Штучний інтелект і мистецтво фінансових технологій можливі

Штучний Інтелект (ШІ) сприятиме найбільшим змінам з усіх технологій Раві Субраманян бачив за свої 25 років у фінансах, оскільки це дозволяє фантазерам мріяти про великі мрії. Субраманян є виконавчим віце-президентом і керівником банківської практики Технології Hexaware, глобальна компанія з обслуговування технологій і бізнес-процесів. Завдяки технологічним досягненням, таким як штучний інтелект, те, що раніше займало чотири роки на початку його кар’єри, тепер займає чотири тижні.

Цей короткий час розробки звільняє творчі уми думати про можливості, які можуть трансформувати галузі. Для Hexaware це означає застосування технологій візуалізації даних і оплати новими унікальними способами.

«Це дуже хвилюючі часи, тому що я давно не бачив, як постачальник банківських послуг на основі SaaS прийшов і став основним гравцем», — почав Субраманіан. «Я бачив, як Mambu і Thought Machine займають розумові процеси CXO в банках. Мені ще належить побачити повномасштабну реалізацію, яку можна порівняти з NFIS…, але все-таки минуло багато років з тих пір, як ця частина світу змінилася, і я щасливий, що живу в цю епоху».

ШІ та Payscopium, триетапне майбутнє платежів

Порівняно з іншими технологіями, Субраманіан вважає появу ШІ швидким. Він керуватиме Payscopium, триетапним баченням майбутнього платежів Hexaware. Сьогодні ми працюємо в Payments as an Experience (PaaX). Платежі як спосіб життя (PaaL) з’являться в деяких місцях уже у 2024 році (імовірно, через кілька років у США). Гроші стають програмованими. Споживачі вирішують, як розподілити кошти між житлом, продуктами та іншими предметами першої необхідності. Уряди можуть програмувати гроші через CBDC. Відбудеться лише те, чого хоче споживач, а машини ідентифікують наші моделі та потреби.

Невидимі платежі – завершальний етап. Все робиться для нас. У міру того як платежі просуваються до цього моменту, вони ставатимуть все більш захоплюючими між кордонами, підприємствами та споживачами. Горизонтальний відросток буде з'єднувати банки.

Ефекти починаються з того, що споживачів, які не мають банківських послуг і недостатньо банківських послуг, включають через їх цінність, а не через симпатію. Фінансові та нефінансові підприємства будуть на одному рівні. Це сприяє трансформаціям, які орієнтовані на людей і керуються бізнесом. Отримана демократизація платежів принесе підприємствам переваги в 10 разів.

«Уберизація платежів у сфері комерційних платежів стане вирішальним моментом (для) мікро-, малих і середніх підприємств», — говорить Hexaware в описі Payscopium. «Оборотний капітал буде поповнюватися в режимі реального часу, збільшуючи темп і масштаб інновацій.

«Суспільство знаходиться на порозі кардинальних змін у досвіді, створенні цінностей і покращенні якості життя навколо. Платежі стануть рушійною силою цього трансформованого досвіду для значної частини населення».

Паливо ШІ: потрібні дані в потрібний час

Споживачі відчувають різницю в якості послуг, коли їм найбільше потрібна кредитна картка, а їхній банк пропонує їм позику. Вони готові взяти на себе зобов’язання, якщо на даний момент їм дадуть правильний продукт.

Субраманіан сказав, що проблема зводиться до неправильних даних у потрібний час. Отримавши правильні дані, фінансова установа може запропонувати молодим сім’ям фонди коледжу, кредити на відпустку чи покращення житла чи іпотеку. Якщо клієнт незабаром їде в іншу країну, йому можуть надати картку Forex.

Секрет полягає в тому, щоб зв’язати структуровані дані банку з доступом користувачів до соціальних мереж, облікових записів Amazon і навіть Fitbits.

«Якщо я поєднаю неструктуровані дані, які є в Інтернеті, які є загальнодоступними або напіввідкритими, і скажу банкіру накласти їх на структуровані дані, які вони мають про мене, як-от доходи та витрати, і дати мені щось що мені потрібно», — сказав Субраманян.

ШІ є сполучною ланкою в цьому процесі. Це дозволяє банку налаштовувати, а також оцінювати клієнта. Більш надійний позичальник отримує кращу ставку.

Субраманіан розробив модель для перевірки свого зору, почавши з отримання великих наборів даних. Він додав банківські дані та інформацію про витрати з кредитних карток і торгових рахунків. Модель збирає інформацію з додатків для вправ і навіть благодійних пожертвувань. Завдяки цій базі даних клієнти можуть звернутися до свого банку з ціллю та отримати найкращий план продукту.

«Це те, що я відчуваю, це сила штучного інтелекту, коли він поміщений у бізнес-контекст», — сказав Субраманян. «Штучний інтелект стає феноменальним у бізнес-контексті та поєднанні з потрібними даними, людиною та часом».

Усі дороги ведуть до ШІ

Побоюючись аспектів ШІ, деякі банки дотримуються іншого підходу. Вони створюють власні алгоритми машинного навчання для оцінки кредитного ризику та підключають його до існуючих каналів, таких як мобільні телефони та веб-сайти. Повільно вони запроваджують ШІ, бо бояться, що хтось використає ці дані, і їхня конкурентна перевага буде стерта.

Ці установи зосереджені на глибокому навчанні, щоб отримати інтелект з неструктурованих даних. Generative AI допоможе їм на передньому плані, збираючи все доступне та надаючи корисну інформацію. У відповідь Hexaware розробила Pervasive AI. Він синтезує інформацію з різних відділів установи для створення нової інформації.

Згодом він поєднується з Generative AI, щоб забезпечити ще більшу цінність. Система може автоматично переміщувати продукти, щоб заощадити процентні витрати та інформувати клієнта за допомогою сповіщення на його телефоні, годиннику чи будь-якому іншому гаджеті. Субраманіан бачить це як реальність уже через десять років.

Перешкоди реалізації

Перехід може бути перешкоджений роз'ємами, які перешкоджають коаліції структурованих даних у всій установі. Відділи конкурують між собою. Subramanian зосереджується на налагодженні мостів між цими острівцями даних у таких випадках, працюючи з кількома відділами незалежно. Він об’єднує цю інформацію в модель на основі ШІ, яка показує, наскільки по-різному можна оцінювати дані.

«Тоді вони усвідомлюють мистецтво можливого», — сказав Субраманян.

Субраманіан бачить інші фактори, які стримують деяких від прийняття ШІ. Одним з них є важливість довіри. Вони бояться запровадити штучний інтелект у свою мережу, а потім отримати витік інформації.

Крім того, існує відсутність відчутних результатів від великих гравців, які використовують ШІ. Звичайно, можуть бути деякі перші цифри від стартапів або цифрових організацій, але деякі залишатимуться сором’язливими, доки деякі не побачать позитиву на вищих рівнях.

Майбутнє світле

Субраманіан чекає того дня, коли переваги штучного інтелекту охоплять дрібні підприємці, які найбільше потребують інноваційного банківського обслуговування. Великі компанії можуть дозволити собі ризикувати, наприклад, розширювати продуктові лінії або додавати локації. Більшість невеликих підприємств не мають для цього опори.

ШІ може допомогти зробити більш прораховані ризики. Можливо, це обігові кошти, вивільнені в режимі реального часу для піцерії з банку з усією інформацією про їхні транзакції за багато років тому. На основі цих даних ви подовжуєте термін погашення. Це дозволяє їм додавати місцезнаходження або збільшувати розмір меню. Дохід зростає, а бізнес розвивається.

"Це те, що ми бачимо, що банки можуть зробити", - сказав Субраманян. «Приватне банківське обслуговування більше не є нішевим. Усім потрібен приватний банкінг, і масштабний приватний банкінг зараз є нормою.

«Гіперперсоналізація для всіх і кожного. Це вже не тільки для багатих».

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/