Generatywna sztuczna inteligencja to klasa algorytmów sztucznej inteligencji, których celem jest tworzenie nowego i oryginalnego materiału w oparciu o wzorce w istniejących danych. Składa się z dwóch głównych elementów: generatora i sieci dyskryminatorów. Generator tworzy świeże próbki danych, a sieć dyskryminatorów oddziela dane rzeczywiste od wygenerowanych.
Sieci generatora i dyskryminatora konkurują w procesie uczenia się, w którym generator próbuje wygenerować dane, których dyskryminator nie będzie w stanie odróżnić od danych. Trening iteracyjny pomaga generatorowi poprawić jego zdolność do wytwarzania realistycznych wyników wysokiej jakości.
Szybki rozwój dużych modeli językowych, w tym modeli z miliardami, a nawet bilionami parametrów, otworzył nową erę. Generacyjne modele AI oparte na LLM mogą generować na żądanie angażujący tekst, fotorealistyczne wizualizacje, a nawet zabawne seriale komediowe
Generatywna sztuczna inteligencja może przynieść wiele zmian w branży FinTech. Może pomóc firmom w podejmowaniu lepszych decyzji, ograniczaniu ryzyka, zwiększaniu lojalności klientów i usprawnianiu operacji.
Za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji firmy FinTech mogą zastosować złożone procesy, których uproszczenie wymagało wcześniej zasobów i czasu. Na przykład systemy Gen AI mogą na bieżąco generować dane finansowe, analizować trendy rynkowe i identyfikować możliwości inwestycyjne.
Zwiększanie zaangażowania klientów jest dla firm finansowych najwyższym priorytetem, a generatywna sztuczna inteligencja może znacząco pomóc w osiągnięciu tego celu.
Liczby: wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w FinTech
Oczekuje się, że rynek będzie rósł w oszałamiającym CAGR 22,5% w latach 2023–2032, kontynuując swój błyskawiczny wzrost. Podążając tą ekscytującą podróżą, w 2032 roku rynek osiągnie imponującą kwotę 6,256 miliarda dolarów. Co napędza tę niezwykłą ekspansję? Przeanalizujmy:
Firmy FinTech wykorzystują trend generatywnej sztucznej inteligencji. Używają go do tworzenia nowych, innowacyjnych produktów i usług, oszczędzania wydatków i ulepszania swoich silników operacyjnych.
Płatności mobilne i usługi bankowości cyfrowej to rewolucje, a nie tylko moda! Ta zmiana odzwierciedla popyt na usługi finansowe, które łączą inteligencję z ludzkim podejściem.
Zasoby obliczeniowe i dane stają się coraz bardziej dostępne. Oznacza to, że generatywne modele sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej wyrafinowane, inteligentne i ostre.
Wzrost ten pokazuje, że sektor finansowy zyskuje coraz większe znaczenie w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, a nie tylko bawi się tą koncepcją. Wybitne organizacje finansowe już demonstrują potencjał tego technologicznego cudu poprzez szereg imponujących inicjatyw.
Przyjrzyjmy się teraz, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może przynieść korzyści organizacjom finansowym i bankowym.
Poprawa doświadczeń klientów
Poza prostym rozwojem zaplecza sektora FinTech, generatywnego rozwoju sztucznej inteligencji całkowicie zmienia sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcję z usługami finansowymi.
1. Indywidualne doradztwo finansowe
W branży FinTech wysoce spersonalizowane doradztwo finansowe jest tym, co naprawdę wyróżnia się generatywną sztuczną inteligencją.
Tradycyjne porady finansowe sprawdzają się u wielu osób, ale nie u każdego. Przypominają one t-shirty w rozmiarze uniwersalnym. Natomiast generatywna sztuczna inteligencja działa jak osobisty stylista finansowy.
Aby stworzyć idealne dla Ciebie strategie inwestycyjne, przegląda Twoją szafę finansową (czyli dane), ocenia Twój komfort w zakresie ryzyka i sprawdza Twoje cele inwestycyjne.
Nie chodzi tylko o zadowolenie klientów; chodzi o pomoc w osiągnięciu celów finansowych w sposób precyzyjny i stylowy.
2. Wirtualni asystenci i chatboty
Witamy w epoce natychmiastowej satysfakcji!
Nowi MVP FinTech to chatboty i wirtualni asystenci, którzy działają w oparciu o generatywną sztuczną inteligencję. Wyobraź sobie, że masz kompetentnego przyjaciela, który może szybko odpowiedzieć na Twoje pytania finansowe, zapewnić aktualizacje konta, a nawet przeprowadzić transakcje w Twoim imieniu.
Ci przyjaciele AI nigdy nie są zamknięci, upraszczając życie konsumentów i oszczędzając pieniądze instytucji finansowych na kosztach ogólnych. To jak bycie asystentem finansowym z dnia na dzień!
3. Analiza nastroju
Wiedza o tym, co myślą klienci, jest kluczowa w przypadku produktów FinTech, a generatywna sztuczna inteligencja to najlepszy sposób na ocenę nastrojów. Posortuj kilka tekstów, aby dowiedzieć się, co ludzie spierają się na temat usług lub towarów finansowych. W tekście znajdują się recenzje, komentarze i tweety.
Wykracza to poza proste obliczenia matematyczne; to jak natychmiastowa ocena nastroju przestrzeni. Firmy mogą szybko poznać nastroje klientów, dostosować swoją ofertę i utrzymać szczęśliwszych, bardziej lojalnych klientów.
4. Wykrywanie oszustw
Generatywna sztuczna inteligencja to niedoceniony bohater, jakiego potrzebowaliśmy w złożonym świecie przestępczości finansowej. Przede wszystkim pełni rolę wyrafinowanego detektywa, stale badającego trendy transakcyjne w celu zidentyfikowania nietypowych działań.
Czy zauważyłeś coś dziwnego w tej transakcji? Wow! Wykryto przy użyciu sztucznej inteligencji. Zwiększa zaufanie klientów do bezpieczeństwa transakcji, jednocześnie chroniąc ich przed utratą ciężko zarobionych pieniędzy.
Usprawnianie FinTech poprzez automatyzację i wydajność: wpływ generatywnej sztucznej inteligencji
W Tworzenie oprogramowania FinTech W przemyśle generatywna sztuczna inteligencja jest jak potęga wydajności. Zobaczmy, jak automatyzuje żmudne zadania, ogranicza wydatki i unowocześnia procesy.
1. Redukcja kosztów operacyjnych
W sektorze finansowym koszty operacyjne mogą być poważnym problemem. Pozwól nam przedstawić Ci generatywną sztuczną inteligencję, Twojego guru efektywności. Zastępuje czasochłonne i zasobochłonne operacje, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i obsługa klienta.
Celem tej sztucznej inteligencji jest wyeliminowanie błędów ludzkich przy jednoczesnej redukcji kosztów. Rutynowe zadania wymagają mniejszej liczby pracowników, co zwiększa oszczędności i usprawnia operacje.
2. Uproszczenie funkcji Back-Office
Generatywna sztuczna inteligencja idealny organizator na zapleczu, gdzie dzieje się magia pieniędzy. Zajmuje się niezbędnymi, choć wprawdzie nieciekawymi czynnościami, takimi jak uzgadnianie danych, prowadzenie rejestrów i zapewnianie zgodności.
Ludzka siła robocza może skupić się na złożonych i kreatywnych zadaniach, których maszyny po prostu nie są w stanie wykonać, ponieważ zajmują się nimi usługi rozwoju sztucznej inteligencji.
3. Inteligentne umowy
Inteligentne kontrakty i blockchain to najnowsze dodatki do społeczności FinTech. Jako prawnik generatywna sztuczna inteligencja tworzy inteligentne umowy dotyczące transakcji finansowych, w tym pożyczek i ubezpieczeń.
Te kontrakty generowane przez sztuczną inteligencję eliminują pośredników i oszczędzają czas i pieniądze, gdy spełnione są warunki.
4. Uproszczenie KYC i onboardingu Klienta
KYC (Know Your Customer) i onboarding klienta to proste, ale czasochłonne procesy. Synteza AI na ratunek. Weryfikacja tożsamości i ocena ryzyka są zautomatyzowane, co przyspiesza cały proces. Klienci będą mogli cieszyć się szybszą i wygodniejszą podróżą oraz przestrzegać zasad.
Modele predykcyjne i analiza danych
Sztuczna inteligencja generatywna nie tylko łamie zasady, ale także gruntownie przepisuje zasady analizy danych i modelowania prognoz finansowych. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób zapewnia to przydatne korzyści firmom finansowym.
1. Ocena ryzyka i ratingu kredytowego
Ocena ryzyka kredytowego jest siłą napędową przedsiębiorstw FinTech. Organizacje finansowe mogą uzyskać w czasie rzeczywistym dokładniejszy obraz zdolności kredytowej, który działa jak kryształowa kula. Dziś wykracza to poza zwykłą analizę historii transakcji.
Sztuczna inteligencja analizuje wszystko, w tym nietypowe dane i Twoje tweety, aby dać Ci pełniejszy obraz ryzyka kredytowego. Obejmuje to ograniczenie złych kredytów i zapewnienie dostępu do systemu finansowego osobom wykluczonym.
2. Alokacja aktywów i zarządzanie portfelem
Generatywna sztuczna inteligencja jest czymś w rodzaju guru finansowego dla zarządzających aktywami i inwestorów. Łączy wiele elementów, w tym wydarzenia światowe i trendy gospodarcze, i błyskawicznie dostosowuje portfele.
Wynik? Lepsza alokacja zasobów, większe zyski i bardziej ostrożne zarządzanie ryzykiem. Jako doradca finansowy czuję się jak superkomputer.
3. Algorytmy handlu i prognozowania rynku
Generatywna sztuczna inteligencja to najnowsze dziecko handlu. Szybko realizuje transakcje, korzystając z ogromnej ilości danych rynkowych.
Rozpoznaje również wzorce i trendy na rynku, które mogą przeoczyć nawet najmądrzejsi handlowcy. Lepsze zyski i mniejsza zmienność na rynku sprzyjają lepszej żegludze instytucjom finansowym.
4. Raportowanie i przestrzeganie przepisów
Poruszać się w gąszczu przepisów bankowych? Sztuczna inteligencja zajmuje się tym w sposób generatywny. Automatyzacja żmudnego zadania śledzenia i raportowania transakcji pomaga firmom finansowym uniknąć kar regulacyjnych.
Pomyśl o tym jak o czujnym organie nadzorującym, zapewniającym właściwe zarządzanie złożoną siecią zgodności, oszczędzając instytucjom kosztownych kar i kłopotów.
Wyzwania i perspektywy: określenie ścieżki AI w FinTech
To nie wszystko, bo w branży FinTech zmierzamy w stronę przyszłości generatywnej sztucznej inteligencji. Czekają na Ciebie wzburzone morza i nieznane terytoria.
1. Wymagania dotyczące danych
W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja zyskuje na popularności w branży FinTech, nacisk położony jest na skalowanie i wymagania dotyczące zasobów. Te modele AI wymagają do działania dużej ilości benzyny, mocy obliczeniowej i dobrych dróg lub dużych zbiorów danych, podobnie jak pojazdy sportowe.
Dla mniejszych firm z branży FinTech może to stanowić wyzwanie, a branża może znaleźć się w sytuacji Dawid kontra Goliat.
2. Połączenie sztucznej inteligencji i tradycyjnych finansów
Integrowanie generatywnej sztucznej inteligencji ze starszymi systemami przypomina próbę włożenia kwadratowego kołka w okrągły otwór w przypadku dużych instytucji finansowych o ustalonej pozycji. Jest to trudne, kosztowne i wymaga odpowiednich umiejętności.
Ryzykują jednak, że zostaną w wyścigu, jeśli nie dołączą do partii AI.
3. Przewidywanie nieoczekiwanych zwrotów
Branża FinTech kryje w sobie wiele niespodzianek, ponieważ sztuczna inteligencja rozwija się niezwykle szybko. Konieczne jest przygotowanie się na nieoczekiwane zmiany i przeszkody.
W końcu w sektorze finansowym często zdarzają się burze, a aby utrzymać się na rynku, potrzebne są zdolności adaptacyjne i elastyczność.
Jaki jest następny krok?
Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja doprowadziła usługi tworzenia oprogramowania na zamówienie na skraj rewolucji. Ta ścieżka koncentruje się na współpracy, inteligentnych zdolnościach adaptacyjnych i odpowiedzialnym rozwoju sztucznej inteligencji, od zmiany doświadczeń klientów po rozwiązywanie problemów etycznych.
