Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Ponad połowa firm z branży finansowej uważa, że nie posiada odpowiednich umiejętności, aby wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji – najnowsze badanie SAS oraz stowarzyszenia GARP.

Sztuczna inteligencja jest dziś wykorzystywana niemal w każdej branży, w tym w finansowej. 81% respondentów badania przeprowadzonego przez SAS oraz stowarzyszenie GARP (Global Association of Risk Professionals) dostrzega pozytywne efekty implementacji tej technologii.

 

Przykładem biznesowego zastosowania sztucznej inteligencji jest zarządzanie ryzkiem. Najwięcej korzyści w tym obszarze przynosi wykorzystanie AI w procesie automatyzacji (52% odpowiedzi), scoringu kredytowego (45% odpowiedzi) oraz przygotowywania danych (43% odpowiedzi). Około 1/3 respondentów badania SAS i GARP, zatytułowanego Artificial Intelligence in Banking and Risk Management, zwróciła również uwagę na wsparcie AI podczas walidacji, kalibracji i selekcji modeli analitycznych. Specjaliści ds. oceny ryzyka oraz eksperci z branży finansowej, którzy nie wykorzystują sztucznej inteligencji, planują wdrożyć rozwiązania AI w najbliższym czasie. 84% respondentów deklaruje implementację projektów z zakresu uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego w ciągu najbliższych trzech lat.

 

Oczekiwania względem wykorzystania sztucznej inteligencji są bardzo wysokie. Większość uczestników badania SAS i GARP wierzy, że poprawi ona ich pracę i uczyni bardziej efektywną. Najczęściej wskazywali oni na wzrost produktywności (96% odpowiedzi), szybsze wyniki analizy danych (95% odpowiedzi) oraz większe wsparcie procesów decyzyjnych (95% wskazań).

 

Przeszkody na drodze do wdrożeń AI

Mimo że sztuczna inteligencja jest mocno osadzona w biznesie, zdaniem 52% respondentów przeszkodą stojącą na drodze do jeszcze powszechniejszego wykorzystania tej technologii jest brak odpowiednich umiejętności. Ankietowani wskazali kolejno: małą dostępność i niską jakość danych (59% odpowiedzi), brak zrozumienia, czym jest AI wśród kluczowych interesariuszy (54% odpowiedzi) oraz problemy z interpretacją modeli analitycznych wykorzystywanych w projektach sztucznej inteligencji (47% odpowiedzi).

 

„Organizacje świadczące usługi finansowe walczą o pozycję na rynku, napędzanym przez sztuczną inteligencję. Ważne jest, aby specjaliści zajmujący się oceną ryzyka połączyli siły z osobami na stanowiskach analityków danych w celu rozwiązania realnych problemów za pomocą AI. Oczywiście technologia ta nie wszędzie znajdzie zastosowanie, ale biznes, a w szczególności branża finansowa, powinien brać pod uwagę systemy analityczne wykorzystujące różne formy sztucznej inteligencji, stawiając czoła codziennym wyzwaniom.” – powiedział Troy Haines, wiceprezes i szef działu zarządzania ryzkiem w SAS.

 

Badanie przeprowadzono wśród 2000 specjalistów z branży finansowej, uwzględniając branże i sektory, takie jak: bankowość, inwestycje, bezpieczeństwo, zarządzanie aktywami / majątkiem. Na potrzeby badania do sztucznej inteligencji zaliczono: uczenie maszynowe, rozpoznawanie języka naturalnego, wizję komputerową, prognozowanie i optymalizację.

 

Źródło: Artificial Intelligence in Banking and Risk Management