Fintech ไม่ได้แปลกหน้าสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตามการประมาณการ ตลาด AI ในฟินเทคจะสูงถึง 31.71 พันล้านดอลลาร์ในปี 2570 เติบโตในอัตรา 28.6% ตอนนี้ AI กำลังถูกนำไปใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย จากข้อมูลของ Cambridge Centre for Alternative Finance พบว่า 90% ของบริษัทฟินเทคใช้ AI แล้ว
Fintech is no stranger to artificial intelligence (AI).
According to estimates, the market for AI in fintech will reach $31.71 billion in 2027, growing at a rate of 28.6%. Already, AI is being applied in a number of different use cases. According to Cambridge Centre for Alternative Finance, 90% of fintech companies already use AI.
Generative AI ในฟินเทคไปไกลกว่า ChatBot
ตามการประมาณการ ตลาด AI ในฟินเทคจะสูงถึง 31.71 พันล้านดอลลาร์ในปี 2570 เติบโตในอัตรา 28.6% ตอนนี้ AI กำลังถูกนำไปใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย จากข้อมูลของ Cambridge Centre for Alternative Finance พบว่า 90% ของบริษัทฟินเทคใช้ AI แล้ว
แต่กระแสความนิยม Generative AI ได้เข้ามาปฏิวัติวิธีการเข้าถึงบริการทางการเงิน
อย่างไรก็ตาม ในขณะนี้ อุตสาหกรรมยังเป็นเพียงการใช้งานเบื้องต้น และยังมีพัฒนาการอีกยาวไกลก่อนที่ Generative AI จะสามารถใช้ศักยภาพได้อย่างเต็มที่
“Generative AI ถูกใช้บริการทางการเงินอย่างไร” Robert Antoniades ผู้ร่วมก่อตั้งและหุ้นส่วนทั่วไปของ Information Venture Partners กล่าว “คำตอบง่ายๆ ก็คือ สถาบันการเงินส่วนใหญ่ ยังไม่ได้ใช้งาน Generative AI อย่างจริงจัง แต่ในที่สุด สถาบันการเงินจะรับรู้ถึงศักยภาพของ AI เพื่อบริหารการเงินอย่างกว้างขวาง”
เขาอธิบายว่า ในขณะที่บริษัทต่างๆ ใช้เครื่องมือ Generative AI เช่น Chat GPT เพื่อช่วยให้กระบวนการพบปะกับลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่เทคโนโลยีดังกล่าวอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อ back end ของบริการทางการเงิน
แต่เพื่อให้เป็นไปได้ เทคโนโลยีจะต้องมีความแม่นยำ 100% ซึ่งตอนนี้มันไม่ใช่อย่างแน่นอน
The Road to Accuracy
ตัวอย่างของความ inaccurate ของ Generative AI ที่เห็นได้ชัดเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว
เมื่อวันที่ 1 มิถุนายน สื่อสังคมออนไลน์มีความตื่นเต้นกับข่าวจาก “แหล่งข่าวที่ไม่ระบุชื่อ” ได้บอกกับนักข่าวว่า Gary Gensler SEC Chairman ได้ก้าวลงจากตำแหน่งเพื่อรอ “การสอบสวนภายใน” หลายชั่วโมงต่อมา ค่อยเปิดเผยว่า เรื่องทั้งหมดเป็นข่าวหลอกลวง
แล้วใครคือผู้ที่กล่าวอ้างเท็จเหล่านี้? คำตอบคือ generative AI bot.
“คุณต้องเข้าใจว่าในบริการทางการเงิน หากเป็นเรื่องสำคัญ จะต้องมีความถูกต้อง 100%” Antoniades กล่าว “ไม่มีที่ว่างสำหรับภาพหลอน ไม่มีที่ว่างสำหรับข้อผิดพลาด คำตอบที่สร้างโดย AI นั้นน่าทึ่งมากเพราะมันดีจริงๆ แต่ก็ไม่แม่นยำ”
“เพื่อวัตถุประสงค์ในการค้นหาผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าหรือการตลาด ไม่เป็นไร แต่สำหรับคำแนะนำทางการเงิน ไม่ ไม่อย่างแน่นอน เพื่อการเก็บบันทึก ไม่ได้อย่างแน่นอน.”
ความไม่ถูกต้องอาจส่งผลร้ายแรง
ความต้องการความสมบูรณ์แบบชัดเจนขึ้นเมื่อพิจารณากรณีการใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับ Generative AI ในบริการทางการเงิน
คำแนะนำทางการเงินเป็นเรื่องที่หลายคนให้ความสำคัญสำหรับ Generative AI ในด้านการเงิน เนื่องจากค่าใช้จ่าย บริการที่ปรึกษาทางการเงินเป็นพื้นที่ที่หลาย ๆ คนไม่สามารถเข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม การใช้ Generative AI สามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนั้นได้ โดยปรับบริการให้คำปรึกษาตามความต้องการเฉพาะของลูกค้าตามปฏิสัมพันธ์ของพวกเขา
“Generative AI เป็นกรณีการใช้งานที่น่าสนใจมากในแง่ของวิธีการสร้างปฏิสัมพันธ์และบริบทระหว่างลูกค้ากับสถาบันการเงิน” Antoniades กล่าว “โดยการกลืนกินข้อมูลทั้งหมดนั้น ตอนนี้สามารถมีสิ่งที่คิดว่าเป็นการสนทนากับลูกค้าได้”
“ถ้าคุณนึกถึงสิ่งที่คุณทำอยู่ทุกวันนี้ คุณโทรหาคอลเซ็นเตอร์ คุณดูที่เว็บไซต์ของพวกเขา คุณฟังเพื่อน คุณค้นหาเว็บ และคุณสามารถมีปฏิสัมพันธ์ได้ และฉันคิดว่าความสวยงามของ Generative AI คือ generative part เป็นความสามารถในการสนทนาจริงๆ”
นอกจากนี้ การฉ้อฉลและ AML ยังถูกแยกออกเป็นส่วนที่สามารถปรับปรุงได้อย่างมีนัยสำคัญ และมีการใช้ AI และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
อย่างไรก็ตาม Antoniades อธิบายว่าการใช้เทคโนโลยีที่ก่อกวนโดยเฉพาะอย่างยิ่งอาจเป็นการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานให้ทันสมัย
ระบบธนาคารสร้างขึ้นจากโครงสร้างพื้นฐานที่คงเดิมมานานหลายปี ขับเคลื่อนโดย COBOL ซึ่งเป็นภาษาที่พัฒนาขึ้นในปี 1959 และยังคงยืนหยัดอยู่ได้ในขณะที่เทคโนโลยีใหม่ผุดขึ้นมาและก้าวผ่านไปอย่างรวดเร็ว
อย่างไรก็ตามกรอบลั่นดังเอี๊ยดแสดงถึงอายุของมัน โปรแกรมเมอร์ใหม่ ๆ ได้หันเหจากการเรียนรู้ภาษาที่นิยมรหัสสากลมากขึ้น และโครงสร้างต้องการการเขียนโปรแกรมแบบกำหนดเองที่กว้างขวางเพื่อทำการเปลี่ยนแปลง
“ฉันคิดว่านี่เป็นวิธีการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานให้ทันสมัย” Antoniades กล่าว เขาอธิบายว่า AI เจนเนอเรทีฟสามารถใช้เขียนโค้ดภาษาโคบอลที่ล้าสมัยได้ รวมทั้งจัดหาแพตช์ประเภทหนึ่งเพื่อเร่งการเปลี่ยนแปลงไปสู่โครงสร้างพื้นฐานใหม่
“สำหรับสถาบันการเงินที่จะเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มใหม่ถือเป็นความเสี่ยง แต่ฉันคิดว่าตอนนี้ Generative AI สามารถแทนที่โครงสร้างพื้นฐานเก่า โค้ดเก่าด้วยโค้ดใหม่ และช่วยให้สถาบันการเงินเปลี่ยนไปสู่ยุคใหม่ได้”
อย่างไรก็ตาม ผลที่ตามมาของข้อผิดพลาดในกรอบเดิมเหล่านี้อาจถึงแก่ชีวิตได้
“เมื่อคุณฝากเงินเข้าบัญชีธนาคารของคุณ คุณก็ต้องการทราบว่ามีเงินอยู่ในนั้น” Antoniades กล่าว “ไม่ใช่ว่าจะอยู่ที่นั่นได้ 99.9% ตลอดเวลา มันอยู่ที่นั่นเสมอ เมื่อพวกเขาให้คำแนะนำแก่คุณ พวกเขาควรจะถูกต้อง 100% มันไม่ควรแม่นยำ 90%”
มีศักยภาพอยู่ที่นั่น และ Antoniades กล่าวว่าสถาบันการเงินต่างทราบดี ความต้องการของอุตสาหกรรมทั้งหมดในขณะนี้คือการพัฒนาที่เพียงพอสำหรับผลลัพธ์ของ Generative AI ที่ใกล้เคียงกับความสมบูรณ์แบบ