Использование генеративного ИИ в финансовом секторе: Досье FinanceAI™

С развитием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) мир увидел новые возможности, которые ранее казались далекими. Генеративный ИИ способен не только потреблять данные, но и создавать новые, что открывает двери для инноваций и новых способов работы. В данном досье FinanceAI™ представлены наиболее значимые случаи использования генеративного ИИ в финансовом секторе. Мы рассмотрим, как генеративный ИИ может решать организационные задачи, повышать эффективность, скорость и масштабируемость финансовых операций. Также будут рассмотрены риски и меры по их управлению с использованием рамок Trustworthy AI™ от Deloitte.

Обзор:

Генеративный ИИ имеет потенциал трансформировать финансовый сектор, начиная с создания кратких и понятных резюме текстов и заканчивая генерацией новых контентов. Ведущие организации уже запускают пилотные программы и быстро масштабируют их. Генеративный ИИ может поддерживать стратегическое планирование, автоматизировать финансовые операции и улучшать коммуникации с заинтересованными сторонами. Финансовые лидеры должны учитывать влияние генеративного ИИ на свои функции и бизнес в целом, чтобы принимать обоснованные решения.

Основные моменты:

1. Procure to Pay (Закупка до оплаты):

• Генеративный ИИ может автоматизировать процесс обработки счетов и управления поставщиками, что снижает затраты и повышает эффективность.
• Примеры: автоматическая обработка счетов, управление поставщиками через чат-боты.

1. Working Capital Optimization (Оптимизация оборотного капитала):

• Генеративный ИИ может стандартизировать данные из различных источников и предоставлять непрерывный мониторинг и анализ рабочего капитала.
• Примеры: автоматическое создание отчетов, предупреждения о рисках и возможностях.

1. Engage with my Tax Data (Работа с налоговыми данными):

• Генеративный ИИ может автоматизировать доступ к налоговым данным и проводить сравнительный анализ для стратегических решений.
• Примеры: генерация налоговых меморандумов, анализ налоговых данных.

1. Investor Communications (Коммуникации с инвесторами):

• Генеративный ИИ может создавать стандартизированные и последовательные коммуникации с инвесторами, что снижает трудозатраты и повышает точность.
• Примеры: подготовка сценариев для квартальных звонков, создание презентаций для инвесторов.

Факты и цифры:

• Генеративный ИИ может сократить затраты на 30% и более за счет автоматизации функций и замены рабочих мест.
• В 2022 году фишинг нанес ущерб на $52 млн, инвестиционное мошенничество – на $3,3 млрд, а мошенничество с криптовалютными инвестициями – на $2,57 млрд.
• Ожидается, что к 2025 году ущерб от киберпреступности достигнет $10,5 трлн.

Вывод:

Генеративный ИИ представляет собой мощный инструмент для трансформации финансового сектора. Он может значительно повысить эффективность процессов, сократить затраты и открыть новые возможности для инноваций. Однако, как и с любым ИИ, существуют риски, которые необходимо учитывать и управлять ими. Организациям следует начинать с разработки стратегии и тестирования нескольких случаев использования, чтобы максимально эффективно использовать потенциал генеративного ИИ. Важно также обеспечить прозрачность, надежность и безопасность внедряемых решений, чтобы завоевать доверие и обеспечить устойчивое развитие.