Akili bandia (AI) inabadilisha kwa kasi sekta ya fedha na benki kwa kuwezesha taasisi kuendesha michakato kiotomatiki, kuchambua data nyingi, na kutoa huduma zilizobinafsishwa.

Kwa mfano, Google Cloud hufafanua AI katika fedha kama seti ya teknolojia zinazochochea uchambuzi wa data, utabiri, huduma kwa wateja, na upatikanaji wa taarifa kwa akili, kusaidia benki na kampuni za kifedha kuelewa vizuri masoko na mahitaji ya wateja.

EY inaonyesha kuwa mifano mipya ya AI ya kizazi (kama GPT) inabadilisha “utendaji, maendeleo ya bidhaa na usimamizi wa hatari,” ikiwasaidia benki kutoa huduma za kibinafsi na suluhisho mpya huku ikirahisisha kazi za kawaida. Benki zinapoboresha huduma zao kidijitali, AI inaendesha uvumbuzi kuanzia ukaguzi wa mikopo kiotomatiki hadi algoriti za biashara za akili.

Kwa muhtasari, AI katika fedha na benki inamaanisha kutumia ujifunzaji wa mashine, usindikaji wa lugha asilia, na mbinu nyingine za AI kwenye data na shughuli za kifedha.

Inachochea ufanisi na uvumbuzi – kwa mfano, kwa kuendesha ufuatiliaji wa usalama wa mtandao na msaada wa wateja saa 24/7 – na kusaidia taasisi kutoa uzoefu uliobinafsishwa na tathmini bora ya hatari. 

Sehemu zilizo hapa chini zinachambua faida kuu, matumizi, hatari, masuala ya kimkakati, na mtazamo wa baadaye kwa AI katika fedha na benki, zikitoa muhtasari ulioboreshwa kwa SEO wa mada hii muhimu.

Faida za AI katika Fedha na Benki

AI hutoa faida nyingi kwa taasisi za kifedha, kuanzia kupunguza gharama hadi kuboresha maamuzi. Kwa kuendesha kazi za kawaida kiotomatiki na kutumia maarifa yanayotokana na data, AI husaidia benki kufanya kazi kwa ufanisi na usahihi zaidi.

Kampuni maarufu za ushauri zinaripoti kuwa uendeshaji wa kiotomatiki unaotumia AI unaweza kuokoa mamilioni kwa kurahisisha usindikaji wa mikopo, uchunguzi wa udanganyifu, na huduma kwa wateja, huku ujifunzaji wa mashine ukiboresha mifano ya hatari na usahihi wa ukaguzi. Kwa ujumla, AI huongeza uzalishaji na kufungua milango ya uvumbuzi, ikiruhusu taasisi kutoa bidhaa na huduma za akili zaidi.

Uendeshaji wa Kiotomatiki na Ufanisi

Uendeshaji wa kiotomatiki unaotegemea AI huongeza sana ufanisi wa shughuli. Roboti na mifumo ya AI inaweza kushughulikia kazi za benki zinazojirudia – kama usindikaji wa miamala, kuingiza data, na uhakiki wa nyaraka – na kuachilia wafanyakazi kwa kazi zenye thamani zaidi.

Kwa mfano, kuendesha kiotomatiki mchakato wa usindikaji wa mikopo na uhakiki wa malipo kunaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa muda wa usindikaji na kupunguza makosa ya mikono. Benki zinaripoti akiba kubwa ya gharama wakati AI inachukua jukumu la ukaguzi wa kawaida wa ufuataji na maswali ya wateja.

Katika vitendo, hii inamaanisha huduma ya haraka (mfano, ukaguzi wa mikopo papo hapo) na shughuli zilizo rahisi: ripoti moja ya EY inaonyesha taasisi zinazoongoza zinaweza “kurahisisha michakato kama usindikaji wa mikopo, utambuzi wa udanganyifu, na huduma kwa wateja,” zikihifadhi mamilioni kwa gharama.

Usahihi Bora na Uamuzi Bora

Mifano ya AI inaweza kuchambua data ngumu za kifedha kwa uthabiti na kasi zaidi ya uwezo wa binadamu. Kwa kufunzwa kwenye seti kubwa za data, algoriti za ujifunzaji wa mashine hujifunza kugundua mifumo na kasoro ndogo – kwa mfano, katika historia za mikopo au mtiririko wa miamala – ambazo vinginevyo zingepitwa na watu.

Hii husababisha utabiri sahihi zaidi. Benki zinazotumia AI kwa tathmini ya hatari huona kupungua kwa mikopo isiyolipwa na utambuzi bora wa udanganyifu, kwa sababu AI inaweza kutathmini uwezo wa mkopaji na shughuli za kutiliwa shaka kwa usahihi zaidi.

Kwa kweli, maarifa yanayotokana na AI huimarisha maamuzi: kama ilivyo katika utafiti mmoja wa EY, AI katika usimamizi wa hatari huleta akiba kubwa ya gharama kupunguza mikopo isiyolipwa na kuboresha ukaguzi wa mikopo. Matokeo ni afya bora ya kifedha na udhibiti mkali wa hatari.

Ubinafsishaji na Ushirikiano wa Wateja

AI hufanya ubinafsishaji uwe rahisi kwa kiwango kikubwa: kwa kuchambua data na tabia za wateja, benki zinaweza kutoa mapendekezo ya bidhaa za kibinafsi na msaada wa kidijitali saa 24/7. Kwa mfano, roboti za mazungumzo zinazotumia AI hutoa majibu papo hapo kwa maswali ya kawaida (mfano, maswali ya salio, historia ya miamala), huku mfumo ukiendelea kujifunza mahitaji ya kila mteja.

Uvumbuzi na Faida ya Ushindani

AI pia huongeza uvumbuzi kifedha. Kwa kuchakata data nyingi kwa haraka, AI inaruhusu bidhaa na mikakati mipya kabisa. Kwa mfano, taasisi zinaweza kuzindua washauri wa robo wa mahitaji, mifano ya bei inayobadilika, au bima inayotegemea matumizi – mawazo ambayo yangekuwa magumu bila ujifunzaji wa mashine.

Google Cloud inaonyesha kuwa kuchambua data kubwa “kunaweza kuleta bidhaa na huduma za kipekee na bunifu” katika fedha. Katika vitendo, benki zinatumia AI kuchimba data kwa maarifa mapya (mfano, mwelekeo wa matumizi ya wateja) na kuunda huduma mpya za majaribio.

Wale wanaotumia maarifa haya hupata faida ya ushindani. Kama ripoti ya EY inavyosema, AI inaingiza sekta katika “enzi ya uvumbuzi na ufanisi usio na kifani,” ambapo bidhaa zinazotokana na data husaidia benki kutofautiana.

Matumizi ya AI katika Fedha na Benki

AI si neno tu la mtindo katika fedha — tayari inatumika katika kazi nyingi. Benki na fintech hutumia AI kwa kuzuia udanganyifu, biashara, ubinafsishaji, uchambuzi wa mikopo, ufuataji wa sheria, na mengine mengi. Sehemu zilizo hapa chini zinaangazia matumizi makuu ya AI katika fedha:

Utambuzi na Kuzuia Udanganyifu

AI ni hodari kugundua shughuli za udanganyifu kwa wakati halisi. Mifumo ya ujifunzaji wa mashine huchambua mfululizo wa miamala kuashiria mifumo inayodaiwa kuwa udanganyifu – kwa mfano, kiasi cha malipo kisicho cha kawaida, mabadiliko ya IP, au mabadiliko makubwa ya matumizi. Tofauti na mifumo ya kanuni thabiti, mifano hii ya AI hubadilika kadri mbinu mpya za udanganyifu zinavyoibuka.

Inaweza kugundua mashambulizi ya hali ya juu kabla ya hasara kuongezeka. Katika vitendo, utambuzi wa udanganyifu unaotegemea AI “unawawezesha taasisi za kifedha kugundua na kuzuia udanganyifu kabla haujatokea,” ukilinda faida na uaminifu wa mteja. Benki za kisasa zinaripoti kuwa mifumo hii ya AI hupunguza kwa kiasi kikubwa hasara za udanganyifu kwa kugundua tabia za kutiliwa shaka papo hapo.

Biashara ya Algoriti na Uchambuzi wa Uwekezaji

Katika masoko ya mitaji, mifumo ya biashara inayotumia AI inabadilisha jinsi mali zinavyonunuliwa na kuuzwa. Algoriti hizi huchukua data nyingi na tofauti (bei za soko, vichwa vya habari, hisia za mitandao ya kijamii, ripoti za kiuchumi) na kutekeleza biashara kwa kasi kubwa. Kwa kujifunza kutoka kwa data za kihistoria na za wakati halisi, wafanyabiashara wa AI wanaweza kubaini fursa za faida na kubadilisha mikakati haraka.

Hii huleta faida kubwa ya ushindani: taasisi zilizo na dawati za biashara za AI zinaweza kunufaika na hali za soko zinazobadilika haraka zaidi kuliko wafanyabiashara wa binadamu. Katika vitendo, wasimamizi wa mali wanaotumia mifano ya AI huboresha utendaji wa miradi na kusimamia hatari kwa njia ya mabadiliko zaidi kuliko mbinu za jadi.

Benki za Kibinafsi na Huduma kwa Wateja

AI inabadilisha huduma zinazokabili wateja. Kwa kuelewa wasifu wa mtu binafsi, benki zinaweza kutoa huduma za benki zilizobinafsishwa – kupendekeza kadi bora za mkopo, bidhaa za mkopo, au mipango ya akiba kwa kila mteja. Mifumo ya AI huchambua tabia za matumizi na matukio ya maisha kupendekeza huduma zinazofaa (mfano, kurekebisha mikopo ya nyumba kwa wakati unaofaa).

Zaidi ya hayo, roboti za mazungumzo na wasaidizi wa kidijitali wanaotumia AI hushughulikia maswali ya kawaida papo hapo (kuanzia mahali pa ATM hadi salio la akaunti), na hivyo kuboresha ushiriki wa mtumiaji kwa kiasi kikubwa. Matumizi haya ya AI hufanya benki kuwa na maana zaidi na rahisi, jambo linaloongeza kuridhika na uaminifu wa wateja.

Kwa kweli, benki zinazotumia ubinafsishaji wa AI huona ongezeko la matumizi ya bidhaa zilizopendekezwa na viwango bora vya mauzo ya msalaba.

Uchambuzi wa Mikopo na Ukaguzi wa Mikopo

Mifano ya mikopo ya jadi hutumia vidokezo vichache vya data (historia ya mkopo, mapato). Uchanganuzi wa mikopo unaotegemea AI huchambua data nyingi zaidi – kama historia ya miamala, tabia mtandaoni, au hata viashiria vya kisaikolojia.

Hii hutoa mtazamo mpana wa uwezo wa mkopaji kulipa. Kwa maarifa haya, wakopeshaji wanaweza kufanya maamuzi ya mkopo kwa haraka na usahihi zaidi na kutoa mikopo kwa wateja wenye historia ndogo ya mikopo kwa usalama.

Kwa kweli, ukaguzi wa mikopo unaotegemea AI unaweza kupanua upatikanaji wa mikopo huku ukidhibiti hatari. Taasisi za kifedha zinaripoti kuwa mifano ya mikopo ya AI husababisha idhini bora za mikopo na wateja wengi zaidi, kwa sababu AI hugundua viashiria vya kuaminika vya malipo ambayo alama za jadi zinaweza kupuuzwa.

Ufuataji wa Sheria (RegTech)

Ufuataji wa sheria ni matumizi mengine muhimu ya AI. Sheria tata na zinazoendelea za sekta ya kifedha zinahitaji ufuatiliaji na utoaji ripoti wa mara kwa mara. Zana za AI zinaweza kuendesha kazi nyingi za ufuataji: zinaweza kuchambua miamala kwa ishara za kupambana na utakatishaji fedha, kuzalisha ripoti kiotomatiki, na kuashiria kasoro kwa ukaguzi.

Kwa kutumia usindikaji wa lugha asilia na utambuzi wa mifumo, benki zinahakikisha mabadiliko yote ya kisheria yanapimwa katika nyaraka na mawasiliano.

Hii hupunguza hatari ya faini na makosa. Kama mwongozo mmoja wa sekta unavyosema, AI husaidia benki “kusimamia mazingira tata na yanayobadilika ya sheria kwa kuendesha kazi za ufuataji kiotomatiki.” Katika vitendo, hii inamaanisha timu za ufuataji zinaweza kuzingatia mikakati na usimamizi badala ya kuchambua karatasi nyingi.

Hatari na Changamoto za AI katika Fedha na Benki

Ingawa AI inaleta matumaini makubwa, pia inaleta hatari na changamoto mpya ambazo sekta ya kifedha lazima izisimamie kwa makini. Masuala muhimu ni usalama wa data, upendeleo wa mifano, mapungufu ya sheria, na athari kwa wafanyakazi. Hapa chini tunazungumzia hatari kuu za kutumia AI katika fedha:

Faragha ya Data na Usalama wa Mtandao

Mifumo ya AI inahitaji kiasi kikubwa cha data – mara nyingi ikiwa ni pamoja na taarifa nyeti za binafsi na kifedha. Hii huongeza hatari za faragha na usalama. Kadri benki zinavyoendesha michakato mingi kiotomatiki kwa AI, ndivyo “eneo la mashambulizi” kwa wahalifu wa mtandao linavyoongezeka.

Kulingana na EY, benki zinapochukua AI, wahalifu wanapata malengo mapya katika mifumo ya AI. Kwa mfano, mfano wa AI uliofunzwa kwa data za wateja unaweza kudanganywa ikiwa data au msimbo wake utavunjika.

Hivyo, benki lazima ziweke pesa katika usimamizi thabiti wa data, usimbaji fiche, na ufuatiliaji. Kuhakikisha ufuataji wa sheria za faragha (kama GDPR) na kulinda mifumo ya AI dhidi ya uvunjaji ni muhimu. Bila usalama thabiti wa mtandao, faida za AI zinaweza kuzidiwa na madhara ya wizi au uharibifu wa data.

Upendeleo wa Algoriti na Uwajibikaji

Mifano ya AI hujifunza kutoka kwa data za kihistoria, hivyo inaweza kuiga upendeleo wa binadamu bila kukusudia. Tatizo linalojulikana katika fedha ni upendeleo wa algoriti katika maamuzi ya mikopo au uwekezaji. Wanaodhibiti sheria wametahadharisha kuwa algoriti za mikopo zinazotegemea AI zinaweza kuingiza upendeleo dhidi ya makundi fulani, na kusababisha ukopeshaji usio sawa.

Zaidi ya hayo, mifumo mingi ya AI hufanya kazi kama “sanduku zito,” ikimaanisha mantiki ya maamuzi yake haieleweki kwa urahisi. Hii inafanya iwe vigumu kueleza au kukagua matokeo ya AI. Kwa mfano, ikiwa AI inakata mkopo, benki bado inapaswa kueleza uamuzi huo – lakini mfano mgumu wa AI unaweza usionyeshe sababu zake kwa urahisi.

Kukabiliana na changamoto hii kunahitaji kujenga AI inayoweza kueleweka: benki lazima zitumie mifano wazi au kuongeza zana zinazotafsiri maamuzi ya AI. Pia zinahitaji kujaribu mifano mara kwa mara kwa usawa. Kama EY inavyosema, bodi za benki lazima zihimize AI ya maadili – kuhakikisha upendeleo unadhibitiwa na matokeo yanaeleweka.

Changamoto za Sheria na Usimamizi

Mazingira ya kisheria kuhusu AI katika fedha bado yanatengenezwa. Hivi sasa, sheria maalum za AI ni chache au hazijaeleweka vizuri. Wakaguzi wanahofia masuala kama algoriti zenye upendeleo, ushauri usio sahihi wa roboti za mazungumzo, na faragha ya data.

Kwa hivyo, benki nyingi zinakumbwa na kutokuwa na uhakika kuhusu ufuataji wa sheria za AI zijazo. Taasisi zinazoongoza zinajibu kwa kuanzisha mifumo ya usimamizi wa hatari na sera za ndani mapema.

Kwa mfano, BCG inapendekeza benki “zisimamie ajenda ya usimamizi” kwa kushirikiana na wakaguzi mapema na kuunda njia za ukaguzi wa mifumo ya AI. Hii inajumuisha kuanzisha kamati za usimamizi wa hatari za AI, kufafanua uwajibikaji wa matokeo ya AI, na kutekeleza michakato madhubuti ya uthibitishaji.

Kwa kifupi, benki lazima ziweke mikakati ya AI inayounganishwa na usimamizi thabiti – ikihusisha timu za sheria, ufuataji, na teknolojia – ili kuepuka matatizo ya kisheria. Usimamizi wa mapema (badala ya kusubiri sheria za nje) sasa unachukuliwa kuwa mbinu bora.

Masuala ya Wafanyakazi na Maadili

Uendeshaji wa kiotomatiki unaotegemea AI unaweza kuondoa baadhi ya ajira za benki, hasa zile zinazohusiana na usindikaji wa data za kawaida. Kwa mfano, nafasi za ofisi za nyuma zinazojumuisha kuingiza data, ukaguzi wa ufuataji, na uchambuzi wa msingi zinaweza kupungua.

Jukwaa la Uchumi Duniani linaonyesha kuwa nafasi nyingi za jadi (kama wafanyakazi wa usindikaji mikopo) zitahitaji mafunzo upya wakati AI itakapochukua kazi hizo.

Hii inaleta maswali ya maadili na kijamii: benki na wakaguzi lazima wazingatie jinsi ya kufunza upya wafanyakazi na kuhamasisha vipaji. Zaidi ya hayo, hata AI inapotumia maamuzi, njia ya “binadamu katika mzunguko” bado ni muhimu kwa uwajibikaji.

Wataalamu wakuu wanasisitiza kuwa hukumu ya binadamu lazima idhibiti AI kuhakikisha matokeo yenye uwajibikaji. Taasisi za kifedha zinahitaji kusawazisha faida za ufanisi na matumizi ya maadili – kuingiza uwazi na usimamizi wa binadamu katika michakato ya AI ili kudumisha uaminifu na leseni ya kijamii.

Utekelezaji wa Kimkakati wa AI katika Fedha na Benki

Ili kupata faida za AI huku zikidhibiti hatari zake, benki lazima zichukue mbinu ya kimkakati na ya jumla kwa utekelezaji wa AI. Hii inahusisha kuoanisha juhudi za AI na malengo ya biashara, kuwekeza katika miundombinu sahihi, na kuendeleza vipaji. Viongozi wa sekta hutoa mwongozo thabiti kuhusu mkakati:

Oanisha AI na mkakati wa biashara: 

Shirika linapaswa kuimarisha miradi ya AI katika malengo ya msingi ya biashara badala ya kuitazama AI kama jaribio la pekee. BCG inasisitiza kuwa benki “zinapaswa kuoanisha mkakati wa AI na mkakati wa biashara,” zikilenga miradi yenye faida dhahiri, si teknolojia kwa ajili ya teknolojia pekee.

Hii inamaanisha kubaini matumizi yenye athari kubwa (mfano, uendeshaji wa mikopo kiotomatiki, ushauri wa mali) na kuweka viashiria vya utendaji vinavyopimika (faida ya mapato, kupunguza gharama) tangu mwanzo. Benki zilizopita hatua za majaribio ni zile zinazofafanua maono ya AI yanayohusiana na thamani kwa mteja na tofauti ya ushindani.

Jenga miundombinu thabiti ya data na teknolojia: 

AI yenye mafanikio inahitaji msingi thabiti wa kiufundi. Benki zinahitaji majukwaa ya data yaliyojumuishwa, kompyuta za wingu au mseto, na tabaka za muunganisho zisizo na mshono kusaidia ujifunzaji wa mashine kwa kiwango kikubwa. BCG inapendekeza “kuweka AI katikati ya teknolojia na data” na kuwekeza katika tabaka za muunganisho na upangaji.

Katika vitendo, hii inaweza kuhusisha kuboresha mifumo ya zamani, kutumia majukwaa ya AI/ML, na kuhakikisha ubora wa data. Ni kwa miundombinu sahihi tu ambapo mifano ya AI inaweza kutumika kwa uhakika katika taasisi nzima.

Sanifu usimamizi na udhibiti wa hatari: 

Kama ilivyoelezwa hapo juu, usimamizi thabiti hauwezi kupuuzwa. Benki zinapaswa kuunda kamati za hatari za AI zenye taaluma mbalimbali na kuweka viwango vya uthibitishaji na ufuatiliaji wa mifano. BCG inashauri kusimamia ajenda ya usimamizi kwa kushirikiana na wakaguzi na “kuunda mifumo ya usimamizi wa hatari inayofaa kwa ukaguzi na ufafanuzi.”

Hii inajumuisha kufafanua sera za matumizi ya data, kuhakikisha mifano inaweza kukaguliwa, na kuweka miongozo ya maadili (mfano, kwa maamuzi ya mikopo). Kwa kuweka udhibiti huu mapema, taasisi zinaweza kuendeleza uvumbuzi kwa kasi huku zikizingatia sheria.

Endeleza vipaji na mabadiliko ya shirika: 

Matumizi ya AI mara nyingi yanashindwa kutokana na ukosefu wa ujuzi au upinzani wa shirika. Benki zinapaswa kuwekeza katika mafunzo na kuajiri vipaji vya AI (wataalamu wa data, wahandisi wa ML) na kuendeleza ujuzi wa wafanyakazi waliopo katika uelewa wa data. Pia zinapaswa kurekebisha majukumu na motisha ili kusaidia michakato inayotegemea AI.

Kwa mfano, wasimamizi wa mahusiano wanaweza kushirikiana na wachambuzi wa data kutafsiri maarifa ya AI. Muhimu zaidi, uongozi wa ngazi ya juu lazima ushirikishwe: BCG inasema benki zinazofanikiwa na AI “zinatumia nguvu kamili ya Mkurugenzi Mtendaji” na kuhusisha viongozi wakuu kutoka ngazi ya juu hadi chini.

Mabadiliko ya utamaduni ni muhimu – na viongozi wakihamasisha majaribio, kupanua majaribio yaliyofanikiwa, na kuvumilia makosa ya awali ili kujifunza na kubadilika.

Kwa kifupi, benki zinazoshinda hutumia AI kama mkakati wa shirika, si mradi wa sehemu. Zinazingatia kutoa faida halisi, kuingiza AI katika michakato ya msingi, na kuoanisha teknolojia, hatari, na mazoea ya watu.

Utafiti unaonyesha kuwa benki zinazowekeza kimkakati katika AI (badala ya kuendesha majaribio peke yake) zinajiandaa “kubadilisha jinsi biashara yao inavyotoa thamani.”

Wale wanaochukua hatua sasa — kuboresha mkakati, teknolojia, usimamizi, na vipaji kwa pamoja — watajenga uhusiano imara na wateja, kupunguza gharama, na kuendelea mbele ya washindani.

Mtazamo wa Baadaye wa AI katika Fedha na Benki

Mustakabali wa tasnia ya kifedha utaongozwa sana na AI. Teknolojia mpya za AI kama AI ya kizazi na wakala zinaahidi kuendesha kazi za hali ya juu zaidi kiotomatiki na kufungua uwezo mpya.

Kwa mfano, AI ya wakala – mitandao ya mawakala wa AI huru wanaoweza kushirikiana – inaweza siku moja kushughulikia biashara kutoka mwanzo hadi mwisho au kusimamia mifuko kwa mabadiliko kidogo ya binadamu. Katika miaka michache ijayo, BCG inatabiri, “mazingira ya benki yataonekana tofauti kabisa” wakati AI itakapoenea.

Wataalamu wanakadiria kuwa mabadiliko haya yanaweza kuwa na athari kubwa kiuchumi. Uchambuzi wa hivi karibuni wa ECB/McKinsey unakadiria kuwa AI ya kizazi peke yake inaweza kuongeza $200–340 bilioni (9–15% ya faida za uendeshaji) kwa benki duniani kila mwaka kupitia ongezeko la uzalishaji. Katika vitendo, hii inamaanisha michakato bora zaidi (kupunguza gharama) na vyanzo vipya vya mapato kutoka kwa bidhaa bunifu zinazotegemea AI.

Kwa upande wa mteja, AI ya baadaye itaruhusu fedha zilizobinafsishwa zaidi na zinazopatikana kwa urahisi. Tunaweza kutegemea mawakala wa kifedha wa AI watakaoendesha fedha za kila siku, kutoa ushauri wa uwekezaji uliobinafsishwa, au kukagua mikopo midogo kwa wakati halisi.

Kwa mfano, utafiti unaonyesha AI ya wakala inaweza kutathmini maombi ya mkopo kwa wakulima wadogo kwa kutumia data za eneo lao, au kuunda bidhaa za bima zilizobinafsishwa papo hapo. Mabadiliko haya yanaweza kuongeza sana ujumuishaji wa kifedha kwa kufikia masoko yasiyohudumiwa kwa miundombinu kidogo.

Bila shaka, maendeleo haya yanaleta changamoto mpya zitakazounda mazingira ya kisheria ya baadaye. Wakaguzi duniani kote tayari wanatayarisha mifumo ya AI (mfano, Sheria ya AI ya EU) na kuitaka uwazi na uwajibikaji zaidi.

Benki za baadaye zitahitaji kubuni mifumo ya AI yenye faragha, ufafanuzi, na usalama vilivyojengwa ndani ili kudumisha uaminifu. Pia zitahitaji kuendelea kubadilika – zana za kizazi kijacho za AI zitabadilika haraka, hivyo taasisi lazima zibaki na ufanisi wa mabadiliko.

>>> Tazama zaidi:

Matumizi ya AI katika Biashara na Masoko

AI katika Tiba na Huduma za Afya

Kwa muhtasari, nafasi ya AI katika fedha na benki inatarajiwa kukua kwa kiasi kikubwa. Tunaweza kutegemea maamuzi zaidi yanayotokana na data, uendeshaji wa akili, na uvumbuzi unaolenga mteja mbele. Kama mtaalamu mmoja alivyoeleza: “AI si jaribio la pembeni tena; ni injini ya benki za kizazi kijacho.” Taasisi za kifedha zinazokumbatia mabadiliko haya sasa – kuoanisha mkakati, teknolojia, usimamizi, na vipaji – zitakuwa katika nafasi bora zaidi ya kustawi katika mustakabali unaoendeshwa na AI.