Интеграцијата на вештачката интелигенција (ВИ) во различни индустрии е тема на огромен интерес и дискусија во последниве години. Во овој поглед, ни банкарскиот сектор не е исклучок. ВИ нуди ветување за брзо извршување на операциите, обезбедување персонализирани услуги и подобрување на севкупната ефикасност.
Сепак, како што беше дискутирано за време на Money Motion 2024 од страна на експерти од индустријата, имплементацијата на оваа технологија носи и низа предизвици.
Автоматизација и персонализација
Вештачката интелигенција има потенцијал да го револуционизира банкарството преку автоматизирање на рутинските задачи, и на овој начин, луѓето ќе можат да се фокусираат на посложени, стратешки иницијативи. Драженко Копљар, главен извршен директор во PBZ, ги истакна потенцијалните придобивки, но исто така ги нагласи значајните идни предизвици. Тој посочи дека отпорот на кој се наидува од страна на оние кои се внатре во компаниите, заедно со регулаторните грижи, се примарните пречки што мора да се решат.
Хајди Ченан е извршен директор на airt – хрватски стартап за длабока технологија. Нивната платформа за длабоко учење им помага на компаниите да го предвидат однесувањето на клиентите. На Money Motion 2024, Ченан истакна дека неодамнешниот напредок во компјутерската моќ и достапноста на податоците ја забрзале имплементацијата на вештачката интелигенција. Појавата на агенти за генеративна вештачка интелигенција (GenAI) и ВИ означува промена кон пософистицирани и поспособни системи за вештачка интелигенција.
„Сега конечно имаме компјутерска моќ што може да ги процесира сите тие податоци. Она што се случува сега со ChatGPT и LLM е пример за значаен напредок. Ако го погледнете развојот на вештачката интелигенција, она за што претходно зборувавме беше за машинско учење и длабоко учење. GenAI е еден вид подмножество на само уште еден пристап, друга техника за анализа на тие податоци“, рече Ченан за време на банкарскиот панел за вештачка интелигенција и податоци во MoMo24.
Овие агенти за вештачка интелигенција, напојувани со машинско учење и техники за длабоко учење, ветуваат ефикасно справување со трансакции во банкарските апликации, истакнува таа.
„Мислам дека ChatGPT или AI агентите ќе можат да се справат и со трансакции; таквите агенти ќе користат длабоко учење или техники на машинско учење. На овој начин, ќе имате системи со вештачка интелигенција со повеќе агенти. Некои од нив ќе бидат специјализирани агенти и, како такви, ќе комуницираат едни со други. Кога тоа ќе се случи, ќе имате многу поголема контрола врз тоа што може да направи еден агент“, објаснува Ќенан.
Етиката и квалитетот на податоци
Иако потенцијалните придобивки од вештачката интелигенција во банкарството се огромни, од клучно значење е да се решат предизвиците што доаѓаат со неговата имплементација. Од клучна важност се етичките размислувања околу процесите на донесување одлуки управувани од вештачката интелигенција, како и приватноста на податоците и ублажувањето на пристрасноста. Ненад Црнчец, основач на Architech, ја нагласи потребата од претпазливост, наведувајќи дека иако вештачката интелигенција може да ги автоматизира процесите, критичните улоги во донесувањето одлуки сè уште бараат човечки надзор.
„Тоа нема да биде улога која ќе бара да се донесуваат одлуки, но ќе ни требаат некои агенти за да можеме да автоматизираме одредени процеси. Но, веројатно ќе биде потребно извесно време пред да направиме работи како што се автоматска анализа на ризик итн“, додаде Црнчец.
Пристапот до висококвалитетни податоци е уште еден критичен предизвик. Системите за вештачка интелигенција во голема мера се потпираат на податоци за обука и одлучување. При „хранење“ со такви податоци, од суштинско значење е обезбедувањето на точноста, релевантноста и безбедноста на овие податоци.
Без цврсти рамки за управување со податоци и мерки за обезбедување квалитет на податоците, системите за вештачка интелигенција може да произведат неточни или пристрасни резултати, што ќе доведе до потенцијални ризици и регулаторни проблеми.
Ветувачка иднина, но под постојан надзор
И покрај предизвиците, консензусот меѓу експертите е дека иднината на вештачката интелигенција во банкарството има ветувачки потенцијал, под услов засегнатите страни ефективно да соработуваат и да им дадат приоритет на етичките размислувања и квалитетот на податоците.
Соработката помеѓу агентите за вештачка интелигенција и човечките експерти може да доведе до поефикасни процеси на донесување одлуки, подобрени искуства на клиентите и подобрени стратегии за управување со ризик.
Континуираните иновации и инвестиции во истражување и развој на вештачката интелигенција, исто така ќе играат клучна улога во обликувањето на идните форми на банкарството. И како што нагласија експертите, технологиите за вештачка интелигенција се развиваат, инкорпорирајќи јасни техники и мерки за транспарентност кои ќе ја зајакнат довербата и прифаќањето од страна на клиентите и регулаторите.
Стани премиум член и доби пристап до сите содржини, специјален попуст на над 2.200 производи во ИТ маркет, верификуван профил и можност за огласување на ИТ Огласник. Плус ќе го поддржиш медиумот кој го градиме цели 16 години!
Доколку веќе имаш премиум членство, најави се тука.
Vector8 
