W miarę jak branża FinTech wkracza w rok 2024, znajduje się w centrum rewolucji technologicznej, a sztuczna inteligencja (AI) zaczyna wyróżniać się jako jeden z czynników napędzających ten proces. Ta era innowacji zmienia kształt usług finansowych, zwiększa efektywność operacji, ulepsza środki bezpieczeństwa i personalizuje doświadczenia klientów. Rola sztucznej inteligencji w tej transformacji jest kluczowa i pozwala spojrzeć w przyszłość, w której usługi finansowe będą bardziej dostępne, bezpieczne i dostosowane do potrzeb populacji stawiającej przede wszystkim na technologię cyfrową.

Podstawą tej fali zmian jest kilka kluczowych trendów: większy nacisk na cyberbezpieczeństwo w celu zwalczania coraz bardziej wyrafinowanych prób oszustwa – wykorzystanie sztucznej inteligencji jest czynnikiem zarówno dla instytucji finansowych, jak i cyberprzestępców – oraz rozprzestrzenianie się wbudowanych finansów i bankowości jako usługi, ułatwionych przez otwarte interfejsy API bankowości i rozwijający się model zarządzania ryzykiem oparty na sztucznej inteligencji, a wszystko to przy jednoczesnym ewoluowaniu krajobrazu regulacyjnego, aby nadążać za tymi nowymi innowacjami. Zmiany te zachodzą w kontekście rosnącego zapotrzebowania konsumentów na cyfrowe rozwiązania finansowe, a trend ten został znacznie przyspieszony przez nacisk globalnej pandemii na usługi internetowe.

Narracja przyszłości FinTech splata się w różnych obszarach, a programiści pracują nad stworzeniem bardziej wciągających i wydajnych usług finansowych.

Kluczowa rola sztucznej inteligencji w FinTech

Sztuczna inteligencja radykalnie przekształca sektor FinTech, zwiastując erę inteligentniejszych i wydajniejszych usług finansowych. Transformacja ta nie dotyczy tylko postępu technologicznego, ale zmiany podejścia do istoty interakcji i operacji finansowych.

Strategiczne i świadome podejmowanie decyzji: Generacyjna sztuczna inteligencja umożliwia systemom przeglądanie dużych jezior danych w celu uzyskania szczegółowych informacji, wspierając zarówno innowacje, jak i inteligentniejsze strategie przychodów. Zdolność sztucznej inteligencji do przetwarzania i analizowania tak ogromnych zbiorów danych umożliwia firmom podejmowanie decyzji które są nie tylko terminowe, ale także opierają się na głębokim zrozumieniu dynamiki rynku i potrzeb klientów.

Spersonalizowane wskazówki finansowe: Oprócz ogólnych porad, Sztuczna inteligencja może już oferować dostosowane do potrzeb rozwiązania w zakresie planowania finansowego i zarządzania. Analizując dane poszczególnych klientów, sztuczna inteligencja zapewnia spersonalizowane porady, dostosowane do osobistych celów i sytuacji finansowych, zwiększając w ten sposób zaangażowanie klientów.

Szybkie i dokładne wykrywanie oszustw: W walce z oszustwami finansowymi sztuczna inteligencja jest nieocenionym sojusznikiem. Jego zdolność do szybkiej analizy wzorców transakcji umożliwia wczesne wykrywanie oszustw, zabezpieczając przed potencjalnymi szkodami finansowymi i reputacyjnymi. 

Ocena ryzyka dla stabilności: Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania danych historycznych i identyfikowania wzorców odgrywa kluczową rolę w ocenie ryzyka. Zapewnia to bardziej stabilne i bezpieczne operacje finansowe, przygotowując instytucje do proaktywnego zarządzania potencjalnymi ryzykami.

Szerokie zastosowania w Fintech: Od optymalizacji scoringu kredytowego i zarządzania aktywami po zapewnienie zgodności z przepisami, zastosowania sztucznej inteligencji w fintech są rozległe i zróżnicowane. W szczególności sztuczna inteligencja zwiększa precyzję ocen kredytowych, usprawnia zarządzanie aktywami za pomocą inteligentnych algorytmów i upraszcza przestrzeganie złożonych wymogów regulacyjnych.

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje obszary takie jak handel algorytmiczny i bezpieczeństwo, umożliwiając zautomatyzowane strategie handlowe oparte na danych i ulepszając protokoły bezpieczeństwa finansowego przed oszustwami.

Wbudowane finanse i bankowość jako usługa (BaaS)

Połączenie sztucznej inteligencji (AI) z wbudowanymi finansami i bankowością jako usługą (BaaS) wprowadza usługi finansowe w nową erę. Ta konwergencja nie polega tylko na płynnej integracji usług bankowych z szeregiem platform; jest głęboko wzbogacony umiejętnością sztucznej inteligencji w dostosowywaniu usług, zwiększaniu bezpieczeństwa i przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych w celu podejmowania wnikliwych decyzji.

Embedded Finance demokratyzuje usługi finansowe, umożliwiając nietradycyjnym graczom finansowym oferowanie rozwiązań bezpośrednio swoim klientom. Sztuczna inteligencja ułatwia to, wykorzystując głęboką analizę danych w celu świadczenia hiperspersonalizowanych usług finansowych. Analizując historię transakcji, platformy mogą przewidywać potrzeby finansowe i płynnie oferować dostosowane rekomendacje produktów finansowych w swoich aplikacjach.

BaaS – która na nowo definiuje bankowy łańcuch wartości poprzez dostarczanie produktów i usług bankowych za pośrednictwem zewnętrznych dystrybutorów – umożliwia przedsiębiorstwom niebankowym integrację regulowanej infrastruktury finansowej ze swoją ofertą, umożliwiając tworzenie nowych, wyspecjalizowanych propozycji finansowych, oraz Sztuczna inteligencja wzmacnia te oferty, szczególnie w złożonej dziedzinie zgodności z przepisami, z którą większość instytucji niebędących instytucjami finansowymi nie jest gotowa sobie poradzić.

Wyzwania i innowacje w zakresie cyberbezpieczeństwa

Krajobraz FinTech w 2024 r. będzie w dużym stopniu skupiał się na wzmacnianiu środków cyberbezpieczeństwa, ponieważ zagrożenia i rosnąca zależność od cyfrowych usług finansowych prowadzą do coraz bardziej wyrafinowanych ataków cyberprzestępców.

Specjaliści ds. finansów sygnalizują znaczącą zmianę w kierunku priorytetowego traktowania cyberbezpieczeństwa i zarządzania IT. Niedawne badanie Gartnera podkreśla że 72% firm z branży finansowej planuje zwiększyć wydatki na oprogramowanie w 2024 r. w porównaniu z 2023 r., ze szczególnym naciskiem na poprawę cyberbezpieczeństwa. W tym samym badaniu zwrócono uwagę na wyzwania, przed jakimi stają nabywcy oprogramowania finansowego, poszukując rozwiązań zapewniających zarówno solidne bezpieczeństwo, jak i bezproblemową integrację z istniejącymi systemami. Wskazuje to na rynek, który jest zarówno świadomy, jak i proaktywny w rozwiązywaniu problemów związanych z cyberbezpieczeństwem, podkreślając kluczową rolę bezpieczeństwa przy podejmowaniu decyzji o zakupie oprogramowania finansowego.

Ponadto sektor bankowości cyfrowej przygotowuje się do dalszej transformacji, ze szczególnym naciskiem na cyberbezpieczeństwo. Oczekuje się, że cyfrowe metody płatności, takie jak portfele mobilne i karty zbliżeniowe, zyskają na popularności. Wymaga to równoległego zwiększenia inwestycji w środki cyberbezpieczeństwa w celu ochrony coraz popularniejszych metod transakcji cyfrowych. Oczekuje się, że banki będą intensywnie inwestować w konsolidację systemów i udoskonalanie kontroli uwierzytelniania, aby zapewnić bezpieczeństwo danych i transakcji.

Prognozy Gartnera na rok 2024 rzucają również światło na przyszłe strategie cyberbezpieczeństwa. Sugerują, że znaczna liczba organizacji skoncentruje się na wdrażaniu programów zerowego zaufania, co odzwierciedla przejście w stronę bardziej kompleksowych i dojrzałych ram cyberbezpieczeństwa. Podejście to, wymagające integracji i konfiguracji wielu komponentów, ma na celu zmniejszenie tarć operacyjnych w zakresie cyberbezpieczeństwa i usprawnienie stosowania kontroli.

Głównym narzędziem w tym arsenale staje się generatywna sztuczna inteligencja, potrafiąca automatyzować zadania, ograniczać błędy ludzkie oraz przyspieszać wykrywanie zagrożeń cybernetycznych i reagowanie na nie. Te rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują inteligencję predykcyjną do przewidywania ataków, umożliwiając osiągnięcie równowagi między środkami bezpieczeństwa a komfortem użytkownika, minimalizując jednocześnie ryzyko oszustw.

Sztuczna inteligencja niesie także za sobą konkretne wyzwania sektorowe; ponieważ ta sama inteligencja predykcyjna to miecz obosieczny, który cyberprzestępcy mogą również zwrócić przeciwko instytucjom finansowym. Ten wyścig zbrojeń między specjalistami ds. bezpieczeństwa a napastnikami – opowieść sama w sobie stara jak internet – prowadzi do coraz bardziej wyrafinowanych metod cyberataków, co wymaga ciągłych aktualizacji i dostosowań strategii cyberbezpieczeństwa.

Zmiany regulacyjne na horyzoncie

W miarę rozwoju sektora FinTech krajobraz regulacyjny otaczający integrację sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej kluczowy. Dynamiczny charakter rozwoju sztucznej inteligencji i jej głęboki wpływ na usługi finansowe wymagają przyszłościowego i elastycznego podejścia regulacyjnego. W tym roku gospodarki światowe, od UE po Chiny i spoza niej, opracowywały polityki regulujące sztuczną inteligencję, równoważąc konieczność wspierania innowacji z potrzebą ograniczania powiązanego ryzyka.

Szczególnie pouczające jest sformułowanie przez MFW pięciopunktowego planu działania w zakresie zarządzania sztuczną inteligencją, przedstawiając ramy, których celem jest nie tylko ochrona przed wadami sztucznej inteligencji, ale także rozwijanie jej potencjału w zakresie zwiększania włączenia finansowego, bezpieczeństwa i wydajności.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji po obu stronach przestępstw finansowych podkreśla również pilną potrzebę ram regulacyjnych, które mogą ewoluować wraz z postępem technologicznym, zapewniając solidną ochronę przed oszustwami opartymi na sztucznej inteligencji, jednocześnie wspierając środowisko sprzyjające rozwojowi innowacji.

Ponieważ firmy z branży technologii finansowych i instytucje finansowe poruszają się w tym skomplikowanym środowisku regulacyjnym, ich strategie muszą odzwierciedlać szczegółowe zrozumienie korzyści i wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją. Podkreślanie przejrzystości, wyjaśnialności i edukacji klientów w zakresie roli sztucznej inteligencji w usługach finansowych będzie kluczem do utrzymania zaufania i zgodności. Co ważniejsze, w miarę ciągłego zwiększania się możliwości sztucznej inteligencji, współpraca między organami regulacyjnymi, sektorem prywatnym i partnerami międzynarodowymi będzie miała kluczowe znaczenie w kształtowaniu globalnie spójnego podejścia do zarządzania sztuczną inteligencją w fintech.

Przyszłość zarządzania ryzykiem

Integracja sztucznej inteligencji znacząco zmienia praktyki zarządzania ryzykiem. Dzięki możliwościom uczenia maszynowego (ML), przetwarzania języka naturalnego (NLP), analityki predykcyjnej, automatyzacji procesów robotycznych (RPA) i rozpoznawania obrazów sztuczna inteligencja na nowo definiuje sposób, w jaki instytucje finansowe podchodzą do punktacji kredytowej, wykrywania oszustw, zgodności z przepisami i spersonalizowanych finansów usługi.

Kluczowe innowacje w zarządzaniu ryzykiem opartym na sztucznej inteligencji:

• Lepsza punktacja kredytowa i włączenie finansowe:
  • Algorytmy AI oceniają zdolność kredytową z wykorzystaniem tradycyjnych i alternatywnych źródeł danych.
  • Promuje włączenie finansowe, zapewniając dostęp do kredytów osobom z ograniczoną historią kredytową.
• Zaawansowane wykrywanie oszustw:
• Usprawniona zgodność z przepisami:
  • Automatyzuje monitorowanie zgodności i przestrzeganie przepisów finansowych.
  • Zmniejsza ryzyko kar i usprawnia zarządzanie dzięki automatyzacji sztucznej inteligencji.
• Innowacje w technologii ubezpieczeniowej (InsurTech) i DeFi:
  • Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach dla szybszej obsługi roszczeń i oceny ryzyka.
  • Ułatwia inteligentne kontrakty i zwiększa wydajność zdecentralizowanych platform finansowych (DeFi).

Wyzwania i uwagi:

• Walidacja modelu i zarządzanie:
  • Proaktywna współpraca z organami regulacyjnymi w zakresie zmian i strategii ostrożnościowych.
  • Skoncentruj się na rozwiązaniu problemów, strategiach odzyskiwania należności i skutecznym zarządzaniu ryzykiem.
• Etyczne, uczciwe i przejrzyste wykorzystanie sztucznej inteligencji:
• Jakość danych i możliwość kontroli:
  • Przyjęcie skutecznych ram zarządzania danymi w celu zapewnienia jakości i przydatności danych.
  • Wdrożenie wystarczających dzienników audytu na potrzeby dochodzeń i zgodności.
• Bieżące monitorowanie i zarządzanie dostawcami zewnętrznymi:
  • Przeprowadzanie okresowych przeglądów, bieżący monitoring i rewalidacja modeli AI.
  • Należyta staranność wobec zewnętrznych dostawców opracowujących aplikacje AI.

Algorytmiczne prognozy dotyczące handlu i rynku finansowego

Handel algorytmiczny i prognozy rynkowe odgrywają główną rolę w rewolucyjnym wpływie sztucznej inteligencji na sektor fintech. Możliwości sztucznej inteligencji w zakresie analizowania ogromnych zbiorów danych, identyfikowania wzorców i wykonywania transakcji z niezrównaną szybkością nie tylko zwiększają płynność i efektywność rynku, ale także przekształcają strategie inwestycyjne i oceny ryzyka.

Ulepszony handel algorytmiczny

Rola sztucznej inteligencji w handlu algorytmicznym rośnie, wykorzystując uczenie maszynowe (ML) i analizę predykcyjną do analizowania danych rynkowych, identyfikowania wzorców i wykonywania transakcji z dużą wydajnością i szybkością. Takie podejście nie tylko zwiększa płynność rynku, ale także zapewnia przewagę konkurencyjną instytucjom finansowym poprzez minimalizację kosztów transakcji i maksymalizację możliwości handlowych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w handlu algorytmicznym podkreśla przejście w kierunku zautomatyzowanych rynków finansowych w większym stopniu opartych na danych, na których podejmowanie decyzji jest znacznie przyspieszone,

Przewidywanie ruchów rynkowych

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji umożliwia instytucjom finansowym prognozowanie trendów rynkowych, zachowań klientów i ryzyka kredytowego z niespotykaną dotąd dokładnością. Przetwarzając ogromne ilości danych historycznych i wykorzystując algorytmy statystyczne, analizy predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji dostarczają cennych spostrzeżeń, które wspierają podejmowanie strategicznych decyzji i zarządzanie ryzykiem. Możliwość ta jest szczególnie korzystna na niestabilnych rynkach, gdzie zrozumienie przyszłych ruchów może znacząco wpłynąć na strategie handlowe i inwestycyjne.

Postęp w produktach i usługach finansowych

Zastosowanie sztucznej inteligencji wykracza poza handel i ulepsza ogólną ofertę produktów i usług finansowych. Od punktacji kredytowej wzmocnionej sztuczną inteligencją, która promuje włączenie finansowe, po spersonalizowane porady finansowe dostosowane do indywidualnych potrzeb, sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie bardziej dostosowanego i wydajnego krajobrazu usług finansowych. Ta personalizacja nie tylko poprawia satysfakcję i lojalność klientów, ale także otwiera nowe źródła przychodów dla dostawców usług finansowych.

Przyszłość finansów oparta na sztucznej inteligencji

Rosnąca integracja sztucznej inteligencji z fintechem podkreśla kluczowe przejście w kierunku bardziej inteligentnego, wydajnego i włączającego ekosystemu finansowego. Głęboki wpływ sztucznej inteligencji, od zrewolucjonizowania handlu algorytmicznego po usprawnienie wykrywania oszustw i zarządzania ryzykiem, sygnalizuje przyszłość, w której finanse będą nie tylko bezpieczniejsze, ale także bardziej dostępne i dostosowane do indywidualnych potrzeb.

Konwergencja sztucznej inteligencji z nowymi technologiami i ramami regulacyjnymi przygotowuje grunt pod krajobraz finansowy, w którym innowacje rozwijają się w oparciu o bezpieczne, przejrzyste i zorientowane na klienta usługi. Rola sztucznej inteligencji w demokratyzacji finansów poprzez inicjatywy takie jak lepsza punktacja kredytowa i spersonalizowane porady finansowe wskazuje na erę inkluzywności finansowej.

Co więcej, elastyczność, jaką sztuczna inteligencja zapewnia w poruszaniu się w złożonym środowisku regulacyjnym, gwarantuje, że ewolucja fintech jest zarówno odpowiedzialna, jak i zgodna ze światowymi standardami. Patrząc w przyszłość, synergia między sztuczną inteligencją a fintech będzie się pogłębiać, powodując zmiany transformacyjne, które na nowo zdefiniują sposób świadczenia i doświadczania usług finansowych.

– Jessica Purdy

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://fintechrising.co/ai-unleashed-remapping-fintechs-future/