Umetna inteligenca v finančni industriji: Pametni denar

Ali lahko umetna inteligenca (UI) obvlada finančni trg? Finančna industrija se zelo zanima za novo tehnologijo, čeprav so možnosti za uspeh še nejasne.

UI bo v prihodnosti verjetno imela večjo vlogo v finančni industriji. Vročica UI je prizadela celoten finančni svet. V industriji, ki je nagnjena k preprostim odgovorom, se nova tehnologija ujame z dvema močnima obljubama: Lahko vam prihrani veliko denarja – in lahko zaslužite veliko več denarja. Boston Consulting Group (BCG) ocenjuje, da bi lahko le deset največjih bank z uporabo UI svoje prihodke povečale za 120 milijard dolarjev na letni ravni, medtem ko bi znižale stroške za 90 milijard dolarjev.

Finančni sektor je še vedno daleč od razširjene uporabe algoritmov za samostojno učenje. Toda UI je brez dvoma zelo vroča tema. Banke to zelo resno obravnavajo. Inteligentni stroji lahko namreč avtomatizirajo drage upravne postopke, sprejemajo težke odločitve o posojilih ali najdejo donosne naložbe. Potencial je očiten: po mnenju druga največje ameriška banke Bank of America, bankirji porabijo tretjino svojega časa za razporejanje sestankov.

Avtomatizirani boti

Iris in Debbie že konkretno predstavljata, kaj je mogoče. Obe delujeta za globalno transakcijsko bančništvo Deutsche Bank v Nemčiji in obe sta ne človeška zaposlitev, temveč robota, ki ju nadzira UI. Oddelek, kjer opravljajo plačila ali financiranje kreditov, je notorično administrativno intenzivna – zaradi česar je idealna lokacija za UI.

Iris že več kot eno leto dela v skupini za gotovinsko poslovanje in v tej pilotni fazi pomaga pri obravnavi plačil za velika nemška podjetja. Lahko se odzove na e-poštna sporočila, tako da ukaze aplikacijam ali samostojno začne iskalne poizvedbe.

Iris je rezultat tako imenovane avtomatizacije robotskih procesov, kjer se roboti naučijo skrbeti za rutinske naloge od uradnikov. Avtomatizacija standardnih nalog deluje že vrsto let. Kar je novo in očarljivo glede agentov UI, je, da jim ni treba ponovno programirati jedrnih sistemov. Boti delujejo sami in nadzorujejo programsko opremo neodvisno – kot zaposleni človek.

Tudi Debbie je robotska sodelavka, vendar se je treba pogovarjati z njo. Tako imenovani Chatboti se zdaj pogosto uporabljajo, ne samo v bančni industriji. Debbie lahko posreduje informacije o stanju poravnav vrednostnih papirjev na borzi. Odgovore, za katere so zaposleni v preteklosti porabili ogromno časa, zdaj Debbie opravi v trenutku.

Gre za iskanje vzorcev

Za začetek sodelovanja z UI je potrebno veliko ročne priprave. Finančni svet ima na voljo veliko podatkov, vendar tudi standardizirana poročila pogosto uporabljajo povsem drugačne kazalnike ali pa se za vsako podjetje različno nanašajo na ponavljajoče se razmerje. Brez čiste obdelave takšnih podatkov algoritmi lahko odkrijejo povezave, ki niso relevantne.

V podatkovnem prostoru finančnega sveta je veliko »hrupa«. Igranje šaha in potapljanje ladjic sta disciplini s fiksnimi pravili. Toda v resničnem svetu se pravila nenehno spreminjajo in kršijo.

Umetna inteligenca je trenutno vroča tema, ki lahko, s stroškovnega vidika, pomaga izboljšati učinkovitost v celotnem omrežju.

Z upoštevanjem podatkov, pridobljenih pri vsakodnevnem delovanju komunikacijskih omrežij, bo mogoče prepoznati vzorce in oblikovati učinkovite politike, ki bodo usmerjale veščine odločanja v stroju, ko se bodo pojavile nove razmere, je malo nejasen izraz in kljub temu enak koncept, na katerem temeljijo tržne vertikale.

Trenutna vizija UI za omrežja operaterjev je v veliki meri zasnovana na varnostnih funkcijah, kot so preprečevanje DDoS (Distributed Denial of Service), migracija / avtomatizacija v realnem času in izbira poti v omrežju. V prihodnosti pričakujemo, da se bo UI razširil na nova področja, kot je definiranje topologije omrežja in sčasoma avtomatiziranje sprejemanja odločitev – z uporabo politike in človeškega nadzora, da se zagotovi doslednost in zanesljivost.

Kje in kako bi se UI najbolje izvajal?

Kot nezrela tehnologija bi bilo treba UI izvajati po fazah, s strogim testiranjem, da se zagotovi, da ima dovolj podatkov in prave podatke za oblikovanje trdnih politik odločanja. Operaterji bi morali razviti projekte posamično in ko bodo zadovoljni z rezultati na enem področju, bodo obseg uvajanja zajemal več funkcij.

Ena stvar, ki je gotova – vsaj v bližnji prihodnosti, je, da operaterji, avtomatizaciji, ne bodo popolnoma prepustili nadzora nad svojimi omrežji. Namesto avtomatiziranih omrežij želijo razviti prilagodljive mrežne prakse, ki izkoriščajo moč in učinkovitost UI, ki temelji na podatkih in jih združujejo z neprecenljivimi izkušnjami njihovih inženirjev.

S pomočjo dobaviteljevih partnerjev lahko operaterji v svojih omrežjih uvedejo AI, da bi dosegli znatno povečanje učinkovitosti in prihranke pri stroških, hkrati pa hitreje in z boljšim sprejemanjem odločitev pri razvoju omrežnih operacij ter uporabnikom ponudili večjo izkušnjo in s tem dosegli konkurenčno prednost v trgih.

Umetna inteligenca spreminja način upravljanja pametnega denarja

UI ni čarobna škatla, v katero lahko vložimo vse svoje probleme in izpljunimo denar, vendar pa je to orodje močnejše od tistega, ki smo ga imeli na voljo do sedaj. Zdaj, ko lahko inteligentno in odgovorno upravljamo s tem vznemirljivim novim tehnološkim orodjem, upravljavci premoženja vseh vrst služijo veliko več za sebe in za svoje stranke.

Pametni denar je namreč definiran, kot kapital, ki ga nadzirajo institucionalni vlagatelji, tržni ponudniki in drugi finančni strokovnjaki. Pametni denar je bil prvotno izraz na področju iger na srečo, ki se je nanašal na vložke, ki so jih naredili igralci iger na srečo, z uspešnimi rezultati. Običajno so imeli igralci globoko znanje o športu, na katerega so stavili, ali znanje, ki ga javnost ni imela. V svetu investiranja so posledice enake. Pametni denar na trgu upravljajo ljudje, ki imajo boljše razumevanje trga ali dostop do informacijskih kanalov, do katerih mali vlagatelj ne more zlahka dostopati. Kot tak se šteje, da ima pametni denar veliko boljše možnosti, da bi bil pravilno naložbeno vložen, saj se vzorci trgovanja institucionalnih vlagateljev razlikujejo od malih vlagateljev.

Umetna inteligenca torej spreminja način upravljanja pametnega denarja oziroma investitorjevega denarja, kar pa slednjemu omogoča predvsem zmanjševanje stroškov in povečevanje dobička.

Marko Vidrih