Майбутнє штучного інтелекту у фінансових послугах

Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися і швидко впроваджуватися, цілі галузі та бізнес-моделі за наступне десятиліття зазнають значних змін. На ринку діють багато факторів, і можливості ШІ випереджають гнучкість багатьох організацій. Це особливо стосується фінансових установ, які продовжують модернізувати застарілу основну інфраструктуру через міграцію в хмару.

Звичайно, першим кроком для більшості фінансових інституцій є розробка сценаріїв використання ШІ, які майже повністю відокремлені від застарілих систем, наприклад, чат-ботів для підтримки клієнтів. Розглядаючи роботу контакт-центру, це очевидне місце для початку. Клієнти відвідують вебсайт, дзвонять у службу підтримки або надсилають електронні листи, щоб повідомити про проблему. Ці взаємодії можуть бути цілком перенаправлені через хмарні рішення, з API, що з’єднують їх із відповідними внутрішніми базами даних, наприклад, системами управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM).

Хоча сценарій контакт-центру є найпростіше впроваджуваним рішенням ШІ для фінансових компаній, існують інші швидкі перемоги, які дозволять співробітникам зосередитися на більш цінних завданнях, особливо з урахуванням зростання розуміння та залученості до ШІ.

Швидкі перемоги для клієнтів і співробітників

Завдяки численним сервісам і додаткам, що надаються через хмару, клієнти також можуть отримати вигоду від покращень і підвищення ефективності, керованих ШІ. Багато фінансових продуктів тепер мають вбудованих помічників на базі ШІ, що підвищує доступність через можливість взаємодії з додатками за допомогою природної мови. Це суттєво покращує користувацький досвід (UI) та досвід користувача (UX).

Аналогічно, ці помічники можуть покращити внутрішні робочі процеси, дозволяючи банківським фахівцям шукати, відкривати, витягати та підсумовувати інформацію. Вони також відкривають можливість створювати новий контент, наприклад, звіти, на основі існуючого матеріалу. Це робить співробітників у всіх бізнес-функціях більш орієнтованими на дані, а робочі процеси — більш ефективними завдяки інсайтам, які раніше були недосяжні без інструментів ШІ.

Візьмемо, наприклад, платежі. Банки та платіжні провайдери працюють із великими обсягами складних даних про платежі, тому можливість аналізувати ці дані та отримувати інсайти за допомогою природної мови є надзвичайно корисною.

Ще один приклад — навчання у складних сферах, таких як торговельне фінансування. Цей сектор стикається з суттєвою нестачею кваліфікованих кадрів, оскільки досвідчені співробітники виходять на пенсію або переходять у інші ролі. За допомогою внутрішніх помічників на базі ШІ нові співробітники можуть швидше освоїтися, самостійно шукати відповіді на запити щодо процесів і робочих потоків за допомогою підказок. Це дозволяє банківським працівникам більше не переглядати великі обсяги документації у пошуках потрібної інформації.

Для технічних команд, таких як розробники, інструменти ШІ приносять неймовірну цінність. Помічники автозавершення коду підвищують швидкість розробки та прискорюють життєвий цикл створення програмного забезпечення, що дозволяє швидко впроваджувати нові оновлення та функції для клієнтів. Звичайно, не всі співробітники в організації будуть так вправні у використанні інструментів ШІ, але саме тому технічні лідери фінансових установ мають впроваджувати індивідуальні плани підвищення кваліфікації для різних бізнес-функцій і команд.

Ключові інвестиції для фінансових організацій

Найзначущі ефективні результати ШІ у фінансових послугах пов’язані з автоматизацією рутинної, низькоцінної роботи для фахівців усіх секторів і функцій. Генеративний ШІ став рушієм більшості впроваджень і інтеграцій, які ми бачили за останні роки, і сценарії його застосування варіюються від транскрипції до перекладу і цифровізації паперових документів. Для команд кредитування, наприклад, можливість масштабно цифровізувати, запитувати та керувати великими обсягами складних кредитних документів і забезпечити, щоб downstream-додатки могли використовувати ці дані, є революційною.

З появою нових технологій і розширенням можливостей існуючі інвестиції також отримають вигоду. Зростання ролі агентів ШІ, наприклад, відкриває нові шляхи інновацій, оскільки агенти можуть підключатися до генеративних інструментів ШІ. Чат-боти, покращені агентами ШІ, можуть забезпечувати просунуті пошук і відкриття даних, підключаючись до різних великих мовних моделей (LLMs) і схвалених зовнішніх джерел.

Нові протоколи, що дозволяють агентам і LLM спілкуватися між собою, також розширюють можливості ШІ. Два ключові протоколи — Agent-to-Agent (A2A) і Model Context Protocols (MCP). Як випливає з назви, протоколи A2A дозволяють агентам автономно спілкуватися і співпрацювати, сприяючи створенню більш масштабних і динамічних систем ШІ. MCP — це структура, яка дає LLM доступ до інших інструментів і систем, таких як API, зовнішні бази даних і агенти.

У міру створення повністю агентних систем інвестиції в ці протоколи є необхідними для фінансових організацій. Відкриваючи нові безпечні засоби комунікації між агентами ШІ, API та зовнішніми джерелами даних, інновації та співпраця на базі ШІ отримують потужний поштовх.

Це захоплюючий час для фінансових послуг, оскільки ШІ забезпечує приголомшливі прирости продуктивності для внутрішніх сценаріїв і покращує продукти та послуги по всій екосистемі — від кредитування до ринків капіталу.

Усі галузі фінансових послуг багаті на дані, а дані — це паливо, яке живить ШІ. Саме тому ми зараз спостерігаємо вибух кількості фінтех- і технологічних партнерів, що спеціалізуються на пропозиціях ШІ та покращенні фінансових послуг за допомогою передових технологій. Основною перешкодою для галузі залишається застаріла технологія, але співпраця з цими партнерами та впровадження хмарних сервісів підвищують гнучкість і забезпечують можливість фінансовим компаніям повністю скористатися потенціалом ШІ.