JPMorgan розширює інвестиції в штучний інтелект, наближаючись до витрат у $20 мільярдів
Застосування штучного інтелекту у банківських системах: приклад JPMorgan Chase
Сучасні великі корпорації активно інтегрують штучний інтелект (AI) у свої основні бізнес-системи. Відмінним прикладом цього є компанія JPMorgan Chase, яка збільшує інвестиції в AI, поступово підвищуючи свій технологічний бюджет до приблизно 19,8 мільярдів доларів США до 2026 року.
Зростання витрат відображає загальний тренд серед великих підприємств: AI більше не розглядається як невеликий дослідницький проєкт. Натомість, його інтегрують у такі сфери, як аналіз ризиків, виявлення шахрайства та обслуговування клієнтів.
Для ділових лідерів, які спостерігають за змінами в стратегіях впровадження технологій, цифри від JPMorgan підкреслюють загальне явище: AI стає частиною повсякденних систем, що керують великими організаціями.
Бюджет на технології JPMorgan та зростання інвестицій у AI підкреслюють значний зсув. Витрати на технології вже кілька років зростають у банківському секторі. Про це свідчать плани банку щодо досягнення витрат на технології приблизно в 19,8 мільярдів доларів США до 2026 року. Ці витрати покривають такі області, як хмарна інфраструктура, кібербезпека, системи даних і інструменти AI.
Частина збільшеного бюджету включає приблизно 1,2 мільярда доларів у додаткові технологічні інвестиції, які частково підуть на роботи, пов’язані з AI.
Великі банки часто розглядають витрати на технології як довгострокові інвестиції. Ці системи можуть вимагати кілька років для розробки, особливо коли вони залежать від великих платформ даних і безпечної обчислювальної інфраструктури.
Оскільки системи AI потребують надійних даних і обчислювальних можливостей, багато компаній виявляють, що прийняття AI часто веде до ширших оновлень у їхніх технологічних стосах.
Машинне навчання вже впливає на результати. За словами керівників, AI вже впливає на ділову продуктивність всередині банку. Під час обговорень з інвесторами, фінансовий директор JPMorgan зазначив, що аналітика на основі машинного навчання сприяє підвищенню доходів і покращенню операційної діяльності.
JPMorgan використовує моделі даних та системи машинного навчання для покращення аналізу і прийняття рішень у кількох сферах бізнесу. Ці моделі можуть обробляти великі обсяги фінансових даних і визначати закономірності, які складно виявити людині.
На фінансових ринках моделі аналізують торгівельні дані та допомагають виявляти закономірності у рухах цін. Лендінг є ще однією сферою, де працюють системи AI. Моделі машинного навчання можуть переглядати фінансову історію, ринкові тенденції та інформацію про клієнтів, щоб допомогти оцінити кредитний ризик.
Виявлення шахрайства залишається однією з найпоширеніших сфер застосування AI у банківській сфері. Системи машинного навчання можуть сканувати транзакції майже в реальному часі та виявляти незвичайну поведінку, яка може вказувати на шахрайство.
Інструменти машинного навчання підтримують широкий спектр діяльності у JPMorgan. Ці системи рідко з’являються безпосередньо до клієнтів, але вони підтримують багато рішень, які приймаються за лаштунками.
Фінансові установи мають кілька характеристик, які роблять їх придатними для машинного навчання. По-перше, банки генерують великі структуровані набори даних. По-друге, багато банківських активностей залежать від прогнозування. По-третє, покращення точності моделей можуть забезпечити вимірювані фінансові результати.
Плани витрат JPMorgan також відображають те, як інвестиції в AI стають частиною ширших бюджетів на корпоративні технології. Для багатьох підприємств впровадження AI починається з конкретних завдань, таких як виявлення шахрайства, аналіз документів або автоматизація підтримки клієнтів.
Цей процес може тривати кілька років, що є однією з причин, чому витрати на корпоративні AI зазвичай з’являються поряд із ширшими інвестиціями в інфраструктуру даних.
Уроки для лідерів підприємств. Найуспішніші AI-проекти часто починаються з чітких бізнес-завдань, а не з широких експериментів. Ще один урок полягає в тому, що впровадження AI вимагає постійних інвестицій.
Оскільки компанії продовжують розширювати свої можливості AI, технологічні бюджети, такі як у JPMorgan, можуть надати уявлення про те, як може змінитися корпоративне фінансування в найближчі роки.
