Technologie ve financích: Výraznému zrychlení dominuje umělá inteligence, její přínosy a rizika je potřeba pragmaticky zvažovat

Finančnictví jako obor existuje zhruba tři století, za posledních 25 let přitom prodělalo možná nejvýraznější změny ve své historii. Technologie, od aplikací pro chytré telefony po blockchain, změnily způsoby poskytování finančních služeb, umožnily zákazníkům vybírat si z širší nabídky finančních produktů a rychleji se rozhodovat. Žijeme v prostředí, ve kterém se stále zkracuje doba potřebná k přijetí nových technologií. To přináší příležitosti i rizika, která jsou méně předvídatelná než dříve.

Výzkum toho, čemu nyní říkáme umělá inteligence, se poprvé objevil v 50. letech 20. století (spolu s kreditními kartami), ale přijetí bylo pomalé a zákazníci viděli jen málo praktických aplikací. S blížícím se koncem tisíciletí velký technický pokrok v Silicon Valley předznamenal rychlý rozvoj finančních technologií neboli fintechu. V letech 1995-2014 došlo k významnému technickému pokroku, který ovlivnil finanční služby, od internetového bankovnictví až po bezkontaktní kreditní karty.

Hlavním impulzem pro tuto změnu byla poptávka zákazníků po internetovém bankovnictví, která si vynutila změny v distribuci služeb finančních institucí, shromažďování a ochraně dat a prevenci podvodů. Finanční společnosti také potřebovaly zvýšit efektivitu služeb a posílit nedostatečné ziskové marže a výnosy pro své investory. Kromě toho se některé tradiční finanční společnosti rozhodly přetvořit se v technologické inovátory nebo vytvořit dceřiné společnosti či značky zaměřené na digitální technologie, aby omládly a přesvědčily trh, že má smysl investovat do jejich akcií.

Umělá inteligence (z)mění svět financí

Příležitosti ke zvýšení přesnosti a efektivity operací jsou pro finanční společnosti silným hnacím motorem.

• Umělá inteligence může shromažďovat a zpracovávat bankovní data a vytvářet doporučení týkající se nových produktů nebo služeb, které by mohly zákazníkům pomoci s finančními tématy v jejich životě.
• Algoritmy strojového učení mohou analyzovat údaje o transakcích a identifikovat vzorce podvodné činnosti a také využívat behaviorální biometrii, jako je rozpoznávání otisků prstů nebo obličeje, k odhalování a prevenci podezřelých aktivit.
• Správci fondů využívají hory nových dat, k nimž má umělá inteligence přístup a která lze analyzovat během několika sekund, k posouzení potenciálních rizik pro výkonnost společnosti, která nemusejí být okamžitě zřejmá, jako jsou dopady špatné správy a řízení nebo nedostatečná opatření v oblasti udržitelnosti reagující na agendu ESG.
• Pojišťovny využívají tuto technologii k vytváření stále přesnějších modelů klimatických změn, aby mohly vyhodnotit rizika, která představují stoupající hladiny moří nebo nahodilé bouřkové jevy.

Větší spoléhání se na data však vyžaduje, aby zadávané informace byly přesné. To nemusí být vždy možné nebo snadné. Například jedna banka označila asi 1 % svých zákazníků za zranitelné, ale po použití algoritmů umělé inteligence se podíl zvedl zhruba na 35 %. Problém je, že zatím nemáme úplnou důvěru v kvalitu informací a schopnost spolehlivě odstranit takzvané falešně pozitivní případy.

V regulaci je nejdále Evropská unie

Regulační orgány se snaží dohánět technologické inovace. První pravidla pro umělou inteligenci na světě má Evropský unie. Zástupci jejích členských států se počátkem února shodli na konečném kompromisním znění aktu o umělé inteligenci (AI Act). Ten spočívá v klasifikaci technologií podle způsobu využití a zavedení různých úrovní omezení podle toho, jaké je s nimi spojeno riziko. Některé systémy chce EU zakázat, další nástroje jako algoritmy na rozpoznávání obličejů by pak podléhaly silné regulaci.

Projednávání regulace provázely bouřlivé diskuze. Kritizovali ji zejména zástupci byznysu, kteří se obávali znevýhodnění evropských firem vůči americkým a čínským konkurentům. Když technologie rychle postupuje, regulace pochopitelně zaostává. Hrozí však také druhý extrém, tedy že regulace zajde příliš daleko, což představuje podstatné riziko pro investice do dané oblasti. Může to také tlumit další inovace. Jestliže první etapa technologické revoluce ve finančních službách trvala pět desetiletí, další fáze může trvat jen pět let. Tlak na vývojáře technologií, investory a regulační orgány, aby udrželi krok s tempem změn, bude velice intenzivní.

Ačkoli je otázka regulace nepochybně legitimní, je potřeba vnímat nebývalý přínos, který pro sektor finančních služeb umělá inteligence má. Nejenže zvyšuje efektivitu a produktivitu ve finančních službách, ale také vede k lepší ochraně zákazníků, inovacím v produktech a službách a k lepšímu rozhodovacímu procesu. Umělá inteligence může například analyzovat transakční vzory v reálném čase a identifikovat podezřelé aktivity, což pomáhá předcházet podvodům. Také umožňuje finančním institucím nabízet personalizované produkty a služby založené na historii a preferencích zákazníka. A v neposlední řadě může automatizovat rutinní a časově náročné úkoly, jako je zpracování úvěrů, což umožňuje rychlejší rozhodování a zvyšuje produktivitu. Chatboti a virtuální asistenti mohou navíc poskytovat zákaznickou podporu v režimu 24/7, což je pro zákazníky jednoznačná výhoda.

Zdroj: MOORE