Παρασκευή, 19 Αυγούστου 2022, 7:44:37 μμ
Τρίτη, 28 Ιουνίου 2022 19:25

3 τρόποι που η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει τον τραπεζικό τομέα

Συντάκτης:

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) υπάρχει εδώ και πολύ καιρό στη ζωή μας. Καταγράφεται ότι εμφανίστηκε σαν πρώιμη ιδέα το 1955, ως ένα παρακλάδι της Επιστήμης των Υπολογιστών και εστίασε στη δημιουργία «έξυπνων μηχανών», οι οποίες θα μπορούσαν να μιμηθούν τις μαθησιακές ικανότητες του ανθρώπινου μυαλού, όπως η εκμάθηση ή η επίλυση προβλημάτων.

 

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να έχει έντονη επίδραση στους περισσότερους τομείς, πολλαπλάσια συγκρινόμενη με την επίδραση που είχε το internet τις τελευταίες δύο δεκαετίες.

Οργανισμοί και κυβερνήσεις σε όλον τον κόσμο επενδύουν δισεκατομμύρια δολάρια για να χρηματοδοτήσουν έρευνες και πιλοτικά προγράμματα εφαρμογής ΤΝ, σε μία προσπάθεια να λύσουν προβλήματα της καθημερινότητας, στα οποία η τωρινή τεχνολογία δεν μπορεί να δώσει λύσεις. Στην πραγματικότητα, η ΤΝ βρίσκεται ήδη στη ζωή μας σε καθημερινή βάση. Τρέχει -για παράδειγμα- στο παρασκήνιο πλατφόρμων για ρουλέτα και άλλα online παιχνίδια, όπως είναι το PokerStars Casino, όπου «μαθαίνει» από τον τρόπο που παίζουμε προκειμένου να προβλέψει την επόμενη ενδιαφέρουσα πρόταση για παιχνίδι, ή καθώς χρησιμοποιούμε τις εφαρμογές της Google, όπου η μηχανή «μαθαίνει» τις αγαπημένες μας αναζητήσεις και κάνει σχετικές προτάσεις για το επόμενο «κλικ».

Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθάει τις τράπεζες να διαχειριστούν έναν αριθμό ρεκόρ δεδομένων υψηλής ταχύτητας, προκειμένου να αποκαλύψει ενδιαφέροντα στοιχεία, χρήσιμα για το τραπεζικό ίδρυμα. Ψηφιακές πληρωμές, ρομπότ Τεχνητής Νοημοσύνης και βιομετρικοί έλεγχοι για την αποφυγή κακόβουλων πράξεων είναι ακόμη μερικές υπηρεσίες που ανεβάζουν το επίπεδο εξυπηρέτησης και βοηθούν να αυξηθεί η βάση των πελατών.

Η ΤΝ περιλαμβάνει ένα περιεκτικό σετ τεχνολογιών, συμπεριλαμβανομένων της Μηχανικής Εκμάθησης, της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας, των Έμπειρων Συστημάτων, της Ρομποτικής και πολλών ακόμη. Η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε διαφορετικές επιχειρήσεις έχει αυξηθεί τρομακτικά εξαιτίας των συνθηκών που επικράτησαν τα τελευταία 2-3 χρόνια. Έτσι όμως αναδείχθηκε και η τεράστια αξία της εν λόγω τεχνολογίας, παρότι σε πρώτη φάση η εστίαση της υιοθέτησης της ΤΝ αφορούσε στην αποδοτικότητα των υπηρεσιών και στην αποτελεσματικότητά τους.

Ωστόσο, η Τεχνητή Νοημοσύνη γίνεται όλο και πιο σημαντική καθώς οι οργανισμοί αρχίζουν να αυτοματοποιούν τις ενέργειές τους, καθώς έχουν πλέον περισσότερη εμπιστοσύνη σε αυτήν και οι καθημερινές λειτουργίες περνούν πια από τους υπολογιστές. Έτσι, χρησιμοποιείται πια ως ένας μοχλός για γρηγορότερη κατανόηση των δεδομένων που εξυπηρετούν τόσο τον πελάτη, όσο και το τραπεζικό ίδρυμα.

Τέσσερα είναι τα trend της Τεχνητής Νοημοσύνης που αυτή τη στιγμή έχουν αφήσει το σημάδι τους στον τραπεζικό τομέα. Ο πρώτος αφορά στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, καθώς η χρήση εξειδικευμένων εργαλείων -που βοηθούν στην αντιμετώπιση πιθανών κενών ασφαλείας- είναι μεγάλη. Οι εξωτερικοί κίνδυνοι αντιμετωπίζονται άμεσα, αφού η Τεχνητή Νοημοσύνη εντοπίζει πολύ πιο γρήγορα ύποπτα μοτίβα και εντοπίζει απειλές. Έτσι, εμποδίζει τη μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση και τις κυβερνοεπιθέσεις χάρη στη Μηχανική Εκμάθηση. Το ένα περιστατικό βοηθάει την ΤΝ να αντιληφθεί γρηγορότερα το επόμενο και η ασφάλεια των τραπεζών δείχνει να είναι σε καλά χέρια.

Τα συστήματα ασφαλείας που στηρίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχουν γνώση τελευταίας τεχνολογίας σε μία βιομηχανία που χρειάζεται την ηρεμία, πάνω και πρώτα απ’ όλα. Οι αποφάσεις που παίρνει η ΤΝ μάλιστα δεν λαμβάνονται μόνο τη στιγμή μίας κυβερνοεπίθεσης, αλλά και προληπτικά αφού με την πάροδο του χρόνου είναι εφικτό για τον υπολογιστή να προβλέψει και να ελέγξει εξωτερικές κινήσεις που ο άνθρωπος αδυνατεί να εντοπίσει.

Το AutoML είναι ένα άλλο εργαλείο που βοηθάει τις τράπεζες στις εργασίες της. Πρόκειται για μία αλγοριθμική επιλογή που βρίσκει τις καταλληλότερες λύσεις Μηχανικής Εκμάθησης ή Βαθιάς Μάθησης για ένα συγκεκριμένο σετ ανάλυσης δεδομένων. Πλέον, μάλιστα, αυτό το εργαλείο έχει περάσει στο πιο εξελιγμένο επίπεδο, το οποίο ονομάζεται Low-Code/No-Code, το οποίο μπορεί πέρα από τα συμπεράσματα που βγάζει, να δημιουργεί και εφαρμογές προκειμένου τα ευρήματα να έχουν πρακτικό αποτέλεσμα στους ισολογισμούς των τραπεζών.

Τα τσιπ που λειτουργούν με Τεχνητή Νοημοσύνη αποτελούν ένα ακόμη συναρπαστικό επίτευγμα. Η επεξεργασία δεδομένων από την ΤΝ απαιτεί μεγαλύτερη ισχύ, με αποτέλεσμα οι κατασκευαστές επεξεργαστών να έχουν εστιάσει σε μία συγκεκριμένη κατηγορία τσιπ που είναι πιο αποτελεσματική για τέτοιες διεργασίες. Η ισχύς που απαιτείται είναι μεγαλύτερη, αλλά και εστιασμένη στις ανάγκες της ΤΝ, με αποτέλεσμα να χρειάζεται λιγότερος χρόνος για να προκύψουν τα εκτεταμένα αποτελέσματα της εκάστοτε έρευνας.