Atât petrolul, cât și puterea datelor sunt ecosisteme vaste. Petrolul este indisolubil legat de transport și industrie, în timp ce datele alimentează inovația în tehnologie, finanțe, asistență medicală și multe altele. Ambii factori au cauzat istoric creșterea economică globală și perturbările. Astăzi, datele și-au luat locul ca cea mai valoroasă resursă în era digitală. Pe piața globală a datelor, inteligența artificială (AI) devine din ce în ce mai influentă și se extinde rapid.
În timp ce industria petrolieră globală, în valoare de aproape 9 trilioane de dolari, a condus de mult timp creșterea industriei, economia datelor crește rapid, cu proiecții ce vor depăși 393 de miliarde de dolari până în 2025 și 1 trilion de dolari până în 2033. În fiecare zi, companiile generează cantități masive de date prin interacțiuni cu clienții, lanțurile de aprovizionare și clienții.
Acum, AI a devenit, fără îndoială, motorul care conduce această transformare. Cu instrumente precum învățarea automată, procesarea limbajului natural, analiza predictivă și foarte curând tranziția la sisteme autonome de inteligență artificială (Agentic AI), companiile pot transforma acum datele în informații, pot automatiza deciziile și pot debloca modele de afaceri complet noi.
Automatizarea sarcinilor bazată pe inteligență artificială înlocuiește procesele manuale, 70% dintre directorii IT raportând că sistemele AI depășesc acum instrumentele tradiționale. De exemplu, în industrie, întreținerea predictivă prin tehnologii AI a redus timpii de nefuncționare neplanificați cu până la 30%, economisind costuri și crescând productivitatea.
Astăzi, companiile folosesc sisteme AI pentru a personaliza interacțiunile la scară largă. Pentru a ilustra, peste 60% din interacțiunile cu serviciul clienți sunt gestionate de chatbots AI, oferind asistență mai rapidă și consecventă.
În sectorul financiar, unde acuratețea și predictibilitatea sunt cruciale, AI are potențialul de a redefini modul în care instituțiile financiare gestionează riscurile, în domenii precum:
- Evaluarea riscului de credit: AI poate procesa cantități mari de date de la istoricul tranzacțiilor la surse alternative de informații pentru a crea profiluri de risc mai țintite și mai dinamice.
- Gestionarea creditelor neperformante (NPL): prin monitorizarea comportamentului debitorilor și a indicatorilor financiari aferenți, AI poate identifica indicii timpurii ale potențialei nerambursări, permițând intervenții în timp util și proactive.
- Sisteme de avertizare timpurie (EWS): prin scanarea continuă a datelor în timp real, de la tendințele pieței la știrile financiare, este posibilă identificarea potențialelor riscuri la timp, permițând un răspuns imediat.
- Conformitate cu reglementările: Sistemele automatizate, bazate pe inteligență artificială, monitorizează continuu evoluțiile de reglementare, evaluează impactul acestora și asigură o conformitate precisă și în timp util, reducând semnificativ nevoia de procese manuale.
În ciuda potențialului său, adoptarea AI vine cu o serie de provocări, în care calitatea datelor este critică. Modelele AI sunt la fel de bune ca datele pe care sunt antrenate. Datele incorecte sau părtinitoare duc la rezultate incorecte; lipsa de personal calificat în tehnologiile AI îngreunează, de asemenea, implementarea și scalarea acestor soluții de către companii. În cele din urmă, infrastructura limitată este o altă barieră, deoarece utilizarea AI necesită putere de calcul scalabilă și integrare perfectă cu sistemele existente.
Un alt domeniu cheie legat de AI este legat de preocupările etice. Asigurarea corectitudinii, transparenței și conformității cu reglementări precum GDPR este esențială pentru construirea încrederii.
Cu toate acestea, succesul cu AI nu înseamnă doar adoptarea de noi instrumente, ci și construirea fundației potrivite. Acest lucru se traduce prin date curate, echipe calificate, infrastructură scalabilă și o cultură corporativă care este pregătită să îmbrățișeze schimbarea.
Companiile care încep cu pași mici și constanti, învață rapid și cresc strategic vor fi într-o poziție mai bună pentru a-și transforma datele, în timp ce implementarea sistemelor autonome AI (Agentic AI) oferă un avantaj competitiv durabil.
Călătoria de la date la AI nu este doar o evoluție tehnică, ci o transformare a afacerii.
La CRIF, recunoscând nevoia de cunoștințe de specialitate în AI, am creat, în 2020, CRIF InnovEcos, un centru global de inovare care stimulează progresul în tehnologia financiară prin colaborare deschisă și tehnologii emergente, cum ar fi IA genetică. Valorificând ecosistemul global al CRIF și peste 30 de ani de experiență, am implementat deja mai multe proiecte importante și de pionierat, cum ar fi cele menționate mai sus.
Inițiativa de afaceri InnovEcos oferă soluții practice și fiabile, cum ar fi automatizarea documentelor și sisteme avansate de control utile băncilor și întreprinderilor. Prin inițiative precum Call4Ideas și capital de investiții corporative, promovează inovarea responsabilă și transformarea digitală. În domeniul AI genetic, InnovEcos nu este doar un hub, este o platformă de start-up cu rol catalizator în evoluția continuă a CRIF în sectorul financiar, permițând transformarea unei idei într-o schemă pilot și de acolo implementarea soluției la o scară mai largă a organizației.
Așadar, vedem că suntem chemați să operăm într-o lume plină de date complexe, AI fiind un instrument principal pentru a-și debloca valoarea, a stimula inovația și a rămâne competitivi. De la îmbunătățirea modelelor de risc de credit la gestionarea creditelor neperformante și dezvoltarea sistemelor de avertizare timpurie, IA remodelează modul în care întreprinderile operează și iau decizii.
