Чат-боты, личные помощники, роботы-консультанты, машинное обучение, когнитивные вычисления и многое другое. Хотя термин «искусственный интеллект» (ИИ) существует уже 60 лет, он, наконец, стал частью нашей повседневной жизни, а также того, как мы осуществляем банковские операции, инвестируем и страхуемся. Некоторые финансовые учреждения годами инвестируют в ИИ. Другие фирмы теперь начинают догонять их благодаря достижениям в области больших данных, программного обеспечения с открытым исходным кодом, облачных вычислений и более высокой скорости обработки.

Оглядываясь назад

ИИ означает разные вещи для разных людей. Каждый сектор применяет ИИ по-разному. Например, лидеры страховых компаний используют ИИ при обработке претензий, чтобы оптимизировать технологические процессы и бороться с мошенничеством. Банки используют чат-ботов для повышения качества обслуживания клиентов. В управлении активами и активами внедрение ИИ было спорадическим, но роботы-консультанты быстро меняют ситуацию.

ЗА КУЛИСАМИ

Некоторые фирмы используют ИИ для моделирования сценариев планирования капитала или используют методы обработки естественного языка и обработки графиков, чтобы помечать транзакции для проверки на соответствие требованиям. Эти виды использования менее заметны, но они окажут большое влияние по мере продвижения к мейнстриму.

БОЛЬШЕ ФИРМ ПОЛАГАЕТСЯ НА МАШИНЫ?

Ответ: «Да». Согласно данным Global Data and Analytics Survey 2016 года, две трети респондентов из финансовых служб США заявили, что они ограничены операциями, правилами, бюджетами или ресурсами.

ДОРОГА ВПЕРЕДИ

ИИ постепенно заменит людей в некоторых функциях, таких как личные помощники, цифровой труд и машинное обучение. Но проблемы будут сохраняться из-за предвзятости, конфиденциальности, доверия, отсутствия обученного персонала и проблем с регулированием. Расширенный интеллект, в котором машины помогают людям, может стать ближайшим ответом.

Благодаря достижениям в области больших данных, программного обеспечения с открытым исходным кодом, облачных вычислений и скорости обработки все больше компаний будут использовать когнитивные вычисления и машинное обучение для расширенного анализа закономерностей или тенденций. Например, фирмы могут использовать ИИ для выявления нестандартных моделей поведения при аудите финансовых транзакций. Фирмы также могут использовать ИИ для просеивания и анализа тысяч страниц налоговых изменений.

ЧТО УЧИТЫВАТЬ, С ЧЕГО НАЧАТЬ?

При изучении технологических решений ИИ мы рекомендуем вам выбрать два разных типа проблем:

  • Некоторые из них должны работать, чтобы вы могли демонстрировать повышение производительности. Просмотрите и выберите различные технологии искусственного интеллекта, которые могут решить эти проблемы.
  • Другие должны носить более исследовательский характер. Например, если вы спрашиваете, можете ли вы «повысить удовлетворенность и удержание клиентов, анализируя аудиоданные из колл-центров», вы можете не иметь в виду конкретную метрику. Однако применение ИИ к этой проблеме может дать понимание, которое другие методы не могут дать.

СДЕЛАЙТЕ ИИ ПРОДОЛЖЕНИЕМ ВАШЕЙ КОМАНДЫ ПО АНАЛИТИКИ ДАННЫХ

Зрелые организации могут решить создать новую роль директора по ИИ. Но если ваша компания находится на ранних стадиях внедрения, рассматривайте ИИ как расширение существующих аналитических возможностей.

НАЙДИТЕ ПРАВИЛЬНЫЙ БАЛАНС МЕЖДУ ЧЕЛОВЕКОМ И МАШИНОЙ.

Существует баланс между затратами на обслуживание и потребностью в хорошем обслуживании клиентов. Вы должны спроектировать обходные пути, переключая клиентов на живую поддержку, если взаимодействие с клиентами ИИ или другая транзакция будут давать сбои.

«Искусственный интеллект может помочь людям принимать решения быстрее, лучше и дешевле. Но вы должны быть готовы сотрудничать с машиной, а не просто относиться к ней как к слуге или повелителю».