Искусственный интеллект. Что ожидать в 2019 году.

Искусственный интеллект. Что ожидать в 2019 году.

09.02.2019 0 Автор bounty_admin

Новые технологии позволили добиться огромного развития финансовой индустрии, особенно за последнее десятилетие. Благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту (ИИ) инвесторы и потребители получают доступ к более инновационным инструментам, новым типам финансовых продуктов и новому потенциалу роста.

Итак, какое влияние оказывает ИИ на банковскую деятельность и Уолл-стрит, и как может повлиять результирующее влияние на предпринимателей в 2019 году?

1. Более доступные технологии для потребителей

Некоторые из лучших разработок ИИ были зарезервированы для частных банков, профессиональных инвесторов, фирм венчурного капитала и других крупных организаций. Но 2019 и последующие годы, скорее всего, также принесут тенденцию большей доступности для потребителей. С 2015 года мы видели рост продуктов AI на основе разработанных для среднего потребителя. Мы также видели включение AI-встраивания в продукты, которые потребители уже используют.

В ближайшем будущем это может расшириться до использования ИИ для создания более интуитивного пользовательского интерфейса для финансовых продуктов, таких как банковские или инвестиционные приложения. По мере того, как финансово грамотное и технически подкованное молодое поколение становится богаче, банкам и финансовым стартапам необходимо будет предлагать больше продуктов для улучшения кредитного рейтинга, повышения доходности инвестиций и выполнения других функций.

2. Улучшенные алгоритмы управления активами

Будут лучшие алгоритмы управления активами. Компании по управлению активами все больше полагаются на машинное обучение и анализ больших данных для принятия более разумных инвестиционных решений в режиме реального времени от имени своих инвесторов и клиентов.

Эти алгоритмы могут развиваться несколькими различными способами. Например, они могут включать больше данных в свое дерево принятия решений, они могут на лету экспериментировать с новыми стратегиями для самосовершенствования, и они могут расширить свое внимание, чтобы рассмотреть более разнообразный спектр активов.

Гал Крубинер, генеральный директор Pagaya Investments, недавно предсказал в Forbes: «Фирмы по управлению активами, которые сочетают в себе скорость, масштаб и точность передовых технологий, с человеческим творчеством и нюансами, добьются успеха в 2019 году. Те, кто не в состоянии развить цифровые навыки или задействовать данные, будут бороться, чтобы остаться на плаву».

3. Сокращение расходов

Одним из самых больших преимуществ широкого применения ИИ является снижение зависимости от ручного труда. Алгоритм или технический продукт, который мог бы заменить работника, может сэкономить компаниям десятки тысяч долларов в год и значительно сократить расходы и сборы, которые платят потребители.

В течение многих лет большинство рабочих мест в финансовой индустрии считались, ИИ незаменимыми из-за высокого уровня критического мышления и сложного характера этих рабочих мест. Но теперь предполагается, что 90 000 из 300 000 текущих рабочих мест в управлении активами исчезнут к 2025 году благодаря искусственному интеллекту и автоматизации.

Тем не менее, ИИ также может позволить сотрудникам финансовых служб выполнять больше человеческих задач и задач высокого уровня. Вместо того, чтобы полностью заменить свою работу, ИИ предоставил бы революционно новый способ (для людей) работать, который мог бы сэкономить финансовым специалистам время, необходимое им, чтобы сосредоточиться на более важных вещах. Это также может означать гораздо большую доступность и прибыльность для средних инвесторов.

Вместо того, чтобы выплачивать брокеру 5 процентов прибыли от своего портфеля в год, эти инвесторы, включая многих предпринимателей, могут получить обратно 0,5 процента своей прибыли, полагаясь на алгоритм управления активами. Некоторые финансовые процессы и услуги, такие как проверка или переводы, также стали бы менее дорогостоящими, что еще больше уменьшило бы финансовое бремя потребителей.

4. Компенсации и недостатки

Торговля с помощью алгоритмов существует уже несколько десятилетий, но только благодаря машинному обучению и совершенствованию, такая торговля в настоящее время способна компенсировать некоторые, из присущих ей недостатков. Например, исторически алгоритмы делали рынок более волатильным, многие алгоритмы могут одновременно видеть условия на рынке.

Если они затем начнут массово продавать акции, более широкий рынок заметит это и начнет углублять продажи. Это может привести к сбою вспышки или к чему-то худшему, если не учитывать. И это не гипотетически — вспышки произошли в мае 2010 года, апреле 2013 года, январе 2015 года и октябре 2016 года; меньшие аварии происходили еще чаще.

К счастью, достижения в области машинного обучения позволили разработчикам создавать торговые алгоритмы, которые более разнообразны, и следовательно, менее зависят от одних и тех же типов решений. Машинное обучение также позволит постоянно совершенствовать себя в 2019 году, создавая лучшие алгоритмы, которые могут заранее избегать таких проблем.

5. Персонализированные финансовые продукты

ИИ также позволяет финансовым учреждениям создавать более персонализированные потребительские продукты. Собрав достаточное количество данных о потребительских расходах, банки могут порекомендовать, например, конкретные типы кредитов или учетные записи другого типа, чтобы лучше обслуживать потребности клиентов. Они также могут настраивать различные ипотечные кредиты, автокредиты и другие финансовые продукты с точки зрения процентных ставок, продолжительности и других факторов, важных для конкретных пользователей.

В 2019 году мы увидим, как больше банков и кредитных союзов воспользуются этой возможностью. В то же время потребители банковских услуг получат более динамичные рекомендации, какие финансовые продукты им следует попробовать; и они будут подвержены новым типам рекламы, чтобы направлять свои покупки.