W finansach przyszłość już tu jest. Trzy trendy, które zmieniają branżę

Jednym z najgorętszych trendów w branży finansowej jest wykorzystywanie AI, czyli sztucznej inteligencji. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów i uczenia maszynowego, AI może pomóc firmom finansowym w analizie danych, predykcji rynku i lepszym zarządzaniu ryzykiem. Pomaga też w automatyzacji wielu procesów, co z kolei zwiększa wydajność i zmniejsza ryzyko błędów ludzkich, często wynikając ze zmęczenia, rozkojarzenia lub braku wystarczającej wiedzy.

Odpowiednio zaprojektowane i serwisowane oprogramowanie pozwala na wykonywanie powtarzalnych czynności z tą samą precyzją, zawsze w tym samym czasie, za każdym razem z tym samym efektem. Zmniejsza przy tym ryzyko postojów, spowodowanych zwykle awariami wynikającymi najczęściej z błędu człowieka. Tym, niemniej, człowiek w procesie automatyzacji wciąż odgrywa kluczową rolę, bo odpowiada za zaprojektowanie całego procesu i niezbędny serwis.

Jak wynika z raportów wdrożeniowych firm doradczych, takich jak EY czy Deloitte, wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie ogromnych ilości danych finansowych prowadzi do lepszych decyzji inwestycyjnych. Za pomocą zaawansowanych algorytmów AI firmy finansowe mogą korzystać z wielu różnych źródeł: danych giełdowych, informacji o klientach, wiadomości publikowanych w mediach, a także danych historycznych. Jest to pomocne w wykrywaniu wzorców i modeli, które mogą być trudne do wychwycenia przez człowieka, z uwagi na potrzebną do tego ogromną moc obliczeniową.

Ponadto AI może pomóc w przewidywaniu jak rynek zachowa się w przyszłości. Dzięki analizie, zarówno aktualnych, jak i historycznych danych, sztuczna inteligencja pomaga w predykcji wzrostu lub spadku wartości akcji, co wspiera firmy inwestycyjne w podejmowaniu korzystniejszych decyzji. Może również wspierać w przewidywaniu innych trendów rynkowych, takich jak zmiany w kursach walut czy wycena surowców.

Co istotne - AI pomaga też w zarządzaniu ryzykiem poprzez wykrywanie i analizowanie sygnałów, które wskazują na potencjalne zagrożenia. Za pomocą zaawansowanych algorytmów sztuczna inteligencja potrafi wykrywać anomalie w danych, które mogą wskazywać na potencjalne oszustwa lub inne nieprawidłowości. I choć Elon Musk, założyciel i współzałożyciel takich firm jak PayPal, SpaceX czy Tesla, przewidywał kilka lat temu, że "sztuczna inteligencja jest potencjalnie groźniejsza od bomb atomowych", to wszystko wskazuje na to, że wraz z postępem technologicznym, wykorzystanie AI w branży finansowej będzie tylko rosło.

Każdego dnia na całym świecie generowane są olbrzymie ilości danych, które pochodzą z różnych źródeł: urządzeń mobilnych, systemów informatycznych, mediów, w tym zwłaszcza mediów społecznościowych i wielu innych. Te dane to tzw. Big Data, które jeśli są odpowiednio analizowane i wykorzystane, mogą dostarczyć cennych informacji wpierających ważne procesy, w tym np. podejmowanie decyzji biznesowych. A branża finansowa jest jednym z głównych sektorów gospodarki, który może skorzystać na przetwarzaniu ogromnych zbiorów danych.

Wykorzystywanie technologii Big Data umożliwia nie tylko lepsze zarządzanie ryzykiem, poprawę efektywności operacyjnej, ale także zwiększenie zysków. Dzięki analizie dużej ilości danych, instytucje finansowe mogą zidentyfikować trendy, zachowania klientów oraz zagrożenia, które wpływają na ich działalność.

Jednym z najważniejszych zastosowań Big Data w branży finansowej jest analiza ryzyka. Pozwala ona firmom na lepsze zrozumienie ryzyka związanego m.in. z udzielaniem pożyczek, decyzjami inwestycyjnymi i określeniem wartości aktywów. Pomaga także w szybkiej identyfikacji oszustw finansowych, podejrzanych aktywności i innych nieprawidłowości, co pozwala firmom na skrócenie czasu potrzebnego na reakcję i ograniczenie potencjalnych strat.

Big Data pozwala również na poprawę efektywności operacyjnej w firmach finansowych. Dane mogą pomóc w optymalizacji procesów biznesowych, w tym analizie wydatków, zarządzaniu relacjami z klientami oraz w ocenie wydajności pracowników. W tym kontekście analiza danych może dostarczyć cennych wskazówek, które pozwolą na poprawę procesów biznesowych i redukcję kosztów.

Kolejnym zastosowaniem Big Data w branży finansowej jest personalizacja usług. Analiza danych pozwala na lepsze zrozumienie zachowań i preferencji klientów, co umożliwia dostarczanie produktów i usług, które są dostosowane do ich potrzeb. Firma może wykorzystać dane klienta, takie jak historia transakcji, upodobania zakupowe oraz preferencje dotyczące usług, aby lepiej zrozumieć, czego klient oczekuje i dostarczyć mu odpowiednie rozwiązania.

Potwierdził to w swojej wypowiedzi Satya Nadella, CEO Microsoftu, uznając, że wykorzystanie Big Data jest kluczowe dla podejmowania szybszych i dokładniejszych decyzji biznesowych, a analiza danych może pomóc w zrozumieniu trendów, zachowań klientów oraz zagrożeń, co pozwala na podejmowanie decyzji opartych na faktach i ograniczenie ryzyka.

W obecnych czasach cyfryzacja oraz automatyzacja to nieodzowne elementy wielu branż, także w obszarze finansów. Potwierdzają to m.in. wyniki raportu Deloitte z 2022 r. "Central Europe CFO Survey", które wskazują, że dla co trzeciego dyrektora finansowego z Europy Środkowej transformacja cyfrowa jest motorem strategicznych zmian w funkcjonowaniu przedsiębiorstw. Co więcej, 98 proc. ankietowanych przyznało, że ich firmy prowadzą lub planują digitalizację w obszarze finansowym.

Niewątpliwą zaletą wykorzystywania tych technologii jest poprawa efektywności i jakości usług. Dzięki zautomatyzowanym procesom można zredukować czas i koszty pracy, jednocześnie poprawiając jakość oraz precyzję wykonywanych działań. Automatyzacja pozwala także na szybsze podejmowanie decyzji oraz na wykrywanie i minimalizowanie ryzyka błędów ludzkich, co przekłada się na lepszą obsługę i zwiększenie zaufania klientów. Ponadto, dzięki zastosowaniu narzędzi takich jak chatboty czy aplikacje mobilne, klienci mogą szybciej i wygodniej korzystać z usług finansowych, co zwiększa ich zadowolenie z obsługi, a często także lojalność wobec marki.

Dalsza część artykułu pod materiałem wideo

Jednak mimo, że wykorzystanie narzędzi cyfryzacji i automatyzacji przynosi wiele korzyści, to stawia również przed branżą finansową sporo wyzwań. Jednym z największych jest konieczność przeprowadzenia transformacji cyfrowej, czyli dostosowania istniejących procesów i infrastruktury do nowych technologii. Wymaga to inwestycji w nowe systemy informatyczne, szkolenia pracowników i zmiany kultury organizacyjnej.

Innym wyzwaniem jest ochrona danych i prywatności klientów. Wraz z rosnącą liczbą danych przetwarzanych przez branżę finansową, rośnie również ryzyko naruszenia prywatności i wykorzystania ich przez osoby nieuprawnione. Konieczne jest zatem wprowadzenie odpowiednich procedur i narzędzi, które zapewnią ochronę danych klientów

Wszystko wskazuje na to, że nowe technologie, takie jak AI, Big Data, cyfryzacja i automatyzacja, to przyszłość branży finansowej. Stanowią one kluczowy element transformacji sektora, który pozwala na oferowanie innowacyjnych rozwiązań i usług, poprawę jakości obsługi klienta oraz zwiększenie konkurencyjności, a także efektywności procesów biznesowych. Jednocześnie wymaga dostosowania infrastruktury i procesów do nowych technologii oraz wprowadzania szeregu zmian w instytucjach finansowych. I to właśnie zmiany są jedyną pewną rzeczą, jaka nas czeka w przyszłości.

Autorką jest Nina Vincenz-Krajewska, rzecznik prasowy Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.

Artykuł powstał w ramach współpracy merytorycznej Akademii Biznesu i GPW.