FInTech: Ο μετασχηματισμός του κλάδου και ο στρατηγικός ρόλος της ΑΙ

H ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ / Artificial Intelligence - AI) στις επιχειρήσεις αποτελεί μία από τις πιο σοβαρές σύγχρονες προκλήσεις για το επιχειρηματικό οικοσύστημα, αφού είναι από τις πιο υποσχόμενες τεχνολογικές επενδύσεις για την ανάπτυξη και την επιτυχία τους. Όμως, θα πρέπει να πραγματοποιείται με προσεκτικά βήματα, με στόχευση στα επιχειρηματικά οφέλη και στο πλαίσιο του ψηφιακού μετασχηματισμού των επιχειρήσεων.

Στο άρθρο αναλύουμε τα κύρια οφέλη που οι επιχειρήσεις του χρηματοοικονομικού κλάδου μπορούν να αντλήσουν από τις εφαρμογές της ΤΝ μέσω της μηχανικής μάθησης, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και της υπολογιστικής όρασης εστιάζοντας σε βασικούς τομείς όπως η αύξηση της παραγωγικότητας, η βελτιστοποίηση των λειτουργιών και του κόστους, η διατήρηση πελατών και αύξηση εσόδων, η διαχείριση γνώσης για καλύτερη λήψη αποφάσεων, και ο καινοτόμος μετασχηματισμός των επιχειρήσεων. Με βάση τα παραπάνω ο κλάδος των Fintech βρίσκεται σε περίοδο έντονου μετασχηματισμού.

Ένα από τα βασικότερα οφέλη της ΤΝ για τις επιχειρήσεις είναι η αύξηση της παραγωγικότητας και της αποδοτικότητας. Μέσω της αυτοματοποίησης επαναλαμβανόμενων εργασιών, τα στελέχη μπορούν να επικεντρωθούν σε πιο δημιουργικές και στρατηγικές δραστηριότητες. Τα συστήματα ΤΝ επιτρέπουν την αυτοματοποίηση πολύπλοκων και χρονοβόρων εργασιών, όπως η επεξεργασία μη-χρηματοοικονομικών δεδομένων ή η παράλληλη ανάλυση πληροφοριών από πολλά διαφορετικά χρηματιστήρια, μειώνοντας τον χρόνο ολοκλήρωσής τους. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα, τη μείωση των λειτουργικών εξόδων, ενώ ταυτόχρονα βελτιώνεται η ποιότητα του παραγόμενου έργου.

Η βελτιστοποίηση των λειτουργιών είναι ένας τομέας όπου η ΤΝ μπορεί να κάνει τη διαφορά. Μέσω της ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν ευκαιρίες για τη βελτίωση των διαδικασιών τους και τη μείωση των λαθών. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να αναλύουν το πολύπλοκο δίκτυο των τραπεζών (φυσικό και ψηφιακό), εντοπίζοντας αδυναμίες στις διαδικασίες εξυπηρέτησης των πελατών και προτείνοντας λύσεις για την αποδοτικότερη λειτουργία του. Επίσης, η ΤΝ μπορεί να υποστηρίξει την ηλεκτρονική τιμολόγηση στα λογιστήρια των εμπορικών επιχειρήσεων αλλά και την ουσιαστική αξιοποίηση του περιεχομένου τους μέσω συστημάτων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

Ακόμη ένα σημαντικό όφελος που προκύπτει από την υιοθέτηση της ΤΝ είναι η βελτιστοποίηση του κόστους και αποφυγή ακραίων καταστάσεων/βλαβών. Μέσω της αυτοματοποίησης από τα chatbots και της προσαρμοστικής μάθησης, οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν τα έξοδά τους, περιορίζοντας τα λάθη και βελτιστοποιώντας τη χρήση των πόρων τους. Η ΤΝ επιτρέπει την πρόβλεψη αναγκών και την αποτελεσματική κατανομή πόρων, εξασφαλίζοντας ότι οι δαπάνες μια μεγάλης πολυεθνικής τράπεζας είναι στοχευμένες και αποδοτικές. Επίσης μέσω προβλεπτικών αλγορίθμων μπορούν να εντοπιστούν πιθανές βλάβες στις φυσικές υποδομές για έγκαιρη διόρθωση και αποφυγή τους.

Ανάλυση δεδοµένων

Η διατήρηση και ικανοποίηση των πελατών αποτελεί κρίσιμο παράγοντα επιτυχίας για τον χρηματοοικονομικό κλάδο, και η ΤΝ μπορεί να παίξει καθοριστικό ρόλο στη βελτίωση της. Χάρη στην ευφυή ανάλυση των δεδομένων των πελατών τους, οι επιχειρήσεις διαχείρισης πλούτου ή το private banking των τραπεζών μπορούν να προσαρμόζουν γρήγορα τις προσφορές και τις υπηρεσίες τους ανάλογα με τις εξειδικευμένες ανάγκες τους. Εξατομικευμένες εμπειρίες πελατών, όπως οι προσωποποιημένες προτάσεις νέων προϊόντων ή οι άμεσες απαντήσεις μέσω chatbots, ενισχύουν τη σχέση του πελάτη με την τράπεζα και αυξάνουν την πιθανότητα να παραμείνουν πιστοί. Επίσης με τη βοήθεια της ΤΝ, οι τράπεζες μπορούν να εντοπίσουν τους πελάτες που είναι πιθανό να απομακρυνθούν και να αναπτύξουν στρατηγικές για την επανενεργοποίησή τους.

Η αύξηση των εσόδων είναι ένα από τα άμεσα αποτελέσματα της σωστής ενσωμάτωσης της ΤΝ στις επιχειρηματικές διαδικασίες. Μέσω της χρήσης της ΤΝ για την ανάλυση της αγοράς και τη δημιουργία μοντέλων ανάλυσης ρίσκου, οι χρηματοοικονομικές επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργούν νέες πηγές εσόδων και να ενισχύουν τη θέση τους στην αγορά. Για παράδειγμα, η ευφυής εξόρυξη δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στην αναγνώριση νέων ευκαιριών συνδυαστικής πώλησης (cross-sell και up-sell) ή στην ανάπτυξη νέων χρηματοοικονομικών προϊόντων που ανταποκρίνονται καλύτερα στις ανάγκες των πελατών με πολύ καλά ορισμένο το χρηματοοιοκονομικό ρίσκο.

Η διαχείριση της γνώσης για τη λήψη αποφάσεων είναι ένας τομέας όπου η ΤΝ συμβάλλει σημαντικά. Οι χρηματοοικονομικές επιχειρήσεις παράγουν και συλλέγουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων, και η ΤΝ μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση και αξιοποίησή τους πλέον ως γνώση. Μέσω της κατηγοριοποίησης και της ανάλυσης των δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν βαθύτερη γνώση για την εσωτερική τους λειτουργία, τους πελάτες τους, τους ανταγωνιστές και τη δυναμική των αγορών. Η εξόρυξη και διαχείριση της γνώσης επιτρέπει την καλύτερη κατανόηση των τάσεων και των προκλήσεων, ενώ βοηθά στην ανάπτυξη στρατηγικών που βασίζονται σε πραγματικά δεδομένα και όχι σε εικασίες. Η πιο γρήγορη και τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων μπορεί να υποστηριχθεί και στα τρία επίπεδα της διοικητικής πυραμίδας στο χρηματοοικονομικό κλάδο: λειτουργική, τακτική και στρατηγική.

Προώθηση της καινοτομίας

Ακόµα ένα σηµαντικό όφελος της ΤΝ είναι η δυνατότητά της να προωθεί την καινοτοµία στα επιχειρηµατικά µοντέλα. Συγκεκριµένα µέσω της ΤΝ, οι χρηµατοοικονοµικές επιχειρήσεις έχουν τη δυνατότητα για καινοτοµία στις οργανωσιακές υποδοµές (π.χ. πιο απλές και λιτές διαδικασίες), στα ίδια τα προϊόντα (π.χ. δυναµική τιµολογιακή πολιτική) και στην εµπειρία των καταναλωτών (π.χ. προσωποποιηµένη εξυπηρέτηση). Η ΤΝ υποστηρίζει την ανάλυση τεράστιων όγκων δεδοµένων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα τις τάσεις και τις προτιµήσεις των πελατών, να λειτουργήσουν ψηφιακά µε λιτές διαδικασίες και να αναπτύξουν στρατηγικές που προσαρµόζονται στις ξαφνικές αλλαγές και τις απαιτήσεις της σύγχρονης εποχής. Οι νέες ψηφιακές τράπεζες και οι νέοι ψηφιακοί ενδιάµεσοι στο κλάδο FinTech αξιοποιούν ήδη τα παραπάνω σε ικανοποιητικό βαθµό µετασχηµατίζοντας σταδιακά στο κλάδο.

(*) Καθηγητής, Εργαστήριο Ηλεκτρονικού Επιχειρείν (ELTRUN), Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών

(**) Υπ. Διδάκτωρ, Εργαστήριο Ηλεκτρονικού Επιχειρείν (ELTRUN), Οικονοµικό Πανεπιστήµιο Αθηνών