Η ραγδαία πρόοδος της τεχνητής νοημοσύνης (Artificial Intelligence – AI) σηματοδοτεί μια νέα εποχή για τον τραπεζικό και χρηματοοικονομικό τομέα. Η ενσωμάτωση ευφυών τεχνολογιών σε βασικές λειτουργίες του τραπεζικού συστήματος δεν αποτελεί πλέον τεχνολογική επιλογή, αλλά αναγκαιότητα για προσαρμογή, βιωσιμότητα και στρατηγική ανθεκτικότητα. Η σύνδεση της AI με την τραπεζική κερδοφορία, την αναλυτική ικανότητα και τη συμβολή στη χρηματοοικονομική ανάπτυξη αποκτά σταδιακά καθοριστικό χαρακτήρα.
1. AI στον τραπεζικό κλάδο: Από τα δεδομένα στη στρατηγική
Η χρήση τεχνολογιών Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning), Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing) και Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (Large Language Models – LLMs) επιτρέπει την επεξεργασία και ανάλυση πολύπλοκων δεδομένων, δομημένων και μη.
Οι εφαρμογές περιλαμβάνουν, μεταξύ άλλων, πρόβλεψη αθετήσεων δανείων (default prediction), διαχείριση πιστωτικού κινδύνου, εντοπισμό χρηματοοικονομικής απάτης και αυτοματοποίηση διαδικασιών κανονιστικής συμμόρφωσης (regtech).
Οι τράπεζες που επενδύουν σε αυτά τα εργαλεία είναι σε θέση να παρακολουθούν δυναμικά το μακροοικονομικό περιβάλλον, να αντιλαμβάνονται εγκαίρως τις μεταβολές στις αγορές και να αναπροσαρμόζουν τις στρατηγικές τους με βάση τα ευρήματα των αλγοριθμικών μοντέλων.
2. Ενίσχυση τραπεζικής κερδοφορίας: Μείωση κόστους και ενεργός ρόλος στη δημιουργία εσόδων
Η AI ενισχύει άμεσα την κερδοφορία μέσα από τη μείωση του λειτουργικού κόστους (π.χ. αυτοματοποιημένη υποστήριξη πελατών) αλλά και τη δημιουργία νέων ροών εσόδων.
Ειδικότερα, η δυνατότητα δημιουργίας προσωποποιημένων χρηματοοικονομικών προϊόντων και η αποτελεσματική διαχείριση χαρτοφυλακίων με τη βοήθεια ευφυών εργαλείων (robo-advisors, chatbots, εικονικοί τραπεζικοί σύμβουλοι) οδηγούν σε αυξημένα περιθώρια κέρδους.
Χαρακτηριστικά, επενδυτικοί όμιλοι, όπως η JPMorgan Chase και η ING, εφαρμόζουν πλατφόρμες AI για real-time ανάλυση ρίσκου και προτάσεις επενδύσεων, μειώνοντας το κόστος ανάλυσης και αυξάνοντας το conversion rate σε χρηματοοικονομικές πωλήσεις.
3. Μετασχηματισμός της χρηματοοικονομικής ανάλυσης: Από τη στατικότητα στη δυναμική πρόβλεψη
Οι παραδοσιακές μέθοδοι αποτίμησης βασίζονται σε ιστορικά στοιχεία. Η AI μετατρέπει την ανάλυση σε δυναμική πρόβλεψη με χρήση real-time δεδομένων, συνδυάζοντας οικονομικά μεγέθη με εξωτερικά δεδομένα, όπως γεωπολιτικά γεγονότα, κοινωνικές τάσεις ή ESG δείκτες. Αυτό καθιστά την ανάλυση όχι απλώς εργαλείο αποτίμησης, αλλά ενεργό μηχανισμό πρόγνωσης και πρόληψης.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απλώς τεχνολογική καινοτομία, αλλά στρατηγική προτεραιότητα για τον τραπεζικό κλάδο.
Μεγάλες εταιρείες συμβουλευτικής ενσωματώνουν πλέον AI σε αναλύσεις κινδύνου για χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, ενισχύοντας την αξιοπιστία και την προγνωστική δύναμη των εκτιμήσεων.
4. Τραπεζική και χρηματοοικονομική ανάπτυξη: Ο ρόλος της AI σε βιώσιμα οικονομικά μοντέλα
Η AI μπορεί να λειτουργήσει ως καταλύτης χρηματοοικονομικής ανάπτυξης, ενισχύοντας τη συμπερίληψη μέσω εναλλακτικών μορφών scoring, την περιφερειακή ανάπτυξη μέσω έξυπνων επενδυτικών προτύπων και τη βιωσιμότητα μέσα από πράσινη τραπεζική. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη βασικό στοιχείο στον ψηφιακό μετασχηματισμό της ΕΚΤ και των εθνικών εποπτικών αρχών.
Η Ελλάδα, μέσα από πρωτοβουλίες ψηφιακού μετασχηματισμού στις συστημικές τράπεζες, μπορεί να εντάξει τη χρήση της AI στη στρατηγική της για διατηρήσιμη και έξυπνη ανάπτυξη.
5. Ενίσχυση της εφαρμογής στην ελληνική τραπεζική πραγματικότητα και η ανάγκη για εξειδίκευση ανθρώπινου δυναμικού
Στην ελληνική πραγματικότητα, οι συστημικές τράπεζες έχουν ήδη ξεκινήσει την ενσωμάτωση τεχνολογιών AI σε κρίσιμους τομείς, όπως η εξυπηρέτηση πελατών (μέσω ψηφιακών καναλιών), η πρόληψη οικονομικού εγκλήματος και η ανάλυση πιστωτικού κινδύνου.
Ωστόσο, η επιτυχής και πλήρης εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί, εκτός από τεχνική υποδομή, και σημαντικές επενδύσεις στην εκπαίδευση και συνεχή κατάρτιση του ανθρώπινου δυναμικού. Η αξιοποίηση προηγμένων τεχνολογιών προϋποθέτει αλλαγή κουλτούρας εντός των τραπεζικών οργανισμών και υιοθέτηση ενός πλαισίου διαρκούς μάθησης, ώστε τα στελέχη να μπορούν να ερμηνεύουν, να αξιολογούν και να συν-αποφασίζουν με τα ευφυή συστήματα. Ο ανθρώπινος παράγοντας, ως θεματοφύλακας της ηθικής και της εμπιστοσύνης, παραμένει κρίσιμος.
6. Ρυθμιστικές προκλήσεις: Η ανάγκη για ισορροπία
Η πρόκληση είναι διττή: να προωθηθεί η καινοτομία, διασφαλίζοντας ταυτόχρονα τη διαφάνεια, τη μη μεροληψία και την προστασία των δεδομένων. Χρειάζεται ένα σύγχρονο εποπτικό πλαίσιο που θα επιτρέπει την ευελιξία, αλλά θα προστατεύει τα θεμέλια της εμπιστοσύνης στο τραπεζικό σύστημα. Σε αυτό αναμένεται να συμβάλει ο πρόσφατος Κανονισμός (Ε.Ε.) 2024/1689 για τη θέσπιση εναρμονισμένων κανόνων σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη (AI Act), ο οποίος θα εφαρμοστεί σταδιακά μέχρι το 2027 και θα καλύψει συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε ένα ευρύ φάσμα κλάδων της οικονομίας στην Ευρωπαϊκή Ενωση, συμπεριλαμβανομένου αυτού των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών.
Συμπερασματικά, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι απλώς τεχνολογική καινοτομία, αλλά στρατηγική προτεραιότητα για τον τραπεζικό κλάδο. Η υπεύθυνη και επιστημονικά θεμελιωμένη αξιοποίησή της μπορεί να λειτουργήσει ως μοχλός κερδοφορίας, ανθεκτικότητας και χρηματοοικονομικής προόδου.
*Ο κ. Χρήστος Σταϊκούρας είναι αναπληρωτής καθηγητής, Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών, βουλευτής.
*Ο κ. Δημήτρης Ζοπουνίδης είναι ερευνητής, MSc Business Analytics and Data Science, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Data Science Laboratory, Πολυτεχνείο Κρήτης.
