Tehnoloģijas, kas būtiski ietekmē FinTech sektora attīstību

Rezultātā procesi kļuvuši caurspīdīgāki, maksājumi drošāki, palielinājusies precizitāte un uz klientu orientēta pieeja. Turpmāk tehnoloģiju ietekme sekmēs vēl būtiskākas pārmaiņas finanšu sektorā, klientu uzvedībā, produktu klāstā. Tas savukārt radīs jaunus biznesa modeļus, jaunus pakalpojumus, tirgus nišas, pieejas un vērtību gala patērētājam.

Kognitīvās tehnoloģijas un mākslīgais intelekts

Mākslīgai intelekts aptver daudzus finanšu pakalpojumu biznesa aspektus: patērētāju un mazo un vidējo uzņēmumu kreditēšanā, klientu uzvedības analīzē, finanšu ieradumu prognozēšanā un lēmumu pieņemšanā. Mākslīgajam intelektam piemīt augstas skaitļošanas un izziņas spējas, kas palīdz pārvaldīt finanšu un biznesa riskus, atklāt krāpšanu, sekot līdzi atbilstībai. Ar lielajiem datiem un modeļu palīdzību lēmumi varētu tikt pieņemti ar minimālu cilvēka iejaukšanos. Mākslīgā intelekta izmantošana dos iespēju finanšu tehnoloģiju uzņēmumiem pielāgot pakalpojumus patērētājiem, tos pēc iespējas personificējot. Piemēram, balstoties uz ienākumu un izdevumu analīzi, mākslīgā intelekta sistēmas var ģenerēt ne tikai piemērotāku personificētu pakalpojumu, bet arī sniegt vērtīgus padomus investīciju un ieguldījumu jomā.

Finanšu tehnoloģiju uzņēmumi Eiropā jau pielieto mākslīgā intelekta elementus kreditēšanā, reitingu sistēmās, aizņēmēja kredītspējas noteikšanā, klientu segmentu peļņas potenciāla noteikšanā.

Saskaņā ar Cambridge Centre for Alternative Finance un OpenText veikto aptauju bankās mākslīgā intelekta tehnoloģijas ir ieviestas tādās jomās kā riska pārvaldība (56%) un ieņēmumu gūšana, izmantojot jaunus produktus un procesus (52%). Lielākā daļa no lielākajām pasaulēs bankām (80%) ļoti labi apzinās iespējamos ieguvumus, ko sniedz mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanas, un apgalvo, ka pašlaik īsteno mākslīgā intelekta stratēģijas un atsevišķas mākslīgā intelekta lietošanas prakses jau guvušas ievērojamu nozīmi banku darbībā, īpaši tērzēšanas roboti, kā arī prakses maksājumu un krāpšanās jomā.

Saskaņā ar Finanšu un kapitāla tirgus komisijas 2022. gadā veikto tirgus dalībnieku aptauju mākslīgā intelekta tehnoloģijas šobrīd pielieto deviņi tirgus dalībnieki no 144 aptaujātiem (kredītiestādes, privātie pensiju fondi, apdrošināšanas sabiedrība). Savukārt no finanšu tehnoloģiju uzņēmumiem mākslīgā intelekta risinājumus aktīvi izmanto SunFinance – “vienradzis” patērētāju kreditēšanas jomā.

Attīstoties mākslīgā intelekta tehnoloģijām, arvien vairāk tiek izmantoti tērzēšanas roboti, kas pēc Gartners prognozēm nākotnē apstrādās aptuveni 85% no kopējās iestāžu un klientu mijiedarbības. Finanšu pakalpojumu sniedzēji var izmantot sarunvalodas mākslīgā intelekta risinājumus, lai klientiem sniegtu “humanizētu” pieredzi. Ar mākslīgo intelektu darbināmie tērzēšanas roboti mācās un attīstās no esošās datubāzes un notiekošās mijiedarbības, lai sniegtu individuālas atbildes uz klientu jautājumiem un sniegtu atbilstošus ieteikumus.

Kognitīvās tehnoloģijas ar mākslīgā intelekta elementiem rada dažādas iespējas, kas ļauj veikt uzdevumus tā, kā to darītu cilvēks. Tādām kognitīvajām tehnoloģijām kā dabiskās valodas apstrāde-uz ontoloģiju balstīta informācijas ieguve un runas atpazīšana  (Natural Language Processing – Ontology-Based information extraction and Speech recognition), dabiskās valodas programmēšana (Natural Language Generation), mašīnmācīšanās – neironu tīkli/dziļā mācīšanās (Machine Learning – Neural networks/Deep learning), datorredze – attēlu atpazīšana (Computer vision – image recognition) ir milzīga perspektīva gan finanšu, gan sabiedriskajā sektorā.

Vienlaikus līdz ar mākslīgā intelekta attīstību un izmantošanas kāpumu nāk līdzi arī tā uzraudzības un lēmumpieņemšanas izsekošanas problēmas, piemēram, kā noteikt atbildīgo par mākslīgā intelekta pieņemto lēmumu, kas radījis būtiskas sekas.

DLT, blokķēdes

Finanšu sektora digitalizācija globālā mērogā sasniegusi arī monetāro sistēmu. Virtuālo aktīvu parādīšanās atklāja daudz priekšrocību, ko var sniegt šie digitālie aktīvi, kuru pamatā ir sadalītās virsgrāmatas tehnoloģija (distributed ledger technology; DLT). Ar DLT izmantošanu var uzlabot sensitīvu finanšu darījumu datu drošību, apstrādi norēķiniem un automatizēt daudzus biznesa procesus, izmantojot viedos līgumus. DLT tehnoloģija  pilotrežīmā tiks izmantota centrālās bankas digitālās valūtas (CBDC) emisijā. Eiropas Centrālā banka 2021. gada vasarā sāka pilotprojektu iespējamai digitālā eiro izstrādāšanai. Lēsts, ka digitālā eiro izstrādāšanai būtu vajadzīgi apmēram pieci gadi. Eiropas Centrālās bankas iniciatīvas liecina, ka DLT būs būtisks monetārās sistēmas un jo īpaši finanšu sistēmas digitalizācijas pīlārs nākotnē. Tādējādi centrālās bankas var darboties kā katalizatori jaunās finanšu struktūras veidošanā.

Blokķēdes neapšaubāmi būs digitālās ekonomikas centrālais elements.

Decentralizēta datubāze, pastāvīgi augošs sakārtotu ierakstu saraksts pielietojams virtuālo valūtu un maksājumu jomā. Tā ir viena no ievērojamākajām tehnoloģijām, kas stiprina darījumu drošību, produktu un pakalpojumu sniegšanas vidē nodrošinot pārredzamību un uzticību. Tehnoloģija rūpīgi pārbauda un monitorē transakcijas, decentralizētā veidā balstoties uz verifikāciju.

Blokķēdes tehnoloģija arī sekmē kiberdrošības attīstību un uzlabošanu, novēršot dažādas drošības nepilnības organizāciju tīklos, tādā veidā nodrošinot nepieredzētu datu drošību uzņēmumiem un individuāliem lietotājiem, aizsargājot būtisku digitālo informāciju. Bkokķēdes tehnoloģija ļauj efektīvi šifrēt datus, un tā rezultātā nevēlami lietotāji nevar tos modificēt. Izmantojot blokķēdi, finanšu sektora uzņēmumi var efektīvi aizsargāt svarīgus biznesa un klientu datus no krāpniekiem un citiem kibernoziedzniekiem. Piemēram, tehnoloģija ļauj saglabāt konkrēta faila īpašnieka vai dokumenta kriptogrāfisko parakstu blokķēdē. Blokķēdes sadalītā arhitektūra palielina visa tīkla noturību un nodrošina dalībniekiem uzlabotu pārredzamību, padarot daudz grūtāku blokķēdes bojāšanas iespēju, izmantojot ļaunprātīgu programmatūru vai manipulācijas. Turklāt blokķēdes var saturēt vairākus drošības slāņus – gan tīkla līmenī, gan instalējot katra atsevišķa dalībnieka līmenī.

Decentralizētas finanses pieejamas ikvienam pasaulē, kam ir viedtālrunis un interneta pieslēgums, tā mainot uzkrājumu, aizdevumu, apdrošināšanas sektora biznesa modeļus. DLT neapšaubāmi ir nozīmīgākā inovācija, pielietojama privātpersonu, uzņēmumu un pat valdības jomā. Īpaši jāatzīmē viedie līgumi (smart contracts), kas racionalizē sarežģītus procesus, kuros iesaistītas vairākas puses, veicot uzticamus darījumus bez trešo pušu iesaistīšanās. Viedie līgumi var radīt radikālas pārmaiņas ne tikai finanšu sektorā, bet arī nekustamā īpašuma segmentā, tirdzniecības piegādes ķēdēs vai ražošanā, starptautiskās tirdzniecības noteikumos, pateicoties efektivitātei, ātrumam, darījumu drošībai.

Lielie dati un analīze

Kopā ar finanšu tehnoloģiju pielietošanu un digitālās transformācijas attīstību lielo datu nozīme un pieeja tiem finanšu sektorā pieaugs, veidojot biznesa vērtību. Atvērtie dati var veicināt ekonomisko izaugsmi, veicināt finanšu tehnoloģiju jaunuzņēmumu attīstību, nodrošinot tiem pieeju, un tādā veidā radīt jaunas darba vietas, palielināt efektivitāti un piesaistīt investīcijas. Nepieciešamība pēc lielo datu analīzes un apstrādes pieaugs visos ekonomikas sektoros.

Finanšu sektorā vēl vairāk pieaugs strukturētu vai nestrukturētu datu apjoms, kas var palīdzēt pieņemt stratēģiskus lēmumus, pamatojoties uz padziļinātu analīzi.

Lielie dati un spēja tos izvērtēt dod iespēju dalībniekiem pieņemt gudrākus, veiksmīgākus lēmumus, radot jaunus pakalpojumus ar fokusu uz individuālām klienta vajadzībām.

Lielo datu apstrādes tehnoloģijas ļauj pielietot efektīvas stratēģijas klientu noturēšanai, palielinot peļņu un pakalpojumu pārdošanas apjomu. Izšķiroša lielo datu nozīme ir pakalpojumu personalizācijā ar iekšējo un ārējo datu automatizētu vākšanu un analīzi, izmaksu vadībā, krāpšanas atklāšanā un novēršanā, iekšējas kontroles sistēmas stiprināšanā un riska faktoru identificēšanā.

Šī tehnoloģija arī palīdz finanšu uzņēmumiem pārskatīt pagātnes darbības, optimizēt uzdevumus, procesus un funkcijas, prognozēt notikumus un ietekmi uz riskiem un darbību.

Automatizācija

Līdz ar lielo datu apstrādi ir nepieciešama efektivitāte, ātrums un precizitāte, ko var nodrošināt tāda tehnoloģija kā robotizēta procesu automatizācija. Robotizēta procesu automatizācija var palīdzēt finanšu uzņēmumiem ietaupīt izmaksas, pamatā cilvēkresursus. Šī tehnoloģija palīdz finanšu pakalpojumu sniedzējiem automatizēt uzdevumus (piemēram, datu pārbaudes noziedzīgi iegūtu līdzekļu legalizācijas novēršanas jomā), kas atkārtojas un prasa daudz datu. Robotizēta procesu automatizācija palīdz uzlabot procesa precizitāti un uzdevumu izpildi, mazinot atkarību no manuāla darba un palielinot produktivitāti finanšu aspektā.

Mākoņdatošana

Mākoņdatošanas tehnoloģija palīdz finanšu uzņēmumiem uzglabāt datus un lietojumprogrammas un piekļūt uzlabotām programmatūras lietojumprogrammām, izmantojot internetu. Tas veido labāku biznesa vienību integrāciju, koplietojot datus, pieņemot integrētus lēmumus. Koplietošanas ekonomikā klientu paradumu un uzvedības maiņa pieprasa pieeju finanšu pakalpojumiem bez pārrāvumiem, lai būtu nodrošināta pakalpojumu sniegšanas nepārtrauktība. Mākoņdatošana palīdz veidot jaunu klientu pieredzi un optimizē darbību. Mākoņdatošana atbalsta mobilitāti, saglabā un nodrošina tūlītēju piekļuvi datiem un nodrošina datora resursu pieejamību pēc pieprasījuma bez tiešas lietotāja pārvaldības, kas ir īpaši svarīgi, finanšu tehnoloģiju uzņēmumiem mērogojot biznesa operācijas un darbību pārrobežā.

Šobrīd mākoņpakalpojumu lietošana vairāk izplatīta starp jauniem finanšu tehnoloģiju uzņēmumiem, samazinot finanšu slodzi un atbrīvojot cilvēkresursus pamatdarbības attīstībai, savukārt bankas ar piesardzīgiem soļiem pārnes nekritiskas sistēmas uz mākoņtehnoloģijām. Finanšu un kapitāla tirgus komisijas aptauja par inovatīvu tehnoloģiju pielietošanu rāda, ka no 144 finanšu tirgus respondentiem pakalpojumus datu mākonī izmantoja tikai 37, kas, iespējams, ir saistīts ar mākoņpakalpojumu sniedzēju pakalpojuma nodrošināšanas drošības elementiem.

Vadošie publisko mākoņpakalpojumu sniedzēji piedāvā virkni inovatīvu produktu (SaaS – software as a service, BaaS – banking as a service), ar kuru palīdzību var ieviest efektīvākus darbības modeļus un būtiski samazināt izmaksas, fokusēties uz klientu pieaugumu. Uzņēmumi var ātrāk reaģēt uz tirgus izmaiņām vai izmaiņām finanšu prioritātēs, palielinot vai samazinot skaitļošanas jaudu un atvieglojot precīzu izdevumu kontroli. Mākoņdatošana ļauj organizācijām maksāt par jau izstrādātām tehnoloģijām un netērēt investīcijas iekšējo sistēmu uzturēšanai.

Tehnoloģijas uzraudzības darbā

Finanšu un kapitāla tirgus komisija savā uzraudzības darbā ievieš efektīvus un mūsdienu tehnoloģiju iespējās balstītus risinājumus, ir izstrādāta SupTech jeb uzraudzības darbā izmantoto tehnoloģiju stratēģija. Prognozējams, ka jaunu tehnoloģiju ieviešana, it īpaši nestrukturētu datu apstrādē, uzraudzības darbā ietaupīs laiku un cilvēkresursus. Viens no uzraudzības darbā neizbēgamiem tehnoloģiskiem risinājumiem nākotnē būs mākoņskaitļošanas pakalpojumi. Jau 2021. gadā Finanšu un kapitāla tirgus komisija īstenoja aktivitātes un projektus mākoņskaitļošanas tehnoloģiju apguvei un ieviešanai. Šādu tehnoloģiju ieviešana gan ir ilgtermiņa projekti, tāpēc darbs turpinās.

Aicinām ikvienu finanšu un kapitāla tirgus dalībnieku vērtēt, kā jaunās tehnoloģijas var palīdzēt kļūt efektīvākiem, piedāvāt jaunus produktus un pakalpojumus un augt. Finanšu un kapitāla tirgus komisijas eksperti ir gatavi sniegt profesionālas konsultācijas par komisijas pieeju attiecībā uz inovatīvu risinājumu ieviešanu, finanšu pakalpojumu sniegšanu, uzraudzību u.c. jautājumiem.

Piesakies konsultācijai Inovāciju centrā!