|
В течение последнего десятилетия в экономике наблюдается глобальное внедрение технологий, основанных на искусственном интеллекте. Сектор финансовых услуг не является тому исключением. Так, в настоящее время различные роботы-помощники и чат-боты для клиентов банков, страховых, брокерских компаний и иных субъектов, функционирующих на финансовых рынках, являются чем-то обыденным, в то время как еще десять лет назад такое взаимодействие участников финансового рынка виделось невозможным. Современный рынок финансовых услуг ориентирован на стремительное внедрение искусственного интеллекта, а компании, предоставляющие финансовые услуги, стараются адаптировать свои проекты под принципиально новые технологии искусственного интеллекта – технологии нового поколения: трехмерные аватары, машинное зрение, анализ речи и текста, технологии, позволяющие «читать» эмоции пользователей по их поведению и реагировать на них соответствующими действиями и рекомендациями в области финансов.
Вместе с тем, непродуманное использование технологий искусственного интеллекта может невольно привести к дискриминации отдельных групп пользователей финансовых услуг, если речь идет о приложениях, автоматически обрабатывающих данные о клиентах, и на основании этих данных формулирующих, например, статистику, сведения о платежеспособности, финансовой устойчивости и пр. Решением проблемы может быть только подход, основанный на четко продуманном наборе данных, позволяющий исключить или минимизировать ошибки в подборе данных для обучения искусственного интеллекта, возникающие из-за человеческого фактора.
Ключевые слова:искусственный интеллект, обработка данных, обучение нейронных сетей, машинное обучение, алгоритмы обучения
|