Использование ИИ в сфере финансовых услуг

Финансовые услуги готовы к буму производительности ИИ, но для минимизации рисков и защиты клиентов необходимы ограждения и обучение.

Технология генеративного искусственного интеллекта выходит на первый план

Новые технологии генеративного ИИ обещают изменить финансовые услуги, повысив их эффективность, персонализацию и доступность. Однако для их ответственного внедрения необходимо учитывать этические риски, нормативные требования, потребности в кадрах и управлять изменениями.

Такие инструменты генеративного ИИ, как ChatGPT, используют большие языковые модели (LLM) для создания персонализированного контента. Эти новые инструменты могут персонализировать финансовые рекомендации, адаптировать образовательные материалы и предоставлять рекомендации клиентам в огромных масштабах, основываясь на индивидуальных характеристиках и поведении.

Хотя генеративный ИИ сулит огромные улучшения, он также связан с рисками, связанными с предвзятостью, прозрачностью и ответственным использованием данных, которые компании должны снижать. Управление персоналом и процессами, необходимыми для успешного внедрения ИИ, не менее важно.

Ключевые моменты

• Технологии генеративного ИИ, такие как ChatGPT, обещают значительные улучшения в сфере финансовых услуг — от эффективности и производительности до персонализации и доступности.
• Вместо полной автоматизации инструменты ИИ будут дополнять работу профессионалов в сфере финансовых услуг, таких как финансовые консультанты и аналитики инвестиционных исследований.
• Ответственное внедрение требует заблаговременного решения вопросов, связанных с кадровыми ресурсами, этическими рисками, нормативными требованиями и управлением изменениями.
• Финансовым компаниям следует рассмотреть возможность обучения сотрудников навыкам работы с ИИ в таких ключевых областях, как эффективные подсказки, протоколы вывода и управление моделями.

Автоматизация процессов и многое другое

Многие финансовые учреждения уже используют другой тип технологий искусственного интеллекта, называемый машинным обучением, для автоматизации многократно повторяющихся процессов в таких областях, как соблюдение нормативных требований, отчетность, оценка рисков и выявление мошенничества. Чат-боты обрабатывают рутинные запросы клиентов, а робо-консультанты обеспечивают круглосуточное автоматическое инвестирование.

Новый генеративный ИИ может пойти еще дальше в автоматизации. Например, обрабатывая и извлекая ключевые детали из отчетов о прибылях и убытках, инструменты ИИ могут подготовить стандартизированные исходные данные для финансовых моделей. Это может сэкономить аналитикам часы ручной работы каждый квартал.

Демократизация сложных финансовых услуг

Системы управления личными финансами, основанные на искусственном интеллекте, способны сделать сложные услуги по финансовому планированию и управлению состоянием, традиционно предназначенные для состоятельных клиентов, доступными для большего числа потребителей. Такие темы, которые раньше требовали общения с финансовыми консультантами, как стратегии управления имуществом, минимизация налогов и сложное распределение активов в портфеле, теперь можно перевести на повседневный язык и сделать их легко усваиваемыми, исходя из уникальных приоритетов клиента.

Хотя искусственный интеллект может автоматизировать некоторые задачи, квалифицированные финансовые консультанты остаются жизненно важными, особенно для построения доверительных отношений с клиентами на протяжении долгого времени. Кроме того, освободившись от рутинных вопросов и других ручных задач, консультанты могут уделять больше времени и сосредоточиться на построении отношений с клиентами и разработке более ценных финансовых стратегий.

Повышение продуктивности аналитиков

Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, обещают изменить производительность инвестиционных исследований. В настоящее время аналитики посвящают значительное время и усилия разбору объемных отчетов, документов и стенограмм, чтобы отследить назначенные им зоны покрытия. Теперь аналитики могут использовать инструменты искусственного интеллекта для быстрой обработки плотных документов и автоматического выделения ключевых статистических данных, сюрпризов, тенденций и других критических сигналов для анализа.

Автоматизируя трудоемкие задачи, такие как обработка, ИИ позволяет аналитикам посвятить больше времени и опыта критическому мышлению, интерпретации и экспертным оценкам. ИИ-помощники в написании текстов также позволяют аналитикам быстро проводить стресс-тестирование предположений и дорабатывать черновики отчетов, чтобы избежать непреднамеренной предвзятости.

Этика и ответственное использование

Несмотря на многообещающие перспективы, ИИ не лишен рисков. Эксперты рекомендуют финансовым учреждениям внедрить защитные ограждения для снижения таких рисков. Один из них связан с сохранением исторических предубеждений, которые могут нанести непропорциональный ущерб определенным группам. Поскольку прогностические модели используют информацию из существующих наборов данных, сохраняющиеся предубеждения в исходных данных могут привести к тому, что новые платформы будут генерировать несправедливый или неэтичный контент.

Финансовые учреждения также сталкиваются с растущим вниманием со стороны регулирующих органов в отношении конфиденциальности, безопасности, прозрачности и контроля данных — даже при работе с третьими сторонами. Закон Европейского союза об искусственном интеллекте и предложенные Комиссией по ценным бумагам и биржам США требования к брокерско-дилерским компаниям и инвестиционным консультантам возлагают на руководителей компаний обязанность полностью понимать, где находятся данные клиентов, как они перемещаются между системами, какие вычисления на них выполняются, а также политику использования данных в отношениях с поставщиками искусственного интеллекта.

Поддержание последовательного человеческого надзора и процедур проверки остается критически важным для немедленного выявления проблем и ответственного вмешательства по мере того, как модели ИИ получают доступ к более конфиденциальным данным, включая данные клиентов или заказчиков.

Культивирование талантов в области ИИ путем непрерывного обучения навыкам

Для успешного внедрения ИИ в финансовых учреждениях необходимо уделять особое внимание развитию собственных навыков в области ИИ, включая методы анализа данных, сравнительный анализ и уточнение моделей. Обучение также должно включать в себя обучение сотрудников-ветеранов, обладающих институциональными знаниями, которые должны понимать, как правильно применять ИИ. Например, использование собственных данных компании в моделях ИИ, структурирование эффективных подсказок и внедрение протоколов человеческой проверки перед передачей контента клиентам.

Несмотря на распространение инструментов искусственного интеллекта, человеческое суждение и эмоциональный интеллект остаются незаменимыми при консультировании клиентов и работе с данными о них. Профессионалы в области банковского дела и финансов должны обладать профессиональными навыками руководства и управления, чтобы эффективно использовать ИИ, ставя во главу угла выгоды клиентов и минимизируя риски.

Движение вперед

Перспективы развития ИИ в сфере финансовых услуг многообещающие, но реализация его полного потенциала требует продуманного подхода. Организациям следует стратегически внедрять ИИ в существующие процессы, где он может принести очевидную пользу, а также тщательно планировать, управлять и контролировать, чтобы обеспечить согласованность действий сотрудников и эффективное управление рисками.

Финансовые учреждения, которые инвестируют в стратегическое планирование и проводят целенаправленное обучение ответственному использованию ИИ, получат наибольшие выгоды. Такой подход не только поможет выполнить этические и нормативные обязательства перед клиентами, но и обеспечит успешное внедрение инструментов генеративного ИИ. Баланс между стратегическим подходом и долгосрочным оптимизмом необходим компаниям для эффективного использования инструментов ИИ и получения значимых конкурентных преимуществ.