Ο τομέας των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών έχει χρησιμεύσει εδώ και πολύ καιρό ως το έδαφος για την εφαρμογή των αναδυόμενων τεχνολογιών. Η τρέχουσα εποχή της αναστάτωσης δεν αποτελεί εξαίρεση σε αυτήν την ιστορία. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (AI) αντιπροσωπεύει την τελευταία λέξη σε αυτή τη σειρά μετασχηματιστικών τεχνολογιών που αναδιαμορφώνουν τα χρηματοοικονομικά και τις τραπεζικές εργασίες, με εφαρμογές για τα πάντα, από τη βελτίωση των αλληλεπιδράσεων με τους καταναλωτές έως τη βελτίωση των μοντέλων αξιολόγησης κινδύνου. Η επιρροή της είναι ήδη καίριας σημασίας στη λήψη οικονομικών αποφάσεων, ωστόσο η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εισάγει σημαντικές προκλήσεις. Αυτά περιλαμβάνουν τους κινδύνους διάδοσης λανθασμένες οικονομικές πληροφορίεςεκθέτοντας ευαίσθητα τραπεζικά δεδομένα σε παραβιάσεις ασφάλειαςκαι την επέκταση του ψηφιακό κόλπο μεταξύ των σύγχρονων και των αναπτυσσόμενων οικονομιών.
Οι τράπεζες και τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα (FIs) αναπτύσσουν ενεργά στρατηγικές για την πλοήγηση σε αυτές τις πολυπλοκότητες, χρησιμοποιώντας καινοτόμες προσεγγίσεις για τον μετριασμό των κινδύνων που σχετίζονται με την ολοκλήρωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Επιπλέον, η θέσπιση και η επέκταση των ρυθμιστικών προστατευτικών κιγκλιδωμάτων είναι ζωτικής σημασίας για τη διαχείριση αυτών των προκλήσεων, διασφαλίζοντας ότι η ανάπτυξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στον χρηματοπιστωτικό τομέα είναι ασφαλής και ασφαλής. Το επίκεντρο δεν βρίσκεται μόνο στην αναγνώριση — και στην αξιοποίηση — των δυνατοτήτων της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης αλλά και στην έμφαση στη σημασία στρατηγικών και ρυθμιστικών πλαισίων για την πλήρη αξιοποίηση των δυνατοτήτων της.
Το Generative AI καταλύει τη στροφή των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών προς το BaaS.
Με τη βοήθεια της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, ο χρηματοπιστωτικός κλάδος έχει επιταχύνει την υιοθέτηση της τραπεζικής ως υπηρεσίας (BaaS) και της ενσωματωμένης χρηματοδότησης, σηματοδοτώντας μια στροφή από το σχεδιασμό στην εφαρμογή. Μια πρόσφατη έκθεση αποκαλύπτει μια σημαντική αύξηση Υιοθέτηση BaaS σε παγκόσμιους χρηματοπιστωτικούς οργανισμούς, αυξάνοντας στο 48% από 35% το 2022. Ομοίως, η ενσωματωμένη χρηματοδότηση σημειώνει σημαντική ανάπτυξη, σημειώνοντας άλμα κατά 8% τους τελευταίους 12 μήνες.
Το Generative AI κερδίζει ραγδαία έλξη στον χρηματοπιστωτικό τομέα, κυρίως ως εργαλείο για την κάλυψη της αυξανόμενης ζήτησης για εξατομικευμένες υπηρεσίες πελατών. Ωστόσο, οι εφαρμογές του εκτείνονται πολύ πέρα από αυτή τη χρήση για να συμπεριλάβουν κρίσιμους τομείς όπως οι περιβαλλοντικές, κοινωνικές πρωτοβουλίες και η διακυβέρνηση (ESG) και η καταπολέμηση της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες (AML). Η παγκόσμια άνοδος της εφαρμογής φέτος έχει καταστήσει τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη μια εργαλειακή τεχνολογία για την προώθηση βασικών τομέων εστίασης στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες.
Η επέκταση της τεχνητής νοημοσύνης στον χρηματοπιστωτικό τομέα του Ηνωμένου Βασιλείου εισάγει προκλήσεις.
Ο αναδυόμενος ρόλος της Generative AI στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες είναι σημαντικός, καθώς περίπου το 90% των FI στο Ηνωμένο Βασίλειο απασχολούσε ήδη προγνωστική AI σε λειτουργίες back-office. Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη στα χρηματοοικονομικά χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων με βάση ιστορικά δεδομένα, ενώ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί νέα, συνθετικά δεδομένα και γνώσεις με επιπτώσεις στη χρηματοοικονομική μοντελοποίηση και ανάλυση πέρα από τα υπάρχοντα πρότυπα. Πάνω από το 60% αναγνωρίζουν τις δυνατότητες της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης να οδηγήσει σε σημαντικές μειώσεις κόστους και λειτουργικές βελτιώσεις. Η υποστήριξη αυτού του επιπέδου αισιοδοξίας θα απαιτήσει διεξοδική επανεκτίμηση των επιχειρηματικών μοντέλων, των δυνατοτήτων του εργατικού δυναμικού και των σημαντικών απαιτήσεων πόρων των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα στο πλαίσιο της βιωσιμότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας.
Στον υψηλά ρυθμιζόμενο χρηματοπιστωτικό τομέα, επικρατεί προσοχή, με περισσότερο από το 70% των γενετικών εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης να βρίσκονται ακόμη σε πειραματικά στάδια. Η επίτευξη απόδοσης επένδυσης εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων και την απρόσκοπτη ενσωμάτωση της τεχνολογίας στα υπάρχοντα πλαίσια, μια διαδικασία που αναμένεται να διαρκέσει η μέση λύση από τρία έως πέντε χρόνια. Στη συμβολή της προγνωστικής και της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης βρίσκεται το μετασχηματιστικό δυναμικό, ωστόσο εισάγει νέες προκλήσεις, όπως οι περίφημες πλέον ψευδαισθήσεις και οι πολυπλοκότητες που μαστίζουν την προμήθεια εξωτερικών μοντέλων. Παρά αυτά τα εμπόδια, το 60% των ιδρυμάτων του Ηνωμένου Βασιλείου αισθάνεται ότι είναι εξοπλισμένα με τις τρέχουσες στρατηγικές διαχείρισης κινδύνου για να φιλοξενήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.