Umetna inteligenca in umetnost finančne tehnologije sta mogoča

Umetna inteligenca in umetnost finančne tehnologije sta mogoča

Časovni žig: 15. november 2023 1:40
AI and the art of the fintech possible PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.
Umetna inteligenca (AI) bo spodbudila največ sprememb od katere koli tehnologije Ravi Subramanian videl v svojih 25 letih v financah, ker vizionarjem omogoča velike sanje. Subramanian je EVP in vodja bančne prakse za Tehnologije Hexaware, globalno podjetje za storitve tehnologije in poslovnih procesov. Zahvaljujoč tehnološkemu napredku, kot je umetna inteligenca, so za to, kar je prej na začetku njegove kariere trajalo štiri leta, zdaj potrebni štiri tedne.
Ta kratek razvojni čas sprosti kreativne ume, da razmišljajo o možnostih, ki lahko preoblikujejo industrije. Za Hexaware to pomeni uporabo vizualizacije podatkov in plačilnih tehnologij na nove in edinstvene načine.
»To so zelo vznemirljivi časi, saj že nekaj časa nisem videl bančnega ponudnika, ki temelji na SaaS, da prihaja in postaja glavni igralec,« je začel Subramanian. »Videl sem, kako sta Mambu in Thought Machine okupirala miselne procese CXO-jev v bankah. Nisem še videl popolne implementacije, ki bi bila primerljiva z NFIS ..., a kljub temu je minilo že dolgo, odkar se je ta del sveta spremenil, in vesel sem, da živim v tej dobi.«

AI in Payscopium, tristopenjska prihodnost plačil

V primerjavi z drugimi tehnologijami Subramanian vidi pojav umetne inteligence kot hiter. Poganjalo bo Payscopium, tristopenjsko vizijo Hexaware za prihodnost plačil. Danes smo pri plačilih kot izkušnji (PaaX). Ponekod (verjetno nekaj let pozneje v ZDA) bo plačila kot življenjski slog (PaaL) na voljo že leta 2024. Denar postane programabilen. Potrošniki se odločajo, kako razporediti sredstva med stanovanje, živila in druge potrebščine. Vlade lahko programirajo denar prek CBDC. Samo stvari, ki jih potrošnik želi, se bodo zgodile, saj bodo stroji prepoznali naše vzorce in potrebe.
Nevidna plačila so zadnja faza. Vse je narejeno za nas. Ko bodo plačila napredovala do te točke, bodo postala bolj poglobljena prek meja, podjetij in potrošnikov. Horizontalni proces bo povezoval bančne dele.
Učinki se začnejo tako, da so potrošniki, ki nimajo bančnih storitev in imajo premalo bančnih storitev, vključeni zaradi njihove vrednosti, ne zaradi sočutja. Finančna in nefinančna podjetja bodo na enaki ravni. To spodbuja preobrazbe, ki jih vodijo podjetja in so osredotočene na ljudi. Iz tega izhajajoča demokratizacija plačil bo podjetjem prinesla desetkratne koristi.
"Uberizacija plačil na področju komercialnih plačil bo odločilen trenutek (za) mikro, mala in srednje velika podjetja," pravi Hexaware v svojem opisu Payscopium. »Delovni kapital se bo polnil v realnem času, kar bo povečalo hitrost in obseg inovacij.
»Družba je na pragu velikih sprememb v izkušnjah, ustvarjanju vrednosti in izboljšanju kakovosti življenja vsepovsod. Plačila bodo gonilo te preoblikovane izkušnje za velik del prebivalstva.«

Gorivo AI: Pravi podatki ob pravem času

Potrošniki občutijo razliko v kakovosti storitev, ko najbolj potrebujejo kreditno kartico in jim banka ponudi posojilo. Pripravljeni so se zavezati, če v tistem trenutku dobijo pravi izdelek.
Subramanian je dejal, da je težava posledica napačnih podatkov ob pravem času. Ob ustreznih podatkih lahko finančna institucija mladim družinam ponudi visokošolske sklade, posojila za počitnice ali izboljšanje doma ali hipoteke. Če bo stranka kmalu potovala v drugo državo, ji lahko zagotovite Forex kartico.
Skrivnost je v povezovanju strukturiranih podatkov banke z uporabniško dovoljenim dostopom do spletnih mest družbenih medijev, računov Amazon in celo Fitbits.
»Če združim nestrukturirane podatke, ki so tam zunaj na internetu, ki so javno ali pol javno dostopni, in bankirju rečem, naj jih prekrije s strukturiranimi podatki, ki jih imajo o meni, kot so prihodki in stroški, in mi da nekaj ki jih potrebujem,« je rekel Subramanian.
AI je lepilo v tem procesu. Banki omogoča, da stranko prilagodi, pa tudi oceni. Zanesljivejši posojilojemalec dobi boljšo obrestno mero.
Subramanian je razvil model za testiranje svojega vida, začenši s pridobivanjem velikih podatkovnih nizov. Dodal je bančne podatke in podatke o porabi s kreditnih kartic in nakupovalnih računov. Model črpa vpoglede iz aplikacij za vadbo in celo dobrodelnih donacij. S to zbirko podatkov se lahko stranke približajo svoji banki s ciljem in prejmejo najboljši produktni načrt.
"To je tisto, kar čutim kot moč umetne inteligence, ko jo postavimo v poslovni kontekst," je dejal Subramanian. »Umetna inteligenca je fenomenalna, če jo postavimo v poslovni kontekst in povežemo s pravimi podatki, osebo in časom.«

Vse poti vodijo do AI

Zaradi strahu pred vidiki umetne inteligence nekatere banke uberejo drugačen pristop. Ustvarjajo lastniške algoritme strojnega učenja za oceno kreditnega tveganja in ga povezujejo z obstoječimi kanali, kot so mobilni telefoni in spletna mesta. Počasi uvajajo AI, ker se bojijo, da bo nekdo uporabil te podatke in bo njihova konkurenčna prednost izbrisana.
Te ustanove se osredotočajo na poglobljeno učenje za pridobivanje inteligence iz nestrukturiranih podatkov. Generative AI jim bo pomagal na sprednji strani z zbiranjem vsega, kar je na voljo, in zagotavljanjem uporabnih vpogledov. Hexaware je kot odgovor razvil Pervasive AI. Sintetizira informacije iz različnih področij institucije, da ustvari novo inteligenco.
Sčasoma se združi z Generative AI, da zagotovi še večjo vrednost. Sistem bi lahko samodejno premaknil izdelke, da bi prihranil stroške obresti in obveščal stranko prek opozorila na njihovem telefonu, uri ali katerem koli pripomočku po izbiri. Subramanian vidi to kot realnost že čez desetletje.

Ovire pri izvajanju

Prehod lahko ovirajo silosi, ki preprečujejo koalicijo strukturiranih podatkov v celotni instituciji. Oddelki tekmujejo med seboj. Subramanian se osredotoča na gradnjo mostov med temi podatkovnimi otoki v teh primerih tako, da sodeluje z več oddelki neodvisno. Te informacije združi v model na osnovi umetne inteligence, ki jim pokaže, kako različno je mogoče vrednotiti podatke.
"Takrat spoznajo umetnost možnega," je dejal Subramanian.
Subramanian vidi druge dejavnike, ki nekatere zadržujejo pri sprejemanju umetne inteligence. Ena je pomembnost zaupanja. Bojijo se, da bi umetno inteligenco vnesli v svoje omrežje in da bi potem informacije uhajale ven.
Potem je tu še pomanjkanje oprijemljivih rezultatov velikih igralcev, ki sprejemajo AI. Seveda je morda nekaj zgodnjih številk zagonskih podjetij ali digitalnih subjektov, vendar bodo nekateri ostali sramežljivi, dokler nekateri ne bodo videli pozitivnih rezultatov z višjih ravni.

Prihodnost je svetla

Subramanian čaka na dan, ko bodo prednosti umetne inteligence prišle do manjših podjetnikov, ki najbolj potrebujejo inovativno bančništvo. Velika podjetja si lahko privoščijo tveganje, kot je širitev linij izdelkov ali dodajanje lokacij. Večina manjših podjetij nima podlage za to.
AI lahko pomaga pri bolj izračunanih tveganjih. Morda je to obratni kapital, ki ga banka sprosti v realnem času za picerijo z vsemi informacijami o transakcijah, ki segajo leta nazaj. Na podlagi teh podatkov podaljšate odplačilno dobo. To jim omogoča, da dodajo lokacijo ali povečajo velikost menija. Prihodki se povečujejo in podjetje raste.
"To je tisto, kar vidimo, da lahko banke storijo," je dejal Subramanian. »Privatno bančništvo ni več nišna stvar. Vsakdo potrebuje zasebno bančništvo in zasebno bančništvo v velikem obsegu je zdaj norma.
»Hiperpersonalizacija je za vsakogar in vsakogar. To ni več samo za bogate.”

Časovni žig:

Več od Novice Fintech