У міру того як банки та фінансові установи намагаються виправдати мільярди, інвестовані в штучний інтелект (ШІ), виникає одне ключове питання: де ШІ створює цінність?
Щоб дати відповідь на це питання, Томас Х. Девенпорт вивчив не тільки технологічні компанії, а й інвесторів, які розглядають ефективність як основну валюту, зокрема приватний капітал. У новому аналізі, опублікованому в MIT Sloan Management Review, Девенпорт зазначає: «Одним з важливих ознак того, що ШІ має потенціал створювати цінність, є готовність приватних інвестиційних компаній впроваджувати ШІ технології у портфельні компанії». Разом із співавтором Ренді Біаном, Девенпорт стверджує, що приватний капітал може надавати найбільш чіткі докази того, як ШІ приносить вимірювані доходи.
Він наводить приклад компанії Apollo Global Management. На думку Девенпорта, ця компанія суттєво посилила концентрацію на цифровій трансформації, аналітиці та ШІ, коли формувала свою команду управління портфелем. Apollo «виявила зони цінності, сфери та можливості, які могли використовувати цифрові технології для покращення продуктивності та збільшення вартості». Загалом, наводить Девенпорт, приватний капітал сприймає ШІ як капітальні витрати, які мають приносити доходи, а не як експериментальну технологію.
Ця ж модель зараз формує підходи банків та платіжних систем до впровадження ШІ. JPMorgan повідомив, що його внутрішні платформи ШІ забезпечили близько 1,5 мільярда доларів США у вигляді зниження витрат і покращення управління ризиками цього року, а також допомогли залучити нових клієнтів у нестабільних ринках. Mastercard повідомила, що її платформи на основі ШІ для запобігання шахрайству та аналітики забезпечили 23% зростання доходів від додаткових послуг, які є найшвидше зростаючим сегментом. Її придбання Recorded Future за 2,65 мільярда доларів США розширило можливості в сфері прогнозування загроз та аналітики даних по всій мережі.
У кожному з цих випадків ШІ більше не тестується в ізоляції. Він безпосередньо інтегрований у способи, якими ці установи заробляють гроші. Аргумент Девенпорта про те, що ШІ приносить цінність «коли він працює у потоці бізнесу, а не зовні», підкреслює, як ці компанії впроваджують інтелект у свою інфраструктуру кредитування, управління ризиками та платежів.
Необхідність моніторингу аналітики
Оцінки впливу недостатньо. Керівники повинні мати постійний доступ до інформації про продуктивність. Саме тут на допомогу приходить Vibe Analytics. Як пояснює дослідник MIT Майкл Шрейдж, традиційна аналітика відповідає на запитання “що сталося” або “чому це трапилося”, тоді як Vibe Analytics ставить запитання: «Які інсайти виникають, якщо ми досліджуємо разом?» Це створює живий діалог між керівниками та даними, замінюючи статичні звіти на інтерактивні запитання і відповіді.
У фінансових послугах такий підхід вже набуває форми. PYMNTS повідомляє, що команди казначейства та торгового фінансування тестують розмовні помічники, які дозволяють керівникам ставити запитання, як наприклад: «Які клієнти викликають ризик по розрахунках сьогодні?» або «Що спричинило сплеск авторизацій цього ранку?» Ці інструменти перетворюють аналітику в діалог, скорочуючи цикли перевірки з днів до хвилин. Вони також допомагають в управлінні ліквідністю, запобіганні шахрайству та коригуванню цін, перетворюючи дані на інструмент управління в реальному часі.
Девенпорт і Біан наводять Michelin як приклад того, що такий підхід є ефективним. Штучний інтелект компанії генерує понад €50 мільйонів у вигляді повернення інвестицій щорічно і продовжує зростати майже на 40% щорічно, тому що безпосередньо пов’язаний з вимірюваними результатами бізнесу.
Приватний капітал продемонстрував, що ШІ приносить доходи лише тоді, коли його економіка є прозорою. Згідно з даними PYMNTS, лише 26,7% фінансових директорів планують збільшити бюджети на генеративний ШІ у 2026 році, що є зниженням з 53,3% у попередньому році. Ця зміна відображає загальний перехід до вимірюваних результатів замість експериментів.