A mesterséges intelligencia az alapjainál alakítja majd át a pénzügyi szolgáltatások működését – állapítja meg a Világgazdasági Fórum új tanulmánya, amelynek elkészítésében több mint 200 pénzügyi vezető és szakértő működött közre. A következő tíz évben bevezethetik például az automatizált befektetési szolgáltatásokat, de megvan az esélye annak is, hogy rendszerszintű kockázatokat okoz az új technológia.
Az egyik következtetés, hogy a mesterséges intelligencia kínálta lehetőségekkel elsőként élő szolgáltatók a versenytársaik fölé kerekedhetnek. Az ügyfelek kényelmesebb szolgáltatásokra számíthatnak, sokkal egyszerűbben kezelhetik majd befektetéseiket és általában pénzügyeiket.
A legnagyobb változásokat a gépi tanulás ígéri. Ez olyan szoftvereket takar, amelyek tudásukat nem az előzetes programozásból merítik, hanem azoknak az adatoknak a tanulmányozásából, amelyekre ráállították őket. Későbbi döntéseiket az ennek során felhalmozott tapasztalatok, megismert szabályszerűségek alapján hozzák meg.
A vezető amerikai pénzügyi vállalatok már most is egymással versengve hasznosítják a gépi tanulásban rejlő lehetőségeket, hiszen jelenleg ez a mesterséges intelligencia legfelkapottabb területe. Ez már csak azért is adja magát, mert ezeknél a cégeknél rengeteg – a gépi tanuláshoz szükséges – adat van, és erősen ösztönzik házon belül az innovációt. A bankok és kockázati tőkealapok jóformán mindenkit felvesznek, aki konyít ehhez a területhez.
A tőzsdei forgalom nagy részéért már ma is szoftverek – nevezhetjük őket pénzügyi robotoknak is – felelősek, másodpercek törtrésze alatt adják-veszik a részvényeket. A nagy szolgáltatóknál szintén elkezdődött a háttértevékenységek automatizálása, ami lehetőségeket teremt egyrészt a hackerek számára, másrészt növeli egy az egész pénzügyi rendszerre kiterjedő összeomlás veszélyét. Ezek a folyamatok már az elmúlt években is rendszerkockázatot idéztek elő, ahogyan azt néhány, pillanatok alatt lezajló tőzsdei vagy devizapiaci összeomlás (flash crash) megmutatta. De ez még csak ízelítő volt abból, ami várhat ránk.
Vagyis a mesterséges intelligencia térhódítása sérülékenyebbé teheti a pénzügyi rendszert.
Az elemzés arra is rámutat, hogy a nagy technológiai vállalatok könnyedén beléphetnek a pénzügyi piacokra, hiszen jártasak a mesterséges intelligencia fejlesztésében, és fogyasztói adatokkal is bőségesen rendelkeznek.
A jövőben muszáj lesz foglalkozni olyan kérdésekkel is, mint az algoritmusok elfogultsága, amely bizonyos csoportok hátrányos megkülönböztetéséhez vezethet. Például akkor, ha gépek döntenek a hitelkérelmek elbírálásáról, és olyan adatbázisokon képezték ki magukat, amelyek valamilyen torzítást okoznak. A tanulmány készítői szerint már csak ezért sem szabadna elsietni az emberek kiváltását a mesterséges intelligenciával.
Pénz
Tele van kérdőjelekkel az álomszerű utasszám-növekedés, amit a MÁV kommunikál
Egyelőre nem látszik, hogy az ország- és vármegyebérletek bevezetése óta érdemben nőtt volna a közösségi közlekedést választók száma.
Keveset költünk a kormány terveihez képest, és még a megtakarítást sem állampapírba tesszük
A magyar lakosság nem hajlandó jelentősen növelni költéseit, inkább megtakarít, az viszont átrendeződött, hogy hova teszi a pénzét.
Mire számíthatnak a szárnyalás után a befektetők a második félévben?
Meglepően jó eredményeket hozott az első félév a tőkepiacokon, most érdemes megnézni, hogy mi várható az év második félévében.
Fontos
Csak egy rekordot hagyott érintetlenül Magyarország eddigi legdurvább hőhulláma
Végül 15 napig volt érvényben hőségriasztás, de hétfőre is meg lehetett volna hosszabbítani. Az abszolút melegrekord nem dőlt meg, de sok más csúcs igen.
A számok nem indokolják, hogy vendégmunkásokkal dolgoztató beruházót támogasson a kormány Nógrádban
Ha viszont a cég korábbi nyilatkozataival összhangban helyieket vesznek fel, akkor megtérülhet az állami ösztönzés, hiszen majdnem 10 ezren keresnek munkát a megyében.
A pénz már a Molnál van, de jobb lesz-e a magyar hulladékos rendszer?
Fél év alatt elvitte a Mol az ágazati profit harmadát, miközben nőtt a hazai hulladékgyűjtés és kezelés korábban átlagosnak számító költségszintje.
