V současné době se umělá inteligence stala jedním z nejdiskutovanějších témat po celém světě. Její potenciál je tak obrovský a v podstatě všestranný, že vedle mnoha výhod vyzdvihuje také zásadní etické otázky a problémy. Finanční sektor se stal jednou z klíčových oblastí, kde AI hraje stále větší roli. Nicméně s tím roste i kontroverze, neboť s sebou přináší řadu rizik, na něž je třeba brát ohled a která vyžadují přemýšlení i do budoucna. Zaměření umělé inteligence se totiž postupně posouvá od oslav čistě “algoritmického úspěchu” k otázce, jak tyto technologie aplikovat v reálném světě s ohledem na jejich důsledky a dopady na společnost.
Umělá inteligence není pouze nástrojem pro optimalizaci procesů či maximalizaci zisků, ale stává se součástí našeho každodenního života. Již v dnešní době má vliv na naše rozhodování. Tento fakt klade nové požadavky, které musí zohlednit nejen technické možnosti, ale i morální aspekty a dlouhodobé důsledky nasazení umělé inteligence do finančního sektoru. Je tedy nezbytné rozvíjet strategie a přístupy, které nejen maximalizují efektivitu a konkurenceschopnost, ale zároveň chrání zájmy a hodnoty společnosti jako celku.
Klíčové schopnosti AI ve finančním sektoru
Automatizace
Jako první bod bychom měli zmínit automatizaci. Zdá se to být v dnešní době jako něco samozřejmého, ovšem v praxi právě díky automatizaci jsou banky schopny zvýšit produktivitu práce a zároveň snížit provozní náklady až o 70 %. Automatizace je v dnešní době klíčovým faktorem pro modernizaci nejen bankovního sektoru. Prvním důvodem, proč přináší výhody, je schopnost umělé inteligence provádět opakující se úkoly mnohem rychleji a přesněji, než člověk. To umožňuje bankám se zaměřit na složitější a strategické úkoly. Například procesy jako kontrola transakcí, řízení rizik nebo dokonce vyhodnocování žádostí o půjčky mohou být automatizovány díky umělé inteligenci, což vede ke zvýšení efektivity a rychlosti provádění těchto operací.
Efektivní analýza
Druhou klíčovou schopností umělé inteligence je analyzovat a zpracovávat obrovské množství dat v krátkém čase. Banky disponují rozsáhlými daty týkajícími se transakcí, zákazníků, trhů apod. Manuální analýza by byla časově náročná a náchylná k lidským chybám. Avšak umělá inteligence dokáže tato historická data analyzovat v reálném čase, identifikovat vzory nebo trendy. Tím umožňuje bankám lépe porozumět potřebám svých zákazníků a efektivněji reagovat na tržní změny.
Predikce
Umělá inteligence dokáže velmi přesně predikovat finanční situace. V praxi může umělá inteligence pomoci lidem např. s výběrem pojištění. Díky analýze rozsáhlých datových souborů dokáže AI identifikovat individuální potřeby a preference daného uživatele. To vede k lepšímu a přesnějšímu doporučení produktů či služeb, které jsou pro něj nejvhodnější. Tímto způsobem umělá inteligence přináší zvýšenou hodnotu v oblasti finančního poradenství a pomáhá uživatelům lépe řídit své finance. Prediktivní analýza může pomoci také investičním firmám a bankám při rozhodování o investicích a optimalizaci jejich portfolia.
Role AI v řízení finančních rizik
Řízení rizik představuje základní kámen ve finančním sektoru. Instituce mohou být vystaveny rozmanitým finančním rizikům, jako jsou kreditní, tržní či operační rizika. Analytické nástroje umožňují bankám sledovat finanční aktivity, transakce a tržní trendy v reálném čase. S narůstajícím objemem finančních transakcí a digitálních platebních kanálů se zvyšuje i riziko zneužití a manipulace. V boji proti podvodům (AML) hraje umělá inteligence klíčovou roli. Analyzováním velkého množství dat využitím strojového učení a umělé inteligence lze vytvářet sofistikované rozhodovací modely, detekovat odchylky a posuzovat rizika. Tímto způsobem mohou banky identifikovat potenciálně podvodné finanční aktivity a přijmout opatření ke chránění svých zákazníků a svého podnikání.
AI jako osobní finanční poradce
Vědecký pokrok v oblasti vývoje umělé inteligence se zaměřením na zpracování přirozeného jazyka (NLP) dosáhl úrovně, kdy stroje jsou schopny do určité míry “porozumět” lidskému jazyku. Tento průlom má podle mého názoru zásadní vliv na přístup k umělé inteligenci. I když to není na první pohled zřejmé, právě rozvoj zpracování přirozeného jazyka položil základy pro tzv. personalizaci – přizpůsobení služeb či produktů konkrétním jednotlivcům. Každý, kdo sleduje globální trendy v různých odvětvích, si uvědomuje, že personalizace je klíčovým faktorem, který ovlivňuje chod společností.
Ve finančním sektoru se začalo uplatňovat personalizované bankovnictví, které využívá revoluční technologii tzv. chatbotů poháněných hlubokým učením (deep learning). Například Deutsche Bank využívá deep learning k analýze investičních rozhodnutí svých zahraničních klientů v oblasti privátního bankovnictví. Tyto algoritmy také přiřazují jednotlivým klientům vhodné investiční produkty jako fondy, dluhopisy nebo akcie.
Díky spojení AI a hlubokého učení vznikli finanční asistenti, kteří se stali nedílnou součástí moderního bankovnictví. Tito personalizovaní asistenti pomáhají zákazníkům dosáhnout jejich finančních cílů, sledovat příjmy, výdaje a nákupní zvyky a navrhovat další postupy. Jsou také schopni odpovědět na dotazy zákazníků, poskytovat informace o účtech nebo dokonce provádět jednoduché bankovní operace. Finanční chatboti zásadně vylepšují zákaznický servis a jejich využití přináší výhody oběma stranám. Zákazníci se na ně mohou kdykoliv obrátit a rychle získat potřebné informace, zatímco firmám a bankám pomáhají minimalizovat pracovní zátěž call center a automatizovat celý obchodní proces. Světové banky, jako například Bank of America (chatbot Erica) nebo Wells Fargo (chatbot Fargo), již tyto technologie úspěšně začlenily do svých aplikací.
Implementace finančních asistentů probíhá i v českém bankovním prostředí, například Česká spořitelna, která ročně alokuje rozpočet přes 7 miliard korun na vývoj technologií a se svým chatbotem George se stala první v České republice využívající tyto technologie. Zajímavostí je, že s více než 1500 zaměstnanci ve vývojovém oddělení se banka stala jednou z největších IT organizací u nás. Z této perspektivy lze konstatovat, že banky se stávají nejen finančními, ale také technologickými společnostmi.
Kontroverze a otázka bezpečnosti
Ztráta pracovních pozic
Zda umělá inteligence jednou převezme kontrolu nad penězi a světovými ekonomikami, zůstává otázkou. V blízké budoucnosti je to nepravděpodobné. Avšak pokud se na tuto problematiku podíváme z dlouhodobější perspektivy, tato otázka začíná podle mě nabývat na zajímavosti. Umělá inteligence se rozhoduje na základě algoritmů a dat, což ale na druhou stranu může někdy vést k nezamýšleným a nepředvídatelným výsledkům, zejména ve složitých a dynamických situacích. S rostoucí samostatností umělé inteligence existuje riziko ztráty kontroly nad její činností. Přílišné spoléhání na umělou inteligenci v kritických situacích může vést k degradaci lidských rozhodovacích schopností, což může mít za následek situace, kdy lidé nebudou schopni účinně zasáhnout a předcházet škodám.
Nicméně, s tím souvisí kontroverze, že AI nahradí lidské pracovníky a povede k masové ztrátě pracovních míst. Tato obava je však neúplná, protože zavedení AI často vytváří i nové pracovní příležitosti. Již dnes vznikají nové pozice, jako např. AI specialista, finanční analytik, datový vědec/analytik atd. Měli bychom se zaměřit na vytváření synergických vztahů mezi umělou inteligencí a lidskými pracovníky. To by mohlo vést ke vzniku nových a inovativních pracovních rolí a k lepšímu využití lidského potenciálu ve finančním sektoru. Důležité je hledat způsoby, jak umělou inteligenci integrovat do pracovního prostředí tak, aby podpořila rozvoj a inovace. Role umělé inteligence by měla být spíše o doplňování lidských schopností a zlepšování efektivity práce než o jejich nahrazování.
Kybernetická bezpečnost
Stejně jako každá moderní technologie i systémy využívající AI jsou náchylné ke kyberútokům. Finanční sektor zažil za dob pandemie druhý nejvyšší počet kybernetických útoků, hned po zdravotnictví. Tyto útoky jsou rostoucím problémem, zvláště v zemích se středními a nízkými příjmy. Tyto země se snaží o větší finanční integraci, protože usilují o zvýšené využívání digitálních finančních služeb, jako jsou např. mobilní platební systémy. Jedním z příkladů je hackerský útok na největší ugandské sítě MTN a Airtel v říjnu 2020, který způsobil rozsáhlé přerušení transakcí po dobu čtyř dnů. Situace globálně změnila standardy pro bezpečnost v digitálním prostředí. S rostoucím digitálním bankovnictvím roste i riziko kybernetických útoků, které banky musí aktivně řešit. Při vývoji nových služeb a práci s daty klientů je nezbytné, aby banky neustále dbaly na spolehlivost, bezpečnost a důvěryhodnost svých systémů.
Biometrické ověřování, jako je otisk prstu, sken obličeje nebo rozpoznání hlasu, je jedním z prostředků, jak lze posílit bezpečnost. V dnešní době uživatel, který se chce přihlásit do internetového bankovnictví, ověřuje svoji totožnost třemi způsoby: „něčím, co zná: přihlašovací údaje, něčím, co má: mobilní telefon, a něčím, kým je: biometrickými údaji.” Nicméně, tato technologie je také spojena s vysokými riziky, protože pracuje s citlivými daty uživatelů. S příchodem takových technologií se v EU zvýšil tlak na vytvoření zákonů pro regulaci AI, které byly v letošním roce schváleny. Akt o umělé inteligenci je prvním svého druhu na světě. Jedná se o pravidla založená na tzv. úrovních rizika a podle toho stanovují řadu povinností pro uživatele i poskytovatele nejen finančních služeb.
Transparentnost rozhodování AI
Další důležitou otázkou je transparentnost, která funguje jako brána otevírající dveře důvěry mezi klientem a společností. Klient by měl mít jasno v tom, jak jsou jeho data využívána, a měl by mít možnost se rozhodnout, zda s tím souhlasí, či nikoliv. Proto je klíčové, aby banky vysvětlovaly, jaké informace sbírají, jaké procesy AI jsou zapojeny do rozhodování a jaká data jsou k tomu využívána. Zajištění transparentnosti rozhodování AI je nejen etickou povinností, ale také důležitým prvkem pro udržení důvěry klientů v moderní finanční instituce. Při transparentním rozhodování AI je nezbytné zabezpečit, aby data klientů byla správně chráněna a nebyla zneužívána. Nadměrná expozice citlivých informací může vést k různým formám zneužití, včetně již zmíněných kybernetických útoků či identitního podvodu.
Únik osobních dat
Strojové učení a umělá inteligence jsou dnes jádrem mnoha problémů s ochranou osobních údajů. V 21. století se stává digitální prostředí hlavním kanálem pro sdílení a shromažďování informací jak pro podniky, tak jednotlivce. Statistiky z počátku roku 2020 ukazují, že na světě fungovalo více než 3,5 miliardy chytrých telefonů, které shromažďovaly a sdílely rozsáhlé množství dat – od polohy pomocí GPS až po osobní údaje a preference uživatelů prostřednictvím sociálních médií a historií vyhledávání. A toto číslo se stále zvyšuje. Vzhledem k tomu, že podniky mají širší přístup k osobním údajům svých zákazníků, je potřeba neustále rozvíjet pravidla pro ochranu soukromí a minimalizaci rizik.
Banky díky analýze finančních toků jednotlivých klientů získávají velké množství citlivých informací. Nedostatečná bezpečnost v digitálním prostředí může mít široký dosah. Pokud jsou osobní údaje nedostatečně chráněny, mohou být zneužity pro krádež identity, podvodné aktivity nebo nelegální sledování jednotlivců. Důsledky nedostatečné ochrany dat mohou také ovlivnit ekonomiku a konkurenceschopnost firem. Pokud dojde k úniku citlivých obchodních informací nebo údajů o zákaznících, zasáhne to firmy i celá odvětví. To může vést ke ztrátě konkurenční výhody, poklesu tržeb a reputačním škodám.
Současné výzvy
Umělá inteligence již dnes mění kvalitu produktů a služeb, které bankovní sektor nabízí. Nyní si banky více než kdy jindy uvědomují, jaká inovativní a efektivní řešení AI poskytuje, a chápou, že velikost aktiv, ačkoli je důležitá, již sama o sobě nebude stačit k vybudování úspěšného podniku. Místo toho se nyní úspěch společností BFSI (Banking, Financial Services and Insurance) měří podle jejich schopnosti využívat technologie k vytváření inovativních a personalizovaných produktů a služeb.
Přesto mnohé z nich stále experimentují a nepřecházejí k plné implementaci. Klíčem k úspěchu je nejen investice do implementace AI, ale také řešení výzev souvisejících s jejím nasazením. Finanční sektor strategicky investuje do oblastí, jako jsou cloud, platformy pro big data a chytré aplikace, které využívají moderní architekturu, například mikroslužby, což je klíčové pro konkurenceschopnost na trhu. Tím se rovněž eliminují počáteční kapitálové investice potřebné pro vývoj a nasazení umělé inteligence do reálného světa. Nicméně stále přetrvávají provozní a organizační výzvy, zejména nedostatek potřebných dovedností a integrace umělé inteligence do širší struktury dané organizace.
Implementace umělé inteligence s výhodami přináší i rizika, a z mého pohledu je nezbytné nalézt rovnováhu mezi výhodami automatizace a zajištěním bezpečnosti. Nejenže se otevírá prostor pro nespočet nových inovativních řešení, ale také se objevují stíny nejistoty a zranitelnosti spojené s využíváním moderních technologií. Najít správnou rovnováhu je nesmírně složitou výzvou, se kterou se finanční sektor musí aktivně vypořádat již dnes, aby zajistil bezpečnou a perspektivní finanční budoucnost.
Zdroje:
AI Act [online]. [cit. 2024-03-19]. Dostupné z: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (přeloženo)
FRY, Jamie. Application of AI in finance [online]. [cit. 2024-03-19]. Dostupné z: https://jelvix.com/blog/ai-in-finance (přeloženo)
Co je biometrický podpis a ověřování [online]. [cit. 2024-03-19]. Dostupné z: https://www.csas.cz/cs/financni-slovnik/biometricky-podpis#:~:text=Biometrick%C3%A9%20ov%C4%9B%C5%99ov%C3%A1n%C3%AD%20je%20zp%C5%AFsob%20autorizace,sken%20obli%C4%8Deje%20nebo%20o%C4%8Dn%C3%AD%20duhovky
Co je to umělá inteligence | Umělá inteligence v podnikání a podniku AI | SAP Insights [online]. [cit. 2024-03-21]. Dostupné z: https://www.sap.com/cz/products/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence.html
Digitalizace bankovnictví přináší nejen příležitosti, ale i nové typy rizik [online]. [cit. 2024-03-19]. Dostupné z: https://www.e15.cz/reklama/digitalizace-bankovnictvi-prinasi-nejen-prilezitosti-ale-i-nove-typy-rizik-1412213
How Artificial Intelligence is Transforming the Financial Services Industry [online]. [cit. 2024-03-20]. Dostupné z: https://www.deloitte.com/ng/en/services/risk-advisory/services/how-artificial-intelligence-is-transforming-the-financial-services-industry.html (přeloženo)
MAURER, Tim a NELSON, Arthur. The Global Cyber Threat to Financial Systems [online]. [cit. 2024-03-20]. Dostupné z:
https://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/2021/03/global-cyber-threat-to-financial-systems-maurer.htm (přeloženo)
KARLÍK, Tomáš. Velké banky začaly využívat umělou inteligenci k přeměně světa financí [online]. [cit. 2024-03-19]. Dostupné z: https://ct24.ceskatelevize.cz/clanek/veda/velke-banky-zacaly-vyuzivat-umelou-inteligenci-k-premene-sveta-financi-5628