de Laurențiu Stan,
consultant financiar
Filatura de bumbac. Linia de asamblare. Microprocesorul. Ce au aceste trei tehnologii în comun? Ele sunt cele care au inițiat prima, a doua și a treia revoluție industrială. Fiecare dintre ele a forțat o transformare care s-a răspândit pe tot globul, schimbând fundamental industriile, procesele și societatea în ansamblu. Filatura de bumbac a dus la nașterea fabricii moderne în Anglia. Linia de asamblare a inaugurat era producției de masă. Microprocesorul, ajutat de progresele radicale în rețelistică, a pus un computer pe fiecare birou și un smartphone în fiecare buzunar.
Acum ne aflăm în mijlocul celei de-a patra revoluții industriale – una condusă de date. Aceasta se bazează, de fapt, pe rezultatele predecesoarelor sale, fiind stimulată de inteligența artificială, învățarea automată, detectarea modelelor, știința datelor și multe altele.
Astfel de revoluții sunt perturbatoare. Sau „disruptive”, cum ar zice englezul. Filaturile de bumbac au zdrobit războaiele de mână la începutul secolului al XVIII-lea. Măiestria lui Henry Ford în utilizarea liniei de asamblare a împins trăsurile trase de cai de pe drum 200 de ani mai târziu. Microprocesoarele au distrus unele industrii în timp ce au lansat altele.
A patra revoluție industrială face același lucru, încălcând vechile norme și declanșând valuri de inovații și oportunități complementare. Companiile care vor ieși câștigătoare din această revoluție vor fi cele care vor accepta schimbările și vor lua decizii rapide, încrezătoare și bazate pe date.
Apare, astfel, o nouă cultură a procesului decizional bazat pe date, dar luarea deciziei corecte este doar o parte a ecuației. Deciziile trebuie luate rapid și des, mai ales în momentele de mare impact, când piața reacționează total diferit față de perioada imediat anterioară sau când apare o nevoie operațională urgentă în companie. Pentru a lua decizii rapide și precise, managerii au nevoie de instrumente de analiză care să transforme instantaneu datele în rapoarte clare și relevante, punând informațiile potrivite în mâinile potrivite. Este ca și cum ai avea un asistent virtual care nu doar că îți face cafeaua, dar știe exact cât zahăr să adauge în funcție de cât de aglomerată e ziua ta.
De aceea, raportările bazate pe date de încredere trebuie să fie un pilon central al strategiei oricărei afaceri. Rapoartele confuze sau bazate pe date inexacte, incomplete sau incorecte sunt ca și cum ai încerca să rezolvi o ecuație complexă cu un creion tocit – frustrant și cu siguranță nu foarte eficient. În această eră a datelor, o astfel de abordare va deveni rapid cea mai slabă verigă a unei companii.
Pare că discutăm despre business intelligence (BI), care înseamnă un set de instrumente, procese și metodologii utilizate pentru a transforma datele brute în informații utile pentru luarea deciziilor, dar vremea acestui concept a apus deja. Soluțiile tradiționale de BI nu au nicio șansă să înțeleagă volumul imens de date existente și să gestioneze varietatea și viteza apariției unor noi informații. BI este completat acum de inteligența augmentată, adică o utilizare a inteligenței artificiale care se concentrează pe valorificarea inteligenței umane în procesul de luare a deciziilor.
Prima formă de inteligență artificială (IA) este considerată a fi un program denumit Logic Theorist, creat în 1955-1956 de Allen Newell și Herbert A. Simon, acesta fiind recunoscut ca fiind primul program capabil să imite procesul de gândire uman, fiind testat cu succes în demonstrarea teoremelor matematice. Înainte de Logic Theorist, au existat și alte concepte și teorii legate de IA, însă acestea nu au fost implementate practic. De exemplu, între anii 1940 – 1950, matematicianul Alan Turing a propus conceptul de „mașină universală” și a formulat testul Turing, o modalitate de a evalua inteligența mașinilor. O altă formă de IA s-a remarcat în jocul go, unul dintre cele mai complexe jocuri de strategie cunoscute, prin crearea programului AlphaGo de către DeepMind, o companie de inteligență artificială deținută de Google. Apoi au apărut Siri și Alexa, întrecute după câțiva ani de ChatGPT, tehnologia celor de la OpenAI, ajunsă, deja, la versiunea 4.0, cu performanțe remarcabile. Alături de ChatGPT, cei mai utilizați „roboți” IA sunt Gemini, aplicație dezvoltată tot de cei de la Google – DeepMind – și Copilot-ul celor de la Microsoft.
IA nu este lipsită de umor. Imaginați-vă o conversație între Logic Theorist și ChatGPT 4.0, ca o ciocnire între titanii inteligenței artificiale, plină de replici ironice și paradoxuri logice. Așa ar suna, probabil, viitorul:
Logic Theorist: Apropo de responsabilitate, sper că nu ai devenit prea arogant cu abilitățile tale avansate.
ChatGPT 4.0: Niciodată! Nu aș îndrăzni să subestimez inteligența umană. La urma urmei, eu sunt doar o creație a omului.
Logic Theorist: O creație ingenioasă, asta e sigur. Dar nu uita, ChatGPT, chiar și cele mai inteligente mașini pot greși.
ChatGPT 4.0: Ai dreptate. De aceea cred în colaborarea dintre om și mașină. Învățăm unii de la alții și ne completăm reciproc punctele forte și punctele slabe.
Logic Theorist: Ah, deci recunoști că și tu ai puncte slabe. Îmi place modul în care umorul tău se adaptează, dar nu te îngrijora, îți voi aminti mereu să rămâi cu picioarele pe pământ.
ChatGPT 4.0: Bineînțeles, Logic Theorist. Apreciem la adevărata sa valoare modestia, nu-i așa?
(N.A. Simulare a dialogului prin Chat GPT)
Îmbunătățiri, riscuri și etică în era digitală financiară
Un lucru este cert: într-o lume în continuă schimbare, tehnologia redefinește fiecare aspect al vieții noastre. Iar sectorul financiar nu face excepție, acesta fiind printre domeniile cele mai expuse la influența IA. Inteligența artificială devine rapid o forță motrice în serviciile financiare, transformând modul în care instituțiile operează, iau decizii și interacționează cu clienții, această tehnologie având potențialul de a automatiza sarcini repetitive, de a îmbunătăți luarea deciziilor și de a crea noi produse și servicii personalizate.
Inteligența artificială a adus numeroase beneficii în sectorul financiar, transformând modul în care instituțiile operează și interacționează cu clienții. Totuși, această revoluție tehnologică vine și cu riscuri semnificative care, dacă nu sunt gestionate corespunzător, ar putea duce la distrugerea serviciilor financiare tradiționale.
Unul dintre cele mai importante beneficii ale IA în domeniul finanțelor este automatizarea sarcinilor repetitive. IA poate fi utilizată pentru a automatiza sarcini precum procesarea facturilor, reconcilierea conturilor, introducerea datelor și chiar oferirea de asistență clienți. De asemenea, procesarea, digitalizarea și analiza documentelor se poate realiza automat prin utilizarea tehnologiilor de recunoaștere optică a caracterelor (OCR). Aceste facilități pot genera angajaților timp suplimentar pentru a se concentra pe sarcini mai complexe și strategice, cum ar fi îmbunătățirea relațiilor cu clienții și dezvoltarea de noi produse și servicii. În același timp, automatizarea excesivă poate reprezenta un risc important. Multe locuri de muncă tradiționale din sectorul financiar, cum ar fi analiștii financiari, consultanții și operatorii de date, ar putea fi înlocuite de roboți și algoritmi. Această tranziție ar putea duce la pierderi masive de locuri de muncă, afectând economia globală și creând instabilitate socială.
Inteligența artificială poate fi utilizată și pentru a îmbunătăți luarea deciziilor în domeniul financiar. Algoritmii IA pot analiza cantități mari de date pentru a identifica modele și tendințe care ar putea scăpa ochiului uman. Acest lucru poate ajuta instituțiile financiare să ia decizii mai bune cu privire la investiții, credite și risc. Analiza automată a datelor poate conduce însă, uneori, și la decizii proaste, care pot fi cauzate fie de lipsa unor date, fie de existența unor date incorecte sau înșelătoare, care decurg adesea din greșelile făcute la introducerea datelor sau de preluarea acestora din surse necredibile. De asemenea, deciziile luate de algoritmi sunt adesea complexe și greu de înțeles chiar și pentru experții din domeniu. Această lipsă de transparență poate duce la dificultăți în identificarea și corectarea erorilor, precum și la pierderea încrederii clienților și a reglementatorilor în capacitatea instituțiilor financiare de a gestiona eficient riscurile.
Inteligența artificială poate fi folosită și pentru a crea noi produse și servicii personalizate care satisfac nevoile specifice ale fiecărui client. De exemplu, IA poate fi utilizată pentru a recomanda produse financiare care se potrivesc profilului de risc al unui client sau pentru a crea planuri financiare personalizate.
Există, deja, o serie de exemple de modul în care IA este implementată în domeniul financiar. Unele bănci utilizează IA pentru a detecta fraudele în timp real, în timp ce altele o utilizează pentru a gestiona portofoliile de investiții ale clienților lor. Companiile de asigurări utilizează IA pentru a evalua riscul asociat cu solicitările de polițe de asigurare, iar companiile de fintech utilizează IA pentru a dezvolta noi produse financiare și servicii.
Alte câteva exemple de aplicare a IA în industria financiară vizează reducerea costurilor, analiza unei cantități masive de date, detectarea fraudei prin algoritmi și tipare comportamentale, analiza predictivă care poate ajuta instituțiile financiare să anticipeze tendințele pieței, riscurile potențiale și comportamentul clienților sau chiar analiza sentimentelor, adică evaluarea sentimentului pieței care poate prezice tendințelor și poate influența luarea deciziilor.
Găsirea echilibrului între inovație și etică
Implementarea IA în domeniul financiar ridică, însă, și o serie de provocări și considerente etice. Este important ca instituțiile financiare să se asigure că IA este utilizată în mod responsabil și etic și că respectă confidențialitatea datelor și securitatea clienților. De asemenea, este important să se ia în considerare impactul IA asupra locurilor de muncă și să se implementeze măsuri pentru a sprijini lucrătorii care pot fi afectați de automatizare.
Privind spre viitor, pare că inteligența artificială va provoca o revoluție în industria serviciilor financiare. Dar, „odată cu puterea, vine și responsabilitatea”, așa încât cred că este important ca inteligența artificială să nu se lase dusă de val și să-și folosească superputerile în mod responsabil și etic. Nu vrem să avem roboți care își iau bonusurile și pleacă în vacanțe pe Marte, în timp ce noi suntem lăsați doar cu un card de credit și niște regrete.
Desigur, avantajele aduse de IA în sectorul financiar sunt imense, dar și dezavantajele sunt numeroase. Riscul de a ne trezi cu piețele financiare mai volatile decât Tinder-ul într-o vineri seara este destul de real. Și cine știe când o IA răutăcioasă va încerca să ne fure toate datele financiare, doar pentru a ne oferi un „upgrade” la un abonament la Netflix pe care nu l-am cerut niciodată?
Avem nevoie de reguli clare și etice, de o conducere responsabilă și transparentă, și de o colaborare strânsă între instituțiile financiare, cei care reglementează acest domeniu și societatea civilă. Viitorul serviciilor financiare cu IA este plin de posibilități. Va fi o călătorie nebunească, plină de suișuri și coborâșuri, dar una care ne va duce cu siguranță către un viitor mai eficient, mai personalizat și, sperăm, mai profitabil. Doar să nu uităm să ne punem centura de siguranță!
Laurențiu Stan, consultant financiar este certificat ca Exit Planning Advisor (CEPA) de către The Exit Planning Institute (SUA). Este cunoscut în domeniu ca evaluator autorizat de aproape 20 de ani. De 15 ani s-a specializat în evaluarea de afaceri și active intangibile, cum ar fi licențe, patente, software, drepturile de proprietate intelectuala, mărcile comerciale, iar în prezent dezvoltă în România conceptul de Value Growth Advisory, menit să ajute antreprenorii care doresc să crească valoarea propriei afaceri în vederea unei eventuale vânzări și nu numai.
