בינה מלאכותית (AI) חוללה מהפכה בעולמות רבים, החל מבריאות ועד קמעונאות ותחבורה. למרות זאת, ישנו ענף מרכזי שעדיין נותר מאחור באימוץ טכנולוגיות: המוסדות הפיננסיים. בעוד תחומים אחרים משתמשים ב-AI כדי לייעל תהליכים ולשפר ביצועים, בנקים, חברות ביטוח ובתי השקעות ממשיכים לפעול לפי מודלים מסורתיים וכפי שקרה במהפכת הטרנספורמציה הדיגיטלית, הם נשארים מאחור.
הסיבות לאימוץ איטי זה הן רבות ומגוונות. ראשית, עולם הפיננסים ידוע ברגולציה נוקשה ובדרישות אבטחה מחמירות. פתרונות AI רבים נתפסים כסיכון פוטנציאלי, הן מבחינת אבטחת המידע והן מבחינת שקיפות וקבלת החלטות. חשש נוסף נובע מההשלכות החברתיות של פיטורי עובדים כתוצאה מהאוטומציה.
החסמים המרכזיים: רגולציה ותרבות ארגונית
אחד הגורמים המרכזיים הוא הרגולציה המחמירה בתחום הפיננסי. המוסדות הפיננסיים פועלים תחת פיקוח קפדני של רגולטורים שמטרתם להבטיח את יציבות השוק ולהגן על הצרכנים. החלת טכנולוגיות חדשות דורשת התאמות רבות ועמידה בתקנות מחמירות, תהליך ארוך, מסורבל ויקר.
חשש נוסף נובע מאמינות הטכנולוגיה. המוסדות הפיננסיים עוסקים בכספם של מיליוני אנשים וטעויות יכולות לגרום לנזקים משמעותיים. קיימת דאגה כי מערכות AI לא יהיו אמינות די הצורך לקבל החלטות קריטיות בזמן אמת.
חסם נוסף הינו תרבות ארגונית במוסדות הפיננסיים, אשר לרוב מבוססת על מסורת ארוכת שנים ויש בה נטייה לשמרנות. אימוץ טכנולוגיות נתפס כמאיים על מקומות העבודה הקיימים, ועובדים רבים חוששים שמא אוטומציה תחליף את תפקידם. חשש זה אינו מנותק מהמציאות, שכן AI יכולה להחליף תפקידים מסוימים, אך במקביל היא יוצרת הזדמנויות חדשות ומעצימה את היכולות של מרבית העובדים.
חששות אלו אינם מבוססים דיים ונובעים מחוסר ידע. טכנולוגיות AI יכולות למעשה לחזק את האבטחה הפיננסית, תוך שיפור זיהוי הונאות ומניעת גניבת נתונים. יתרה מזאת, פתרונות AI יכולים לשחרר עובדים ממשימות טריוויאליות וחוזרות על עצמן, תוך מתן אפשרות להתמקד במשימות מורכבות ויצירתיות יותר, אשר תורמות יותר לצמיחה ולחדשנות.
פוטנציאל עצום לשיפור וייעול המערכת הפיננסית
בינה מלאכותית יכולה לבצע ניתוח נתונים מורכב במהירות ובדיוק רב, לזהות דפוסים ולחזות מגמות. כלים אלו יכולים לשפר את ניהול הסיכונים, לגבש אסטרטגיות השקעה מדויקות מבוססות דאטה ולמנוע הונאות.
בתחום השירותים ללקוח, AI יכולה לספק שירותים מותאמים אישית, לזהות צרכים ולהציע פתרונות פיננסיים בהתאם. בנקאות חכמה היא דוגמא מצוינת ליישום AI, עם כלים כמו צ'אטבוטים המספקים מענה מיידי ללקוחות ומערכות שמזהות עסקאות חריגות ומתריעות בזמן אמת. נוסף על כך, בינה מלאכותית יכולה לייעל תהליכים פנימיים כמו ניהול מסמכים, אוטומציה של תהליכי אשראי וניתוח רווחיות.
כדי שמוסדות פיננסיים יחלו לאמץ טכנולוגיות AI, יש צורך בשינוי תפיסתי רחב וביישום תכניות מקיפות של התאמה והכשרה. ראשית, על הרגולטורים ליצור גמישות בדרכי העבודה שתאפשר ניסויים ויישום של טכנולוגיות חדשות. יש לעודד את המוסדות לשתף פעולה עם סטארט-אפים בתחום הפינטק, ולהוביל פיילוטים שיבחנו את היעילות והבטיחות של מערכות חדשות. במקביל, על הגופים הפיננסיים להשקיע בהכשרת כוח אדם, ללמד את העובדים כיצד לעבוד לצד מערכות AI ולנצל את הכלים החדשים לשיפור הביצועים שלהם. במקום לראות ב-AI איום, יש לראות בכך הזדמנות לשדרוג מקצועי.
אימוץ נרחב של AI בעולם הפיננסים יביא לשינויים מרחיקי לכת בתעשייה
חברות שלא יחלו בתהליכי אימוץ של טכנולוגיות אלו עלולות להישאר מאחור, ואף לאבד נתח שוק משמעותי. ייתכן אף שנראה צמיחה של חברות פינטק חדשות המבוססות על AI, שיתחרו באופן ישיר במוסדות הפיננסים המסורתיים. לכן, הגיע הזמן שהגופים הפיננסים הגדולים יתעוררו. עליהם להשקיע במחקר ופיתוח של פתרונות AI, תוך שיתוף פעולה עם חברות טכנולוגיה וסטארטאפים. כמו כן, יש צורך בשינוי רגולטורי שיאפשר אימוץ טכנולוגיות אלו באופן בטוח ובר קיימא.
העתיד של עולם הפיננסים תלוי בין היתר ביכולת שלו לאמץ חידושים טכנולוגיים. הבינה המלאכותית טומנת בחובה פוטנציאל עצום למוסדות אלה, אך מימושה תלוי בנכונות שלהם להסתגל לשינויים ולנצל את ההזדמנויות הטכנולוגיות. ככל שהשוק יתפתח ויתאים את עצמו, כך יוכלו המוסדות הפיננסיים למנף את ה- AI ליצירת ערך מוסף משמעותי ללקוחותיהם ולשוק הפיננסי בכללותו.
גבריאל דיאמנט הוא מייסד שותף ומנכ"ל חברת Bridgewise, אשר פיתחה פלטפורמה טכנולוגיה חדשנית מבוססת בינה מלאכותית המנגישה תובנות וידע אודות מניות גלובליות בכל השפות