Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη (Generative ΑΙ) έχει εξελιχθεί σε μια θεμελιώδη τεχνολογία για τον χρηματοπιστωτικό τομέα και η ταχεία επέκτασή της θα αποτελέσει κεντρικό θέμα της επερχόμενης στρογγυλής τραπέζης μας στη Νέα Υόρκη, όπου οι ηγέτες του κλάδου θα εξετάσουν τι θα ακολουθήσει για τον μετασχηματισμό που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Πώς όμως θα συνεχίσει η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη να μετασχηματίζει τις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες το 2026;
Οι τράπεζες και οι εταιρείες fintech ενσωματώνουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και πολυτροπικά εργαλεία, τα οποία συμβάλλουν στη βελτίωση της αξιολόγησης κινδύνων, την ενίσχυση της ανάλυσης αυτών των κινδύνων και στην αποκατάσταση σχέσεων εμπιστοσύνης με τους πελάτες σε μεγάλη κλίμακα.
Το αποτέλεσμα είναι ταχύτερη λήψη αποφάσεων, μειωμένος χειρωνακτικός φόρτος εργασίας και ένα ισχυρότερο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα για τους οργανισμούς που ευθυγραμμίζουν τη διακυβέρνηση δεδομένων με την ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Αυτή η μετατόπιση αντικατοπτρίζει την ευρύτερη δυναμική του κλάδου, καθώς τα ιδρύματα επενδύουν σε υπεύθυνες πρακτικές Τεχνητής Νοημοσύνης και σε κλιμακούμενες πλατφόρμες Τεχνητής Νοημοσύνης για να υποστηρίξουν την υιοθέτησή της καθ' ολοκληρίαν σε μια επιχείρηση.
Ακολουθούν ορισμένες από τις βασικές τάσεις στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη που θα διαμορφώσουν τις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες το 2026:
Στις πληρωμές και τα λιανικά χρηματοοικονομικά, η Τεχνητή Νοημοσύνη επιταχύνει τον εντοπισμό απάτης, βελτιστοποιεί τις διαδικασίες KYC και επιτρέπει την υποστήριξη πελατών σε πραγματικό χρόνο μέσω έξυπνων διεπαφών συνομιλίας και φωνής.
Τα γενετικά μοντέλα μπορούν να αναλύσουν τεράστιες ροές συναλλαγών για να εντοπίσουν ανωμαλίες, ενώ η διαλογική Τεχνητή Νοημοσύνη χειρίζεται ερωτήματα ρουτίνας, απελευθερώνοντας τους ανθρώπινους πράκτορες για πολύπλοκα ζητήματα.
Το πρακτικό αποτέλεσμα είναι βελτιωμένα ποσοστά έγκρισης, χαμηλότερες απώλειες από απάτες και υψηλότερη ικανοποίηση πελατών σε ένα ολοένα και πιο ψηφιακό οικοσύστημα.
Η Christie Chang, διευθύνουσα σύμβουλος της Citi Taiwan, τόνισε αυτή τη στρατηγική επιτακτική ανάγκη κατά την κυκλοφορία της ιδιόκτητης σουίτας τεχνητής νοημοσύνης της εταιρείας.
«...Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούμε, εξυπηρετούμε τους πελάτες μας και κλιμακώνουμε την επιχείρησή μας. Πιστεύουμε ακράδαντα ότι για να είμαστε ανταγωνιστικοί σε αυτήν την ψηφιακή εξέλιξη, πρέπει να σκεφτόμαστε μπροστά...», δήλωσε η Christie.
Πρόσθεσε δε ότι «...η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει νέες δυνατότητες στον χώρο εργασίας και υιοθετώντας νέα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, προσβλέπουμε στην ενίσχυση της αποτελεσματικότητας των υπηρεσιών μας και στη δημιουργία μεγαλύτερης αξίας για τους πελάτες μας...».
Από την πλευρά της, η Maria Gaicia, τραπεζική σύμβουλος στην Αυστραλία, πιστεύει ότι η μοντελοποίηση κινδύνου και η κανονιστική συμμόρφωση αναμένεται να επωφεληθούν σημαντικά από την παραγωγή συνθετικών δεδομένων, τις δοκιμές σεναρίων και την αυτοματοποιημένη αναφορά.
Προσομοιώνοντας χιλιάδες μακροοικονομικά και μικροοικονομικά σενάρια, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά τα ιδρύματα να κατανοήσουν την ανθεκτικότητα σε κραδασμούς και να αξιολογήσουν τον πιστωτικό κίνδυνο με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Ταυτόχρονα, οι ρυθμιστικές μηχανές σε πραγματικό χρόνο μπορούν να παρακολουθούν για αλλαγές πολιτικής και να διασφαλίζουν τη συνεχή συμμόρφωση.
Καθώς τα πλαίσια διακυβέρνησης ωριμάζουν, οι εταιρείες που ενσωματώνουν τρόπους επεξήγησης και ελέγχων στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης θα οικοδομήσουν εμπιστοσύνη τόσο με τις ρυθμιστικές αρχές όσο και με τους πελάτες.
Η τραπεζική καθοδηγείται από τη αυτοματοποίηση των εργασιών ρουτίνας με την υποστήριξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, από την εξαγωγή και τη συμφωνία δεδομένων έως την τυποποιημένη αναφορά. Αυτό απελευθερώνει ανθρώπινο κεφάλαιο για εργασίες υψηλότερης αξίας, όπως η στρατηγική ανάλυση, η καινοτομία προϊόντων και η συμβουλευτική πελατών.
Οι εταιρείες που δίνουν προτεραιότητα στην υγιεινή των δεδομένων, τη διακυβέρνηση μοντέλων και την αναβάθμιση δεξιοτήτων θα δουν τα ταχύτερα και πιο βιώσιμα κέρδη παραγωγικότητας από τις τεχνολογίες Gen τεχνητής Νοημοσύνης.
Τα κορυφαία ιδρύματα δεν υιοθετούν απλώς την Τεχνητή Νοημοσύνη, αλλά τη διαμορφώνουν μέσω της συνεργασίας με ρυθμιστικές αρχές, φορείς τυποποίησης και τεχνολογικούς εταίρους.
Η καθιέρωση κοινών προτύπων δεδομένων, κατευθυντήριων γραμμών για την υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη και διαφανών σημείων αναφοράς απόδοσης μοντέλων θα βοηθήσει τον κλάδο να επιτύχει συνεπή αξία, διασφαλίζοντας παράλληλα την εμπιστοσύνη.
Το ανταγωνιστικό τοπίο θα ανταμείψει όσους επενδύουν σε ισχυρές πλατφόρμες δεδομένων, ασφαλείς πρακτικές διακυβέρνησης και ανοιχτά οικοσυστήματα που επιτρέπουν την ταχεία και ηθική ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης.
Η επιτυχία των πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης για το 2026 εξαρτάται από την ποιότητα των δεδομένων, τους ελέγχους πρόσβασης και τη διακυβέρνηση.
* Ο Μπεν Κράσκε είναι σύμβουλος credit management.