Семейные офисы используют ИИ для анализа финансовых данных

Согласно новому исследованию Ocorian, большинство семейных офисов обращаются к искусственному интеллекту для получения финансовых данных. Глобальное исследование показывает, что 86 процентов этих частных богатых групп используют ИИ для улучшения своих ежедневных операций и анализа данных. Эти организации, представляющие совокупное состояние в 119,37 миллиарда долларов, стремятся использовать машинное обучение для модернизации своих рабочих процессов.

Технология предлагает практические преимущества для учреждений, работающих с комплексными портфелями, особенно в области обнаружения аномалий, упрощения отчетности и соблюдения строгих регуляторных норм. Для получения финансовых данных с использованием ИИ и управления системами необходимо тщательно согласовывать инструменты с существующими корпоративными архитектурами. Финансовые учреждения часто полагаются на крупные облачные экосистемы, такие как Microsoft Azure или Google Cloud, для предоставления необходимой вычислительной мощности и протоколов безопасности для обработки данных.

Используя эти платформы, команды операций могут внедрять модели машинного обучения, которые выявляют потенциальные схемы мошенничества или нарушения соблюдения норм гораздо быстрее, чем это позволяет ручной анализ. Хотя 26 процентов опрошенных руководителей богатства уверены, что ИИ изменит администрирование и повысит эффективность в течение следующего года, 72 процента ожидают, что более широкие эффекты проявятся в течение двух-трех лет.

Этот осторожный временной график отражает реальность интеграции сложных алгоритмов в высокорегулируемые среды. Интеграция новых систем без нарушения ежедневного обслуживания клиентов представляет собой серьезную задачу. Устаревшие архитектуры данных часто требуют значительной переработки, прежде чем они смогут полностью поддерживать предсказательную аналитику.

Майкл Хармэн, коммерческий директор Ocorian в Великобритании и на Каналах, отметил: “Семейные офисы постепенно принимают ИИ и технологии как часть своей деятельности и особенно используют их для получения данных… существует понимание, что это окажет значительное влияние, и семейные офисы должны начать исследовать этот сектор и нуждаются в поддержке при переходе.”

Несмотря на высокие темпы внедрения операций, прямые инвестиции в сектор ИИ остаются низкими. Только семь процентов респондентов из 16 стран, включая Великобританию, США, ОАЭ и Сингапур, в настоящее время ищут возможности для прямых инвестиций в такие технологические компании. Эта текущая осторожность подчеркивает предпочтение использования проверенных корпоративных решений, а не принятия рисков, связанных с новыми стартапами.

Тем не менее, эта динамика, вероятно, быстро изменится в течение следующих трех лет, поскольку 74 процента этих организаций ожидают увеличить свои инвестиции в цифровые активы. Внутри этой группы 20 процентов планируют значительно увеличить свои финансовые вложения в сектор. Аутсорсинг технической нагрузки к установленным поставщикам услуг позволяет учреждениям извлекать выгоду из улучшенного обнаружения мошенничества и мониторинга соблюдения норм без непосредственного управления алгоритмической инфраструктурой.

Успех будет зависеть от создания чистых потоков данных и обеспечения того, чтобы межфункциональные команды понимали, как интерпретировать алгоритмические результаты для оценки рисков. Приоритизируя безопасные и масштабируемые облачные платформы и сосредотачиваясь на конкретных операционных проблемах, таких как регуляторная отчетность, финансовые лидеры могут эффективно использовать эти возможности ИИ для укрепления своих данных, сохраняя необходимый контроль, требуемый в современном управлении богатством.