Czym jest sztuczna inteligencja (AI) w finansach? Przyszłość branży finansowej.

Sztuczna inteligencja przeobraża branżę usług finansowych, przyczyniając się do zwiększenia wygody obsługi oferowanych rozwiązań dla klientów, a także podniesienia poziomu produktywności firmy dzięki automatyzacji procesów oraz obsłudze złożonych operacji, takich jak przetwarzanie ogromnych ilości danych oraz identyfikowanie trendów w zakresie, który byłby nieosiągalny dla człowieka.

Jednak integracja AI w finansach wiąże się z szeregiem nowych wyzwań i obaw. Firmy muszą zająć się takimi kwestiami, jak wybór odpowiedniego oprogramowania i zapewnienie zgodności ze standardami regulacyjnymi i normami etycznymi.

W tym artykule przeanalizujemy powody wdrażania sztucznej inteligencji w usługach finansowych, zagłębimy się w typowe przypadki użycia AI w finansach, omówimy obecne wyzwania, z którymi muszą się zmierzyć instytucje finansowe, a także zastanowimy się nad nowymi trendami, które będą kształtować przyszłość AI w finansach.

Czym jest AI w finansach?

Sztuczna inteligencja w finansach odnosi się do zbioru zaawansowanych rozwiązań technologicznych zaprojektowanych w celu odwzorowania ludzkiej inteligencji i procesów decyzyjnych. Wspomniane technologie umożliwiają instytucjom finansowym analizowanie złożonych danych, automatyzację operacji, podejmowanie świadomych decyzji inwestycyjnych i udoskonalanie zabezpieczeń w celu lepszej ochrony środków i realizowanych transakcji.

Oto przykłady technologii AI wykorzystywanych w sektorze finansowym:

• Uczenie maszynowe (ML – z ang. Machine Learning) pozwala systemom na samodzielne uczenie się i doskonalenie przy użyciu sieci neuronowych. Wprowadzając duże ilości danych do algorytmów ML, instytucje finansowe mogą trenować modele w celu rozwiązywania konkretnych problemów i analizowania danych na potrzeby ciągłego doskonalenia.
• Uczenie głębokie (DL – z ang. Deep Learning) to wyspecjalizowana technika ML wykorzystująca wielowarstwowe sieci neuronowe. Umożliwia systemom uczenie się na podstawie obszernych zbiorów danych, takich jak historie transakcji finansowych. DL wykorzystuje się w scoringu kredytowym, handlu algorytmicznym, chatbotach i przeciwdziałaniu praniu brudnych pieniędzy.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP – z ang. Natural Language Processing) koncentruje się na zrozumieniu ludzkiego języka. W sektorze finansowym NLP analizuje rozmowy z klientami, wiadomości, dokumenty regulacyjne, komunikację wewnętrzną, w tym transkrypcje spotkań, oraz inne teksty, aby wspierać automatyzację procesów i wyciągać istotne informacje ze zgromadzonych danych.
• Rozpoznawanie obrazów (CV – z ang. Computer Vision) pozwala urządzeniom interpretować cyfrowy obraz – tj. zdjęcia, obrazy i nagrania wideo. W finansach rozpoznawanie obrazów służy do takich zadań, jak przetwarzanie czeków, monitorowanie aktywów fizycznych, analizowanie mimiki twarzy i nie tylko na potrzeby przeciwdziałania oszustwom i gromadzenia informacji.

Wykorzystując sztuczną inteligencję, sektor finansowy może zoptymalizować wydajność pracy, podnieść produktywność, ograniczyć ryzyko i zapewnić klientom obsługę na poziomie dostosowanym do stale ewoluującego rynku.

Do czego wykorzystuje się AI w finansach

Obecnie wśród podstawowych zastosowań sztucznej inteligencji w organizacjach finansowych można wymienić przetwarzanie i analizowanie danych w celu szybkiego pozyskiwania istotnych informacji, identyfikowanie trendów i odchyleń oraz automatyzację przepływów pracy i komunikacji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w powyższych przypadkach może przynieść istotne korzyści biznesowe.

Algorytmy oparte na AI mogą zautomatyzować zadania manualne, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej wartościowej pracy. Przykładowo, chatboty AI są teraz w stanie obsłużyć rutynowe zapytania do obsługi klienta dotyczące sald kont i płatności.

Automatyzacja gromadzenia i analizowania danych wspomaga procesy związane z KYC i due diligence, wspomagając specjalistów ds. finansów w weryfikacji klientów i transakcji oraz usprawniając procesy wykrywania oszustw i zapobiegania im. Modele uczenia maszynowego mogą analizować miliony transakcji, by precyzyjnie wyłuskać z nich nawet najsubtelniejsze oznaki oszustwa – szybciej i dokładniej niż jakikolwiek pracownik.

Co więcej, analizując dane klientów i automatyzując prowadzenie rozmów, agenty AI mogą zapewniać spersonalizowane rekomendacje produktów w oparciu o historię transakcji i wzorce wydatków. Nie tylko podnosi to jakość obsługi klienta, ale także pozytywnie wpływa na współczynniki konwersji dla firm.

Ogólnie rzecz biorąc, AI przynosi korzyści na następujących polach:

• personalizacja;
• zarządzanie ryzykiem;
• wykrywanie oszustw;
• zgodność z przepisami;
• analiza due diligence;
• wsparcie front-office;
• prognozowanie i modelowanie predykcyjne;
• analityka biznesowa (BI).

Zalety stosowania AI w finansach

Doskonałość operacyjna

Sztuczna inteligencja usprawnia działalność organizacji finansowych, ograniczając częstotliwość błędów – szczególnie ludzkich pomyłek wynikających z ogromu danych i poziomu skomplikowania procesów. Rutynowe czynności, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie transakcji i kontrole zgodności, są narażone na błędy, jeśli wykonuje się je ręcznie. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą wykonywać tego rodzaju zadania z najwyższą precyzją i powtarzalnością, gwarantując dokładność i niezawodność.

AI jest w stanie przetwarzać ogromne zbiory danych, co przekłada się na większą dokładność prognozowania, planowania i modelowania. Przykładowo, w prognozowaniu sprzedaży algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych i identyfikować wzorce, których ludzkie oko może po prostu nie wychwycić. Dzięki temu prognozy są dokładniejsze, a podejmowane decyzje – trafniejsze.

Lepsza obsługa klienta

Sztuczna inteligencja usprawnia sposób, w jaki specjaliści finansowi współpracują z klientami, i automatyzuje rutynowe interakcje, co ułatwia korzystanie z usług. Przykładowo, klienci wnioskujący o pożyczki czy karty kredytowe mogą błyskawicznie otrzymywać odpowiedź od chatbota AI, nie czekając, aż połączy się z nimi pierwszy wolny konsultant. Ten sam bot AI może oznaczać bardziej skomplikowane przypadki, które wymagają interwencji człowieka, tak by wszystkie sprawy zostały obsłużone rzetelnie i terminowo, co prowadzi do ogólnej poprawy wskaźnika zadowolenia klientów.

Ponadto sztuczna inteligencja umożliwia specjalistom ds. finansów zapewnienie bardziej spersonalizowanych interakcji. Zespoły marketingowe mogą wykorzystywać dane pozyskiwane i przetwarzane przez AI do dostosowywania kampanii, podczas gdy przedstawiciele handlowi i konsultanci działu wsparcia mogą oferować spersonalizowaną komunikację i obsługę klienta.

Przykładowo, w kontekście zarządzania majątkiem, asystent AI może zestawiać dane pozyskane z różnych systemów w celu przygotowania kompleksowych podsumowań do prezentacji dla klientów, wspierając doradców rzetelnymi i aktualnymi informacjami. Automatyzacja wspomagana AI może również zapewniać klientom spersonalizowane rekomendacje, co stwarza okazję do upsellingu.

Większa produktywność

Sztuczna inteligencja zwiększa produktywność organizacji finansowych poprzez automatyzację czasochłonnych zadań, takich jak badanie rynku czy wykrywanie oszustw, co zmniejsza obciążenie pracowników i redukuje liczbę błędów.

Ponadto zautomatyzowane zadania realizowane są szybciej, co przekłada się na większą liczbę operacji wykonywanych w jednostce czasu przy mniejszym wykorzystaniu zasobów. Przykładowo, algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą wykonywać transakcje z dużą prędkością i precyzją, prowadząc do optymalizacji strategii handlowych i zwiększając zyski przy jednoczesnym ograniczeniu potrzeby ręcznej interwencji.

Lepsze podejmowanie decyzji na podstawie danych

Sztuczna inteligencja wspiera podejmowanie decyzji w organizacjach finansowych, zapewniając głębszy wgląd zarówno w ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane. Potrafi wykryć wzorce i trendy, których człowiek nie byłby w stanie zauważyć. Zaawansowana analiza danych umożliwia instytucjom finansowym bardziej świadome podejmowanie strategicznych decyzji, co ostatecznie przekłada się na poprawę wyników.

Przykładowo, banki mogą wykorzystywać algorytmy sztucznej inteligencji do szybkiej analizy danych rynkowych i najnowszych zmian w celu lepszego zarządzania ryzykiem i wspomagania decyzji inwestycyjnych oraz strategii handlowych.

Ulepszone zabezpieczenia

Systemy AI i modele ML są w stanie skuteczniej wykrywać potencjalne zagrożenia niż wyspecjalizowani analitycy ze względu na wykonywanie obliczeń i analizowanie transakcji w czasie rzeczywistym. Dzięki ścisłemu monitorowaniu zachowań zakupowych i porównywaniu ich z danymi historycznymi sztuczna inteligencja może oznaczać anomalie, automatycznie powiadamiać instytucje i klientów o potrzebie rychłej weryfikacji zakupu lub przelewu, a w razie potrzeby podejmować działania w celu rozwiązania zaistniałych problemów.

AI w finansach: najpopularniejsze zastosowania

Zastosowania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w branży finansowej stale się mnożą i ewoluują. Oto lista aktualnych przypadków użycia AI, które mogą przynieść korzyści dowolnej instytucji finansowej.

• Automatyzacja procesów bankowych, które do tej pory wykonywano ręcznie. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne i czasochłonne zadania, umożliwiając instytucjom finansowym szybsze i dokładniejsze przetwarzanie ogromnych zbiorów danych. Przykładowo, rozwiązania z zakresu planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP – z ang. Enterprise Resource Planning) z wbudowaną technologią AI mogą teraz skanować fizyczne faktury, identyfikować kluczowe informacje, takie jak nazwa dostawcy, zakupione materiały i powiązane koszty, a następnie automatycznie wprowadzać je do systemu. I tak chociażby Oracle wykorzystuje swoje rozwiązania AI na potrzeby księgowości, by usprawnić proces regularnego przygotowywania raportów finansowych, przez co zespół może skupić się na bardziej wymagających zadaniach.
• Obsługa klienta. Konwersacyjne chatboty AI zapewniają klientom banków szybki i wygodny dostęp do informacji o koncie – i to przez całą dobę. Wspomniane technologie ograniczają potrzebę interwencji człowieka, zapewniają spersonalizowaną obsługę klienta i indywidualne rekomendacje, a także podnoszą poziom ochrony przed oszustwami i cyberzagrożeniami. Klient może korzystać z asystenta AI, aby zgłaszać sprawy i śledzić postępy, nie czekając na odpowiedź pracownika w godzinach pracy firmy. Przykładowo, American Express oferuje chatbota o nazwie Ask Amex, który obsługuje spory dotyczące opłat. Autonomiczne agenty AI pomagają w weryfikacji potencjalnie podejrzanych transakcji, tak by jak najszybciej odblokować te, które zostały oznaczone błędnie. Dzięki temu klienci nie muszą czekać, aż ktoś zajmie się ich sprawą, ani przeklikiwać się przez skomplikowane strony. Wystarczy przesłać agentowi AI niezbędne informacje na temat transakcji, w tym potwierdzenie zakupu, a także zweryfikować tożsamość.
• Cyberbezpieczeństwo. Sztuczna inteligencja pozwala zautomatyzować procesy związane z cyberbezpieczeństwem poprzez ciągłe monitorowanie i analizowanie aktywności i ruchu sieciowego w celu wykrywania cyberataków i zagrożeń, a także zapobiegania im oraz reagowania na nie.
• Wykrywanie oszustw i zapobieganie im. Modele ML i systemy DL umożliwiają AI analizowanie zachowań zakupowych klientów i wysyłanie alertów w przypadku zidentyfikowania nietypowych wzorców wskazujących na nieuczciwe transakcje, przestępstwa finansowe lub spoofing. Przekłada się to na większe bezpieczeństwo podczas handlu, korzystania z bankowości internetowej i realizacji płatności przy użyciu kart kredytowych.
• Planowanie finansów dla klientów. Sztuczna inteligencja może ułatwić zarządzanie finansami na potrzeby osobiste, analizując cele, wzorce wydatków i tolerancję na ryzyko w celu opracowania porad budżetowych i strategii oszczędnościowych. Agenty AI wykorzystują zaawansowane algorytmy, aby zapewnić przystępne, spersonalizowane porady inwestycyjne w oparciu o cele klientów, poziom tolerancji ryzyka i warunki rynkowe. Przykładowo, asystent AI może pomóc wybadać sytuację na rynku, wychwytując realne okazje i doradzając, jak z nich skorzystać, podczas gdy trener finansowy oparty na generatywnej sztucznej inteligencji może ułatwić podejmowanie mądrzejszych decyzji dotyczących wydatków.
• Trading. Sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana w algorytmach handlowych, które analizują trendy rynkowe i dane historyczne, by umożliwić podejmowanie decyzji i realizację transakcji z prędkością wykraczającą poza ludzkie możliwości.
• Ocena kwalifikowalności wniosku o kredyt. Pożyczkodawcy wykorzystują sztuczną inteligencję do szybkiej analizy danych i określenia zdolności kredytowej klientów. Automatyzacja oceny ryzyka, scoringu kredytowego i weryfikacji dokumentów przy użyciu AI usprawnia cały proces i poprawia trafność prognoz.
• Wymogi i zgodność. Sztuczna inteligencja może śledzić i automatyzować procesy monitorowania i raportowania na potrzeby zapewnienia zgodności z przepisami krajowymi i międzynarodowymi.
• Scoring kredytowy. AI potrafi analizować całą gamę danych wykraczających poza dokumentację finansową, takich jak aktywność w mediach społecznościowych i zachowanie online. Jest w stanie pozyskać z nich istotne informacje i na tej podstawie wyciągnąć wnioski i ocenić wiarygodność klientów oraz ich zdolność kredytową.
• Zarządzanie ryzykiem. Sztuczna inteligencja może analizować ogromne zbiory danych, by ułatwić instytucjom finansowym precyzyjną ocenę ryzyka i wdrożenie środków zapobiegawczych, co z kolei przełoży się na poprawę bezpieczeństwa i stabilności w branży.
• Spersonalizowana komunikacja marketingowa i indywidualne rekomendacje. Sztuczna inteligencja może zapewniać spersonalizowane rekomendacje dotyczące produktów i usług finansowych. Obejmuje to m.in. porady inwestycyjne oraz oferty bankowe przygotowane z uwzględnieniem ścieżek klienta, interakcji z innymi użytkownikami, preferencji w zakresie ryzyka i celów finansowych. Ponadto analiza ścieżki klienta pozwala generatywnej AI opracować spersonalizowane wiadomości e-mail i kampanie internetowe, które przekładają się na wyższy współczynnik konwersji i lepsze wyniki firmy.
• Przetwarzanie dokumentów. Sztuczna inteligencja jest w stanie wyodrębniać i analizować dane z dokumentów, by usprawnić procesy wymagające rozbudowanej biurokracji, takie jak obsługa pożyczek i wyszukiwanie okazji inwestycyjnych. W raporcie Forrester przedstawiono firmę ubezpieczeniową, która wykorzystuje agenta do analizy tekstu na potrzeby zmieniania nazw, segregowania i kategoryzowania dokumentów. Według właścicieli firmy: „Dzięki agentom AI byliśmy w stanie odciążyć konsultantów w 25%, by mogli w większym stopniu skupić się na istotniejszych zadaniach zamiast na prozaicznych czynnościach. Zadania, takie jak zmienianie nazw dokumentów, to czynności, które pochłaniają mnóstwo czasu i obniżają morale zespołu”.
• Opracowywanie aplikacji biznesowych przy użyciu generatywnej AI. Narzędzia wykorzystujące technologię no-code w połączeniu z generatywną AI umożliwiają organizacjom świadczącym usługi finansowe tworzenie własnych aplikacji biznesowych na potrzeby dalszego usprawnienia transformacji cyfrowej. Przykładowo, Creatio.ai pozwala tworzyć aplikacje do automatyzacji unikalnych procesów biznesowych na podstawie promptów wprowadzanych w języku naturalnym.

Wyzwania związane z wdrażaniem AI w finansach

Chociaż wdrażanie rozwiązań technologicznych wykorzystujących sztuczną inteligencję może przynieść firmom świadczącym usługi finansowe i liderom biznesu niewiarygodną wartość, nie wolno zapominać o wyzwaniach, jakie się z tym wiążą. W tej sekcji omówimy trudności, które mogą się pojawić przy implementacji i wykorzystaniu narzędzi AI, a także jak sobie z nimi radzić.

Problemy komunikacyjne

Choć narzędzia do konwersacji wykorzystujące AI zapewniają wiele korzyści, klienci usług finansowych mogą postrzegać je negatywnie ze względu na niedoskonałości komunikacji wynikające z faktu, że jedna ze stron nie jest człowiekiem. Chatboty AI mogą sprawiać wrażenie zbyt bezosobowych lub formalnych, a ich zdolność do wyjaśniania złożonych spraw jest ograniczona, co prowadzi do frustracji i spadku zainteresowania ze strony klientów.

Aby temu przeciwdziałać, należy starannie opracować i wdrożyć zaawansowane rozwiązania technologiczne, które będą w stanie obsługiwać złożone zapytania i udzielać spersonalizowanych odpowiedzi. Upewnij się, że Twoje boty potrafią zrozumieć szeroką gamę interakcji z klientami i odpowiednio na nie zareagować. Powinny być również w stanie sprawnie przekazać konwersację pracownikowi, gdy tylko pojawią się pierwsze oznaki błędów w komunikacji lub frustracji.

Ponadto podjęcie stosownych środków, takich jak regularne aktualizowanie algorytmów sztucznej inteligencji w celu lepszego naśladowania interakcji międzyludzkich i monitorowanie opinii, może pomóc w utrzymaniu wysokiego poziomu zadowolenia klientów.

Zapotrzebowanie na zasoby programistyczne najwyższej jakości

Mówiąc o nieudanych wdrożeniach AI, firmy często powołują się na problemy związane z opracowywaniem oprogramowania i logistyką. Tworzenie niestandardowych rozwiązań wykorzystujących AI zazwyczaj wymaga zaangażowania wielu utalentowanych inżynierów oprogramowania, co w przypadku niektórych organizacji jest po prostu nierealne.

Aby rozwiązać ten problem, firmy powinny nadać priorytet inteligentnej alokacji zasobów, wyborowi skutecznego oprogramowania do automatyzacji biznesu i wykorzystaniu narzędzi no-code. Z kolei wykwalifikowani specjaliści powinni być przydzielani do pracy przy najistotniejszych zadaniach. Wybór solidnej platformy do automatyzacji procesów biznesowych oferującej zaawansowane narzędzia AI, które można wykorzystać od ręki, znacznie przyspiesza implementację.

Platformy do tworzenia oprogramowania z wykorzystaniem technologii no-code, np. Creatio, umożliwiają instytucjom opracowywanie własnych modeli ML bez konieczności posiadania rozległej wiedzy z zakresu programowania. Takie podejście nie tylko zmniejsza zależność od wyspecjalizowanych programistów, ale także przyspiesza realizację harmonogramów projektów i zwiększa elastyczność pracy, co ostatecznie przekłada się na większe szanse na pomyślne wdrożenie projektu AI.

Zasoby IT oraz infrastruktura danych wymagane do implementacji i wykorzystania AI

Biorąc pod uwagę, jak wiele zasobów serwera potrzeba na zarządzanie zadaniami związanymi ze sztuczną inteligencją, obsługę ogromnej ilości danych i intensywne szkolenie modeli, koszty mogą okazać się zaporowe. Chociaż wiele instytucji decyduje się na infrastrukturę w chmurze, warto pamiętać, że rygorystyczne wymogi regulacyjne dotyczące ochrony i miejsca przechowywania danych mogą to istotnie utrudnić.

Kolejnym wyzwaniem jest ilość nieustrukturyzowanych danych w posiadaniu organizacji. Jakość modeli AI zależy bezpośrednio od uporządkowania, jakości i reprezentatywności danych wykorzystywanych do przeszkolenia. Tylko właściwe uporządkowanie danych zagwarantuje efektywność działania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

Niestety w wielu bankach architektura danych ma rozproszoną strukturę, która obejmuje nawet kilkudziesięcioletnie systemy. Co więcej, integracja nowoczesnych narzędzi AI z tak starymi systemami IT może okazać się nie lada wyzwaniem.

Dlatego też warto wdrożyć rzetelne procesy zarządzania danymi w celu zapewnienia odpowiedniej jakości i integralności. Można również wykorzystać konfigurowalne narzędzia biznesowe, które ułatwiają zarządzanie danymi i zintegrowanie sztucznej inteligencji z systemem.

Bezpieczeństwo i zgodność

Organizacje finansowe na co dzień obsługują wrażliwe dane osobowe, dlatego bezpieczeństwo jest dla nich priorytetem. Rozwiązania wykorzystujące AI muszą zapewniać odpowiednią ochronę danych i być zgodne z przepisami branżowymi i regionalnymi, począwszy od decyzji kredytowych, a skończywszy na nadzorze handlowym. Zapewnianie zgodności często wiąże się z prowadzeniem obszernych rejestrów i wzorowej dokumentacji.

Upewnij się, że systemy AI, na które się zdecydujesz, zapewniają solidne zabezpieczenia w celu ochrony poufnych informacji i zostały zaprojektowane tak, aby spełniać określone wytyczne branżowe i zapewniać zgodność z przepisami obowiązującymi w danym regionie. Ponadto warto przeanalizować możliwości nadzoru zapewniane przez wykorzystywane platformy i wdrożyć proaktywne procedury.

Etyczne wykorzystanie AI

Modele sztucznej inteligencji szkolone są na danych uzyskanych od osób i mogą nieumyślnie wychwytywać i włączać do swoich modeli uprzedzenia (tzw. AI bias), co może prowadzić do dyskryminacji przy podejmowaniu decyzji. Przykładowo, jeśli dane historyczne dotyczące ocen kredytowych, na których wyszkolono model AI, odzwierciedlają uprzedzenia wobec niektórych grup demograficznych, gotowe rozwiązanie może traktować je niesprawiedliwie.

Aby przeciwdziałać powyższemu zjawisku, instytucje finansowe powinny ustanowić solidny nadzór i jasne zasady stosowania AI, a także wdrożyć rygorystyczne wymogi dotyczące etycznego postępowania.

W jaki sposób platforma Creatio wykorzystująca AI oraz technologię no-code rewolucjonizuje branżę FinServ

Creatio to platforma no-code do automatyzacji przepływów pracy i CRM, która w dużym stopniu wykorzystuje sztuczną inteligencję, m.in. w ramach wielofunkcyjnego asystenta AI Creatio.ai. Dzięki zastosowaniu technologii no-code, intuicyjnego interfejsu i elastycznej architektury Creatio umożliwia organizacjom finansowym dostosowanie i personalizację przepływów pracy bez konieczności angażowania programistów.

Ponadto Creatio oferuje szereg rozwiązań dostosowanych do wymogów konkretnych gałęzi branży finansowej obejmujących m.in. bankowość, spółdzielcze kasy oszczędnościowo-kredytowe i ubezpieczenia. Mnogość gotowych rozwiązań znacznie ułatwia automatyzację procesów finansowych.

Oto przykłady zaawansowanych narzędzi AI oferowanych przez Creatio:

• Gotowe modele AI i ML do analizy danych, inteligentnej oceny punktowej, prognozowania, segmentacji klientów, przekierowywania spraw i nie tylko.
• Reguły biznesowe oparte na sztucznej inteligencji do automatyzacji rutynowych zadań w zakresie marketingu, sprzedaży i obsługi klienta.
• Narzędzia wykorzystujące technologię no-code i AI, które ułatwiają opracowywanie i modyfikowanie oprogramowania.

Ponadto platforma umożliwia tworzenie własnych modeli ML i reguł biznesowych w celu automatyzacji określonych przepływów pracy.

Creatio.ai stosuje generatywną AI i technologię no-code, pozwalając na wykorzystanie gotowych scenariuszy użycia AI, a także tworzenie nowych za pomocą intuicyjnych interfejsów, które nie wymagają posiadania umiejętności programistycznych. To dedykowany obszar roboczy do opracowywania i dostosowywania modeli sztucznej inteligencji i przypadków użycia w oparciu o prompty wprowadzane w języku naturalnym.

Kilka przykładów użycia Creatio.ai

W przypadku użytkowników końcowych Creatio.ai odgrywa rolę wirtualnego asystenta, który pobiera określone informacje, takie jak krótkie podsumowanie historii finansowej klienta, i tworzy spersonalizowane dashboardy z wizualizacjami, wykresami, prognozami i analizami na żądanie.

Specjaliści ds. sprzedaży mogą wykorzystać Creatio.ai do inteligentnego scoringu klientów, podsumowywania interakcji i otrzymywania wskazówek coachingowych w czasie rzeczywistym. Marketerzy mogą projektować optymalne przepływy kampanii i kierować je do odpowiednich odbiorców. Pracownicy obsługi klienta mogą z łatwością automatyzować analizę spraw i udzielać spersonalizowanych odpowiedzi.

Asystent Creatio.ai podsumowujący raporty sprzedażowe

Co więcej, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy predykcyjnej i wyciągania istotnych informacji z danych, Creatio ułatwia liderom biznesowym podejmowanie świadomych decyzji, co przekłada się na wzrost przychodów.

Już teraz zapisz się na darmowy okres próbny Creatio, by przetestować możliwości AI w zakresie automatyzacji procesów z maksimum swobody!

Dowiedz się, jak sztuczna inteligencja może odmienić codzienne operacje finansowe dzięki Creatio

Umów demo

Przyszłość AI w finansach

Sztuczna inteligencja z pewnością zyska szerokie zastosowanie przy analizie danych, identyfikacji wzorców, automatyzacji procesów i opracowywaniu spersonalizowanych rekomendacji. To ostatnie będzie szczególnie istotne w przypadku spółek z branży finansowej, które dążą do wdrożenia personalizacji na dużą skalę. Jeśli chodzi o obsługę klienta, chatboty i portfele cyfrowe wykorzystujące sztuczną inteligencję staną się jeszcze bardziej zaawansowane i będą w stanie w imponującym stopniu naśladować ludzką inteligencję.

W zakresie inwestowania i handlu AI będzie opracowywać jeszcze dokładniejsze prognozy rynkowe i realizować zaawansowane strategie inwestycyjne. Jednak nie wolno zapominać, że wraz z umacnianiem się roli sztucznej inteligencji w podejmowaniu decyzji finansowych, odpowiedni nadzór staje się jeszcze istotniejszy.

Uczenie maszynowe odmieni proces oceny i regulacji ryzyka finansowego poprzez analizę danych alternatywnych i wykrywanie zagrożeń, które ludzie mogliby przeoczyć. Sztuczna inteligencja ułatwi pracę osobom zajmującym się nadzorem, ale nadal kluczowe znaczenie będą miały transparentność i odpowiedzialność.

Podsumowując, przyszłość sztucznej inteligencji w finansach leży w systemach hybrydowych, które integrują AI i człowieczeństwo, co pozwala wykorzystać skuteczność i precyzję technologii w połączeniu z ludzką wiedzą, kodeksem moralnym i zdolnością do empatii, co gwarantuje zrównoważone i etyczne podejście przy podejmowania decyzji finansowych.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w sektorze finansowym służy do analizy danych, automatyzacji operacji, zarządzania ryzykiem i usprawnienia procesu podejmowania decyzji. Odpowiedzialne wykorzystanie AI daje firmom nowe możliwości, co przekłada się na większe zadowolenie klientów i rozwój działalności.

Odkryj zaawansowane możliwości w zakresie zarządzania i nieograniczone opcje dostosowywania oferowane przez platformę Creatio, która łączy technologię no-code z AI.