Ekspertai: dirbtinis intelektas sprendimus finansų pasaulyje už žmones priima jau šiandien

Nors apie dirbtinį intelektą plačiau pradėta kalbėti tik 2022 metų pabaigoje, kai buvo išleistas „ChatGPT“ pokalbių robotas, finansų pasaulyje nemažą dalį sprendimų dirbtinis intelektas priima jau kurį laiką. Konsultacijų bendrovė „Roland Berger“ skaičiuoja, kad finansų rinkos atstovai iki 2030 m., naudodami dirbtinį intelektą, sutaupys net 1 trilijoną JAV dolerių, o didžiausią įtaką ši technologija turės būtent ten, kur klientai pokyčius pajus labiausiai: pardavimų, klientų aptarnavimo, rizikos valdymo ir IT operacijų srityse. Dalis šių pokyčių matomi ir šiandien – net ir Lietuvoje veikiančiose finansų įmonėse.

Jūsų galimybes grąžinti paskolą pirmiausia vertina dirbtinis intelektas

Pirmiausia pokyčiai, susiję su dirbtiniu intelektu, pasiekė finansų sektorių ten, kur naudojami skaičiai, – rizikos ir kreditingumo vertinimo srityje. Tradiciškai rizikos nustatymo modeliai buvo orientuoti į tai, kaip jūsų finansiniai sprendimai ar pajamos atrodė praeityje. Galima tikėtis, kad jau netolimoje ateityje jūsų galimos paskolos dydis ir sąlygos visiškai priklausys nuo dirbtinio intelekto.

Šiuo metu dirbtinis intelektas geba peržiūrėti finansavimo paraiškose pateiktus duomenis ir įvertinti pradinę riziką analizuodamas kredito istoriją ir kliento elgsenos duomenis, tačiau ateityje dirbtinis intelektas bus naudojamas dar plačiau. „Daugelis finansų pasaulio organizacijų tebenaudoja gana primityvias sistemas ir galutinį sprendimą tebepriima žmonės, bet netolimoje ateityje galima tikėtis, kad dirbtinis intelektas galės ne tik vertinti esamus ekonominius rodiklius, bet ir numatyti kliento mokumo lygį ateityje pagal žmogaus geografinę padėtį, galimus tolesnius karjeros žingsnius“, – pasakoja su įvairiomis finansų ir technologijų bendrovėmis nuolat dirbantis agentūros „More“ vadovas Erik Murin.

Štai, pavyzdžiui, finansinių technologijų (angl. fintech) bendrovė „Upstart“ jau dabar naudoja pažangų dirbtinio intelekto modelį rizikos modeliavimui ir duomenų analizei. Nors tikslus šios sistemos veikimo būdas nėra žinomas, įmonė nurodo, kad tai leido sumažinti nevykdomų įsipareigojimų atvejų skaičių net 16 proc., be to, rizikos vertinimo procesas tapo daug greitesnis.

Klientus jau šiandien aptarnauja dirbtinis intelektas, tačiau kas antram tai nepatinka

Kai kuriuos dirbtinio intelekto naudojimo būdus pastebėti lengviau. Tiek Lietuvoje, tiek užsienyje veikiančiose finansų institucijose vis dažniau galima pamatyti, kad į klientų klausimus, ypač jeigu jie užduodami raštu, atsako dirbtinis intelektas. Netolimoje ateityje galima tikėtis, kad jis atsakinės ir į skambučius, – „Gemini“ ar „ChatGPT“ asistentai pokalbiuose jau dabar pasirodo puikiai.

Tačiau tai, ko gero, patiks ne visiems. Elektroninės komercijos įmonė „Katana“ išsiaiškino, kad net 48,8 proc. žmonių mieliau rinktųsi bendrauti su tikru žmogumi, kai kreipiasi į įmonę dėl problemos. 25,2 proc. nurodo, kad tai priklauso nuo situacijos, o tik nedidelė dalis mano, kad dirbtinis intelektas klientus aptarnauja puikiai.

Lietuvos dirbtinio intelekto konsultavimo bendrovės „WhyAI“ vadovas ir dirbtinio intelekto ekspertas Antanas Bernatonis teigia, kad ilgainiui klientų požiūris neabejotinai pasikeis: „Jei dviem savaitėms išjungsite kompiuterį, grįžę į dirbtinio intelekto pasaulį galite rasti labai daug siurprizų. Ši technologija tobulėja neįtikėtinu greičiu, tačiau daugelis įmonių tebenaudoja tik „ChatGPT“ ir tai daro neoptimaliai. Tuomet, gaudami nekokybiškus rezultatus, kaltina dirbtinį intelektą. Finansų bendrovės dažnai yra itin lėtos dėl reguliavimo reikalavimų, tačiau šiais laikais dirbtinis intelektas jau gali naudoti visą pateikiamą dokumentaciją, atpažinti žmonių siunčiamas nuotraukas ir kt. Tereikia mokėti šiais įrankiais naudotis. Todėl neabejoju, kad jau per artimiausius metus turėsime pažangius klientų aptarnavimo robotus, kurie puikiai atsakinės net ir į neįprastus klausimus raštu, o dar po kelerių metų jie galės tai daryti ir žodžiu – net lietuvių kalba.“

Robotai investuodami lenkia profesionalus

Dirbtinis intelektas darosi vis svarbesnis ir priimant sudėtingus sprendimus. Žiniasklaidoje vis pasirodo pranešimų apie tai, kaip įvairūs DI modeliai aplenkia profesionalius investuotojus. Vienas iš žinomiausių atvejų – projektas „GPT Investor“, kuriuo nuo 2023 m. bandoma pritaikyti įvairius „ChatGPT“ modelius investavimui. Per dvejus metus „ChatGPT“ skirtingų modelių vidutinė metinė grąža siekė 11 proc., o S&P 500 akcijų indekso grąža – 7,46 proc.

„Tokių skirtingais dirbtinio intelekto modeliais paremtų investavimo robotų jau yra daugybė. Be abejo, bankai ir finansinių technologijų bendrovės jų nenaudos dar kurį laiką, tačiau kai kurios įmonės užsienyje jau testuoja dirbtinį intelektą, galintį dalinti patarimus, susijusius su investavimu, taupymu ir biudžeto planavimu. Galima neabejoti, kad tokius dirbtinio intelekto modelius ateityje organizacijos pradės naudoti ir Lietuvoje, galbūt jie bus pritaikyti pensijų kaupimui – neabejoju, kad tai leistų ilgainiui padidinti pensijas“, – sako E. Murin.

Verta pastebėti, kad didžiosios pasaulio investicijų bendrovės algoritmais ir dirbtiniu intelektu paremtas investavimo strategijas naudoja jau daug metų, tačiau iki šiol tai buvo pasiekiama tik turint didelius resursus, be to, naudojami algoritmai nebuvo labai išmanūs. Dėl pažangos trūkumo ir algoritmų naudojimo 2010 m. gegužės 6 d. įvyko „Flash Crash“, kai JAV akcijų rinka be jokios rimtos ir objektyvios priežasties prarado beveik 1 trln. dolerių vertės, nes automatizuotos prekybos algoritmai taip sureagavo į trumpalaikius svyravimus. Šiais laikais tokio masto klaida net neįsivaizduojama.

Ateityje dirbtiniu intelektu bus paremta visa finansų sistema

Jau šiandien dirbtinis intelektas yra aktyvus daugelyje finansų sričių: nuo sukčiavimo aptikimo ar mokumo vertinimo iki dokumentų analizės, klientų aptarnavimo ar pagalbos investuojant. Tiesa, šiuo metu jis yra pasitelkiamas gana paviršutiniškai, o daugelį dirbtinio intelekto operacijų bankuose ar finansinių technologijų įmonėse vis dar tenka užbaigti žmogui.

E.Murin mano, kad tai pasikeis jau labai greitai: „Galimų sukčiavimo atvejų nustatymas bus ištobulintas per artimiausius vieną–dvejus metus – tokie atvejai naudojant dirbtinį intelektą gali būti nustatomi itin lengvai, nes paprastai apgaulingi veiksmai pasireiškia netipiniu kliento elgesiu. Kreditingumą jau per artimiausius kelerius metus vertins tik dirbtinis intelektas, atsižvelgdamas į visus vidinius ir išorinius veiksnius. Na, o kitų naujovių gali tekti palaukti 5 ar daugiau metų, nes finansų įmonės, kaip ir, pavyzdžiui, medicinos sektorius, turi išskirtinius saugumo standartus, todėl neskubama naudoti naujų technologijų.“

Jau šiais laikais bankų darbuotojai atlieka kokybiškas gilumines analizes, naudodami dirbtinio intelekto funkcionalumą, ir tai padaro daug greičiau nei iki šiol. A. Bernatonis pastebi, kad dirbtinis intelektas jau šiandien dažnai naudojamas pinigų plovimo prevencijos operacijoms, failų bei teisinių reglamentų analizei: „Šiuo metu tam dar reikia tinkamų įgūdžių – dirbtinį intelektą tinkamai naudoti nėra taip lengva. Tačiau jau kuriami dirbtinio intelekto agentai, kurie pakeis dalį žmonių dabar atliekamo darbo, ir tiems agentams net nereikės jokių įgūdžių, tad juos ilgainiui neabejotinai pritaikys ir finansų institucijos, nes dirbtinio intelekto sprendimai pagal kainos ir kokybės santykį dažnai gebės aplenkti žmones.“