השוק הפיננסי נמצא בהתפתחות מתמדת והבינה המלאכותית (ב"מ) משחקת תפקיד הולך וגדל. עם התקדמות הטכנולוגיות, המוסדות הפיננסיים מחפשים דרכים להסתגל ולחדש כדי לשמור על התחרותיות. לפי מחקר גלובלי עדכני של מקינזי, כשליש מהחברות הגדולות והבינוניות כבר משתמשות בבינה מלאכותית בפעולות השוטפות שלהן. בנוסף לכך, 40% מהם יגדילו את ההשקעות שלהם בחדשנות הזו, בשל ההתקדמות האקספוננציאלית שנצפתה ב-AI גנרטיבי, בעיקר
הבינה המלאכותית מציעה מגוון פתרונות שמגיעים מניתוח כמויות גדולות של נתונים ועד לאוטומציה של תהליכים מורכבים, מגביר את היעילות התפעולית. עם היכולת ללמוד ולשפר באופן מתמשך, מערכות הבינה המלאכותית עוזרות לשנות את הדרך שבה השירותים הפיננסיים מוצעים ומנוהלים
היישום של בינה מלאכותית בשוק הפיננסי אינו מוגבל רק לאוטומציה של משימות. היא גם משמשת לשיפור חוויית הלקוח, לחזות מגמות שוק, זיהוי הונאות וניהול סיכונים בצורה יעילה יותר. האופטימיזציות מושכות את תשומת הלב של המשקיעים בשוק – גארטנר כבר צופה עלייה ברכישות של עסקים מבוססי בינה מלאכותית, מלבד השימוש בטכנולוגיה לשיפור תהליכים, כפי שמצוין במגמות של מיזוגים ורכישות
המומחה תיאגו אוליביירה, מנכ"ל ומייסד של מונסט – חברת שיקום נכסים באמצעות גביית חובות בעזרת אינטליגנציה מלאכותית –, הסבר שכיום הטכנולוגיה התקבלה היטב על ידי חברות והביאה לתוצאות טובות ביישומים. זה מביא לשוק מגוון אפשרויות לעסקים חדשים וליצירות חדשות של מוצרים. היום, כל מה שהחברות שוקלות לעשות, הן יחשבו איך להשתמש ב-IA כדי לשפר את התהליך ולספק חוויה טובה יותר למשתמש, מדגיש
זה לא שונה בשוק הפיננסי. התחום הופך לדינמי יותר ורגיש לשינויים, מאפשר לחברות להסתגל במהירות להזדמנויות ואתגרים חדשים כמו: יעילות תפעולית עם אופטימיזציה של תהליכים פנימיים, קבלת החלטות אסרטיבית, נגישות ונוחות ללקוחות, חדשנות ויצירת מוצרים חדשים, אבטחת סייבר והפחתת עלויות וסיכון להונאות
בין המגמות של בינה מלאכותית שזוהו בשוק הפיננסי, הם
- אוטומציה של תהליכים רובוטיים (RPA)
ה-RPA מאומצת באופן נרחב כדי לאוטומט משימות שגרתיות וחוזרות על עצמן, כמו עיבוד עסקאות, בדיקת תאימות וניהול חשבונות. האוטומציה הזו לא רק מגבירה את היעילות התפעולית, אבל גם מפחית עלויות וממזער טעויות אנוש, מאפשר לעובדים להתמקד בפעילויות יותר אסטרטגיות
- ניתוח נתוני ביג דאטה ולמידת מכונה
הניתוח של כמויות גדולות של נתונים באמצעות טכניקות של למידת מכונה מסייע למוסדות פיננסיים להשיג תובנות עמוקות יותר על התנהגויות של לקוחות, מגמות שוק וסיכונים פוטנציאליים. זה מאפשר קבלת החלטות יותר מושכלות ואסטרטגיות השקעה יותר מדויקות. מודלים חיזוי מתקדמים משמשים לחזות תנועות שוק, זיהוי דפוסי הונאה והתאמת הצעות מוצרים
- עוזרי וירטואליים וצ'אטבוטים
העוזרים הווירטואליים וצ'אטבוטים המבוססים על בינה מלאכותית הופכים לחלק חיוני משירות הלקוחות במגזר הפיננסי. הם יכולים לענות על שאלות של לקוחות בזמן אמת, לספק סיוע מותאם אישית ולבצע עסקאות פשוטות, שיפור חוויית הלקוח והפחתת העומס על העובדים האנושיים
- ניהול סיכונים וזיהוי הונאות
הבינה המלאכותית משמשת לשיפור מערכות ניהול הסיכונים וגילוי ההונאות. אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים בזמן אמת כדי לזהות פעילויות חשודות ואנומליות שעשויות לעבור unnoticed על ידי שיטות מסורתיות. זה מאפשר תגובה מהירה ויעילה יותר לאיומי ביטחון
- מסחר אלגוריתמי
המסחר האלגוריתמי, או מסחר אוטומטי, משתמש באלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי לבצע מסחר בשוק הפיננסי בהתבסס על פרמטרים מוגדרים מראש וניתוחי נתונים בזמן אמת. אלגוריתמים אלה יכולים להגיב לשינויים בשוק בחלקי שנייה, מנצל הזדמנויות מסחר שיהיו בלתי אפשריות לסוחרים אנושיים לזהות ולבצע באותה מהירות
לעסקים שמעוניינים להתחיל ליישם בינה מלאכותית בתהליכים, יש צורך לאמץ גישה אסטרטגית ומתוכננת היטב, מתחילים בזיהוי תהליכים מתאימים לאוטומציה, לבחור כלים בטוחים, ולפתח מודלים חזקים של בינה מלאכותית לניתוח חיזוי וגילוי הונאות.
המומחה תיאגו אוליביירה מסביר, עדיין, ששילוב הטכנולוגיות הללו עם מערכות קיימות ומעקב מתמשך אחר הביצועים שלהן יבטיח לא רק יעילות תפעולית, אך גם קבלת החלטות יותר מושכלת וחוויית לקוח משופרת דרך אינטראקציות אוטומטיות ומותאמות אישית. זה נכון שהבינה המלאכותית קובעת את העתיד. חשוב לדעת אילו חברות ינצלו את גל ההזדמנויות הזה של חדשנות. מי שלא יתאים, בהחלט יישאר מאחור במירוץ הטכנולוגי, מסיים
