Citi, HSBC, Deutsche Bank, Standard Chartered и Barclays се меѓу главните глобални банки кои соработуваат со Ant International за распоредување на специјализиран модел на вештачка интелигенција за предвидување на паричниот тек, управување со ликвидноста и хеџирање на валути.
Вештачката интелигенција во банките се движи од поддршка на клиенти и автоматизација на административните задачи кон самата суштина на финансиските операции.
Компанијата за финансиска технологија Ant International претстави подобрена верзија на моделот Falcon Time-Series Transformer 2.0, наменет за предвидување на паричните текови и изложеноста на девизи на компаниите и финансиските институции.
Според податоците објавени од Reuters, Ant International воспостави соработка со шест големи банки, вклучувајќи ги Citi, HSBC, Deutsche Bank, Standard Chartered и Barclays.
Компанијата тврди дека попрецизното предвидување на паричните потреби и изложеноста на валути може да ги намали трошоците за хеџирање на валути и распределба на средства за повеќе од 60 проценти.
Како вештачката интелигенција ги намалува трошоците за банките и компаниите
Компаниите што работат на повеќе пазари секојдневно примаат и плаќаат пари во различни валути. За да се заштитат од промените на девизниот курс, тие купуваат или продаваат валути однапред, односно користат различни инструменти за хеџирање на девизи.
Проблемот се јавува кога компанијата погрешно проценува колку од одредена валута ќе ѝ биде потребна.
Ако очекуваниот паричен тек е преценет, компанијата може да купи премногу заштита и непотребно да ги зголеми трошоците. Ако го потцените, дел од бизнисот останува изложен на промени во девизниот курс.
FalconTST анализира историски податоци за трансакции, салда на сметки, порамнувања и валутни позиции, а потоа предвидува колку пари ќе бидат потребни, кога ќе бидат потребни и во која валута.
За разлика од широко познатите генеративни модели на вештачка интелигенција, кои првенствено обработуваат и генерираат текст, FalconTST е специјализиран за временски серии и варијабилни нумерички податоци.
Точност на предвидување поголема од 93 проценти
Ant International наведува дека новата верзија на моделот постигнува точност од повеќе од 93 проценти во предвидувањето на паричните текови и изложеноста на девизи.
Моделот може да се користи за часовни, дневни и неделни прогнози, што им овозможува на банките попрецизно да управуваат со ликвидноста на девизи и да им понудат на клиентите поповолна заштита од флуктуации на валути.
Според податоците од платформата FalconTST, моделот има околу 2,5 милијарди параметри и обработува шеми од приближно 300 милијарди временски податоци.
Ant International прво го користеше моделот за свои потреби, а потоа почна да го поврзува со платформите за девизен курс на големи меѓународни банки.
Barclays, Citi и Standard Chartered веќе ги поврзаа своите платформи
Barclays го интегрираше FalconTST во платформата BARX NetFX, наменета за автоматизирано управување со девизниот ризик, особено во индустријата за е-трговија и плаќање.
Citi го поврза моделот со услугата Fixed FX Rates, која им овозможува на компаниите однапред да ги заклучат девизните курсеви. Решението на Citi поддржува повеќе од 70 валути и се користи во авиоиндустријата, туризмот и е-трговијата.
Во претходен пилот-проект со голема азиска авиокомпанија, трошоците за хеџирање на валути беа намалени за околу 30 проценти, соопшти Citi.
Standard Chartered го користи моделот заедно со својата платформа SCALE, која им овозможува на компаниите и финансиските институции да управуваат со ликвидноста на девизниот курс и прекуграничните плаќања 24 часа на ден.
Банкарската вештачка интелигенција повеќе не е само чет-бот
Значењето на новиот модел не е само во можните заштеди, туку и во фактот што покажува дека банките почнуваат да воведуваат вештачка интелигенција во операциите што директно влијаат на цената на услугите, управувањето со капиталот и финансиските ризици.
Досега, примената на вештачката интелигенција во банкарството главно се фокусираше на чет-ботови, откривање на измами, верификација на документи, анализа на кредитот и автоматизација на поддршката на клиентите.
Сега, специјализирани модели се вклучуваат во управувањето со ликвидноста и валутните позиции, т.е. задачи што традиционално бараа големи аналитички тимови, сложени статистички модели и значителни капитални резерви.
Поточните прогнози можат да им овозможат на банките поефикасно да ги користат расположливите парични средства, додека компаниите можат да добијат пониски трошоци за хеџирање и поголема предвидливост на приходите и расходите.
Фото: Gemini