ทำไมต้องใช้ AI สำหรับการเงิน

การใช้ AI ในบริการทางการเงินไม่เพียงแต่มีศักยภาพในการขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงาน แต่ยังสร้างโอกาสมากขึ้นในการทำความเข้าใจและโต้ตอบกับลูกค้าได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยี AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้ธุรกิจจดจำรูปแบบในธุรกรรมได้โดยอัตโนมัติ เพื่อช่วยตรวจจับการฉ้อโกงหรือตอบสนองต่อแนวโน้มของตลาด NLP ขับเคลื่อนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อเปิดใช้งานแชทบอทและผู้ช่วยส่วนตัวที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งโต้ตอบกับลูกค้าและผู้เชี่ยวชาญ ช่วยตอบคำถามและช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าและโซลูชันที่เป็นไปได้

โดยรวมแล้ว นวัตกรรมเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจ FSI สามารถแข่งขันและปรับตัวได้มากขึ้น ขณะเดียวกันก็ช่วยให้พวกเขาปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและข้อบังคับที่เข้มงวด

การสร้างสรรค์แบบเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล (RAG) สำหรับบริการทางการเงิน

ในขณะที่สถาบันบริการทางการเงินประเมินศักยภาพทางธุรกิจของ LLM และ AI เชิงการสร้าง (GenAI) ซึ่งใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหา RAG ก็ช่วยลดความรับผิดอันเป็นผลมาจากการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องได้ RAG เป็นแนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในการปรับใช้ LLM ซึ่งโมเดล AI จะอ้างอิงฐานความรู้เฉพาะขององค์กรเมื่อตอบคำถาม ด้วยเหตุนี้ การตอบสนองที่สร้างโดย AI จึงสามารถมีความรู้มากขึ้นเกี่ยวกับการนำเสนอผลิตภัณฑ์เฉพาะขององค์กร การสร้างแบรนด์ และข้อกำหนดทางธุรกิจ เนื่องจากบริการทางการเงินดำเนินการภายใต้สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด RAG จึงสามารถช่วยให้การรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นไปโดยอัตโนมัติและมีความแม่นยำมากขึ้น

ประโยชน์ของ AI ในด้านการเงิน

การปรับใช้ AI ในบริการทางการเงินให้ประโยชน์มากมาย รวมถึงการขยายขีดความสามารถของพนักงาน การนำเสนอบริการที่ปรับให้เหมาะสมกับรายบุคคลและการโต้ตอบกับลูกค้ามากขึ้น และการทำให้กระบวนการของระบบหลังบ้านเป็นอัตโนมัติเพื่อช่วยประหยัดเวลาและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน คุณประโยชน์เหล่านี้อาจส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อเศรษฐกิจโลกตามที่ระบุโดย J.P. Morgan Research ซึ่งประมาณการว่า GenAI สามารถเพิ่มมูลค่าได้สูงถึง 10 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ หรือร้อยละ 10 ของมูลค่าผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) ทั่วโลก¹

AI ไม่เพียงแต่เป็นรากฐานที่สำคัญของการบรรลุเป้าหมายด้านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของสถาบันทางการเงินเท่านั้น แต่ยังเป็นวิธีการที่จะช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านี้ในลักษณะที่สอดคล้องกับกฎระเบียบมากขึ้นอีกด้วย ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลแบบเกือบเรียลไทม์ยังสนับสนุนการตัดสินใจและช่วยตรวจจับและป้องกันธุรกรรมฉ้อโกงโดยอัตโนมัติ หรือแม้แต่ช่วยให้องค์กรตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เพิ่มความเสี่ยงสำหรับอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุม

กรณีการใช้งาน AI ในด้านการเงิน

กรณีการใช้งานจำนวนมากได้พิสูจน์ให้เห็นถึงคุณค่าของ AI ในบริการทางการเงิน และยังมีนวัตกรรมอีกมากมายที่กำลังจะเกิดขึ้น ตัวอย่างบางส่วนมีดังนี้:

• การต่อต้านการฟอกเงิน (AML) และการตรวจจับการฉ้อโกง: AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบธุรกรรมได้แบบเกือบเรียลไทม์เพื่อระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยและแจ้งเตือนสถาบันการเงินเพื่อดำเนินการสอบสวนและการแก้ไขโดยทันที
• สกุลเงินดิจิทัลและตลาดคริปโต: การตรวจสอบและการวิเคราะห์ที่ใช้ AI ครอบคลุมสกุลเงินดิจิทัลเพื่อช่วยรับรองความสมบูรณ์ของธุรกรรม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังสามารถช่วยคาดการณ์แนวโน้มของตลาดได้ ช่วยให้นักลงทุนมีข้อมูลในการตัดสินใจ
• การสร้างโค้ด: แผนกไอทีระดับองค์กรของสถาบันการเงินใช้ผู้ช่วยส่วนตัว AI เพื่อช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดสำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ ช่วยให้ทดลองได้รวดเร็ว และให้การสนับสนุนแผนกอื่น ๆ อย่างง่ายดายขึ้น
• คำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคลและการนำเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงิน: ขณะนี้ผู้ช่วยส่วนตัวของ AI มีความซับซ้อนเพียงพอที่จะวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและโปรไฟล์ความเสี่ยง เพื่อช่วยจัดการพอร์ตการลงทุนสินทรัพย์และเสนอทิศทางทางการเงินหรือผลิตภัณฑ์ ส่งผลให้เข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
• การประมวลผลที่เป็นความลับและการเรียนรู้แบบสหพันธ์: สถาบันการเงินสามารถใช้โมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อวิเคราะห์และเรียนรู้จากแหล่งรวมข้อมูลลูกค้าที่เข้ารหัสจากองค์กรอื่น ๆ ในขณะเดียวกันก็รักษาความลับของทรัพย์สินทางปัญญาและความสัมพันธ์กับลูกค้าของพวกเขา ซึ่งส่งผลให้โมเดล AI ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น โดบสามารถจดจำรูปแบบและระบุแนวโน้มได้ดีขึ้น
• การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต คุณสมบัติ และกระบวนการทำความรู้จักลูกค้าของคุณ (KYC): AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล รวมถึงบันทึกทางธนาคารที่รวมกัน เพื่อช่วยลดความเสี่ยงและความรับผิดขององค์กร
• การจัดการสภาพคล่องและความเสี่ยง: AI สามารถเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ตลาดและการคำนวณความเสี่ยงสำหรับสถานะการซื้อขายในหลักทรัพย์ สินค้าโภคภัณฑ์ สกุลเงินต่างประเทศ และการลงทุนอื่น ๆ ได้รวดเร็วขึ้นอย่างมาก ขณะเดียวกันก็ปฏิบัติตามกฎระเบียบระหว่างประเทศ เช่น มาตรฐาน Fundamental Review of the Trading Book (FRTB)
• การซื้อขายในตลาดทุน การซื้อขายความถี่สูง (HFT): AI มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนระบบการซื้อขายอัตโนมัติที่ดำเนินธุรกรรมในเวลาที่เหมาะสมตามกลยุทธ์ที่เป็นกรรมสิทธิ์และสภาวะตลาดในสภาพแวดล้อมที่เสี้ยววินาทีสามารถส่งผลกระทบต่ออัตราความสำเร็จ การใช้งานหลายรูปแบบเหล่านี้ยังต้องอาศัย AI เพื่อช่วยรับรองความสมบูรณ์และการรักษาความลับของโมเดลที่ใช้และข้อมูลที่กำลังประมวลผล
• การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: เพื่อสนับสนุนกรณีการใช้งานหลายประการที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ AI และ NLP ยังมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล เช่น โซเชียลมีเดียและข่าวสาร เพื่อช่วยวัดความเชื่อมั่นของตลาดและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

อนาคตของ AI ในด้านการเงิน

ในสถานะปัจจุบันของอุตสาหกรรม AI ในบริการทางการเงินมีศักยภาพในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพ ความเป็นส่วนตัว และความปลอดภัยอยู่แล้ว เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาขึ้น โมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้นจะสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ่งยิ่งขึ้นและการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น LLM และผู้ช่วยส่วนตัวที่ขับเคลื่อนด้วย GenAI จะสามารถดึงดูดลูกค้าด้วยความเอาใจใส่และความสามารถในการเข้าใจความต้องการของลูกค้ามากขึ้น ซึ่งนำไปสู่การปรับให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายมากขึ้น AI จะมีบทบาทที่มากขึ้นในการบริหารความเสี่ยงและการตรวจจับการฉ้อโกง โดยจะได้รับการฝึกให้ทันต่อภัยคุกคามทางดิจิทัล และดำเนินการกับข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรักษาความปลอดภัยของธุรกรรมและปกป้องทรัพย์สิน