Strefa Klienta
Niezależnie od tego, czy tworzymy opis stanowiska pracy, analizujemy media społecznościowe pod kątem trendów, podsumowujemy najnowsze wiadomości finansowe, czy przeglądamy ostatnie wytyczne regulacyjne pod kątem zgodności, narzędzia sztucznej inteligencji pozwalają profesjonalistom stać się superbohaterami – Olga Pirog, Head of Marketing AI and Intelligence at IG Group.
Fintech, jak sama nazwa wskazuje, powstał jako połączenie standardowych usług finansowych i rozwoju inżynierii programistycznej. Automatyzacja, rozwój i wdrażanie na dużą skalę, a także baza konsumentów z łatwym dostępem do aplikacji, umożliwiły firmom fintechowym zdobycie znacznej części rynku usług finansowych przy stosunkowo niewielkich kosztach.
Ponieważ uczenie maszynowe, a później sztuczna inteligencja, zaczęły przynosić wartość dodaną przedsiębiorstwom w każdej branży, fintech, ze swoimi silnymi komponentami technicznymi i szacunkiem dla wartości danych, był idealnie usytuowany, aby odnieść z tego korzyści. Zespoły Data Science w całej branży są już zakorzenione w praktycznie każdym aspekcie działalności usług finansowych: od podstawowych aplikacji biznesowych, takich jak oceny zdolności kredytowej, prognozowanie i wycena, po funkcje pomocnicze, takie jak marketing, działania operacyjne i obsługa klienta.
Sztuczna inteligencja stanowi przełom w wykorzystaniu metod statystycznych i obliczeniowych do automatyzacji i tworzenia wartości na dużą skalę. W praktyce, większość narzędzi sztucznej inteligencji ma charakter open source i jest ogólnie dostępna do użytku na serwerach w chmurze, gdzie przechowywane są już dane i aplikacje przedsiębiorstwa. Pozwala to na płynny rozwój produktów AI wraz z istniejącą infrastrukturą i procesami. W Grupie IG w coraz większym stopniu wykorzystujemy sztuczną inteligencję z wymiernymi rezultatami.
Przede wszystkim ostatnie postępy w dziedzinie dużych modeli językowych (LLM) sprawiły, że sztuczna inteligencja stała się doskonałym wsparciem dla programistów. W Grupie IG wykorzystujemy sztuczną inteligencję do szybszego i wydajniejszego programowania. Analizując istniejący już kod i uzyskując dostęp do bibliotek programistycznych, narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą również sugerować optymalizacje, co przekłada się na oszczędność czasu i zasobów firmy.
Po drugie sztuczna inteligencja umożliwia nam przetwarzanie ogromnych ilości dokumentów w bardzo krótkim czasie. Systemy oparte na uczeniu maszynowym mogą identyfikować i kategoryzować pliki, przyspieszając procesy związane z zarządzaniem dokumentacją i audytem.
Po trzecie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do analizy obrazów. Technologia ta, dotychczas znana powszechnie głównie z filmów szpiegowskich, teraz może być stosowana w procedurach bezpieczeństwa, weryfikacji tożsamości i we wielu innych obszarach biznesu.
Co więcej i być może najważniejsze, sztuczna inteligencja pozwala nam zindywidualizować nasze podejście do klientów. Analizując ich zachowanie i historię transakcyjną, możemy z większą precyzją określić, jakie wartości są dla nich ważne i jakie mają potrzeby. Umożliwia to bardziej spersonalizowane doświadczenie użytkownika, dostosowując usługi do jego preferencji i potrzeb finansowych. Przykładowo w Grupie IG pracujemy nad stworzeniem lepszego silnika rekomendacji, który będzie oferował naszym klientom usługi i produkty dobrane tak, aby odzwierciedlały ich profil i sposób wydawania pieniędzy. Takie podejście może podnieść satysfakcję i zaangażowanie odbiorców.
Co więcej dzięki zautomatyzowanej komunikacji, nasi klienci otrzymują odpowiedzi na wszelkie napotkane problemy szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Chatboty obsługują typowe zapytania, a człowiek może wkroczyć do akcji w przypadku bardziej złożonych wątków. Z biznesowego punktu widzenia, sztuczna inteligencja ze swoimi ramami głębokiego uczenia się jest liderem w rozwiązywaniu wszelkich numerycznych problemów biznesowych, takich jak optymalizacja cen i hedging, modelowanie rozliczenia i zwrotu z inwestycji oraz prognozowanie zmienności i popytu.
Wreszcie sztuczna inteligencja może zwiększyć zgodność z przepisami i ocenę ryzyka – dwa czynniki, które są niezwykle istotne w branży finansowej. AI dokonuje tego poprzez analizę, a czasem nawet przewidywanie zarówno zachowań klientów, jak i trendów na rynkach finansowych. Pozwala to zoptymalizować naszą strategię inwestycyjną, jednocześnie minimalizując ryzyko dla naszych odbiorców. Niestrudzone systemy AI doskonale sprawdzają się również w monitorowaniu zgodności z przepisami, co wiąże się z obszerną analizą danych. To zwiększa wydajność i uwalnia pracowników do pracy wyższego szczebla.
Choć wpływ sztucznej inteligencji na fintech jest ogromny, warto pamiętać, że czynnik ludzki wciąż pozostaje niezastąpiony. Inteligencja emocjonalna, względy etyczne i zrozumienie potrzeb klienta to aspekty, w których nie można zastąpić naszej intuicji. Sztuczna inteligencja może wzmocnić – ale nigdy wyeliminować – te ściśle ludzkie atrybuty.
AI w branży fintech to coś więcej niż rewolucyjna siła; to rozległa kraina możliwości tylko czekających na odkrycie. Dla pracodawców i aspirujących specjalistów z branży fintech zrozumienie i wykorzystanie tego potencjału jest nie tylko szansą, lecz wręcz koniecznością. Przyszłość zapowiada świat, gdzie praca człowieka i technologii wzajemnie się uzupełniają, tworząc krajobraz fintech który jest równie wydajny, co ludzki.
Redakcja KarierawFinansach.pl podejmuje tematy ciekawe i ważne dla pracowników branży finansowej i osób, które dopiero myślą o karierze w finansach.
Ekspert: Dionysios Fragkakis
Specjalizuje się w zarządzaniu zespołami data science, które przekształcają firmy, od optymalizacji istniejących procesów po opracowywanie nowych rozwiązań w zakresie danych. Pasjonat budowania i kierowania zespołami technicznymi w opracowywaniu i wdrażaniu produktów oraz usług wykorzystujących najnowsze technologie uczenia maszynowego, i sztucznej inteligencji.
Ekspert: Olga Pirog
Doświadczona specjalistka ds. analityki marketingowej z dorobkiem w zakresie badań rynku, analityki, obserwacji i strategii oraz specjalistycznej wiedzy cyfrowej w zakresie optymalizacji, wdrażania, analityki, e-commerce, handlu, analizy produktów i UX.
Ⓒ 2008-2024 Grupa MBE sp. z o.o. Wszelkie prawa zastrzeżone.