.

Profesionalams, investuotojams ir vartotojams šios transformacijos supratimas nebėra pasirinkimas – tai būtinybė. DI nėra tolima, futuristinė koncepcija; tai dabarties realybė, kuri daro įtaką kredito reitingams, aptinka apgaulingas operacijas ir kas sekundę įvykdo milijardų dolerių vertės sandorius. Šis vadovas demistifikuos DI vaidmenį finansų sektoriuje, nagrinėdamas jo pagrindines taikymo sritis, pasaulinį poveikį, etinius iššūkius ir tai, kokia ateitis laukia šios galingos partnerystės tarp žmogaus išradingumo ir mašinų intelekto.

Kas yra DI finansuose? Pagrindinė apžvalga

Prieš gilinantis į DI taikymo sritis, svarbu suprasti, ką reiškia „DI“ finansų kontekste. DI yra plati informatikos sritis, orientuota į išmaniųjų mašinų, galinčių atlikti užduotis, kurios paprastai reikalauja žmogaus intelekto, kūrimą. Finansų srityje tai dažniausiai realizuojama per šias sritis:

• Mašininis mokymasis (ML): Tai yra DI „darbinis arklys“ finansuose. ML algoritmai yra apmokomi naudojant didžiulius istorinius duomenų rinkinius, siekiant nustatyti modelius, daryti prognozes ir laikui bėgant gerinti savo tikslumą, neprogramuojant kiekvieno naujo scenarijaus atskirai. Pavyzdžiui, ML modelis gali išanalizuoti tūkstančius ankstesnių paskolų paraiškų, kad nuspėtų naujo pareiškėjo įsipareigojimų nevykdymo tikimybę.
• Giluminis mokymasis (DL): Pažangesnė ML sritis, giluminis mokymasis naudoja daugiasluoksnius neuroninius tinklus (įkvėptus žmogaus smegenų), kad analizuotų labai sudėtingus ir nestruktūrizuotus duomenis. Tai ypač naudinga atliekant tokias užduotis kaip tekstų iš naujienų pranešimų analizė, siekiant nuspėti rinkos nuotaikas, arba sudėtingų sukčiavimo modelių, kurie apeina tradicines taisyklėmis pagrįstas sistemas, nustatymas.
• Natūraliosios kalbos apdorojimas (NLP): Ši DI šaka suteikia mašinoms galimybę suprasti, interpretuoti ir generuoti žmonių kalbą. Finansų srityje NLP valdo pokalbių robotus, skirtus klientų aptarnavimui, analizuoja įmonių pelno ataskaitas ieškant įžvalgų ir vertina rinkos nuotaikas iš socialinių tinklų bei naujienų srautų.

Pagrindinis skirtumas tarp DI ir tradicinės finansinės analizės yra gebėjimas mokytis ir prisitaikyti. Nors tradicinis modelis laikosi fiksuoto, iš anksto užprogramuotų taisyklių rinkinio, DI sistema vystosi, kai gauna naujus duomenis, atskleisdama subtilius ryšius ir priimdama tikslesnius, dinamiškesnius sprendimus.

Pagrindinės DI taikymo sritys, keičiančios finansų sektorių

DI įtaka apima visą finansų ekosistemą, nuo pasaulinių investicinių bankų iki vietinių kredito unijų ir inovatyvių „fintech“ startuolių. Štai keletas paveikiausių taikymo sričių, kurios šiandien keičia pramonę.

1. Algoritminė ir aukšto dažnio prekyba (HFT)

Prekybos pasaulyje greitis yra viskas. DI valdoma algoritminė prekyba naudoja sudėtingus matematinius modelius, kad priimtų greitus, automatizuotus prekybos sprendimus. Šios sistemos gali:

• Analizuoti didžiulius duomenų rinkinius realiuoju laiku: DI gali apdoroti rinkos duomenis, ekonominius rodiklius, geopolitines naujienas ir net palydovines nuotraukas daug greičiau nei bet kuri žmonių komanda.
• Nuspėti rinkos judėjimus: Nustatydami subtilius modelius ir koreliacijas, ML modeliai gali prognozuoti trumpalaikius kainų pokyčius, kad įvykdytų pelningus sandorius.
• Įvykdyti sandorius per mikrosekundes: Aukšto dažnio prekybos (HFT) algoritmai gali pateikti tūkstančius pavedimų keliose pasaulinėse biržose (pvz., NYSE, Londono vertybinių popierių biržoje ar Tokijo vertybinių popierių biržoje) per akies mirksnį, pasinaudodami menkiausiais kainų skirtumais.

Tai pakeitė rinkos dinamiką, padidino likvidumą, tačiau taip pat iškėlė klausimų dėl rinkos stabilumo ir sąžiningumo.

2. Sukčiavimo aptikimas ir pinigų plovimo prevencija (PPL)

Finansiniai nusikaltimai yra didžiulė pasaulinė problema. Jungtinių Tautų duomenimis, per vienerius metus pasaulyje išplaunamų pinigų suma siekia 2–5 % pasaulio BVP, arba 800 mlrd. – 2 trln. JAV dolerių. DI yra galingas ginklas šioje kovoje.

Tradicinės sukčiavimo aptikimo sistemos remiasi paprastomis taisyklėmis (pvz., pažymėti operaciją, viršijančią 10 000 USD). Tačiau DI naudoja mašininį mokymąsi, kad išmoktų, kaip atrodo „normalus“ kiekvieno kliento elgesys. Tada jis gali realiuoju laiku aptikti įtartinus nukrypimus, tokius kaip:

• Kredito kortelės panaudojimas dviejose skirtingose šalyse per valandą.
• Neįprastas mažų, struktūrizuotų indėlių modelis, skirtas išvengti ataskaitų teikimo ribų (pinigų plovimo požymis).
• Staigus operacijų elgsenos pokytis, neatitinkantis vartotojo istorinio profilio.

Analizuodamas operacijų tinklus ir nustatydamas subtilias anomalijas, DI ženkliai pagerina sukčiavimo aptikimo tikslumą ir padeda institucijoms vykdyti griežtus pasaulinius PPL atitikties įsipareigojimus.

3. Kredito vertinimas ir skolinimo sprendimai

Tradiciškai kreditingumas buvo vertinamas naudojant ribotą duomenų rinkinį, pvz., kredito istoriją ir pajamas. Tai gali palikti nuošalyje dideles pasaulio gyventojų dalis, ypač besivystančiose ekonomikose, kur formalios kredito istorijos yra retos.

DI pagrįsti kredito vertinimo modeliai tai keičia. Jie gali analizuoti daug platesnį alternatyvių duomenų spektrą, įskaitant:

• Komunalinių paslaugų ir nuomos mokėjimų istoriją.
• Mobiliojo telefono naudojimo modelius.
• Verslo pinigų srautų duomenis iš skaitmeninių mokėjimo platformų.

Sukurdama holistiškesnį pareiškėjo finansinio patikimumo vaizdą, DI gali atlikti tikslesnius rizikos vertinimus. Tai ne tik sumažina skolininkų nemokumo rodiklius, bet ir skatina finansinę įtrauktį, suteikdama galimybę asmenims ir mažoms įmonėms, anksčiau laikytoms „neįvertinamomis“, gauti kreditą ir visapusiškiau dalyvauti ekonomikoje.

4. Rizikos valdymas ir atitiktis reikalavimams

Finansų institucijos veikia sudėtingame rizikų tinkle – rinkos rizika, kredito rizika, operacinė rizika ir likvidumo rizika. DI tampa nepakeičiamas valdant šį sudėtingumą.

DI pagrįsti testavimo nepalankiausiomis sąlygomis modeliai gali simuliuoti tūkstančius ekstremalių ekonominių scenarijų (pvz., staigus palūkanų normos padidėjimas, žaliavų kainų šokas), kad įvertintų banko atsparumą. Tai peržengia tarptautinių reglamentų, tokių kaip Bazelis III, reikalavimus, suteikdama dinamiškesnį ir į ateitį orientuotą potencialių pažeidžiamumų vaizdą. Be to, DI sistemos gali nuolat stebėti pasaulinius reguliavimo atnaujinimus, padėdamos institucijoms laikytis nuolat kintančių taisyklių skirtingose jurisdikcijose.

5. Personalizuota bankininkystė ir klientų patirtis

„Vienas dydis tinka visiems“ požiūris bankininkystėje yra pasenęs. Šiandienos klientai, nuo tūkstantmečio kartos Europoje iki verslininkų Pietryčių Azijoje, tikisi personalizuoto, sklandaus ir visą parą veikiančio aptarnavimo. DI tai užtikrina per:

• DI valdomi pokalbių robotai ir virtualūs asistentai: Jie gali akimirksniu ir bet kuriuo paros metu atsakyti į platų klientų klausimų spektrą – nuo sąskaitos likučio patikrinimo iki operacijos paaiškinimo – atlaisvindami žmogiškuosius agentus sudėtingesniems klausimams spręsti.
• Robotai-patarėjai: Šios automatizuotos platformos naudoja algoritmus investiciniams portfeliams kurti ir valdyti, atsižvelgiant į kliento tikslus ir rizikos toleranciją. Jie demokratizavo prieigą prie turto valdymo, siūlydami nebrangias investavimo konsultacijas platesnei pasaulinei auditorijai.
• Hiperpersonalizavimas: Analizuodamas kliento išlaidų įpročius, pajamas ir finansinius tikslus, DI gali proaktyviai pasiūlyti aktualius produktus, tokius kaip geresnė taupomoji sąskaita, tinkamas išankstinis būsto paskolos patvirtinimas ar personalizuoti biudžeto planavimo patarimai.

6. Procesų automatizavimas (RPA)

Didelė dalis finansų pramonės administracinio darbo apima labai pasikartojančias, rankines užduotis. Robotizuotas procesų automatizavimas (RPA), dažnai papildytas DI galimybėmis, automatizuoja šį darbą. Botai gali atlikti tokias užduotis kaip duomenų įvedimas, sąskaitų faktūrų apdorojimas ir sąskaitų suderinimas greičiau ir tiksliau nei žmonės. Tai sumažina veiklos sąnaudas, minimizuoja žmogiškąsias klaidas ir leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į didesnės vertės strategines veiklas.

Pasaulinis poveikis: kaip DI keičia finansus visame pasaulyje

DI poveikis neapsiriboja nusistovėjusiais finansų centrais. Tai pasaulinis reiškinys, turintis skirtingą poveikį įvairiuose regionuose.

• Nusistovėję centrai (Niujorkas, Londonas, Frankfurtas, Tokijas): Šiose rinkose DI pirmiausia naudojamas esamų, labai sudėtingų sistemų optimizavimui. Dėmesys skiriamas konkurencinio pranašumo įgijimui aukšto dažnio prekyboje, sudėtingam rizikos modeliavimui ir didelio masto operacijų automatizavimui siekiant sumažinti išlaidas.
• Kylantys „fintech“ centrai (Singapūras, Dubajus, Honkongas): Šie regionai naudoja DI naujų finansinių infrastruktūrų kūrimui nuo nulio. Turėdami palankias reguliavimo smėlio dėžes, jie tampa inovacijų centrais tokiose srityse kaip tarpvalstybiniai mokėjimai, skaitmeninis turto valdymas ir „RegTech“ (reguliavimo technologijos).
• Besivystančios ekonomikos (pvz., Afrikoje, Lotynų Amerikoje, Pietryčių Azijoje): Čia DI yra galingas finansinės įtraukties katalizatorius. Į mobiliuosius įrenginius orientuotos „fintech“ įmonės naudoja DI pagrįstas kredito vertinimo ir mikrofinansavimo platformas, kad suteiktų finansines paslaugas milijonams žmonių, kurie anksčiau neturėjo prieigos prie bankininkystės paslaugų.

Iššūkiai ir etiniai aspektai DI taikyme finansuose

Nepaisant didžiulio potencialo, DI diegimas finansų srityje susiduria su dideliais iššūkiais ir etinėmis dilemomis, kurias reikia atidžiai spręsti.

1. Duomenų privatumas ir saugumas

DI modeliai reikalauja daug duomenų. Didžiuliai duomenų rinkiniai, reikalingi jiems apmokyti – kuriuose yra jautrios asmeninės ir finansinės informacijos – yra pagrindiniai kibernetinių atakų taikiniai. Vienas pažeidimas galėtų turėti pražūtingų pasekmių. Finansų institucijos turi daug investuoti į patikimas kibernetinio saugumo priemones ir laikytis griežtų duomenų apsaugos reglamentų, tokių kaip ES BDAR, kuris nustatė pasaulinį duomenų privatumo standartą.

2. Algoritminis šališkumas

DI modelis yra tik toks geras, kokie yra duomenys, kuriais jis apmokytas. Jei istoriniai duomenys atspindi visuomenės šališkumą (pvz., praeityje taikytą diskriminacinę skolinimo praktiką tam tikroms demografinėms grupėms), DI modelis gali išmokti ir net sustiprinti šį šališkumą. Tai gali lemti, kad DI sistemos neteisingai atmes paskolas ar finansines paslaugas asmenims dėl jų lyties, rasės ar kilmės, sukuriant naujas skaitmeninės atskirties formas. Sąžiningumo užtikrinimas ir šališkumo pašalinimas iš DI algoritmų yra kritinis etinis ir reguliavimo iššūkis.

3. „Juodosios dėžės“ problema: paaiškinamumas

Daugelis galingiausių DI modelių, ypač giluminio mokymosi tinklų, yra laikomi „juodosiomis dėžėmis“. Tai reiškia, kad net jų kūrėjai negali visiškai paaiškinti, kaip jie priėmė konkretų sprendimą. Šis skaidrumo trūkumas yra didelė problema finansuose. Jei banko DI atmeta kam nors paskolą, reguliuotojai ir klientai turi teisę žinoti, kodėl. Siekis sukurti „Paaiškinamą DI“ (XAI) yra skirtas kurti modelius, galinčius pateikti aiškius, žmogui suprantamus savo sprendimų pagrindimus, kurie yra būtini norint sukurti pasitikėjimą ir užtikrinti atskaitomybę.

4. Reguliavimo kliūtys

Technologijos vystosi daug greičiau nei reguliavimas. Finansų reguliuotojai visame pasaulyje stengiasi sukurti sistemas, kurios skatintų inovacijas ir kartu mažintų sistemines rizikas, kurias kelia DI. Pagrindiniai klausimai: kas yra atsakingas, kai DI prekybos algoritmas sukelia rinkos griūtį? Kaip reguliuotojai gali audituoti sudėtingus „juodosios dėžės“ modelius? Aiškių, pasauliniu mastu koordinuotų reglamentų nustatymas yra labai svarbus stabiliam ir atsakingam DI pritaikymui.

5. Darbo vietų praradimas ir darbo jėgos transformacija

Rutinių užduočių automatizavimas neišvengiamai lems tam tikrų darbo vietų praradimą finansų sektoriuje, ypač tokiose srityse kaip duomenų įvedimas, klientų aptarnavimas ir pagrindinė analizė. Tačiau tai taip pat sukurs naujas pareigas, reikalaujančias finansinės ekspertizės ir technologinių įgūdžių derinio, pavyzdžiui, DI etikos pareigūnus, duomenų mokslininkus ir mašininio mokymosi inžinierius. Pramonės iššūkis – valdyti šį perėjimą investuojant į darbuotojų perkvalifikavimą ir kvalifikacijos kėlimą ateities darbams.

DI ateitis finansuose: kas toliau?

DI revoliucija finansuose vis dar yra ankstyvoje stadijoje. Ateinančiais metais tikėtini dar gilesni pokyčiai, kuriuos lems kelios pagrindinės tendencijos:

• Generatyvusis DI: Modeliai, tokie kaip GPT-4 ir naujesni, pereis nuo pokalbių robotų prie sudėtingų finansų profesionalų pagalbininkų. Jie galės generuoti išsamias rinkos analizės ataskaitas, rengti investicinius pasiūlymus, apibendrinti sudėtingus reguliavimo dokumentus ir net rašyti kodą naujoms prekybos strategijoms.
• Hiperpersonalizavimas dideliu mastu: Finansų ateitis – tai „vieno kliento rinka“. DI leis finansų institucijoms siūlyti išties individualizuotus produktus, paslaugas ir patarimus, kurie realiuoju laiku prisitaiko prie besikeičiančių asmens gyvenimo aplinkybių ir finansinių tikslų.
• DI decentralizuotuose finansuose (DeFi): DI atliks lemiamą vaidmenį besivystančiame DeFi pasaulyje, teikdamas pažangų rizikos vertinimą išmaniosioms sutartims, automatizuodamas likvidumo teikimą ir nustatydamas arbitražo galimybes decentralizuotose biržose.
• Kvantinė kompiuterija: Nors dar tik pradinėje stadijoje, kvantinė kompiuterija turi potencialą išspręsti sudėtingas optimizavimo problemas, kurios šiuo metu yra neįveikiamos net galingiausiems superkompiuteriams. Finansų srityje tai galėtų revoliucionizuoti portfelio optimizavimą, rizikos modeliavimą ir kriptografinį saugumą.

Praktinės įžvalgos profesionalams ir verslui

Norint sėkmingai orientuotis DI valdomame finansų pasaulyje, reikia proaktyviai prisitaikyti.

Finansų profesionalams:

• Mokykitės visą gyvenimą: Vakarykščių įgūdžių rytoj nepakaks. Sutelkite dėmesį į duomenų raštingumo ugdymą, DI ir mašininio mokymosi principų supratimą bei unikalių žmogiškųjų įgūdžių, tokių kaip kritinis mąstymas, strateginis planavimas ir santykiai su klientais, tobulinimą.
• Partneriaukite su DI: Žiūrėkite į DI ne kaip į konkurentą, o kaip į galingą įrankį. Išmokite naudoti DI platformas, kad papildytumėte savo analizę, automatizuotumėte rutinines užduotis ir atlaisvintumėte laiko strateginiam, didelės įtakos darbui.

Finansų įstaigoms:

• Pradėkite nuo aiškios strategijos: Nepriimkite DI vien dėl to, kad tai madinga. Nustatykite konkrečias verslo problemas, tokias kaip sukčiavimo mažinimas, klientų išlaikymo gerinimas ar veiklos efektyvumo didinimas, ir tada nuspręskite, kaip DI gali pasiūlyti sprendimą.
• Teikite pirmenybę duomenų valdymui: Aukštos kokybės, švarūs ir gerai valdomi duomenys yra bet kurios sėkmingos DI iniciatyvos kuras. Investuokite į tvirtos duomenų infrastruktūros kūrimą prieš plečiant DI pastangas.
• Sukurkite etikos sistemą: Nuo pat pirmos dienos integruokite etiką į savo DI kūrimo procesą. Nustatykite aiškius sąžiningumo, skaidrumo ir atskaitomybės principus, kad sukurtumėte pasitikėjimą su klientais ir reguliuotojais.

Išvada: nauja simbiozė

Dirbtinis intelektas nėra tik naujas įrankis; tai pagrindinė jėga, keičianti patį pasaulinės finansų pramonės audinį. Jis siūlo precedento neturinčias efektyvumo, personalizavimo ir įtraukties galimybes, kartu keliant didelius iššūkius, susijusius su etika, saugumu ir reguliavimu. Finansų ateitis nebus žmonių ir mašinų kova, o simbiozės istorija. Sėkmės sulauks tos institucijos ir profesionalai, kurie išmoks panaudoti DI skaičiavimo galią, kartu sustiprindami išmintį, etinį sprendimą ir strategines įžvalgas, kurios išlieka unikaliai žmogiškos. Nauja finansų era jau išaušo, ir jos DI pagrindo supratimas yra pirmas žingsnis sėkmingai joje naviguojant.