În spatele numărului: Cum a devenit IA cel mai profitabil “angajat” în finanțe

În mass-media, băncile și, în general, finanțele sunt adesea prezentate ca oameni în costume elegante care iau decizii de afaceri de la etajele superioare ale clădirilor sau ca traderi talentați care pot înțelege starea pieței din date puține. Deoarece este una dintre cele mai puternice imagini ale finanțelor, multe discuții despre noile caracteristici tehnice din acest domeniu se concentrează pe modul în care acestea vor schimba această muncă de birou.

IA nu face excepție de la această regulă, iar o mare parte a dezbaterilor despre adoptarea sa în finanțe se concentrează pe faptul dacă agenții vor înlocui traderii sau dacă pot aloca capitalul mai eficient decât consultanții. Cu toate acestea, cea mai eficientă aplicare a IA s-a dovedit a fi departe de imaginea glamuroasă pe care mulți o imaginează. În fapt, inteligența artificială aduce mai mulți bani din ceea ce se poate numi partea “plictisitoare” a finanțelor, operațiunile zilnice.

Unde IA creează valoare

Principalul beneficiu al IA este acela că poate gestiona sarcini mult mai ieftine și de mai multe ori mai rapide decât oamenii. Și, prin urmare, generează profituri prin eficiență operațională îmbunătățită.

De exemplu, cu ajutorul instrumentelor IA, Citigroup a redus timpul de revizuire a documentelor înainte de deschiderea contului de la peste o oră la doar 15 minute. În mod natural, luarea deciziilor mai rapide va mulțumi clienții și îi poate face chiar mai loiali. Dar, în același timp, aceste 45 de minute se traduc în sute de mii de dolari în economii de costuri pentru bancă, deoarece aceste instrumente eliberează ore întregi de muncă umană pentru lucrări mai importante.

IA ajută la optimizarea stratului vast de birocrație financiară și a cadrului intern pe care se bazează companiile. De aceea, cele mai valoroase cazuri de utilizare se dovedesc a fi departe de cele mai spectaculoase. Traderi autonomi sau un chatbot care sugerează cele mai bune oferte unui client pot suna impresionant, dar procedurile automate de verificare a clienților și verificarea diligenței sunt probabil să aducă o valoare economică mult mai mare unei bănci sau unei companii financiare.

Acest lucru fiind spus, nimic nu împiedică aceste îmbunătățiri să beneficieze și clienții. Utilizatorii pot aprecia un asistent personal IA într-o aplicație, dar îl vor aprecia și mai mult dacă deciziile de împrumut pot fi reduse de la zile la minute, sau dacă tranzacțiile lor nu sunt marcate în mod greșit ca fraudă, deoarece aceste probabilități au fost reduse cu zeci de procente.

Cum a devenit IA cel mai profitabil “angajat”?

De obicei, atunci când baza de clienți a unei bănci crește, personalul său trebuie să crească aproape proporțional. În trecut, era imposibil să se revizuiască un număr tot mai mare de tranzacții și documente ale clienților cu aceeași dimensiune a echipei. Diverse soluții tehnologice moderne au ajutat într-o oarecare măsură, dar creșterea afacerii a condus în mod inevitabil la creșterea numărului de angajați. Și cu cât o companie are mai mulți angajați, cu atât are nevoie de mai mulți manageri și cu atât este mai scump să supravegheze întreaga structură.

Acum, că IA a apărut, această problemă începe să dispară, deoarece mai puțini angajați pot servi în continuare un număr tot mai mare de clienți cu ajutorul instrumentelor IA. Unele companii folosesc deja această logică: Klarna, de exemplu, a afirmat că un asistent IA poate face munca a 700 de oameni. Indiferent de costul aplicării unor astfel de instrumente, este puțin probabil să se apropie de salariile regulate ale sute de angajați.

Cu toate acestea, pentru a face ca acest lucru să funcționeze, o companie trebuie să integreze IA corespunzător în fluxurile sale de lucru, dincolo de simple experimente. În finanțe, multe proiecte rămân în etapa de pilot, ceea ce evident nu poate genera multă valoare. În timp ce o companie poate dezbate dacă să adopte noi instrumente sau cum să scaleze agenții IA, competitorii săi nu vor sta pe loc, construindu-și propriile capacități IA.

Rămânerea în urmă în această cursă va duce la pierderi financiare semnificative. Pentru a fi precis, companiile care nu reușesc să-și mute operațiunile pe căile IA ar putea pierde până la 9% din profiturile lor. A recupera o astfel de pierdere ulterioară nu va fi ușor și cere companiilor financiare să construiască o strategie solidă de IA.

Cum să guvernezi deciziile IA

Aici vine cea mai mare provocare, deoarece încorporarea agenților IA în operațiunile financiare înseamnă inevitabil delegarea unei anumite autorități de decizie către aceștia. În finanțe, unde IA a devenit o sursă nelimitată de “angajați juniori” prin optimizarea operațiunilor de bază, acest lucru reprezintă un risc semnificativ. Problema este că greșelile în acest tip de muncă sunt adesea cele mai scumpe.

În general, regulatorii previn organizațiile financiare să facă ceva riscant și să creeze reguli pentru a minimiza eventualele prejudicii. Cu toate acestea, atunci când vine vorba de IA, industria se mișcă mult mai repede decât supravegherea, deoarece doar un sfert din autorități colectează date despre utilizarea IA de la entitățile reglementate. Acest lucru este clar insuficient pentru a ține pasul cu numărul tot mai mare de companii care adaugă agenți la operațiunile lor.

Ca urmare, companiile financiare trebuie să găsească modalități de a reglementa singure instrumentele bazate pe IA. Acest lucru este înțeles, având în vedere că orice greșeală aici poate duce la pierderi de milioane de dolari. De exemplu, în băncile moderne, agenților li se acordă permisiuni limitate, la fel ca și angajaților reali. Dacă IA lucrează cu documente ale clienților, este clar că nu are nevoie de dreptul de a schimba ratingul de risc al unui client. Agentul este asignat unui rol operațional strict și nu are voie să-l depășească.

O altă posibilitate și, cu siguranță, necesară este păstrarea unor înregistrări detaliate ale tuturor acțiunilor IA, astfel încât, dacă apare o eroare, să se poată urmări fiecare pas pe care l-a făcut agentul. În domenii precum verificarea clienților și detectarea fraudelor, pot apărea întrebări despre un client luni mai târziu, astfel încât băncile au nevoie absolută de a păstra o înregistrare completă a logicii asistentului IA.

Comportamentul IA poate fi testat și într-un mediu de testare. Banca Angliei, de exemplu, a început simularea sesiunilor de tranzacționare IA pentru a înțelege cum agenții vor interacționa unii cu alții și cu piața reală. Un astfel de test ajută la identificarea exactă a locului în care un agent face greșeli și la corectarea problemei înainte de a deveni publică.

În cele din urmă, este important de reținut că orice decizie a IA trebuie confirmată de un om, care rămâne responsabil pentru aceasta. În caz de pierderi, nimeni nu va accepta răspunsul “pentru că modelul a decis astfel”, iar un manager superior trebuie să aprobe acțiunile IA și să își asume responsabilitatea pentru acestea.

De la “Bănci vs. Fintech” la “Rapid vs. Lent”

Reglementarea IA modelează și concurența pe piața financiară. Clienții pot fi mulțumiți atunci când documentul lor este procesat cu 30 de minute mai repede, dar nu vor fi deloc fericiți dacă un robot IA le deteriorează istoricul de credit sau le costă bani. Pentru a evita astfel de probleme, ei sunt mai predispuși să-și încredințeze banii companiilor care explică transparent și onest strategia lor de IA. Și, desigur, care au mai puține probleme în gestionarea acesteia.

Companiile Fintech au un avantaj evident aici, pur și simplu pentru că nu sunt încărcate de povara sistemelor legacy. Fintech-urile moderne pot construi serviciile lor în jurul IA de la început și pot automatiza toate procesele imediat. A construi ceva nou poate fi mult mai ușor decât a încerca să integrezi agenți IA în organizații care încă se bazează pe mașini de fax și sisteme COBOL cu zeci de ani vechime. Nu este de mirare că aproape jumătate dintre companiile Fintech au ajuns la un stadiu avansat de adoptare a IA, comparativ cu mai puțin de un sfert dintre instituțiile financiare tradiționale.

Băncile nu sunt condamnate la dispariție. După toate, au supraviețuit Marii Crize Economice, anilor ’70, Marii Recesiuni, și mai mult. Ei știu cum să se adapteze la schimbări. Din cauza moștenirii lor, au acumulat cantități uriașe de date ale clienților, capital și reputație. Cu toate acestea, pentru a utiliza în mod semnificativ aceste avantaje, ar trebui să integreze pe deplin IA în procesele lor, deoarece simpla adăugare a acesteia la un produs lateral nu ar ajuta prea mult.