Według firmy Gartner, Inc., sztuczna inteligencja (AI), systemy autonomiczne i obliczenia zwiększające prywatność to trzy trendy technologiczne, które nabierają rozpędu w usługach bankowych i inwestycyjnych w 2022 roku. Trendy te będą nadal rosnąć w ciągu najbliższych dwóch do trzech lat, przyczyniając się do rozwoju i transformacji organizacji z branży usług finansowych.
„Podczas gdy wzrost jest najwyższym priorytetem, potrzeba zarządzania ryzykiem, optymalizacji kosztów i zwiększania wydajności wymaga również innowacji w zakresie nowych technologii” powiedział Moutusi Sau, wiceprezes ds. analityki w firmie Gartner. „Generacyjna sztuczna inteligencja umożliwia dyrektorom ds. informatyki w bankach oferowanie firmom rozwiązań technologicznych sprzyjających dążeniu do wzrostu przychodów, podczas gdy systemy autonomiczne i obliczenia zwiększające prywatność to rozwiązania długoterminowe, które zapewniają nowe możliwości transformacji biznesowej w usługach finansowych”.
Przewiduje się, że wydatki na IT banków i firm inwestycyjnych wzrosną o 6,1% w 2022 r. do 623 miliardów dolarów na całym świecie. Największą kategorią wydatków są usługi IT, obejmujące usługi konsultingowe i zarządzane, które stanowią 42% całkowitych wydatków na IT w tym sektorze, wynoszących 264 miliardy USD. Najszybciej rozwijającą się kategorią jest oprogramowanie, przy czym przewiduje się, że wydatki wzrosną o 11,5% do 149 miliardów dolarów.
Trzy pojawiające się technologie zidentyfikowane przez firmę Gartner wspólnie przyczyniają się do realizacji celów związanych z prowadzeniem, rozwojem i przekształcaniem firmy oraz wykazują przypadki użycia w branży bankowej i inwestycyjnej.
Trend 1: Sztuczna inteligencja
Gartner przewiduje, że do 2025 r. 20% wszystkich danych testowych dotyczących przypadków użycia skierowanych do konsumentów zostanie wygenerowanych syntetycznie. Generacyjna sztuczna inteligencja uczy się cyfrowej reprezentacji artefaktów na podstawie danych i generuje nowe, innowacyjne kreacje, które są podobne do oryginału, ale ich nie powtarza.
W usługach bankowych i inwestycyjnych zastosowanie generacyjnych sieci adwersarzy (GAN) i generowania języka naturalnego (NLG) można znaleźć w większości scenariuszy wykrywania oszustw, przewidywania transakcji, generowania syntetycznych danych i modelowania czynników ryzyka. Ma potencjał ze względu na możliwość wzniesienia personalizacji na nowe wyżyny.
Trend 2: Systemy autonomiczne
Systemy autonomiczne to samodzielnie zarządzane systemy fizyczne lub programowe, które uczą się na podstawie swoich środowisk i dynamicznie modyfikują własne algorytmy w czasie rzeczywistym, aby zoptymalizować swoje zachowanie w złożonych ekosystemach. Tworzą elastyczny zestaw funkcji technologicznych, które obsługują nowe wymagania i sytuacje, optymalizują wydajność i chronią przed atakami bez interwencji człowieka.
Obecnie systemy autonomiczne są w większości oparte na oprogramowaniu w kontekście bankowym. Jednak w inteligentnych branżach pojawiają się roboty humanoidalne, które są przykładami sprzętowych systemów autonomicznych, które zaspokajają potrzeby klientów. Mogą być stosowane w autonomicznym zarządzaniu długiem, asystentach finansów osobistych i automatycznym pożyczaniu. Roboadvisory to zasadniczo autonomiczne systemy niskiego poziomu, chociaż nadal istnieją obawy dotyczące zaufania ze względu na ich wysoki poziom automatyzacji.
Gartner przewiduje, że do 2024 r. 20% organizacji sprzedających autonomiczne systemy lub urządzenia będzie wymagało od klientów zrzeczenia się gwarancji związanych z wyuczonym zachowaniem ich produktów.
Trend 3: Obliczenia zwiększające prywatność
Obliczenia zwiększające prywatność (PEC) zabezpieczają przetwarzanie danych osobowych w niezaufanych środowiskach — co ma coraz większe znaczenie ze względu na zmieniające się przepisy dotyczące prywatności i ochrony danych, a także rosnące obawy konsumentów. Wykorzystuje różne techniki ochrony prywatności, aby umożliwić wydobycie wartości z danych, przy jednoczesnym spełnieniu wymagań zgodności.
Gartner przewiduje, że do 2025 r. 60% dużych organizacji będzie używać jednej lub więcej technik obliczeniowych zwiększających prywatność w analityce, analizie biznesowej lub przetwarzaniu w chmurze.
W usługach finansowych dane odgrywają nieodłączną rolę we wszelkich działaniach analitycznych, obliczeniowych i monetyzacji danych. Przyjęcie PEC rośnie w przypadkach użycia takich jak analiza oszustw, operacje wywiadowcze, udostępnianie danych i przeciwdziałanie praniu pieniędzy.