En
2020 no sabremos si conversamos con una persona real por el o con una maquina si solo escuchamos su voz. Actualmente 500 millones de personas usan bots
y asistentes digitales.
Se pronostica que aumentará a más de 2,2 mil millones
en 2020. En Corea los robot asesoses te
dan un rendimiento del 2 % en la bolsa en comparación con los humanos de menos -
3 % . en Japón, algunos bancos han desplegado a Pepper el reobot emocional que será
tu amigo .Serán despedidos Los asesores, los cajeros y los empleos de servicio
al cliente
La
inteligencia artificial y la evolución de la economía fractal
Publicado el
12 horas por Nikolas Badminton
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Nikolas
Badminton
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Nikolas
Badminton es un investigador y futurista con sede en Vancouver, Canadá, y ofrece opiniones sobre la
humanidad, el futuro del trabajo y la vida con la tecnología. Sus opiniones y
pensamientos sobre el futuro se pueden ver en nikolasbadminton.com.
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El dinero hace
girar el mundo, o eso dicen. Los pagos, las inversiones, los seguros y los
miles de millones de transacciones son el corazón palpitante de una economía
fractal, que hace eco a la complicada complejidad de los sistemas naturales,
como el crecimiento de los organismos vivos y el rebote de los átomos.
Los sistemas financieros son más
grandes que la suma de sus partes. Las reglas subyacentes que las gobiernan pueden parecer
simples, pero qué superficies es dinámica, caótica y de alguna manera
autoorganizada. Y la sangre que fluye a través de este latido del corazón
fractal es datos.
Actualmente
se producen diariamente 2,5 exabytes de datos. Se espera que ese número crezca a 44 zettabytes al día para 2020 (Fuente: GigaOm). Estos
datos, junto con la interconectividad, la correlación,
la analítica predictiva y el aprendizaje automático, proporcionan la base para
nuestro futuro impulsado por la IA.
Más de 2.100 millones de dólares se han invertido en las iniciativas
de infraestructura de AI desde 2010, con 1.300 millones de dólares invertidos
en 2015 solo.
Las empresas iniciadoras de aplicaciones de AI
han registrado la mayor parte de las inversiones, con más de 6.900 millones de dólares invertidos en las aplicaciones de
AI desde 2010 y un aumento total de 3.600 millones de dólares en 2015
(Fuente: TRACXN).
Estos
movimientos están conduciendo hacia la innovación
masiva que se está dando en el campo de los servicios financieros, y AI
está ayudando a enfrentar las tensiones de volúmenes de datos cada vez mayores,
cambios demográficos y sus deseos, tensiones reguladoras, organización y
eficiencia de sistemas y un panorama técnico cambiante.
El
surgimiento de robots y asistentes digitales
Ahora vemos
más de 500 millones de personas usando bots y
asistentes digitales. Se pronostica que aumentará a más de 2,2 mil millones en 2020 (Fuente: Statista).
Aquellas plataformas, desarrolladores y
equipos de ciencia de datos que entrenan a la IA están tratando de crear una experiencia sencilla y sin fricción con los
dispositivos que usamos para reducir la necesidad de contacto humano-humano
para incrementar las interacciones.
Esto es especialmente cierto para la industria
bancaria para resolver, donde los clientes más jóvenes preferirían ver a un
dentista que escuchar lo que su banco está diciendo. (
Fuente:
Millennial Disruption Index).
Esto significa
desconexión y, en última instancia, la deserción a otras plataformas basadas en
aplicaciones.
En este
momento tenemos un problema real con los bots.
Cuando la adopción de un sistema es baja, la experiencia ofrecida no es
óptima.
Incluso los
bancos como Royal Bank of Scotland en el Reino Unido, que está lanzando un bot llamado Luvo
en sus canales de servicio, es consciente de esto: Aunque Luvo inicialmente
necesita ser entrenado para entender temas, RBS insiste
en que ganará sus rayas AI por " Aprender de sus errores ", lo
que hará que sea" más preciso en el tiempo ". Mientras tanto, sin
embargo, los clientes tienen que tener paciencia, mientras que se limita a una
experiencia sub-óptima.
Está claro
que la discusión de datos, aprendizaje de máquinas y otras técnicas de IA están
proporcionando un enorme valor a las instituciones financieras y al cliente.
SEB en
Suecia también está desplegando un bot, llamado Amelia (por IPsoft), para el
servicio a sus 1 millón de clientes. Además, se han utilizarlo internamente al desplegarlo para proporcionar soporte técnico
a sus 15.000 empleados. Esto ha llevado a una implementación sólida.
Más allá de
esto, y más cerca del cliente, está el surgimiento del "comercio conversacional",
que es un sistema móvil que usa la IA para analizar el habla y emprender
acciones anticipatorias como ordenar las flores favoritas de su mamá para su
cumpleaños o pagar a su amigo por Dinero prestado en una noche fuera.
Samsung intensificó y
compró VIV, y se
rumorea que la próxima iteración de Siri de Apple también se convertirá en el espacio
de comercio de conversación como el ecosistema de pagos se desarrolla para que
sea más fácil para todos nosotros para ser liberado de nuestros ingresos
duramente ganados hacia redes de minoristas .
Más allá de
los bots, también buscaremos a los robo-asesores
para ayudarnos con nuestras carteras de inversión y ofrecer mejores
rendimientos. Compañías como Wealthfront e INVSTR están avanzando a la placa en Norteamérica y la U.K. Ha habido algunos resultados
impresionantes en Corea, también. Algunos robo-asesores están entregando rendimientos de 2 por
ciento frente a los fondos de acciones nacionales
a -3 por ciento y KOSPI a -2,2 por ciento. Y en Japón,
algunos bancos han desplegado a Pepper, el robot emocional que va más
allá de un algoritmo a un asistente con el que desea involucrarse más
profundamente. Esta podría ser la clave para la adopción temprana.
Eso es
genial, pero estamos en el capricho de los desarrolladores de recopilación y
procesamiento de conjuntos de datos y, a continuación, aplicar técnicas de
aprendizaje coincidentes.
El fantasma
en la máquina es real, e incluso estos sistemas inteligentes -con su falta de
propiedad humana del conocimiento en torno a las inversiones- pueden socavar
estos resultados iniciales.
Y luego
tenemos que considerar el fraude. Muy pronto (hace unos 10 años), PayPal reconoció el valor del aprendizaje
automático aplicado al fraude y ha implementado sus propios sistemas
internos para detectar actividades sospechosas -y, lo que es más importante,
separar las falsas alarmas del verdadero fraude- en más de 4.900 millones En
pagos (en 2015) para 188 millones de clientes en 202 países.
De
2017 a 2025
Por lo
tanto, está claro que la discusión de datos, aprendizaje de máquinas y otras
técnicas de IA están entregando enorme valor a las
instituciones financieras y al cliente. Estas tendencias continuarán;
Sin embargo, hay algunas consideraciones mientras miramos hacia lo que sucederá
entre ahora y 2025.
A medida que
AI se vuelve omnipresente a través de potentes
dispositivos móviles con plataformas AI integradas en el nivel de hardware,
veremos más aplicaciones controladas y
de sistema cerrado. La energía real será incorporada, y el código se
actualizará continuamente. A través de miles de
millones de comportamientos de los usuarios y los datos generados alimentando
el aprendizaje, vamos a ver grandes avances en lo que puede ser
automatizado y lo que puede ofrecer valor al usuario sobre una base diaria.
Habrá un cambio en la fuerza de trabajo de servicios financieros hacia
desarrolladores especializados, científicos de datos, arquitectos de
infraestructura, eticistas de codificación y formadores de IA intensificándose
en funciones más centrales y críticas.
Los
asesores, los cajeros y los empleos de servicio al cliente se verán gravemente afectados, y
habrá menos necesidad de que las personas llenen esas posiciones.
Los
bancos, los prestamistas, los aseguradores, los fondos monetarios centrales y
los nuevos actores de la industria financiera tendrán que unirse para identificar oportunidades y
establecer una hoja de ruta, junto con principios reguladores profundamente
considerados. Debemos asegurar la integridad y la estabilidad de los sistemas
financieros de manera unificada y acordada. Para ello, la ética, la regulación
y las decisiones de política gubernamental relacionadas con el uso de la IA
deberán ser consideradas e implementadas a nivel nacional e internacional. Este
es uno de los mayores obstáculos a medida que avanzamos hacia un mundo de la
banca sensata.
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El enfoque
debe ser doble. Tendrán que reemplazar
la vieja guardia de las regulaciones dentro del sistema bancario con un cuerpo
independiente de datos y expertos en IA que pueden proporcionar directrices
estrictas sobre cómo capacitar éticamente los sistemas para evitar la
discriminación positiva o la favorabilidad. Y luego, asegúrese de que los
científicos y desarrolladores de datos estén capacitados para implementar la
ética de una manera que sea consistente en todos los sistemas bancarios y
monetarios a nivel mundial. El FMI, el Banco Mundial
y otros tendrán que intervenir un poco en este papel y luchar por conseguir
economías más desafiantes como China y Rusia a
bordo, también.
La esperanza
final es que una vez que hemos trabajado la mejor manera de regular y navegar
este ecosistema cada vez más fractal, que el intercambio de datos y la
optimización del mercado en general nos llevará a la estabilidad económica. El
desafío que acompañará implicará tratar de luchar contra ese control de
personas que ganan millones de dólares cada año al continuar confiando en los
modelos de la vieja escuela y en las intuiciones.
Tengo la
esperanza de que los nuevos jugadores y la presión de los clientes serán las
fuerzas impulsoras del cambio. Espero un mundo sin corredores de varios
millones de dólares al año, gestores de fondos de cobertura y líderes
bancarios, y para uno donde los efectos a largo plazo de A.I. Y los avances en
el poder de cálculo (aproximadamente 20 años o más) significará una
redefinición al por mayor de la riqueza, el uso monetario, el valor y un
enfoque en la igualdad entre las sociedades en el mundo.
Bienvenido
al futuro.
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