Industria serviciilor financiare a fost susținută de zeci de ani de inteligența artificială și învățarea automată în diverse domenii, inclusiv detectarea fraudelor și implicarea clienților. Numai în 2024, investițiile din industria serviciilor financiare în AI au depășit 37 de miliarde de dolari la nivel global. Într-un sens, AI este o tehnologie matură pe piețele bancare, de asigurări și de capital.
Dar potențialul uriaș din spatele tehnologiilor AI avansate, cum ar fi IA generativă (GenAI), face ca instituțiile financiare să se grăbească să investigheze modul în care GenAI poate sprijini îmbunătățiri, de la personalizarea clienților la productivitate până la dezvoltarea mai rapidă a produselor. IDC a identificat aproape 70 de cazuri de utilizare pentru GenAI care pot promova aceste domenii în industria serviciilor financiare. Acestea sunt obiectivele critice citate de instituțiile financiare:
Top 5 rezultate de afaceri așteptate de la inițiativele AI:
1. Economii de costuri
2. Productivitate îmbunătățită a angajaților
3. Experiență îmbunătățită a clienților
4. Inovație mai rapidă
5. Profituri crescute.
Dar, ca industrie puternic reglementată, instituțiile financiare sunt preocupate de potențialele provocări. Există deja multe reglementări existente și în curs de dezvoltare la nivel mondial, cum ar fi AI ACT al UE, care se concentrează pe protejarea drepturilor clienților serviciilor financiare și pe riscurile pentru instituție. Aceste preocupări se adaugă la reglementările privind securitatea datelor și confidențialitatea care există deja în diferite forme la nivel mondial, cum ar fi Regulamentul general al UE privind protecția datelor (GDPR), Legea privind modernizarea financiară din 1999 (alias Gramm-Leach-Bliley Act) din S.U.A., Legea privind protecția datelor cu caracter personal (PDPA) din Singapore și multe altele.
În sondajul IDC Worldwide Industry CloudPath (aprilie 2023), securitatea (56% dintre respondenți) și sensibilitatea datelor (51% dintre respondenți) au fost citate drept factorii principali pentru a determina dacă o aplicație sau o sarcină de lucru s-ar muta în cloud public.
AI privat
În serviciile financiare, al căror produs principal este, fără îndoială, încrederea,
AI privat are potențialul de a aborda problemele legate de securitate și confidențialitate și de a permite utilizarea ulterioară a AI și GenAI pentru a sprijini operațiuni mai eficiente ale instituției și a deschide noi oportunități pentru liniile de afaceri, în timp ce menține sau îmbunătăţeşte aspectele de securitate și confidențialitate dictate de ghidurile de risc și conformitate. Printre cele mai importante cazuri de utilizare AI privat se numără:

Detectarea și prevenirea fraudei: modelele private bazate pe inteligență artificială pot analiza tiparele tranzacțiilor pentru a detecta și a preveni frauda.
Îmbunătățirea experienței clienților: instituțiile financiare pot folosi AI privat pentru a oferi experiențe personalizate clienților lor.
Eficiență back-office: agenții de servicii pentru clienți folosesc AI privat cu generare de recuperare sporită pentru a găsi informații mai rapid și pentru a închide mai multe tichete în fiecare zi, ceea ce oferă un câștig de eficiență măsurabil care poate duce la costuri mai mici.
Managementul riscului și conformitatea: modelele private bazate pe inteligență artificială ajută instituțiile să analizeze și să prezică riscurile, de la riscul de credit până la volatilitatea pieței.
Procesarea automată a documentelor: AI privat permite procesarea documentelor sensibile în cadrul infrastructurii băncii, facilitând sarcini precum procesarea împrumutului sau verificarea KYC, păstrând în același timp datele clienților în siguranță.
Generarea codului software: AI privat poate genera cod în diferite limbaje de programare, asigurând în același timp crearea de cod sigură și eficientă.

AI privat este o abordare care acceptă controlul asupra datelor și modelelor folosind criptarea datelor, anonimizarea datelor, guvernarea securizată a modelului și utilizarea implementării locale. Poate îmbunătăți confidențialitatea și securitatea datelor față de alte modele de implementare, poate rămâne în conformitate cu reglementările regionale, poate oferi un control mai bun asupra datelor și modelelor și poate reduce riscul general al instituției.
Aspectele cheie ale AI privat includ:

Control asupra datelor sensibile. Aceasta înseamnă că orice date care fac obiectul reglementărilor privind confidențialitatea sau care pot cauza riscuri sau amenințări nejustificate din partea unor actori răi rămân sub controlul instituției, chiar și într-un mediu AI distribuit în care alte aspecte nu sunt locale sau la sediu.
Protejarea diferențierii competitive. Într-o industrie precum băncile de investiții, informațiile despre date sunt complexe și sunt protejate ca proprietate intelectuală care oferă diferențiere competitivă. În aceste tipuri de circumstanțe, păstrarea datelor și modelelor la nivel local și sub controlul direct al instituției nu este un lucru „drăguț de avut”, ci mai degrabă esențial pentru succesul și longevitatea instituției. AI privat lasă acest control în mâinile organizației financiare.
Colaborare cu controlul. Deși AI privat poate „bloca” accesul la date și modele sensibile din afara organizației, permite un mediu de colaborare în cadrul instituției folosind galerii de modele. Împreună cu un control robust al accesului, aceste galerii ajută la menținerea unui mediu controlat, colaborativ, fără a înăbuși inovația.

AI privat poate sprijini obiectivul serviciilor financiare de inovare cu AI și GenAI fără a pune în pericol rolul în asigurarea încrederii, securității și conformității. Întrucât directorii IT și de linie de afaceri din domeniul serviciilor financiare iau în considerare inteligența artificială privată, aceștia ar trebui să ia în considerare următoarele domenii de transformare strategică:

O abordare platformă a furnizării de servicii AI, oferind opțiunea de a explora și utiliza noi modele și servicii AI pe măsură ce nevoile și condițiile pieței evoluează. Soluția ar trebui să ofere, de asemenea, automatizare și instrumente încorporate, care pot reduce considerabil nevoia de a menține seturi de abilități interne specializate pentru a obține succes.
O concentrare reînnoită pe seturile de abilități interne, non-tehnologice, pentru a consolida domenii precum guvernanța, conformitatea cu reglementările și riscul, inclusiv riscurile terțelor părți, în timp ce lucrează cu partenerii IT pentru a oferi întreaga capacitate AI în întreaga întreprindere.
O strategie de scalare și reziliență care definește datele și AI ca capacități ale întreprinderii care nu sunt specifice unui domeniu sau linie de afaceri. Fără această viziune holistică, silozurile de date și analizele AI ale punctului de soluție vor continua să contribuie la ineficiențele care există deja în instituție.
O strategie de parteneriat care include cei mai buni furnizori de IT cu vechime și credibilitate în industria serviciilor financiare și furnizori cu experiență dovedită în a ajuta instituțiile financiare să facă îmbunătățiri care se reflectă în KPI-uri cheie, cum ar fi reducerea costurilor și profiturile.

IDC consideră că instituțiile ar trebui să aibă o strategie pentru a delimita resursele publice și private pentru a profita la maximum de AI și GenAI, menținând sau îmbunătățind în același timp riscul și conformitatea. În plus, organizațiile IT trebuie să evolueze pentru a se concentra nu doar pe furnizarea de servicii tehnice, ci și pe guvernanța, securitatea și conformitatea platformelor și capabilităților pe care le dezvoltă. Industria IT poate furniza hardware, software și servicii care vor sprijini obiectivele băncii cu tehnologii adecvate și sigure.
SolvIT Networks este partener strategic pentru Europa Centrală și de Est al Broadcom.