הבינה המלאכותית מחוללת תמורה עמוקה בתהליך קבלת ההחלטות הפיננסיות
הבינה המלאכותית מחוללת תמורה עמוקה בתהליך קבלת ההחלטות הפיננסיות
בינה מלאכותית שינתה ללא הכר את תהליך קבלת ההחלטות של מוסדות פיננסיים, עם אוטומציה, יכולות ניבוי מתקדמות ופרסונליזציה המבוססים על ניתוח דאטה בהיקפים עצומים. אך המהפכה לא נעצרה בהם אלא חלחלה והתפשטה למספר כיוונים נוספים.
תפישת 'בנקאות כשירות' (BaaS) מאפשרת כיום לחברות מכל גודל וסוג להפוך לספקיות של שירותים פיננסיים לכל דבר ועניין וללא השקעות גדולות. מגמה זו מעשירה את סל השירותים הפיננסיים מגובי AI שעומד לרשות צרכנים פרטיים ועסקים.
יתרה מכך, כך, עסקים קטנים ובינוניים יכולים להשתמש כיום בין רגע באפליקציות פיננסיות עצמאיות מבוססות AI המוצעים כשירותי ענן (במודל SaaS) ולשדרג באופן זה ללא הכר את היכולות שלהם בקבלת החלטות פיננסיות. יכולת זו עולה בקנה אחד עם הרצון של עסקים מסוג זה להשתחרר מהתלות בבנקים. כך לדוגמא, סקר שביצעה ענקית הפינטק Airwallex מגלה שכ-82% מהעסקים הקטנים והבינוניים שוקלים להחליף את השירותים הפיננסיים שהם מקבלים מבנקים בספקי שירותים אחרים בתחומים כמו: גביה וביצוע של תשלומים בינלאומיים, פתיחת חשבונות בנק עסקיים, המרת מט"ח, שירותי אוצר (treasury) ועוד.
לצד הדמוקרטיזציה והנגישות המתרחבת של שירותים פיננסיים מבוססי AI, השתכללו והתרחבו באופן דרמטי היכולות שלהן והשפעתן על תהליכי קבלת ההחלטות הפיננסיות הן של בנקים וחברות ביטוח והן של עסקים קטנים ובינוניים ולקוחותיהם. הדוגמאות לכך רבות.
על פי מחקר של Allied Market Research ההיקף הכספי של המסחר האלגוריתמי הגיע בשנת 2020 לכ-12 מיליארד דולר והוא צפוי לצמוח להיקף של ליותר מ-32 מיליארד דולר בשנת 2028. אלגוריתמים מבוססי AI מבצעים עסקאות באופן אוטומטי על פי קריטריונים שהוגדרו מראש כמו: מגמות שוק, תנודות מחיר וגורמי סיכון. אלגוריתמים בקצבים מהירים (HFT – High Frequency Trading) מבצעים עסקאות תוך מילי שניות תוך ניצול פערי שערים וחוסר יעילות של שווקים. ענף זה של השוק הפיננסי משחרר מנהלים ולקוחות מהתערבות במסחר ומקבלת ההחלטות, למעט מעקב אחר ביצועים וביצעו שינויים אם נדרשים.
בינה מלאכותית שינתה לחלוטין את אופן ניהול הסיכונים של מוסדות פיננסיים וכן של עסקים המשתמשים באפליקציות פיננסיות. ניתוח מידע עשיר ממקורות רבים מאפשר לבנקים לזהות סיכונים עתידיים בשווקים דינמיים ולהיערך להם. ניתוח מידע אישי של לקוחות מאפשר לזהות מיידית את רמת הסיכון שלהם ולאשר תוך שניות הלוואה, משכנתא, הגדלת מסגרת אשראי, פוליסת ביטוח או להימנע מאישור. אפליקציות לניהול מט"ח מזהות סיכוני מט"ח כמו תנודות בשערי מטבע וממליצות בזמן אמת על מנגנוני הגנה כמו: ביטוח שער, הגנת מטבע ועוד. יכולות מתוחכמות שהיו נחלתם של מומחי מטבע בבנקים ובארגונים גדולים זמינות כיום לכל עסק קטן, לרבות יבואנים ויצואנים, באמצעות אפליקציית ענן מבוססת AI.
הבינה המלאכותית העצימה את היכולות של מוסדות פיננסיים לזהות הונאות. עד לאחרונה הם השתמשו במערכות לניטור תנועות הלבנות הון מבוססות חוקים, כולל מעקב שמות שהפיקו התראות שגויות רבות. הוספת אלגוריתמים של AI מאפשרת עתה לזהות דפוסי תנועות, אנומליות בנתונים והקשרים חשודים בין אנשים לבין חברות ויכולת זו מאפשרת לזהות ולמנוע הונאות באופן פרואקטיבי עוד לפני שהתרחשו. אין פלא, ששוק הפתרונות למניעת ההונאות, שהגיע בשנת 2023 להיקף של כ-28 מיליארד דולר, צפוי לצמוח להיקף של 66 מיליארד דולר עד שנת 2028 – על פי Markets and Markets.
אופן קבלת החלטות פיננסיות לעולם לא יהיה דומה לזה של טרום עידן הבינה המלאכותית. בנקים, חברות ביטוח, עסקים מכל גודל וסוג ולקוחות פרטיים מצוידים כיום באפליקציות בעלות יכולות חסרות תקדים לשפר את הביצועים העסקיים ואת הרווחה האישית. עם זאת, אין להתעלם מהצורך בבקרה אנושית על תהליכים אוטומטיים, מתקדמים ככל שיהיו, ומהצורך של לקוחות רבים בייעוץ ותמיכה של נציגים בני אנוש. עבור סטארט-אפים ישראליים שירותים פיננסיים מבוססי AI הם מכרה זהב פוטנציאלי שאת היקפו אפילו בינה מלאכותית לא יכולה לדמיין.
בני אברהם הוא מייסד ומנכ"ל סטארט-אפ הפינטק אוקורה (okoora)
