Ali lahko umetna inteligenca postane nepogrešljiv del slovenskega finančnega sektorja? Uporaba umetne inteligence v fintech industriji se hitro širi tudi v Sloveniji, kjer domača in mednarodna podjetja digitalizirajo procese, povečujejo varnost in odpirajo nove možnosti za uporabnike. V zadnjih letih so se pojavile rešitve, ki ne prinašajo le avtomatizacije, temveč temeljito spreminjajo način dela v bančništvu, investiranju in zavarovalništvu.
Specifične uporabe umetne inteligence in vidni primeri iz prakse
V Sloveniji umetno inteligenco v finančnem sektorju uvajajo tako uveljavljena podjetja kot tudi startupi. Denimo podjetje Halcom razvija rešitve za digitalno bančništvo, ki vključujejo napredno analizo podatkov s pomočjo strojnega učenja. NLB uporablja avtomatizirane sisteme za zaznavanje tveganih transakcij in preprečevanje goljufij. Z uporabo algoritmov obdelave naravnega jezika banke omogočajo hitrejše odgovore na uporabniška vprašanja preko klepetalnih robotov.
Strojno učenje se v fintechu uporablja za odkrivanje nenavadnih vzorcev v transakcijah. Tako sistemi, kot jih razvijajo mednarodna podjetja Stripe, Revolut in Adyen, identificirajo morebitne goljufije v realnem času. Robo-svetovalci, kot jih ponujajo platforme Betterment, Wealthfront in Finax, vlagateljem omogočajo avtomatizirano in personalizirano upravljanje portfelja na osnovi napredne analize podatkov.
Obdelava naravnega jezika v praksi omogoča, da klepetalni roboti, kot jih uporablja NLB ali mednarodni Monzo, samodejno komunicirajo z uporabniki in hitro rešujejo vsakodnevna vprašanja. Računalniški vid pa je v uporabi pri digitalni identifikaciji strank, kjer sistemi preverjajo osebne dokumente kar preko kamere na pametnem telefonu.
Tehnološka ozadja, tveganja in izzivi pri uvajanju rešitev
Strojno učenje, obdelava naravnega jezika in računalniški vid so temeljne tehnologije, ki poganjajo napredek v fintechu. Učenje na podlagi zgodovinskih podatkov omogoča, da sistemi samostojno prepoznavajo vzorce in napovedujejo tveganja. Računalniški vid omogoča avtomatizacijo identifikacije, obdelava naravnega jezika pa poenostavlja uporabniško izkušnjo tudi za manj vešče uporabnike.
Kljub hitremu razvoju se pojavljajo številni izzivi. Varnost podatkov je ena ključnih točk, saj sistemi UI pogosto obdelujejo občutljive informacije. Podjetja se soočajo z vprašanji varovanja zasebnosti, preprečevanja zlorab in skladnosti z regulativo, kot je GDPR. Etika uporabe umetne inteligence postavlja v ospredje vprašanja odgovornosti, preglednosti algoritmov in možnosti diskriminacije.
Uvedba naprednih sistemov pogosto vpliva na zaposlovanje. Po eni strani avtomatizacija rutinskih opravil zmanjša potrebo po določenih delovnih mestih, po drugi strani pa ustvarja povpraševanje po strokovnjakih na področju podatkovne znanosti in razvoja algoritmov. Slovenska podjetja v sodelovanju z univerzami že razvijajo izobraževalne programe za nove poklice, ki jih zahtevajo digitalizirane finančne storitve.
