"הפרדוקס הגדול כאן הוא שאנשים חושבים שהטכנולוגיה תוביל לבנקאות להיות יותר ויותר אוטומטית ופחות ופחות מותאמת אישית, אבל מה שראינו בא כאן הוא ההשקפה כי הטכנולוגיה תהיה למעשה לסייע לבנק להיות הרבה יותר אישית." – אלן מק'ינטייר, מנכ"ל בכיר בנקאות באקסנצ'ר

תקציר:

  • לידה של בנקאות AI: הגדרת בינה מלאכותית
  • העמדה המפתיעה של AI ובנקאות היום
  • למה הבנקים הגדולים מסרבים AI?
  • ההתפתחויות החשובות ביותר ב-AI למימון אישי
  • ארבעה יתרונות עיקריים שהצרכנים מפספסים ללא AI
  • מקרה בוחן: DBS, Digibank & India
  • איך I Know First משנה את הבנקאות

Artificial Intelligence in Finance

לידה של בנקאות AI: הגדרת בינה מלאכותית

במהלך השנים האחרונות, כתבות חדשותיות הציפו את המונח ״בינה מלאכותית״. זה אחד ממונחי המפתח המוצאים את דרכם אל כל שיחה הקשורה בהייטק. אפילו לאדם עם מעט זיקה טכנולוגית יש מושג מעורפל של המונח. הבעיה היא, שאף לאנשים הטכנולוגיים יותר, אין מושג ברור בהרבה על מה זה.

להגדרה של AI יש מנעד רחב והמושג הוא בעל גבולות מעורפלים. המושג נע בין מכשיר בית חכם לרעיון עד למכשיר בעל מודעות בסגנון התרחיש ב״שליחות קטלנית – סקיינט״. כפי שהשם מרמז, AI הוא הבינה המופגנת על ידי מכונות. חוסר העקביות נובע ממה שמוגדר כבינה. לדוגמה, חוקרים כבר לא מגדירים זיהוי תווים אופטי כ"בינה מלאכותית". כעת זוהי טכנולוגיה שכיחה למדי.

כיום, יש מגוון של יכולות מכונה אשר החוקרים מגדירים כ״בינה מלאכותית". אלה כוללים, הבנת הדיבור האנושי בהצלחה ותחרות ברמה גבוהה במשחקים אסטרטגיים. דוגמאות אחרות כוללות מכוניות אוטונומיות, ניתוב חכם ברשתות, ופירוש נתונים מורכבים.

מוסדות פיננסיים מעוניינים בעיקר בסימולציות ופירוש נתונים מורכבים. הבנקים משתמשים במערכות רשת עצביות מלאכותיות הרבה יותר מכפי שרוב האנשים יודעים. אחד השימושים הראשונים היה לפני כמה עשורים, ב -1987. ה"Security Pacific National Bank״ באמריקה יצר כוח משימה למניעת הונאות כדי למנוע שימוש בלתי מורשה בכרטיסי חיוב. הדבר התחיל סאגה ארוכה של שימוש בבינה מלאכותית מתפתחת באותו זמן כדי לזהות חיובים או בקשות היוצאות מן הכלל. הבנקים השתמשו במכונות כדי לזהות תנודות בדפוסי העסקה הרגילים ובדקו אותן שוב בקלט אנושי.

מאז, טכנולוגיית AI השתפרה והבנקים הגדילו את יכולותיהם. הבנקים יכולים כעת להשתמש במערכות בינה מלאכותית כדי לארגן פעולות, לשמור על ניהול חשבונות, להשקיע במניות ולנהל נכסים.

 

Artificial Intelligence

המצב המפתיע של AI ובנקאות היום

למרות שהיכולות הללו השתפרו, הבנקים עדיין פועלים בדרכים הישנות: "רק בגלל שאתה יכול לא אומר שאתה צריך". נכון לעכשיו, AI היא תעשייה מסיבית. פייסבוק, גוגל, מיקרוסופט, ו-Baidu השקיעו לפחות 8.5 מיליארד דולר באנשים בעלי ידע וכישרון בנושא AI. עם זאת, ישנם רק כמה בנקים אשר עשו צעדים כדי לפתח מוצרי AI מהר כמו ענקיות ההייטק.

מחקר משותף של "National Business Research Institute" ו-Narrative Science, שהוא כשלעצמו סטארטאפ AI, מצא כי המוסדות הפיננסיים המסורתיים עדיין מהססים לאמץ AI. רק 32% מהנשאלים שנסקרו השיבו שהם משתמשים במנועי המלצה, אנליזת חיזוי, זיהוי קולי וטכנולוגיות נוספות.

קיים פער בין הצרכן לבין המוסד במקרה זה. על פי מחקר שנערך לאחרונה על ידי אקסנצ'ר, הצרכנים מוכנים למעשה לאמץ את AI כחלק מהחוויה הבנקאית שלהם. המחקר ציין, כי נכונותם של הצרכנים התבססה על ניסיון מותאם אישית בתמורה למידע אישי זה. מעל 67% מהצעירים מסתמכים כיום על בנקאות בטלפון הנייד ובודקים את הטלפונים שלהם 45 פעמים ביום. 73% מהצעירים היו מעדיפים את השירותים הפיננסיים שלהם מטופלים על ידי Google, אמאזון, ו-PayPal ולא ע״י הבנק שלהם. 60% מציינים את הרצון של שותף פיננסי בבנקאות שלהם, ולא דו"ח כספי.

בנוסף, לבנקים לא חסר הבסיס הטכנולוגי ליישום AI. קיימת תמיכה גוברת וארכיטקטורה עבור הבנקים לשימוש בטכנולוגיה זו. לדוגמה, אינטל רכשה לאחרונה את Nervana ותשחרר את מעגל משולב היישומים הספציפי החדש שלה (ASIC) בשם Lake Crest מאוחר יותר השנה. מעבד זה עוצב במיוחד ושודרג עבור למידה עמוקה (Deep Learning), שהיא טכנולוגיית הליבה של AI. אינטל מתכוונת לשלב את טכנולוגיית Nervana עם מעבדי Zeon שלה במסגרת פרויקט בשם Knights Crest. עד 2020, אינטל צופה כי Knights Crest ישפר את הביצועים של טכנולוגיית ה- AI של אינטל בפקטור של 100.

מומחים, לעומת זאת, מאמינים כי הבנקים לא יצליחו להתחמק מ – AI לעוד זמן רב. דו"ח של Citi מעריך כי 30% מהעבודות הבנקאיות נמצאות בסכנה ממשית בשל ההתקדמות הטכנולוגית. דו"ח אקסנצ'ר ציין כי בתוך 3 השנים הקרובות, הבנקים יפנו לבינה מלאכותית כאמצעי העיקרי שלהם לאינטראקציה עם הצרכנים. בנוסף, גרטנר חישבה לאחרונה כי עד 2020, 85% מהאינטראקציות העסקיות של הלקוחות יהיו ללא תקשורת אנושית.

Artificial Intelligence

למה הבנקים הגדולים מסרבים AI?

אם יש ביקוש רב עבור AI השאלה היא, מדוע הבנקים לא נענים לבקשה? סמנכ"ל מוצר בחברת Kasisto סטארטאפ של AI, דרור אורן, קובע כי "המכירה היא תמיד יוזמה בין-בנקאית … אתה צריך לוודא שהכל מיושר עם מנהלי עסקים ומורכבות טכנית". המורכבות הזו מתוגברת על ידי הספקנות הכללית סביב AI בשוק. בכירי בנקים מציינים לעתים קרובות שלא ראו מספיק נתונים או רשומות מעקב מוצלחות כדי ליישר קו וליישם AI.

לדברי אורן, "רוב ספקי הטכנולוגיה הגדולים מבוססים על ענן, וכדי שהבנקים יאמצו את הטכנולוגיה שלך, אתה צריך לתמוך מקומית במקום שבו השרתים הפנימיים של הבנקים מפעילים את התוכנה שלך". הוא גם מבהיר כי הבנקים צריכים לבצע בקפדנות "בדיקות חדירה", שבהן מומחי אבטחה יעסיקו מגוון של אסטרטגיות blackhat על מנת לתקוף ולשבור כל טכנולוגיה חדשה מוערכת.

אמצעי אבטחה זה הוא רק אחד מהצעדים הנחוצים לבנקים לפני אימוץ כל שינוי אפשרי. לדוגמה, התאוששות מאסון היא גורם מפתח נוסף. רוב החברות AI עובדות באמצעות ענן, אך זה לא יעבוד עבור בנק שצריך התאוששות מהירה של מספר שניות בזמן של השבתה. זה ידוע בתור התאוששות "חם-חם" וזה דורש טכנולוגיה onsite כדי להבטיח את שהבנק עומד ברשות עצמו. יתר על כן, טכנולוגיית AI נוטה להיות מאוד מבוססת נתונים. משמעות הדבר היא שהאלגוריתמים דורשים כמויות עצומות של מידע על הצרכן. זה יוצר אתגרים עם המדיניות הפנימית של הבנקים והדבר הוביל מנהלי בנקים לדרג את הפרטיות בראש הדוחות הקשורים לדאגות הנובעות מ- AI.

מחקר שנערך על ידי PWC הראה כי 2 מתוך 3 חברות שירותים פיננסיים בארה״ב נתקלו בבעיות באימוץ AI מבחינת "פעולות, תקנות ומגבלות בתקציב או במשאבים״. 12% מהמוסדות הפיננסיים שנסקרו ולא השתמשו ב- AI טענו כי הטכנולוגיה חדשנית, לא נבדקה, ומסוכנת. חברות אחרות ציינו "קבוצות נתונים משוקמות, ציות לתקנות, חשש מכישלון ובעלות פנימית בלתי ברורה על טכנולוגיות מתפתחות". 50% מהבנקים ציינו כי האתגר הגדול ביותר שהם מתמודדים איתו הוא המערכות המורשות. 44% ציינו חוסר בחזון אחיד. 38% הצביעו על מחסור בכישורים וניסיון.

הבנקים הם מוסדיים, מוסדות פיננסיים מורכבים, והגודל שלהם והגבלות רגולטוריות מקשים על אימוץ טכנולוגיה חדשה. במיוחד הטכנולוגיה הדוחפת את הגבול לבינה מלאכותית. אחת התכונות העיקריות של מוסד כגון בנק היא יציבות מהימנה. טבעו של הבנק דורש שהוא יהיה מאובטח לחלוטין וזמין כל הזמן. לפיכך, יש כמובן השקפות זהירות מאוד על יישום  AI.

עם זאת, אין זה אומר כי הבנקים לעולם לא יאמצו AI. עבור חברות פיננסיות המאפשרות AI  כגון Kasisto -Voyager Labs, IBM Watson Cyber Security, ופלטפורמת Alexa של אמאזון, השוק מציג הזדמנויות רבות עבור החיבור. IDC צופה כי ההכנסות בעולם מאימוץ המערכות הקוגניטיביות בתעשיות יחוו גידול של פי 6 מ -8 מיליארד דולר ב -2016 ל – 47 מיליארד דולר ב -2020, כאשר הקמעונאות והבנקאות יובילו את החיוב.

Artificial Intelligence

ההתפתחויות החשובות ביותר ב-AI למימון אישי

למרות  שהבנקים המסורתיים ביותר טרם אימצו את הAI, ישנם עדיין יישומים מעניינים רבים של AI כיום בענף. אולי השימוש הנפוץ ביותר של AI בענף הבנקאות היום הוא פיתוח של Chatbots (רובוטים המתפעלים צ׳אטים, שיחות אינטרנטיות בממשקים של חברות). חברת Capital One  משתמשת ב – Chatbot בשם Eno כדי לעזור עם שאלות כחלק משירות הלקוחות. RBS ו- NatWest  גם בוחנות שירות לקוחות מבוסס AI שמסייע בדיבוב. נינה, האסיסטנטית (הרובוטית) באתר האינטרנט של Swedbank מממשת ממוצע של 30,000 שיחות לחודש והיא מסוגלת להתמודד עם יותר מ – 350 שאלות שונות של לקוחות.

יישום עיקרי נוסף של AI בתחום הבנקאות הוא ניהול הון וייעוץ. הבנקים משתמשים ב- AI כדי לחזות במדויק אילו לקוחות נוטים יותר לבטל שירות או מחדל על ההלוואות שלהם. Bank of America צפוי להשיק רובוט AI עבור האפליקציה הסלולרי שלה בשנה הבאה. הרובוט, אריקה, ישתמש ב- AI  כדי ללמוד את הרגלי ההוצאות האישיים של הצרכן ולהציע ייעוץ פיננסי בתגובה.

וולס פארגו, UBS ו – ANZ בנק באוסטרליה גם משתמשים ב- AI על מנת לתת עצות ניהול ההון. בנק ANZ משתמש בWatson כדי לסייע ליועצים הפיננסיים שלו להבין את הלקוחות שלהם. בחודש פברואר, וולס פארגו יצרה צוות AI כדי לספק שירותים מותאמים אישית יותר ללקוחותיה. UBS מיישמת טכנולוגיה Sqreem כדי לזהות דפוסים התנהגותיים של אנשים ולהתאים אלה עם סוגים שונים של מוצרים לניהול הון.

ישנם בנקים שהשתמשו ב – AI כדי לשפר את התפקוד המקורי שלהם בענף הבנקאות. קבוצת הבנקאות Lloyd's, אשר פועלת מאז המאה ה – 18, שותפה עם Pindrop לאיתור שיחות טלפון מזויפות. תוכנת ה-AI של  Pindrop בונה טביעת אצבע קולית של כל מתקשר בהתבסס על 147 תכונות שונות של הקול האנושי. פעולה זו משמשת לאחר מכן לאישור כל משתמש.

לאחרונה, בחודש מרץ, שכרה JPMorgan צוות חדש כדי להפוך את עבודתו המשפטית לאוטומטית. התוכנה, (Contract Intelligence (COIN, ממכנת שעות של קריאה. JPMorgan מיישמת את זה לפירוש הסכמי הלוואה מסחריים למשל, דבר אשר צורך סביב 360,000 שעות עבודה מדי שנה של עורכי דין.

בסך הכל, באמצעות AI, מספר בנקים אירופיים חוו גידול של 10% במכירות של מוצרים חדשים. הם חוו גם חיסכון של 20% בהוצאות הון, גידול של 20% באוספי המזומנים, וירידה של 20% במחזור.

Artificial Intelligence

ארבעה יתרונות עיקריים שהצרכנים מפסידים ללא AI

הבנקים והצרכנים כאחד עומדים להרוויח הרבה על ידי שימוש ב – AI. להלן כמה מן היתרונות ש- AI יכול לספק בענף הבנקאות.

חוויות לקוח משופרות ומותאמות אישית: הדוח האחרון של מגמות הבנקאות והחיזוי לשנת 2017, מצביע על ריכוז מחודש בחוויית הלקוח כמגמה העיקרית למנהלים. המחקר מציין כי למרות התפיסה, הצרכנים מוכנים לשתף מידע אישי. הם רק דורשים אישור כי בתמורה הם יקבלו ייעוץ אישי, הצעות ושירותים על סמך מידע אישי זה. באמצעות תקשורת אישית עם רובוט AI מאומן, אנשים ירגישו שיש להם ניסיון אנושי יותר והבנה. חברות Fintech  כגון Betterment ו – Wealthfront החלו להציע ייעוץ השקעות AI והבנקים המסורתיים עכשיו מאמצים את זה גם כן.

זיהוי מדויק של הונאה: כאמור, גילוי הונאות היה הבסיס לטכנולוגיה של למידה ממוחשבת בעולם הבנקאות. באמצעות שימוש ב – AI לצורך זיהוי דפוסים חשודים של פעילות בחשבונות של לקוחות, הבנקים יכולים להיפטר מהתהליך המייגע של בדיקה ידנית של העסקאות של כל לקוח. זוהי משימה אנושית בלתי אפשרית בענף הבנקאות של היום בשל כמות גבוהה של לקוחות ותנועה פיננסית על בסיס יומי. על פי המדע הנרטיבי, "Feedzai משתמשת בלמידה של מכונות כדי להעריך עסקאות ומיליוני נקודות נתונים בזמן אמת. החברה שומרת על מודל תפעולי ועל מודל בוחן שהוא פיתח כל הזמן כאיומים משתנים".

שיפור פרודוקטיביות: Andrew Ng, מומחה Deep Learning בסטנפורד, קובע כי ניתן להשתמש ב – AI כדי להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות ובסופו של דבר להחליף את כל המשימות הדורשות התפרצויות קצרות של קוגניציה. במונחים של בנקאות, הבנקים יכולים ליישם את זה על תהליך התקשורת עם לקוחות ועל תהליכים פנימיים של משרד. לדוגמה, בנקים יכולים לשפר את הסיוע ללקוחות חדשים באמצעות אינטראקציות מותאמות אישית. הבנקים יכולים גם להפוך את מחלקת הציות לאוטומטית. כפי שניתן לראות עם ביישום הגדול ביותר chatbots, הבנקים יכולים כעת להפוך רבים של משימות אשר לקח בעבר מאות שעות.

המלצות משופרת לצרכנים: סטארט-אפים כמו Moven ו- Simple פיתחו אפליקציות בנקאיות המאפשרות למשתמשים לעקוב אחר ההוצאות שלהם ולהגדיל את החיסכון שלהם. היישומים מנהלים זאת באמצעות המלצות אוטומטיות מותאמות אישית באמצעות כרטיס חיוב מיוחד המקושר עם אפליקציית הסמארטפון שלהם. ברט קינג, מנכ"ל חברת Moven, אמר: "בשבילי, העצה היא ההפרעה הגדולה הבאה: למשל, בבנקאות אתה צריך עצה בזמן אמת, היכולת של בני אדם לעשות זאת לא מספיק טובה, שכן כמו בני אדם אנחנו לא עקביים ואנחנו עושים טעויות, בעוד אינטליגנציה מלאכותית לא".

Artificial Intelligence

מקרה בוחן: DBS, Digibank & India

בנק DBS הינו תאגיד בנקאי רב – לאומי המספק שירותים פיננסיים שבסיסו בסינגפור. Global Finance כינה את DBS בתור ״הבנק הכי הבטוח באסיה״ במשך שבע שנים רצופות מ – 2009 עד 2015.

בשנת 2016, הודיעה DBS כי היא מכוונת להגדלת פי מאה לבסיס הלקוחות ההודי שלה בתוך 5 שנים לאחר שהודיעה כי היא מוסיפה מודל בנקאות סלולרית בהודו. מנכ"ל הבנק, פיוש גופטה, אמר כי הוא מכוון לחמישה מיליון חשבונות חיסכון בהודו ב – 4 עד 5 השנים הבאות באמצעות Digibank.

Digibank הוא שירות סלולרי המאפשר ללקוחות לפתוח חשבונות גישה לשירותים של טלפונים חכמים שלהם. פלטפורמת האינטליגנציה המלאכותית של קאסיסטו מעצימה את האפליקציה. אין ניירת כדי להירשם ל – Digibank. במקום ש – Digibank תיתן אישור ללקוחות באמצעות כרטיס Aadhaar, כרטיס זיהוי ביומטרי מופעל שהממשלה הנפיקה ליותר ממיליארד הודים. זה כולל יתרונות מרובים, למשל בעל החשבון מרוויח ריבית של 7% מן הרופי הראשון, אחד השיעורים הגבוהים בשוק. יתר על כן, ללקוחות יש משיכות מזומנים ללא עמלה ואין דרישות לסכום מינימלי בחשבון.

גופטה הוסיף כי DBS פועלת לקדם את Digibank לסין ואינדונזיה בתוך השנתיים הקרובות. מאז היישום באמצע 2016, Digibank הצליחה לעבד 82% פניות לקוחות עם בוטים.

זוהי דוגמה טובה כיצד AI נמצא בשימוש במודל חדש לגמרי, למרות שהוא מנוהל על ידי בנק מסורתי. זהו יישום מעניין אשר הופך להיות רלוונטי יותר ויותר כמו השווקים השונים מופיעים וטכנולוגיית ה – AI מתקדמת.

Artificial Intelligenceאיך I Know First משנה את הבנקאות

 אחד הדברים המבוקשים ביותר אחרי יישומים של בינה מלאכותית בבנקאות היא השימוש שלה לניהול עושר פעיל. I Know First דוחפת את הגבול הזה ועושה מהלכים נועזים לקראת העתיד של השקעות פיננסיות. החברה משתמשת באלגוריתמי חיזוי המבוססים על בינה מלאכותית לעיבוד שנים של נתונים היסטוריים בשוק המניות ופיתוח כלי השקעה שונים. יש שני רבדים לשירות של I Know First. רובד אחד הוא תחזית תמיכה יומיומית. הוא מספק ללקוחות באמצעות heatmap  (מקרא לתחזית) את המניות המובילות על פני אופקי זמן שונים. רובד שני מבוסס על מוסד. עבור הרובד השני, I Know First משתמשת באלגוריתם AI שלה כדי לבנות תיק השקעות.

I Know First נבחרה כאחת משלוש חברות הפינטק המובילו באירופה ובתחרות הפינטק נושאת הפרסים בשנת 2017. לחברה יש לקוחות במעל ל50 מדינות בעולם והיא יוצרת תחזיות למעל ל40 שווקים בעולם, ונחשבת לאחת מחברות הפינטק המובילות בישראל.

יש כמה התפתחויות מעניינות מאוד ל-I Know First במעורבות עם הבנקאות בפרט. לדוגמה, החברה עובדת עם כמה בנקים גדולים באירופה כדי ליישם את התחזיות האלגוריתמיות של הבורסה האמריקאית ל- Euronext. כמו כן, החברה מפתחת כלים מתקדמים ליצירת רעיונות למסחר. זה מכוון לחטיבת הבנקאות הפרטית, המספקת גישות אסטרטגיות לשימוש בתחזיות ההזדמנויות בשוק היומי. I Know First בוחנת הזדמנויות דומות בברזיל, עם BM & F BOVESPA.

בנוסף, I Know First נמצאת כעת בשיחות עם שני בנקים ישראלים מובילים במטרה לשלב את הטכנולוגיה המלאכותית של החברה עם חטיבת המחקר והייעוץ של הבנק. הדבר מתבצע לניצול האלגוריתם לטובת זיהוי הזדמנויות השקעה ללקוחות ETF ומגזר מניות תחזיות. זה מתאפשר על ידי גישה מלמטה למעלה המבוססת על אלגוריתם הבינה המלאכותית של I Know First אשר, למשל, יבנה את אוסף של אופציות ETF המניות ממניות בודדות.

I Know First גם מחפשת הזדמנויות נוספות בישראל, במיוחד בניהול פעיל של קרנות נאמנות וקרנות גידור עם בית השקעות ישראלי. החברה מפתחת גם מוצרים המופעלים על ידי AI ומוצרי השקעה. אלה כוללים גישות כגון Smart-Beta ו – ETF מנוהלים באופן פעיל.

I Know First משנה שירותים פיננסיים עם בינה מלאכותית. לאחרונה, בחרה BBVA את החברה כאחד מהסטארט-אפים הישראלים המעטים שהוזמנו להציג את "Pitch Day" במרכז החדשנות BBVA  במדריד. הישג זה היא עוד נקודה לאורך הדרך עבור הרחבת I Know First, וכן עבור התמודדות עם בעיות של התעשייה הפיננסית באמצעות בינה מלאכותית.

מסקנה

לסיכום, I Know First ו- Digibank הן דוגמאות טובות של איך משתמשים ב – AI יותר ויותר בתעשיית הבנקאות הטכנולוגית. הבנקים המסורתיים כבר מתחילים לאמץ טכנולוגיית AI חדשה, וחברות כמו I Know First נמצאות בחזית השינוי הקרוב. למרות שהבנקים כרגע מסרבים, בעתיד הקרוב בינה מלאכותית עומדת לשנות את הדרך בה אנו מתנהלים עם הבנק לחלוטין.