Tekoälyn hyödyntäminen osana rahoituspäätöstä

Abstract

Tekoäly on lähivuosina saavuttanut suuren suosion yhteiskunnassamme. Sen käyttö työpaikalla ja arjessamme on suositumpaa, kun koskaan ennen. Tekoälyn yleistyminen on tuonut mukanaan muutoksia toimintamalleihimme, ja monet prosessit on mahdollista jättää osittain tai kokonaan tekoälyn vastuulle. Tekoälyn adoptoiminen rahoitusalalle on ollut hidasta ja varautunutta, vaikka tekoälyn implementointi toisi alalle uusia, tehokkaampia ja tarkempia toimintamalleja. Tekoäly kykenisi analysoida dataa ja tehdä päätökset täysin tietoon ja tietomalleihin perustuen, samalla eliminoiden ihmisvirkailijan puolueellisuuden ja mahdolliset epähuomiot. Tutkimuksessa huomataan tekoälyimplementoinnin kokeilujen tuovan positiivisia tuloksia etenkin tiedon tarkentumiseen ja datan analysointiin samalla nopeuttaen päätösprosessia sekä eliminoimalla ihmisvirkailijan puolueellisuuden. Tietoälyn implementointi riskienhallintaan on suuri prosessi, jota on tutkittu vuosien varrella monesta eri näkökulmasta käyttäen monia erilaisia kaavoja ja malleja, mutta tekoälyn implementoinnin laajuuden ansiosta on vielä monta ongelmaa ja haastetta, jotka tulisi ratkoa ennen teknologian hyödyntämistä arkikäytössä. Suurimmiksi haasteiksi tutkimuksissa nousivat mm. tekoälyn analysoinnin tarkkuus, tietoturva ja kyberriskien ehkäisy lisääntyneen laitteiston ja datan ansiosta sekä tekoälyn käyttöä koskevien lakien, ohjeistuksien ja yleisten toimintamallien puute. Tehokkaaseen riskienhallintapolitiikkaan tekoälyn avulla vaaditaan helposti muokattava algoritmi, joka osaa laskea ennustuksen tarkasti, tarvittavat turvallisuustoimenpiteet toiminnan takaamiseksi sekä lakeja ja ohjeistuksia, jotta tekoälyn käyttöä voitaisiin valvoa ja tarkastella.

Artificial intelligence (AI) has gained significant popularity in our society in recent years. Its use in the workplace and our daily lives is more prevalent than ever before. The widespread adoption of AI has brought about changes in our operational models, and many processes can now be partially or entirely en- trusted to AI. The adoption of AI in the financial sector has been slow and cautious, de- spite the potential for AI implementation to bring new, more efficient, and accu- rate operational models to the industry. AI can analyze data and make deci- sions based entirely on knowledge and data models, eliminating human bias and potential oversights. The research notes that experiments with AI imple- mentation in risk management yield positive results, particularly in refining in- formation and analyzing data, while also speeding up decision-making pro- cesses and eliminating human bias. Implementing AI in risk management is a complex process that has been studied from various perspectives over the years, using many different formu- las and models. However, due to the scope of AI implementation, there are still many problems and challenges that need to be addressed before the technology can be widely used in everyday situations. Key challenges identified in the re- search include the accuracy of AI analysis, cybersecurity, and prevention of cyber risks due to increased hardware and data, as well as the lack of laws, guidelines, and general operational models regarding the use of AI. Effective risk management policies using AI require an easily adaptable algorithm that can accurately calculate predictions, necessary security measures to ensure functionality, laws, and guidelines for monitoring and overseeing the use of AI.