С момента зарождения знаний человечества и развития способностей к воображению, желание создать имитацию мышления в виде конструкции, воспроизводящей человеческий интеллект, с целью действовать в качестве помощника, прослеживается во всех видах произведений искусства и литература.

От золотых дроидов-рабочих, помогающих Гефесту в его кузнице до печально известного Голема, имитация мыслящей жизни пробудила человеческое воображение и подтолкнула изобретателей еще дальше в сферу, которую мы теперь знаем как Искусственный интеллект.

Но только в 1950-х годах компьютеры размером с комнату проложили путь для программирования и первых попыток воспроизвести как конструкции искусственного интеллекта, так и нейронные сети. стало возможным.

Поскольку экономика задушила практически все области человеческой деятельности, одобряя или отвергая изобретения и инновации через призму прибыльности, ИИ также пошел по пути суждений по окупаемости инвестиций..

И теперь ИИ определился со своими целями в финансовом секторе, превратившись в совершенно новый термин, известный как финтех. Банковское дело, торговля и инвестиции – новые области, которые ИИ собирается назвать своим домом в ближайшие годы..

ИИ идет

Основные причины, почему ИИ поселился в финансовом секторе во многом благодаря тому простому факту, что эта технология лучше всего подходит для работы с огромными объемами данных и выполнения того, для чего она была задумана с незапамятных времен – помогая человеческому разуму справляться с задачами, в которых последний биологически ограничен..

Финансовый сектор влечет за собой огромные объемы данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать для извлечения значимой информации, которая может быть использована для получения прибыли. И это основная область, в которой ИИ может помочь, будучи запрограммированным на получение и извлечение результатов или тенденций в качестве инструмента прогнозирования из массивов данных, проходящих через финансовые инфраструктуры..

Естественно, как и в случае с любой технологией, ИИ прошел через большие циклы развития и, как следствие, периоды затишья, порожденные разочарованием или финансовыми кризисами..

Самый последний «зимний» цикл пришелся на 1990-е годы и продолжался до последних лет, пока мировая экономика полностью не восстановилась, чтобы охватить новые технологии и не достигла прорыва в инновациях. Технологии искусственного интеллекта были в авангарде этого движения и нашли множество применений..

ИИ как финтех: как ИИ изменил финтех?

Первое и наиболее ощутимое проявление ИИ можно увидеть в появлении ботов..

Любой, кто когда-либо заходил в интернет-магазин и разговаривал с онлайн-помощником, скорее всего, общался с ботом. Исследование Statista показало, что количество потребителей, использующих виртуальных помощников, во всем мире в 2018 году превысит один миллиард..

Слово «оптимизация» в экономической терминологии означает две вещи, объединенные в одно: сокращение затрат и повышение производительности. Результатом является увольнение сотрудников из-за внедрения ботов или, скорее, простых сборок ИИ, которые можно запрограммировать для выполнения простых задач, таких как ответы на запросы клиентов с помощью ряда заранее запрограммированных алгоритмов..

Такие боты способны одновременно отвечать на несколько запросов и вести к продажам, на что менеджеры-люди неспособны в таком масштабе. Боты широко проникли в различные отрасли, от онлайн-торговли до банковского дела, где они уже заменили значительный слой менеджеров среднего звена..

Сбербанк, ведущий финансовый гигант России, недавно объявил что с помощью решений искусственного интеллекта сократилось до 90% персонала среднего звена, что привело к сокращению посещений филиалов клиентами до 5 миллионов в 2018 году. Значительное сокращение затрат.

Прогнозный анализ – еще одно огромное приложение для технологий искусственного интеллекта, недавно появившееся на финансовой арене..

NASDAQ начала использовать искусственный интеллект на своей торговой площадке в 2018 году, и индекс искусственного интеллекта и робототехники NASDQ CTA (NQROBO) превзошел своих конкурентов: ROBO Global Robotics and Automation Index и Indxx Global Robotics. & Тематический индекс искусственного интеллекта (IBOTZ) на 5,3% против 0,19% и 2,71% соответственно.

Использование ИИ для анализа потенциальных движений графиков становится жизнеспособной и значительно более прибыльной альтернативой содержанию огромного штата аналитиков, которые никогда не смогут обработать объемы информации, которые ИИ может обрабатывать за секунды..

В то же время швейцарский банк UBS, который занимает 35-е место в мире по объему активов, недавно заключил партнерское соглашение с Amazon, чтобы включить свою услугу «Ask UBS» в акустические устройства Echo на базе Alexa..

Торговля деньгами – это следующая важная вещь для ИИ, поскольку использование комбинации прогнозного анализа и ботов для заглядывания в будущее на основе собранных из Интернета данных о потенциальных движениях рынка является бесценным инструментом для трейдеров..

Специализированный ИИ может обобщать огромные объемы данных из социальных сетей и новостных каналов, чтобы составить прогноз относительно обменного курса любой валюты. И это инструмент, который активно используется как крупными торговыми площадками, так и небольшими финансовыми стартапами..

GAN или генерирующие состязательные сети являются одними из самые большие тенденции ближайших лет.

Сети GAN были изобретены Яном Гудфеллоу в 2014 году и состоят из двух нейронных сетей в виде дискриминатора и генератора, которые могут классифицировать любые данные между собой и достигать равновесия в форме консенсуса, когда генератор создает фотографии, неотличимые от реальные данные.

Другими словами, GAN можно обучать неограниченно и непрерывно. Это фантастическая новость для финтеха, поскольку отрасль сможет обучать эти сети индивидуально формировать реалистичное поведение рынка, таким образом, становясь небесным инструментом для всех, от трейдеров до риск-менеджеров..

Тенденции будущего использования ИИ

Наряду с GAN наиболее заметные проявления ИИ в финтехе в ближайшие годы будут сосредоточены не столько на инновациях, сколько на заявление. Наибольшие тенденции заключаются в использовании ИИ для обеспечения безопасности, персонализации и оптимизации процессов..

Банковская и финансовая отрасли в целом страдают от проблем с безопасностью на протяжении многих лет, и ИИ является одним из инструментов, который кажется наиболее способным исправить многочисленные лазейки, оставленные в системе. Использование биометрических данных, таких как отпечатки пальцев и паттерны сетчатки глаза, для идентификации клиентов – одна из областей, в которых можно применять ИИ наряду с технологиями распознавания лиц, которые Apple использует в своих телефонах для своих сервисов Apple Pay..

В недавнем отчете Goode Intelligence говорится, что к 2021 году 1,9 миллиарда клиентов банков будут использовать биометрическую идентификацию в той или иной форме. Мошенничество – одна из ключевых областей, которую ИИ может устранить при правильном применении в отделах по предотвращению мошенничества..

Персонализация взаимодействия пользователей с банками является серьезной проблемой для отрасли в целом, поскольку клиенты становятся более требовательными, капризными, технически подкованными и продвинутыми в своей финансовой грамотности. Настройку и персонализацию пользовательского опыта невозможно представить без использования ИИ, поскольку последний является ключом к прогнозированию запросов пользователей и их удовлетворению до того, как клиент даже узнает, что ему может понадобиться в будущем..

Опираясь на анализ поведения клиентов, ИИ может стать мощным рекламный инструмент для финансовых инструментов и продуктов.

Излишне говорить, что оптимизация внутренних процессов и процессов управления клиентами является одной из ключевых областей, в которых ИИ будет применяться в ближайшие годы, поскольку организации пытаются сократить расходы и оптимизировать рабочие процессы. Точно так же, как боты теперь могут обрабатывать запросы клиентов в интернет-магазинах, аналогичные конструкции, адаптированные для финансового сектора, могут обслуживать клиентов и сокращать объем бумажной работы, связанной с обработкой запросов..

В более внутреннем смысле приложения JPMorgan начал использовать конструкции на основе ИИ для обработки внутренних ИТ-запросов, таких как манипуляции сотрудников с ключевыми банковскими системами. JPMorgan Chase недавно представила платформу Contract Intelligence (COiN), предназначенную для анализа юридических документов и извлечения важных данных и положений..

Поскольку ручная проверка около 12 000 годовых коммерческих кредитных соглашений и соответствующих документов требует примерно 360 000 человеко-часов, использование ИИ, способного справиться с задачей за несколько часов, более чем оправдано..

Применимость: кому и как выгодно использование ИИ?

Ни одна технология не может стать действительно прибыльной, если она не докажет свою ценность и полезность перед обычным пользователем. Но в финансовом секторе средний пользователь – это тройное значение этого слова, которое включает клиентов, инвесторов и стартапы..

Для клиентской части финансового сектора применение технологий искусственного интеллекта может означать только одно с точки зрения выгоды – удобство. Удобство для клиентов предполагает большую безопасность, более высокую персонализацию услуг, более быстрое обслуживание и более высокую прибыльность. Сочетание этих преимуществ может быть достигнуто за счет применения ИИ, а его прибыльность будет обеспечена за счет сокращения затрат на персонал..

Конечно, сокращение штата – это то, к чему общество относится неодобрительно, но клиенты стремятся забыть о бедах уволенных в пользу удобства во взаимодействии с банками и возможности получать более качественные услуги под эгидой большей защиты своих паролей. и личные данные.

Например, недавно корпорация Bank of America обнародованный его интеллектуальный виртуальный помощник по имени Эрика, который использует прогнозную аналитику и когнитивные сообщения для предоставления финансовых рекомендаций более чем 45 миллионам клиентов организации..

Но именно инвесторы, такие как институциональные инвесторы и трейдеры, являются наиболее привлекательными клиентами любой банковской организации, а ИИ – это святой Грааль, когда речь идет о развитии таких направлений..

От предложения торговых ботов до массового анализа и прогнозирования данных до обработки огромных массивов клиентских данных с подкреплением их финансовыми результатами, технология может творить чудеса, увеличивая ценность для клиентов. Поскольку для инвесторов ценность в значительной степени преобразуется в прибыль, использование ИИ для анализа оптимальных инвестиционных возможностей и повышения удобства обслуживания является многообещающим..

И последнее, но не менее важное: стартапы, которые составляют основу развития рынка, могут получить большую выгоду от применения ИИ..

Поскольку конкуренция – это здоровое явление, которое способствует прогрессу, бесплатная доступность технологий искусственного интеллекта и наличие большого количества поддерживающих баз данных делают разработку конструкций искусственного интеллекта для удовлетворения рыночных потребностей прибыльным предприятием..

Поскольку на рынке искусственного интеллекта и нейронных сетей в значительной степени доминируют такие гиганты, как Amazon, Google и IBM, присутствие небольших стартапов, способных предлагать дорогостоящие продукты, аналогичные тем, которые предлагают доминирующие, но с лучшими функциями и, что наиболее важно, по более низким ценам, делает рынок ИИ прибыльным и в значительной степени неиспользованным пространством, полным возможностей.

Последние мысли

Революция в сфере финансовых технологий с применением ИИ еще только зарождается, но уже произвела значительное впечатление на всю отрасль..

Доказанная экономическая целесообразность и эффективность, предлагаемые системами и их производными, побуждают лидеров отрасли вкладывать средства в разработку новых технологий в поисках большей прибыли и оптимизации. Рынок решений искусственного интеллекта полон возможностей, и глобальная тенденция их применения так или иначе проистекает из мировых финансовых центров в Нью-Йорке, где законодатели тенденций финансового сектора инвестируют в новые инструменты, чтобы произвести революцию в отрасли..

В отчете CB Insights указано, что только в первом квартале 2018 года финтех-компании при поддержке венчурного капитала получили рекордные 5,4 миллиарда долларов, что является достаточным доказательством того, что институциональные инвесторы видят перспективу получения прибыли в разработке новых технологий для обслуживания огромного рынка финансовые услуги.

Банки не отстают, поскольку автоматизация обслуживания клиентов, персонализация, повышенная безопасность, оптимизация процессов и распознавание образов обеспечат их конкурентное преимущество перед другими организациями, которые еще не приняли идею инноваций..

Поскольку финансовый рынок столь же жестоко конкурентен, как и любой другой, требующий огромных денежных сумм, те, кто следуют тенденциям и принимают их, в конечном итоге выживут и восторжествуют на костях архаичного мышления, когда технологическая революция быстро охватит мировую экономику. AI.

Предоставил Иван Александров

Иван Александров – управляющий партнер Меморандум.Капитал, международная инвестиционная компания, специализирующаяся на активах на основе блокчейн. Их опыт в сфере венчурного капитала, прямых инвестиций и инвестиционного банкинга позволяет им предоставлять образцовые услуги своим клиентам и отличные возможности для привлечения инвестиций..