Tanke ledare
AI in Finance: The Double-Edged Sword Redefiniing Financial Services
Idag Ă€r det bara de lata som inte diskuterar artificiell intelligens (AI) och dess potential att revolutionera praktiskt taget alla aspekter av vĂ„ra liv, inklusive ekonomi. Det finns en hĂ€pnadsvĂ€ckande tillvĂ€xt pĂ„ AI-marknaden â den övertrĂ€ffade $184 miljarder 2024, 50 miljarder dollar mer Ă€n 2023. Dessutom förvĂ€ntas denna blomning fortsĂ€tta, och marknaden kommer att överstiga 826 miljarder dollar Ă„r 2030.
Men detta Àr bara en sida. à andra sidan visar forskning pÄ ökande problem med AI:s implementering, sÀrskilt inom finans. à r 2024 kommer det alltmer att möta problem relaterat till integritets- och personuppgiftsskydd, algoritmbias och transparensetik. Den socioekonomiska frÄgan om potentiella arbetsförluster stÄr ocksÄ pÄ agendan.
Ăr allt relaterat till AI problematiskt? LĂ„t oss övervĂ€ga verkliga utmaningar för AI:s allestĂ€des nĂ€rvarande implementering inom finans och de fallgropar vi behöver lösa nu sĂ„ att AI fortfarande kan nĂ„ massorna.
Verkliga utmaningar för massiv AI-integration
Inledningsvis var mĂ„let att skapa artificiell intelligens pĂ„ nivĂ„n av mĂ€nskligt medvetande â den sĂ„ kallade starka AI â Artificiell General Intelligence (AGI). Men vi har Ă€nnu inte uppnĂ„tt detta mĂ„l; dessutom Ă€r vi inte i nĂ€rheten av att nĂ„ det. Ăven om vi verkar vara pĂ„ vĂ€g att införa riktig AGI, Ă€r det fortfarande mer Ă€n fem-sju Ă„r kvar att göra det.
Det största problemet Ă€r att nuvarande förvĂ€ntningar pĂ„ AI Ă€r kraftigt överdrivna. Ăven om vĂ„r teknik Ă€r imponerande idag, Ă€r de bara smala, specialiserade AI-system som löser enskilda uppgifter inom vissa omrĂ„den. De har inte sjĂ€lvmedvetenhet, kan inte tĂ€nka som mĂ€nniskor och Ă€r fortfarande begrĂ€nsade i sina förmĂ„gor. Med tanke pĂ„ detta blir det att skala AI en utmaning för AI:s spridning. Eftersom AI Ă€r mer vĂ€rdefullt nĂ€r det anvĂ€nds i stor skala, behöver företag fortfarande lĂ€ra sig att effektivt integrera AI i alla processer men behĂ„lla sin förmĂ„ga att anpassas och kundanpassad.
Dessutom Àr oro kring datasekretess inte AI:s huvudproblem som mÄnga kanske tror. Vi lever i en vÀrld dÀr data inte har varit konfidentiella pÄ lÀnge. Om nÄgon vill fÄ information om dig kan det göras utan hjÀlp av AI. Den verkliga utmaningen med AI:s integration Àr att se till att den inte missbrukas och distribueras ansvarsfullt, utan oönskade konsekvenser.
Etiken i att anvÀnda AI Àr en annan frÄga innan AI nÄr massspridning.
Huvudproblemet i befintliga system Àr censur: Var gÄr grÀnsen nÀr vi förbjuder neurala nÀtverk att dela ett bombrecept och censurera svar ur politisk korrekthetssynpunkt, etc.? Speciellt eftersom "skurkarna" alltid kommer att ha tillgÄng till nÀtverk utan begrÀnsningar pÄ dem. Skjuter vi oss sjÀlva i foten genom att anvÀnda begrÀnsade nÀtverk medan vÄra konkurrenter inte gör det?
Det centrala etiska dilemmat Àr dock frÄgan om lÄngdistanssikte. NÀr vi skapar en stark AI kommer vi att möta frÄgan: Kan vi anvÀnda ett rimligt system för att utföra rutinuppgifter och förvandla det till en sorts slav? Denna diskurs, som ofta diskuteras i science fiction, kan bli ett verkligt problem under de kommande decennierna.
Vad bör företag göra för sömlös AI-integration?
Faktum Ă€r att ansvaret för att lösa AI-problem ligger inte pĂ„ företagen som integrerar AI utan tvĂ€rtom pĂ„ företagen som utvecklar den. Tekniker implementeras i tysthet nĂ€r de blir tillgĂ€ngliga. Det finns inget behov av att göra nĂ„got speciellt â den hĂ€r processen Ă€r naturlig.
Artificiell intelligens fungerar bra i smala nischer dÀr den kan ersÀtta en person i kommunikation, som chattrum. Ja, detta Àr irriterande för vissa, men processen kommer att bli mer tillgÀnglig och trevligare med tiden. En dag kommer AI Àntligen att anpassa sig till mÀnsklig kommunikationsstil och bli mycket mer anvÀndbar, och tekniken kommer att bli allt mer involverad i kundservice.
AI Ă€r ocksĂ„ effektivt i pre-analytik nĂ€r stora mĂ€ngder heterogen information mĂ„ste bearbetas. Detta Ă€r sĂ€rskilt relevant för ekonomi, eftersom det alltid har funnits analytikeravdelningar som sysslar med okreativt men vĂ€sentligt arbete. Nu, nĂ€r AI försöker implementeras för analys, ökar effektiviteten inom detta omrĂ„de. PĂ„ Wall Street tror de till och med att detta yrke kommer att göra det försvinnaâAI-programvara kan göra analytikernas arbete mycket snabbare och billigare.
För att uppnÄ sömlös AI-integration bör företag ta ett strategiskt tillvÀgagÄngssÀtt utöver att ta till sig tekniken. De mÄste fokusera pÄ förbereda sin arbetskraft för förÀndringen, utbilda dem om AI-verktyg och frÀmja en kultur av anpassningsförmÄga. PÄ sÄ sÀtt fortsÀtter allt som har med att minska belastningen pÄ en person i rutinuppgifter att utvecklas. SÄ lÀnge som AI-implementering ger företag konkurrensfördelar kommer de att introducera ny teknik nÀr de blir tillgÀngliga.
Nyckeln Àr att hitta en balans mellan AI:s effektivitet och de utmaningar den kan innebÀra.
AI:s potential för att revolutionera finans
AI i form av mer traditionella metoder och andra metoder har anvÀnts lÀnge pÄ finansmarknaden, lÄngt före de senaste decennierna. Till exempel, för nÄgra Är sedan, blev Àmnet högfrekvent handel (HFT) sÀrskilt aktuellt. HÀr anvÀnds AI och neurala nÀtverk för att förutsÀga marknadens mikrostruktur, vilket Àr viktigt för snabba transaktioner inom detta omrÄde. Och potentialen för utveckling av AI inom detta omrÄde Àr ganska stor.
NÀr det kommer till portföljförvaltning anvÀnds oftast klassisk matematik och statistik, och det behövs inte sÄ mycket av AI. Den kan dock anvÀndas för att till exempel hitta en kvantitativ och systematisk metod för att konstruera en optimal och skrÀddarsydd portfölj. SÄledes, trots sin lÄga popularitet inom portföljförvaltning, har AI utvecklingsmöjligheter dÀr. Tekniken kan avsevÀrt minska antalet personer som behövs för att arbeta i callcenter och kundtjÀnster, vilket Àr sÀrskilt viktigt för mÀklare och banker, dÀr interaktion med privatkunder spelar en nyckelroll.
Dessutom kan AI utföra uppgifter som analytiker pĂ„ juniornivĂ„, sĂ€rskilt i företag som handlar med ett brett utbud av instrument. Du kan till exempel behöva analytiker för att arbeta med olika sektorer eller produkter. ĂndĂ„ kan du anförtro den preliminĂ€ra insamlingen och bearbetningen av data till AI, och bara överlĂ„ta den sista delen av analysen till experter. I det hĂ€r fallet Ă€r sprĂ„kmodeller fördelaktiga.
Men mÄnga av AI-funktionerna pÄ denna marknad har redan anvÀnts, och endast smÄ förbÀttringar behöver fortfarande göras. I framtiden, nÀr artificiell allmÀn intelligens (AGI) dyker upp, kan det ske en global omvandling av alla branscher, inklusive finans. Denna hÀndelse kan dock intrÀffa först om nÄgra Är, och dess utveckling kommer att bero pÄ att lösa de etiska frÄgorna och andra problem som nÀmns ovan.
