בינה מלאכותית (AI) התגלתה ככוח משפיע באופן ניכר ולעיתים אף משבש בתעשיות שונות, בעולם ובישראל למעשה, לפי Statista, שוק הבינה המלאכותית בישראל צפוי לצמוח ב-17.22% (2023-2030), מה שיביא להיקף שוק של 4.67 מיליארד דולר ב-2030.
מגזר השירותים הפיננסיים אינו יוצא דופן: עם היכולת לנתח כמויות אדירות של נתונים, לזהות דפוסי התנהגות ולבצע תחזיות, בינה מלאכותית מעצבת מחדש את אופן הפעולה של מוסדות פיננסיים, משפרת את היעילות ומאפשרת קבלת החלטות טובה, מדויקת יותר ומאפשרת חסכון משמעותית במשאבים.
אז מה צופן העתיד עבור AI בשירותים פיננסיים? ובאילו דרכים AI מחולל מהפכה? בואו נצלול לדוגמאות שיספקו הבנה ברורה יותר לערך שה-AI מביא לחברות הפועלות במגזר השירותים הפיננסיים.
חווית לקוח והתאמה אישית: AI מחולל מהפכה באופן שבו מוסדות פיננסיים מקיימים אינטראקציה עם הלקוחות שלהם. עם צ’אטבוטים חכמים המשלבים יכולות של בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים, בנקים וחברות ביטוח יכולים לספק תמיכת לקוחות מותאמת אישית, לענות על שאלות בזמן אמת ולהציע המלצות מותאמות אישית לכל סוגי הלקוחות. יכולות עיבוד שפה טבעית (NLP) מאפשרות לכלי ומערכות בינה מלאכותית להבין ולהגיב לפניות לקוחות בצורה מדויקת, ולשפר את חווית הלקוח ואת שביעות הרצון של הלקוחות. צ’טבוטים חכמים המשלבים מנוע מבוסס בינה מלאכותית יכולים לספק תמיכה 24/7, והזמינות שלהם מבטיחה שלקוחות יכולים לקבל סיוע בכל עת, ללא קשר למיקום גיאוגרפי. תמיכה זו מסביב לשעון משפרת את שביעות רצון הלקוחות, משפרת את זמני התגובה ומגבירה את היעילות התפעולית עבור מוסדות פיננסיים. בנוסף, צ’אטבוטים חכמים יכולים לטפל בכמות גדולה של פניות בו-זמנית, להפחית את זמני ההמתנה של הלקוחות ולספק פתרונות מיידיים לעומת נציגי שירות. צ’אטבוטים חכמים יכולים לפתור מעל 50 אחוז מהפניות של לקוחות באופן אוטומטי מבלי התערבות של גורם אנושי ויכול לחסוך בכוח אדם.
זיהוי ואבטחה של הונאה: בינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה במאבק בהונאה פיננסית. אלגוריתמי למידת מכונה יכולים לזהות חריגות ודפוסים התנהגות בעסקאות פיננסיות, מה שמאפשר זיהוי מוקדם של הונאות פיננסיות. מערכות זיהוי הונאות המופעלות על ידי בינה מלאכותית לומדות ללא הרף מכמויות אדירות של נתונים, ומשפרות את הדיוק שלהן לאורך זמן. על ידי מינוף יכולות מסוג בינה מלאכותית, מוסדות פיננסיים יכולים לשפר את אמצעי האבטחה, למזער סיכוני הונאות ולהגן על נכסי לקוחות ועל כספם.
הערכת סיכונים ותאימות: טכנולוגיות בינה מלאכותית משנות את תהליכי הערכת סיכונים ותאימות במוסדות פיננסיים. מערכות המונעות בינה מלאכותיות יכולות לנתח כמויות גדולות של נתונים, כולל דוחות פיננסיים, מאמרי חדשות ודרישות רגולטוריות, כדי לאפשר לנתח כמויות גדולות של נתונים, כולל דוחות פיננסיים. מערכות אלו יכולות להפוך את בדיקות התאימות לתהליכים אוטומטיים, להפחית מאמצים ידניים ולשפר את הדיוק. בינה מלאכותית מסייעת גם בניטור ואיתור סיכונים ויכול לסייע רבות בעמידה בדרישות רגולטוריות.
השקעות: אלגוריתמים מונעי בינה מלאכותית מחוללים מהפכה בשירותי השקעות. באמצעות למידת מכונה וניתוח חזוי, מערכות AI יכולות לנתח מגמות שוק, לזהות הזדמנויות השקעה ולייעל תיקי השקעות. רובו-יועצים, המופעלים על ידי AI, מציעים ייעוץ השקעות אוטומטי וניהול תיקים, מה שהופך את שירותי ניהול ההשקעות לנגישים וחסכוניים יותר עבור מגוון רחב יותר של לקוחות. השפעת הטכנולוגיה מסוג בינה מלאכותית על שירותי השקעות היא חיוביות מאפשרת למשקיעים להשקיע בצורה חכמה יותר, יעילה יותר וחסכונית יותר.
ניתוח וחזוי: או במילים אחרות Predictive Analytics עושה שימוש בכמה טכנולוגיות, בהן למידת למידת מכונה, Data Mining, סטטיסטיקה, בינה מלאכותית ומידע היסטורי – והכל במטרה לחזות את העתיד. כדי לעשות זאת נזדקק לכלים ופתרונות מתקדמים, על מנת לזהות דפוסי מידע חיוניים מתוך המידע שנמצא ברשותנו. כיום רוב המידע עובר לספקי הענן הגדולים, ובעזרת שירותים מתקדמים מסוג Cloud Native נוכל לבצע ניתוחים ולהציג את המידע באופן ברור, כדי שהקברניטים יוכלו לקבל החלטות על בסיס אותו מידע.. הוא ממלא תפקיד מכריע במהפכה בשירותים פיננסיים על ידי מינוף נתונים היסטוריים ואלגוריתמים מתקדמים כדי לקבל תחזיות מדויקות והחלטות מושכלות.
מוסדות פיננסים מוציאים עשרות מיליוני דולרים כדי לסנן ולנתח מידע רב במטרה לגלות מקרים של קשר סיבתי. לדוגמה, אם המלחמה באוקראינה תסלים – כיצד זה ישפיע על שוק המניות והמט”ח? אם הריבית תעלה, כיצד זה ישפיע על מחירי הנדל”ן?
במגזר הפיננסי, שבו נתונים בשפע, ניתוח חיזוי מאפשר לארגונים לקבל תובנות חשובות לגבי התנהגות לקוחות, מגמות שוק והערכות סיכונים.
עידו ופנר, סמנכ”ל טכנולוגיות בקינדריל קרדיט צילום: ליאל אנפולסקי
הערכת אשראי וחיתום: משנה את תהליכי הערכת האשראי והחיתום על ידי ייעול והאצת קבלת ההחלטות. על ידי ניתוח כמויות עצומות של נתונים, כולל היסטוריית אשראי, רשומות פיננסיות ומקורות נתונים חלופיים, מערכות בינה מלאכותית יכולות להעריך במדויק את אמינות האשראי של הלקוחות ואת תהליכי חיתום. כיום, תהליכים אוטומטיים המופעלים על ידי בינה מלאכותית משפרים את היעילות, מפחיתים שגיאות ידניות ומאפשרים אישורי הלוואות מהירים יותר מבעבר. במקום לקבל אישור ממחלקת החיתום ולהמתין מספר ימים, כלים מסוג בינה מלאכותית יכולה לבצע את האישור בתוך מספר דקות.
העתיד של בינה מלאכותית בשירותים פיננסיים צובר תאוצה וגדל באופן מרשים, עם השפעות ניכרות על היבטים תפעוליים שונים. החל משיפור חווית הלקוח והתאמה אישית לחיזוק אמצעי האבטחה ואוטומציה של הערכת סיכונים. בינה מלאכותית מחוללת מהפכה במגזר הפיננסי. מוסדות פיננסיים הממנפים טכנולוגיות יכולות וכלים מסוג בינה מלאכותית עומדים להשיג יתרון תחרותי על ידי שיפור היעילות, הפחתת עלויות והצעת שירותים חדשניים ללקוחות. ככל שבינה מלאכותית ממשיכה להתקדם, תפקידה בשירותים פיננסיים רק יגדל, יעצב מחדש את הנוף של התעשייה ויפתח הזדמנויות חדשות לצמיחה וחדשנות.
