JPMorgan наращивает инвестиции в ИИ, прогнозируя, что к 2026 году объем расходов на технологии приблизится к 20 миллиардам долларов.

Искусственный интеллект (ИИ) Быстрое развитие от экспериментальных пилотных проектов до неотъемлемых компонентов бизнес-операций в крупных корпорациях. Ярким примером является... JPMorgan Chaseгде растущие инвестиции в ИИ приводят к тому, что технологический бюджет банка приближается к отметке примерно в 100%. 19,8 млрд долларов США к 2026 году.

Эти масштабные инвестиции свидетельствуют о том, что ИИ перестал быть узкоспециализированной исследовательской инициативой и глубоко интегрирован в ключевые функции, такие как управление рисками, выявление мошенничества и обслуживание клиентов.

Руководители предприятий, отслеживающие внедрение ИИ, отмечают важную тенденцию: ИИ становится неотъемлемой частью повседневных систем, обеспечивающих работу крупных организаций.

Технологический бюджет JPMorgan и растущие инвестиции в ИИ

Расходы на технологии в банковской сфере неуклонно растут. JPMorgan выделяется масштабом этих расходов. Согласно отчетам... Business InsiderСогласно информации, полученной в ходе брифингов компании и обсуждений с инвесторами, бюджет банка на технологии, как ожидается, составит примерно... 19,8 млрд долларов США в 2026 годуЭто включает в себя значительные инвестиции в облачную инфраструктуру, кибербезопасность, платформы данных и инструменты искусственного интеллекта.

В этот бюджет включено дополнительное 1,2 миллиарда долларов США выделено на инвестиции в технологии, включая проекты, связанные с искусственным интеллектом.

Крупные банки рассматривают инвестиции в технологии как стратегическое долгосрочное вложение из-за сложности и масштаба этих систем, на создание которых зачастую уходят годы.

Поскольку для работы ИИ требуются надежные каналы обработки данных и значительные вычислительные мощности, внедрение ИИ часто приводит к более масштабным обновлениям всего технологического стека.

Влияние машинного обучения на результаты бизнеса

Руководители сообщают, что искусственный интеллект уже повышает операционную эффективность в JPMorgan. Финансовый директор банка, Джереми БарнумВ ходе телефонных конференций с инвесторами было отмечено, что аналитика на основе машинного обучения напрямую способствует росту выручки и повышению операционной эффективности в различных бизнес-подразделениях.

Рейтер В сообщениях СМИ подтверждается, что JPMorgan использует передовые модели данных и инструменты машинного обучения для улучшения принятия решений и анализа в масштабах всей компании.

Эти модели обрабатывают огромные массивы финансовых данных и выявляют тонкие закономерности, недоступные человеческому восприятию, улучшая результаты в таких областях, как торговля, кредитование и отношения с клиентами.

Даже незначительное повышение точности прогнозирования может иметь значительные финансовые последствия из-за огромного объема транзакций и рыночной активности, обрабатываемых ежедневно.

Применение ИИ в JPMorgan

• Финансовые рынки: Модели искусственного интеллекта анализируют торговые данные, выявляют закономерности движения цен и помогают трейдерам оценивать риски и определять возможности на быстро меняющихся рынках.
• Кредитование: Инструменты машинного обучения анализируют финансовую историю клиентов, рыночные тенденции и другие данные для оценки кредитного риска, помогая аналитикам выявлять соответствующие закономерности.
• Выявление мошенничества: Искусственный интеллект сканирует миллионы ежедневных платежных транзакций практически в режиме реального времени, чтобы выявлять необычное поведение, сигнализирующее о потенциальном мошенничестве, что является критически важным и широко распространенным вариантом применения в банковской сфере.
• Внутренние операции: Инструменты искусственного интеллекта помогают в анализе контрактов, обобщении результатов исследований и упрощают поиск сотрудников в больших внутренних базах данных. Генеративный ИИ начинает помогать в составлении отчетов и внутренней документации.

Хотя эти системы искусственного интеллекта редко имеют прямой интерфейс взаимодействия с клиентами, они обеспечивают принятие многих важных решений на уровне бэкэнда, необходимых для бесперебойной работы банковских операций.

Почему банки лидируют на раннем этапе внедрения ИИ?

Финансовые компании, такие как JPMorgan, обладают уникальными преимуществами для применения искусственного интеллекта:

1. Массив структурированных данных – Банки генерируют обширные наборы данных на основе транзакций, рыночной активности и истории платежей, которые идеально подходят для машинного обучения.
2. Действия, основанные на прогнозировании – Ключевые банковские функции, такие как оценка кредитоспособности и выявление мошенничества, в значительной степени зависят от прогнозной аналитики.
3. Финансовые последствия улучшений – Даже небольшое повышение точности модели может существенно повлиять на большие объемы финансовых операций.

По этим причинам банки активно инвестировали в науку о данных и аналитику задолго до недавнего всплеска интереса к генеративному искусственному интеллекту.

Более широкие последствия инвестиций JPMorgan в ИИ

Рост расходов JPMorgan на ИИ отражает более широкую тенденцию в масштабах предприятий, где инвестиции в ИИ являются частью общих технологических бюджетов. Успешное внедрение ИИ часто требует современных платформ данных, защищенных облачных сред и надежной вычислительной инфраструктуры. По мере того, как предприятия создают эти основы, интеграция ИИ в различные подразделения становится более осуществимой.

Многие предприятия начинают внедрение ИИ с конкретных задач, таких как обнаружение мошенничества или автоматизация обработки документов. После того, как эти возможности начинают приносить ощутимую пользу, в течение нескольких лет они расширяются на множество операционных областей. Такое поэтапное масштабирование объясняет, почему бюджеты на ИИ часто совпадают с более широкими инвестициями в инфраструктуру данных.

Советы руководителям предприятий

Дело JPMorgan свидетельствует о том, что Запуск инициатив в области ИИ с четко определенными бизнес-задачами.Вместо масштабных экспериментов это приводит к лучшим результатам. В банковской сфере обнаружение мошенничества и кредитное моделирование часто являются первоочередными задачами, поскольку позволяют получить измеримые результаты.

Успешное внедрение ИИ также требует устойчивые инвестиции в управлении данными, вычислительных ресурсах и квалифицированных командах. Искусственный интеллект все чаще интегрируется в рутинное планирование технологий в крупных компаниях, а не является изолированным инновационным проектом.

По мере роста использования ИИ в предприятиях, технологические бюджеты, сопоставимые с бюджетом JPMorgan, могут дать представление о том, как инвестиции в ИИ будут формировать тенденции корпоративных расходов в ближайшем будущем.

---

См. также:

• JPMorgan Chase рассматривает расходы на ИИ как ключевую инфраструктуру.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли?

Изучите Выставка искусственного интеллекта и больших данныхМероприятие, проходившее в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне, является частью... TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими конференциями. кликните сюда для получения более подробной информации.

AI News работает на базе TechForge MediaУзнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах, посвященных корпоративным технологиям. здесь.

Дайте мне знать, если вам потребуется дополнительная настройка под какой-либо конкретный стиль или функцию!