Umjetna inteligencija iz temelja mijenja model financijskih usluga. Slabi veze između sastavnica tradicionalnih financijskih institucija, otvara vrata novim operativnim modelima te potiče nove modele natjecateljske dinamike koji će kao pobjednike iznjedriti institucije koje će se više usredotočiti na obim i sofisticiranost podataka nego na količinu i složenost kapitala.
Jasna predodžba budućeg financijskog okruženja bit će ključna za dobre strateške i upravljačke odluke u trenutku kada financijske institucije širom svijeta budu suočene s pojačanim pritiskom konkurencije kako bi se pojačale investicije u umjetnu inteligenciju, a kreatori poslovne politike prevladali regulatorne i društvene izazove.
Oslanjajući se na prethodne analize Svjetskog gospodarskog foruma o disruptivnim inovacijama u financijskom sektoru, Deloitteovo izvješće “Novi načini pružanja financijskih usluga” pruža cjelovit pregled utjecaja umjetne inteligencije na financijske usluge.
Devet ključnih zaključaka o utjecaju umjetne inteligencije na financijske usluge
Troškovni centri postaju profitni centri
Financijske institucije će uz primjenu umjetne inteligencije pozadinske urede pretvoriti u vanjske servise. Tako će ubrzati rast svojih kapaciteta te primorati ostale da krenu istim putem kako ne bi zaostali za postojećim praksama.
Borba za lojalnost klijenata
S obzirom na to da dosadašnji kriteriji razlikovanja financijskih institucija kao što su trošak, brzina i pristup polagano nestaju, umjetna inteligencija im nudi priliku da uspostave nove kriterije po kojima će se u očima klijenata razlikovati od drugih te tako izbjegnu cjenovno nadmetanje koje podrazumijeva drastično snižavanje cijena usluga. Na primjer, objedinjavanje podataka iz nekoliko višedimenzionalnih mreža koje obuhvaćaju privatne i poslovne klijente te treće strane omogućit će financijskim institucijama da klijentima ponude bolje preporuke i savjete te povećaju uspješnost i tako zadrže klijenta.
Autonomne financijske usluge
Buduće korisničko iskustvo temeljit će se na umjetnoj inteligenciji koja će usmjeravati većinu njegovih financijskih potreba i poboljšavati financijske rezultate.
Umjetna inteligencija omogućuje ostvarenje te vizije na tri ključna načina: putem platformi ovlaštenih za usporedbu te izmjenu proizvoda i pružatelja usluga; putem savjeta prilagođenih pojedincu na temelju prikupljenih podataka; putem stalnog optimiziranja pomoću algoritama koji će automatski donositi većinu rutinskih odluka u ime klijenata.
Neizvjesno je tko će biti odgovoran za novog autonomnog agenta: službenici, novi zaposlenici ili velika tehnološka društva. Međutim, razvidno je da će autonomne financijske usluge utjecati na postojeću dinamiku tržišnog natjecanja, osigurati zadovoljstvo klijenata i donijeti koristi za sve pružatelje usluga.
Grupna rješenja za zajedničke probleme
Rješenja utemeljena na suradnji i zajedničkim skupovima podataka znatno će utjecati na točnost, pravodobnost i uspješnost funkcija koje se ne odnose na tržišno natjecanje. Tako će pospješiti učinkovitost međusobnih operacija te povećati sigurnost financijskog sustava.
Preostali zaključci izvješće odnose se na promjene u strukturi i reguliranju financijskih tržišta te ključne izazovi s kojima se društvo mora suočiti:
Podjela tržišta
S obzirom na to da umjetna inteligencija smanjuje troškove pretraživanja i usporedbe za klijente, postojeća čvrsta tržišna struktura razbit će se na ekstreme: povećat će profite velikim igračima te stvoriti nove prilike za usko usmjerene i agilne inovatore.
Nestabilna partnerstva
U financijskom ekosustavu u kojem se svaka institucija bori za podatke, upravljanje odnosima s konkurentima i mogućim konkurentima ima veliko značenje i podložno je strateškim i operativnim rizicima.
Regulativa vezana uz podatke
Propisi kojima se regulira privatnost i prenosivost podataka utjecat će na mogućnosti financijskih i nefinancijskih institucija da primjene umjetnu inteligenciju. Tako će propisi koji reguliraju postupanje s podacima postati jednako utjecajni na poslovanje institucija kao što su tradicionalni propisi.
Sposobnost preobrazbe
Sposobnost preobrazbe bit će najveći izazov za financijske institucije prilikom usvajanja tehnologije umjetne inteligencije. Tvrtke koje se neće uspjeti učinkovito tehnološki preobraziti ugrozit će svoj tržišni položaj.
Nove etičke dileme
Umjetna inteligencija zahtijeva zajedničko preispitivanje principa i nadzornih tehnika kako bi se razotkrila siva etička područja i regulatorne nedosljednosti koje ograničavaju spremnost institucija da intenzivnije usvajaju umjetnu inteligenciju kako bi se brže preobrazile i povećale svoje kapacitete.
Robotika bankarsko poslovanje diže na višu razinu
Relja Marković, direktor Digitalne transformacije Addiko Grupe, komentirajući nalaze istraživanja potvrđuje da je “jedan od velikih izazova s kojima se bankarska industrija suočava brz tempo promjena koji je iniciran razvojem tehnologije i regulatornim zahtjevima”
“Inovacija je”, kaže, “danas moguća samo kroz unaprjeđenje digitalnih sposobnosti koje omogućavaju optimiziranje poslovanja i bolje korisničko iskustvo”.
Addiko banka se strategijom i inovacijama ističe po fokusiranosti na digitalizaciju i digitalnu transformaciju. “Sustavna digitalizacija jedna je od strateških odrednica Banke. Kontinuirano ulažemo u poboljšavanje svojih digitalnih mogućnosti, u poboljšanje tehnološke infrastrukture i u razvoj novih digitalnih platformi”, tumači Marković.
U segmentu umjetne inteligencije Addiko banka je tijekom 2017. predstavila nekoliko novosti, poput chatbotova putem kojih danas generira nezanemariv volumen novog posla.
“Svi poslovni modeli uvijek mogu i moraju biti bolji. Njihova (r)evolucija nikad ne smije stati, bez obzira govorimo li o učinkovitijem upravljanju i optimizaciji poslovnih procesa (business process management – BPM) ili o naprednijoj varijanti automatizacije procesa putem robotike (robot process automatization – RPA)”, razlaže Marković. “S robotikom se bankarstvo poslovanje diže na višu razinu i najveće koristi od toga trebali bi imati korisnici koji će dobivati bržu, integriraniju, personaliziraniju i sveukupno kvalitetniju uslugu.”
Konzultantska tvrtka Opimas, dodaje Relja Marković, predviđa da će se do 2021. ulaganja financijskih investicijskih kompanija u automatizaciju, robotizaciju i kognitivnu analitiku povećati na 2,8 milijarde dolara,
Financijski sektor će do 2020. u UI uložiti 10 mlrd dolara
Prema Accentureovom istraživanju iz travnja ove godine (“Realizing the Full Value of AI in Banking) čak 76 posto bankovnih menadžera zaduženih za korisnički iskustvo (CXO – Chief experience officer) slaže se da će usvajanje umjetne inteligencije biti ključno kako bi se njihove organizacije razlikovale od drugih na tržištu.
KPMG pak u studiji iz prosinca prošle godine (“Banks are spending billions of dollars on AI to give their customers an Amazon-like experience”) navodi da će financijski sektor do 2020. u umjetnu inteligenciju uložiti 10 milijardi dolara.
Izvješće “Novi načini pružanja financijskih usluga” je rezultat jednogodišnjeg istraživanja u kojem je intervjuirano više od dvjesto stručnjaka za primjenu umjetne inteligencije u financijskom sektoru te održano sedam globalnih radionica koje je pripremio Svjetski gospodarski forum u suradnji s tvrtkom Deloitte.
U izvješću su opisane ključne strategije utemeljene na primjeni umjetne inteligencije, potkrijepljene primjerima iz stvarnog života. Izdvojeni su glavni izazovi i pitanja s kojima se suočava industrija i širi ekosustav.
