Pričakuje se, da bo generativna umetna inteligenca (AI), znana tudi kot gen AI, v naslednjih petih letih znatno vplivala na obvladovanje tveganj, kar bo finančnim institucijam omogočilo avtomatizacijo nalog, pospešitev procesov in izboljšanje učinkovitosti.

Toda da bi izkoristili prednosti genske umetne inteligence, morajo funkcije tveganja in skladnosti vzpostaviti jasne smernice in okvire, ki ne obravnavajo le vhodnih tveganj genske umetne inteligence, ampak zagotavljajo tudi odgovorno uporabo genske umetne inteligence, piše v novem dokumentu McKinseyja.

O poročilo, razpravlja o potencialnem vplivu genske umetne inteligence na obvladovanje tveganj v finančnih institucijah, raziskuje prednosti tehnologije pri izboljšanju procesov in učinkovitosti ter se poglablja v pomembne vidike, povezane s sprejetjem genske umetne inteligence.

Glede na dokument lahko gen AI spremeni način, kako banke obvladujejo tveganja v naslednjih treh do petih letih, tako da omogoči funkcijam, da se odmaknejo od rutinskih nalog k partnerstvu s poslovnimi oddelki, da bi preprečili strateška tveganja od začetka novih izkušenj strank.

Ta premik bi lahko strokovnjakom za tveganja dal več časa za svetovanje o novih izdelkih, analizo trendov tveganja in izboljšanje procesov tveganja, preden se pojavijo težave.

Poročilo ugotavlja, da je več institucij že začelo raziskovati uporabo genske umetne inteligence pri obvladovanju tveganja, pri čemer navaja skladnost s predpisi, finančni kriminal, kreditno tveganje, modeliranje in analizo podatkov, kibernetsko tveganje in podnebno tveganje kot nastajajoče primere uporabe.

Kako lahko podjetja izkoristijo generativno umetno inteligenco za obvladovanje tveganj

Glede skladnosti s predpisi poročilo pravi, da podjetja uporabljajo gen AI kot virtualnega strokovnjaka za regulativo in politike. Ta podjetja usposabljajo gene sisteme umetne inteligence, da odgovorijo na vprašanja o predpisih, politikah in smernicah podjetja.

Pri finančnem kriminalu se gen AI uporablja za ustvarjanje poročil o sumljivih dejavnostih na podlagi informacij o strankah in transakcijah ter izboljšanje spremljanja transakcij. Tehnologija se uporablja tudi za avtomatizacijo ustvarjanja in posodabljanja ocen tveganja strank na podlagi sprememb njihovih atributov poznavanja svoje stranke (KYC), piše v poročilu.

Pri kreditnem tveganju je gen AI sposoben povzeti podatke o strankah za informiranje o kreditnih odločitvah, kar na koncu pomaga pospešiti kreditni proces bank od konca do konca. Po kreditni odločitvi lahko gen AI pripravi dobropis in pogodbo.

Gen AI lahko pri modeliranju in podatkovni analizi avtomatizira spremljanje delovanja modela in ustvari opozorila, če meritve padejo izven ravni tolerance. Tehnik lahko pripravi tudi dokumentacijo modela in poročila o validaciji.

Pri kibernetskem tveganju lahko gen AI uporablja naravni jezik za preverjanje ranljivosti kibernetske varnosti in ustvarjanje kode za pravila zaznavanja. Tehnik lahko služi tudi kot virtualni strokovnjak za preiskovanje varnostnih podatkov.

Končno lahko pri podnebnem tveganju gen AI predlaga odrezke kode, olajša testiranje enot in pomaga pri vizualizaciji fizičnega tveganja z zemljevidi visoke ločljivosti. Tehnologija lahko avtomatizira zbiranje podatkov za ocene tveganja prehoda nasprotne stranke in ustvari zgodnje opozorilne signale na podlagi sprožilnih dogodkov. Prav tako lahko samodejno izdela poročila o okoljskih, socialnih in upravljavskih temah (ESG) ter razdelke o trajnosti letnih poročil.

Ključni premisleki pri sprejemanju generativne umetne inteligence za obvladovanje tveganja

Poročilo obravnava ključne premisleke pri sprejemanju gen umetne inteligence v okviru funkcij upravljanja tveganja finančnih institucij. Poudarja pomen dajanja prednosti primerom uporabe, ki povečujejo vrednost, hkrati pa zagotavlja odgovorno in trajnostno sprejemanje tehnologije.

Poročilo poudarja tri kritične razsežnosti pri ocenjevanju prednostnega obravnavanja primerov uporabe, pri čemer poudarja tveganje, vpliv in izvedljivost. Te ocene bi morale biti usklajene s splošno vizijo za gen AI, skladne z ustreznimi predpisi in upoštevati občutljivost podatkov, piše v poročilu.

McKinsey finančnim institucijam svetuje, naj začnejo z osredotočenim pristopom, pri čemer dajejo prednost trem do petim primerom uporabe tveganj in skladnosti, ki so v skladu z njihovimi strateškimi cilji. Te primere uporabe je mogoče izvesti v treh do šestih mesecih, čemur sledi ocena učinka na poslovanje, piše v poročilu.

Vendar McKinsey opozarja, da uvedba gen AI predstavlja nova tveganja, ki od finančnih institucij zahtevajo, da sprejmejo nov pristop k obvladovanju tveganj in nadzoru. Priporoča, da funkcije tveganja ostanejo previdne na ravni podjetja in sprejmejo ukrepe, kot je zagotavljanje ozaveščenosti v celotni organizaciji, posodobitev meril za identifikacijo modela, razvoj strokovnjakov za tveganja genske umetne inteligence in ponoven pregled obstoječih kontrol.

Poleg tega morajo organizacije prepoznati pomembne podatkovne in tehnološke zahteve, povezane s sistemi genske umetne inteligence, in razumeti zahteve glede nadarjenosti za sprejetje genske umetne inteligence.

Potencial generativne umetne inteligence v finančnih storitvah

Gen AI se je pojavil kot močna sila v sektorju finančnih storitevr, ki obljublja izjemne priložnosti. Globalni inštitut McKinsey ocene ta generacija umetne inteligence bi lahko dvignila produktivnost za 3 % do 5 % v celotnem bančnem sektorju in zagotovila vrednost, ki je enaka dodatnih 200 do 340 milijard USD letnih prihodkov.

Raziskava iz leta 2023, ki jo je izvedel KPMG med 300 globalnimi vodstvenimi delavci v številnih panogah je pokazala, da vodilni v finančnem sektorju sprejemajo gensko umetno inteligenco hitreje kot katera koli druga industrija.

38 % anketiranih vodij finančnih storitev je dejalo, da je njihova izvršna vodstvena ekipa ustrezno prednostno razvrstila tehnologijo, v primerjavi s 26 % vseh anketirancev. 26 % jih je dejalo, da je njihova organizacija že uvedla vsaj eno rešitev AI ali da to načrtuje v naslednjih šestih mesecih, v primerjavi z 21 % vseh vodstvenih delavcev.

Podjetja za finančne storitve prav tako povečujejo naložbe v gen AI. 64 % anketiranih finančnih direktorjev je izjavilo, da je njihova organizacija pripravljena dodeliti proračun za tehnologijo v naslednjih 6 do 12 mesecih, v primerjavi s 50 % vseh organizacij.

Toda potencial genske umetne inteligence presega finančne storitve. Goldman Sachs ocene da bi genska umetna inteligenca lahko povzročila 7-odstotno povečanje svetovnega bruto domačega proizvoda (BDP), kar pomeni skoraj 7 bilijonov ameriških dolarjev. Banka pravi, da sta približno dve tretjini poklicev v ZDA izpostavljeni določeni stopnji avtomatizacije s strani umetne inteligence.

Prispevek za predstavljeno sliko: Urejeno od Freepik

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://fintechnews.sg/94699/ai/mckinsey-generative-ai-risk-management/