Oczekiwania banków wobec AI
Statista szacuje, że wydatki sektora finansowego na AI wzrosną z 35 mld dol. w 2023 r. do 97 mld dol. w 2027 r. , a wydatki tylko sektora bankowego na ten cel wzrosną z 3,86 miliardów dolarów w 2023 r. do prawie 85 miliardów dolarów w 2030 r.
Znaczna część wydatków związanych z AI jest przeznaczona na zatrudnienie i infrastrukturę IT. Duże banki zwiększają zatrudnienie specjalistów od AI, mimo że redukują zatrudnienie w innych miejscach. Oznacza to, że oczekują wzrostu produktywności w wyniku stosowania AI, który może zastąpić część zasobów ludzkich.
Firma doradcza McKinsey szacuje, że zastosowanie AI może zwiększyć dochody sektora bankowego na świecie od 200 mld dol. do 340 mld dol. rocznie, czyli od 2,7% do 4,7% całkowitych przychodów branży. Główną korzyścią ma być wzrost produktywności.
Chatboty
Powszechne jest wykorzystanie AI do obsługi klienta. Chatboty nie są nowymi funkcjami w usługach finansowych, ale technologia ta znacznie się poprawiła w ostatnich latach. Główna korzyść z chatbotów opartych na AI to obniżenie kosztów poprzez skrócenie czasu interakcji międzyludzkich i poprawa obsługi klienta poprzez zapewnienie całodobowego wsparcia.
Bardziej zaawansowane chatboty są wykorzystywane do oferowania spersonalizowanych usług finansowych, takich jak śledzenie wydatków osobistych. Niektóre mogą nawet wykonywać transakcje finansowe, takie jak wnioski o pożyczkę.
Sztuczna inteligencja jest też stosowana do wykrywanie przypadków prania pieniędzy i oszustw. Narzędzia AI pomagają w sygnalizowaniu szybkiego przepływu pieniędzy na różne konta lub transakcji, które znacznie odbiegają od standardowych wzorców. Narzędzia te stają się coraz skuteczniejsze w identyfikowaniu podejrzanych osób i zorganizowanych grup, które wykorzystują luki w systemach opartych na regułach.
Regulacje nie nadążają za rozwojem AI
Innym przykładem są oszustwa płatnicze związane z cyfrowymi usługami finansowymi. System wsparty AI umożliwia instytucjom finansowym przeglądanie i podejmowanie decyzji o zatwierdzeniu lub odrzuceniu płatności.
AI może też znacznie poprawić ocenę kredytową, wykorzystując niestrukturyzowane dane, czyli nietradycyjne informacje finansowe o kliencie.
Stosowanie AI może jednak powodować rozmaite problemy. Systemy AI często są „czarnymi skrzynkami”, co oznacza, że trudno jest zrozumieć, jak dokładnie działają. Dlatego wprowadzenie AI może prowadzić do nieprzewidzianych problemów operacyjnych, zwłaszcza jeśli systemy nie są odpowiednio przetestowane.
AI wymaga przetwarzania dużych ilości danych, co zwiększa ryzyko naruszeń bezpieczeństwa i kradzieży danych. Może wzmacniać istniejące bariery i uprzedzenia, jeśli algorytmy są oparte na danych historycznych. Przepisy regulacyjne nie nadążają za rozwojem AI co może sprawić kłopot instytucjom finansowym.
AI może być też wykorzystywana do bardziej zaawansowanych ataków cybernetycznych, takich jak phishing.
