La invasió de la IA a les finances
Des de l’alba de la tradició de la humanitat i el desenvolupament de les habilitats imaginatives, el desig de crear una imitació del pensament en forma de constructe que reprodueixi la intel·ligència humana amb el propòsit d’actuar com a assistent ha estat traçable en tota mena d’obres d’art i literatura.
Des dels treballadors de droides daurats que ajuden a Hefesto a la seva forja fins al famós Golem, la imitació de la vida pensant ha conduït la imaginació humana i ha empès els inventors cada vegada més al regne que ara coneixem com Intel · ligència artificial.
Però no va ser fins a la dècada de 1950 que els ordinadors de mida habitació van obrir el camí per a la programació i els primers intents de replicar tant construccions d’intel·ligència artificial com xarxes neuronals. van ser possibles.
Com que l’economia ha pres un control sobre pràcticament totes les àrees de l’activitat humana, aprovant o enderrocant invencions i innovacions a través del prisma de la rendibilitat, la IA també ha recorregut el camí del judici pel retorn de la inversió.
I ara AI ha fixat els seus objectius en el sector financer, transformant-se en un terme completament nou conegut com a fintech. La banca, el comerç i les inversions són les noves àrees que la IA està a punt d’anomenar-se en els propers anys.
La IA està arribant
Les principals raons per les quals La IA s’ha instal·lat en el sector financer es deu en gran mesura al simple fet que la tecnologia és la més adequada per tractar quantitats massives de dades i fer el que es va concebre des de temps immemorials: ajudar a la ment humana a fer front a tasques en què aquesta última és biològicament limitada..
El sector financer implica una gran quantitat de dades que cal processar i analitzar per extreure informació significativa que es pugui utilitzar per obtenir beneficis. I aquesta és l’àrea principal on la IA pot ajudar programant-se per obtenir i extreure resultats o tendències com a instrument predictiu a partir de les matrius de dades que passen per infraestructures financeres..
Naturalment, com és el cas de totes les tecnologies, la IA ha passat per cicles de desenvolupament importants i les conseqüents calmes nascudes de desil·lusions o crisis financeres.
El cicle “hivernal” més recent va aterrar a la dècada de 1990 i va continuar fins als darrers anys, fins que l’economia global es va recuperar completament per adoptar les noves tecnologies i va aconseguir un avanç en innovacions. Les tecnologies corol·làries de la IA han estat la punta de llança d’aquest moviment i han vist nombroses aplicacions.
AI com Fintech: Com ha canviat AI Fintech?
La primera i més palpable manifestació de la IA es pot presenciar en l’aparició dels robots.
Qualsevol persona que hagi entrat mai en una botiga d’Internet i hagi conversat amb un assistent en línia és probable que hagi xatjat amb un bot. Un estudi de Statista va demostrar que es preveia que el nombre de consumidors que utilitzen assistents virtuals a tot el món superaria els mil milions el 2018.
La paraula “optimització” en terminologia econòmica significa dues coses modelades en una: reducció o costos i augment de la productivitat. El resultat és l’acomiadament d’empleats mitjançant la introducció de bots, o més aviat simples compilacions d’IA que es poden programar per realitzar tasques senzilles, com respondre a consultes de clients mitjançant una sèrie d’algoritmes preprogramats..
Aquests robots són capaços de respondre simultàniament a diverses sol·licituds i generar vendes, cosa que els administradors humans són incapaços de fer a tal escala. Els robots han impregnat molt en diverses indústries, des del comerç en línia fins a la banca, on ja han substituït una gran capa de gestors de línia mitjana.
Sberbank, el gegant financer líder de Rússia, ho ha fet recentment va anunciar que les solucions d’IA han reduït fins al 90% del personal de línia mitjana i han provocat una reducció de les visites de clients a les oficines fins a 5 milions el 2018. Un assoliment substancial d’estalvi de costos.
L’anàlisi predictiva és una altra aplicació immensa per a les tecnologies d’intel·ligència artificial que recentment s’ha obert pas al panorama financer.
NASDAQ va començar a emprar IA a la seva plataforma comercial el 2018 i el NASDQ CTA Artificial Intelligence and Robotics Index (NQROBO) va superar els seus rivals el ROBO Global Robotics and Automation Index i el Indxx Global Robotics & Índex temàtic d’intel·ligència artificial (IBOTZ) un 5,3% enfront d’un 0,19% i un 2,71% respectivament.
L’ús d’IA per analitzar moviments de gràfics potencials s’està convertint en una alternativa viable i considerablement més rendible per mantenir un equip massiu d’analistes, que mai no podran processar les quantitats d’informació que pot realitzar una IA en segons.
Al mateix temps, el banc suís UBS, que ocupa el lloc 35 del món pel seu volum d’actius, s’ha associat recentment amb Amazon per incorporar el seu servei “Ask UBS” als dispositius d’altaveu Echo alimentats per Alexa..
El comerç de diners és la següent gran cosa per a la IA, ja que l’ús d’una combinació d’anàlisi predicativa i bots per mirar cap al futur a partir de dades agregades d’Internet sobre possibles moviments del mercat és una eina inestimable per als comerciants..
La IA especialitzada pot resumir grans quantitats de dades de xarxes socials i canals de notícies per formular una previsió sobre el tipus de canvi de qualsevol moneda. I aquest és un instrument que està sent utilitzat activament tant pels principals pisos comercials com per les empreses financeres més petites.
GAN o les xarxes adversàries generatives en són un tendències més grans dels propers anys.
Els GAN van ser inventats per Ian Goodfellow el 2014 i estan formats per dues xarxes neuronals en forma de discriminador i generador que poden classificar qualsevol forma de dades entre ells i assolir l’equilibri en forma de consens quan el generador produeix fotos indistingibles de dades reals.
En altres paraules, els GAN es poden entrenar de manera il·limitada i poden aprendre sense parar. Aquesta és una notícia fantàstica per a la tecnologia fintech, ja que la indústria podrà ensenyar a aquestes xarxes individualment a formar un comportament realista del mercat, convertint-se així en un instrument enviat al cel per a qualsevol persona, des de comerciants fins a gestors de risc.
Tendències en l’ús futur de la IA
Al costat dels GAN, les manifestacions més visibles de la IA en tecnologia fintech en els propers anys no es centraran tant en la innovació, sinó en aplicació. Les principals tendències es troben en l’ús de la IA en seguretat, personalització i optimització de processos.
Les indústries bancàries i financeres en general han estat afectades per problemes de seguretat al llarg dels anys i la IA és un dels instruments que sembla més capaç de redimir les múltiples escletxes que queden al sistema. L’ús de dades biomètriques, com ara empremtes digitals i patrons de retina per a la identificació del client, és una de les àrees que pot aplicar la IA juntament amb les tecnologies de reconeixement facial que Apple utilitza als seus telèfons per als seus serveis Apple Pay..
Un informe recent de Goode Intelligence afirma que 1.900 milions de clients bancaris utilitzaran la identificació biomètrica d’una forma o altra el 2021. El frau és una de les àrees clau que la IA pot eliminar si s’aplica correctament als departaments de prevenció de fraus..
La personalització de les experiències dels usuaris amb els bancs és un repte important per a la indústria en general, ja que els clients són cada vegada més exigents, capritxosos, experts en tecnologia i avançats en la seva competència financera. La personalització i personalització de les experiències dels usuaris no es poden concebre sense l’ús d’IA, ja que aquesta última és la clau per predir les sol·licituds dels usuaris i atendre-les abans que el client no sàpiga el que pot necessitar en el futur.
En confiar en l’anàlisi del comportament del client, la IA pot convertir-se en un potent eina publicitària per a instruments i productes financers.
No cal dir que l’optimització dels processos interns i de gestió de clients és una de les àrees clau per a les quals s’aplicarà la IA en els propers anys a mesura que les organitzacions lluiten per reduir costos i racionalitzar els fluxos de treball. De la mateixa manera que ara els robots poden gestionar les consultes dels clients a les botigues en línia, construccions similars adaptades als sectors financers poden atendre els clients i reduir la quantitat de tràmits relacionats amb la gestió de les sol·licituds.
En un sentit més propi de l’aplicació, JPMorgan va començar a utilitzar construccions basades en IA per processar sol·licituds internes de TI, com ara manipulacions dels empleats amb sistemes bancaris clau. JPMorgan Chase ha introduït recentment una plataforma d’Intel·ligència Contractual (COiN) dissenyada per analitzar documents legals i extreure clàusules i punts de dades importants..
Atès que la revisió manual d’uns 12.000 contractes de crèdit comercials anuals i documents rellevants requereix aproximadament 360.000 hores laborals, l’ús d’IA que pot gestionar la tasca en poques hores està més que justificat.
Aplicabilitat: qui es beneficia de l’ús de la IA i com?
Cap tecnologia pot arribar a ser realment rendible tret que demostri el seu valor i la seva utilitat davant l’usuari mitjà. Però, en el sector financer, l’usuari mitjà té un triple sentit de la paraula que implica clients, inversors i startups.
Per al sector financer dels clients, l’aplicació de tecnologies d’IA només pot significar una cosa en el sentit del benefici: la comoditat. La comoditat per als clients implica una major seguretat, una major personalització dels serveis, un servei més ràpid i una major rendibilitat. La combinació d’aquestes ajudes es pot aconseguir mitjançant l’aplicació d’IA, i la seva rendibilitat s’assegurarà mitjançant la reducció de costos del personal.
Certament, la reducció de personal és una cosa que la societat descontenta, però els clients estan ansiosos per mirar dels problemes dels acomiadats en favor de la seva comoditat en la interacció amb els bancs i la capacitat de rebre millors serveis sota el paraigua d’una major protecció de les seves contrasenyes. i dades personals.
Per exemple, la Corporació Bank of America recentment desvetllat el seu assistent virtual intel·ligent anomenat Erica, que utilitza anàlisis predictives i missatgeria cognitiva per proporcionar orientació financera als més de 45 milions de clients de l’organització.
Però són els inversors, com ara inversors institucionals i comerciants, els clients més atractius de qualsevol organització bancària, i la IA és el sant grial quan es parla del desenvolupament d’aquestes direccions..
Des de l’oferta de bots comercials fins a l’anàlisi i predicció massiva de dades, fins a la manipulació de grans matrius de dades de clients amb resultats financers que els avalen, la tecnologia pot fer meravelles en multiplicar el valor per als clients. Com que el valor es tradueix en gran mesura en beneficis en el cas dels inversors, l’ús de la IA per analitzar oportunitats d’inversió òptimes i oferir una major comoditat en el servei és prometedor..
Per últim, però no menys important, les startups que constitueixen l’eix vertebrador del desenvolupament del mercat poden beneficiar-se molt de l’aplicació de la IA.
Com que la competència és un fenomen saludable que impulsa el progrés, la lliure disponibilitat de tecnologies d’IA i la presència d’un gran nombre de bases de dades de suport fan que el desenvolupament de construccions d’IA per atendre les necessitats del mercat sigui una empresa rendible..
Com que el mercat de la IA i les xarxes neuronals està dominat en gran part per gegants com Amazon, Google i IBM, la presència d’empreses més petites capaces d’oferir productes d’alt valor similars als que ofereixen els dominadors, però amb millors funcions i, sobretot, amb costos més baixos, converteix el mercat de la intel·ligència artificial en una immensitat lucrativa i en gran part sense explotar, plena d’oportunitats.
Pensaments finals
La revolució fintech amb l’aplicació de la IA encara només està emergint, però ja ha causat una impressió significativa a tota la indústria.
La demostrada viabilitat i eficiència econòmica que ofereixen els sistemes i els seus derivats fa que els líders de la indústria inverteixin en el desenvolupament de noves tecnologies a la recerca de majors beneficis i optimització. El mercat de les solucions d’IA està ple d’oportunitats i la tendència mundial de la seva aplicació d’una manera o altra prové dels centres financers del món a Nova York, on els creadors del sector financer inverteixen en nous instruments per revolucionar la indústria.
Un informe de CB Insights indica que només el primer trimestre del 2018 va registrar 5.400 milions de dòlars recaptats per empreses fintech recolzades pel capital risc, una prova àmplia que els inversors institucionals veuen la promesa de rendibilitats en el desenvolupament de noves tecnologies per atendre el mercat serveis financers.
Els bancs no es queden enrere, ja que assolir l’automatització del servei al client, la personalització, la seguretat millorada, l’optimització de processos i el reconeixement de patrons, garantiran el seu avantatge competitiu respecte a altres organitzacions que encara no han adoptat la idea d’innovació.
Atès que el mercat financer és tan brutalment competitiu com qualsevol altre que impliqui grans quantitats de diners, els que segueixen i accepten les tendències acabaran per sobreviure i triomfar sobre els ossos del pensament arcaic mentre la revolució tecnològica travessa l’economia global. d’AI.
Aportat per Ivan Aleksandrov
Ivan Aleksandrov és el soci gerent de Memoràndum. Capital, una companyia d’inversió internacional centrada en actius basats en blockchain. La seva experiència en Capital Risc, Private Equity i Banca d’Inversions els permet proporcionar serveis exemplars als seus clients i grans oportunitats d’atracció d’inversions..