Modul în care inteligența artificială perturbă finanțele

Rezumat

Tehnologia de uz general este un termen rezervat de economiști pentru tehnologiile care stimulează creșterea economică prelungită și progresele societale, revoluționând operațiunile gospodăriilor și ale corporațiilor deopotrivă. Un exemplu de tehnologie de uz general este electricitatea. Electricitatea a dat naștere la o multitudine de produse și sectoare, inclusiv frigidere, mașini de spălat, trenuri și, desigur, computere. Apariția electricității a transformat radical lumea.

Un articol recent de la Harvard Business Review desemnează inteligența artificială (AI) drept cea mai importantă tehnologie de uz general a erei noastre . Suntem familiarizați cu puterea AI. Se manifestă sub forma unui robot care învinge un jucător de șah de renume mondial. O mașină care se poate parca în paralel. Dispozitive care răspund la vremea de mâine când întrebăm. Dar o mare parte din contactul nostru cu – și înțelegerea – AI se învârte în jurul produselor care ne afectează viața de zi cu zi ca consumatori. La nivel organizațional, există o întrebare mai mare cu privire la modul în care AI va perturba industriile și, în special, cum vor valorifica serviciile financiare AI.

Următorul articol va defini inteligența artificială, sfera tehnologiilor aferente acesteia, dimensiunea industriei AI în ansamblu și aplicațiile inteligenței artificiale în finanțe. Această piesă nu are scopul de a oferi o judecată normativă privind dezvoltarea AI; mai degrabă, se va concentra asupra modului în care AI perturbă finanțele.

Inteligența artificială: ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială este un domeniu al informaticii axat pe crearea de mașini inteligente care funcționează ca oamenii. Calculatoarele AI sunt proiectate pentru a îndeplini funcții umane, inclusiv învățarea, luarea deciziilor, planificarea și recunoașterea vorbirii.

Inteligența artificială permite mașinilor să își îmbunătățească continuu performanța fără ca oamenii să ofere instrucțiuni prescriptive despre cum să facă acest lucru. Acest lucru este semnificativ din câteva motive. În primul rând, oamenii știu mai multe decât suntem capabili să spunem. Adică, oamenii pot fi capabili să recunoască o față sau să execute o strategie inteligentă într-un joc de șah. Cu toate acestea, înainte de tehnologia avansată de inteligență artificială, incapacitatea oamenilor de a ne articula cunoștințele însemna că nu am putut automatiza multe sarcini. În al doilea rând, tehnologia AI este supraomenească în execuție, funcționând mai rapid și adesea cu mai multă acuratețe decât oamenii.

Tehnologii de inteligență artificială

Inteligența artificială cuprinde o multitudine de capabilități și tehnologii. Firma de consultanță PWC întărește că AI „nu este un domeniu monolitic. Cuprinde o serie de lucruri care adaugă toate noțiunii noastre despre ceea ce înseamnă a fi „inteligent”.” Mai jos sunt câteva dintre cele mai populare domenii ale AI:

• Învățarea automată este o metodă de analiză a datelor care automatizează construirea modelelor analitice. Folosind algoritmi care învață în mod iterativ din date, învățarea automată permite computerelor să găsească informații ascunse fără a fi programate în mod explicit unde să caute.
• Învățarea profundă este un subset al învățării automate. A facilitat recunoașterea obiectelor în imagini, etichetarea video și recunoașterea activității și face progrese în percepție (inclusiv audio și vorbire). De exemplu, aplicația de deep learning de la Facebook, DeepFace, a fost instruită să recunoască oamenii în fotografii. Mulți fac o comparație între tehnologia învățării profunde și biologie, dar experții sunt în general de acord că, deși sunt inspirați de creierul uman, nu este neapărat modelat după acesta.
• Procesarea limbajului natural este capacitatea unui program de calculator de a înțelege vorbirea umană în timp real. Cercetarea și dezvoltarea se îndreaptă către sisteme capabile să interacționeze cu oamenii prin dialog, nu doar să reacționeze la solicitări stilizate.
• Internetul lucrurilor (IoT) este dedicat ideii că o gamă largă de dispozitive, inclusiv electrocasnice, vehicule și clădiri pot fi interconectate. De exemplu, dacă alarma dvs. sună la ora 7:00, aceasta ar putea anunța automat aparatul de cafea să înceapă să vă pregătească cafeaua. Tehnologiile purtabile care acționează ca senzori atunci când sunt purtate fac, de asemenea, parte din această tendință mai mare.

Desigur, această listă nu este cuprinzătoare. Vezi mai jos o gamă mai largă de subiecte și tehnologii de inteligență artificială.

Dimensiunea pieței de inteligență artificială

Articolul menționat anterior din Harvard Business Review prezice că „Efectele inteligenței artificiale vor fi amplificate în următorul deceniu, pe măsură ce producția, comerțul cu amănuntul, transportul, finanțele, sănătatea, dreptul, publicitatea, asigurările, divertismentul, educația și, practic, orice altă industrie își vor transforma. procese de bază și modele de afaceri pentru a profita de învățarea automată. Blocajul este în management, implementare și imaginație de afaceri.”

Se estimează că adoptarea pe scară largă a inteligenței artificiale în toate industriile va genera venituri globale de 12,5 miliarde USD în 2017 și 47 miliarde USD în 2020, cu o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 55,1% din 2016 până în 2020. Mai exact, industriile care vor investi cel mai mult în tehnologia sunt bancare și retail, urmate de asistență medicală și producție. În total, aceste patru industrii vor cuprinde peste jumătate din veniturile globale din inteligența artificială în 2016, sectorul bancar și cel de retail, fiecare oferind aproape 1,5 miliarde USD.

În toate industriile, cele mai mari investiții în inteligența artificială din 2017 vor fi în domenii precum agenții automati de servicii pentru clienți, informațiile automate privind amenințările și analiza fraudelor (vezi graficul de mai jos). Potrivit Jessica Goepfert, director de program la firma de cercetare de piață IDC, „Oportunitățile pe termen scurt pentru sistemele cognitive sunt în industrii precum bancar, valori mobiliare și investiții și producție. În aceste segmente, găsim o mulțime de date nestructurate, o dorință de a valorifica informațiile din aceste informații și o deschidere către tehnologii inovatoare.” Următoarea secțiune a acestui articol va analiza diferitele cazuri de utilizare pentru inteligența artificială în industria serviciilor financiare.

Aplicații prezente și viitoare ale inteligenței artificiale în finanțe

Inteligența artificială în finanțe ar putea genera eficiență operațională în domenii, de la gestionarea riscurilor și tranzacționare până la subscriere și daune. În timp ce unele aplicații sunt mai relevante pentru sectoare specifice din cadrul serviciilor financiare, altele pot fi utilizate în general.

Inteligența artificială în finanțe: managementul riscurilor

Inteligența artificială s-a dovedit extrem de valoroasă atunci când vine vorba de securitate și detectarea fraudelor. Metodele tradiționale de detectare a fraudelor includ computere care analizează date structurate în raport cu un set de reguli. De exemplu, o anumită companie de plăți ar putea stabili un prag pentru transferurile bancare la 15.000 USD, astfel încât orice tranzacție care depășește această sumă să fie semnalată pentru investigații suplimentare. Cu toate acestea, acest tip de analiză produce multe fals pozitive și necesită mult efort suplimentar. Poate și mai semnificativ, fraudatorii de infracțiuni cibernetice își schimbă frecvent tactica. Prin urmare, cele mai eficiente sisteme trebuie să devină continuu mai inteligente.

Cu algoritmi de învățare avansați, cum ar fi cei din învățarea profundă, pot fi adăugate noi funcții la sistem pentru ajustarea dinamică. Potrivit lui Samir Hans, director consultativ la Deloitte Transactions and Business Analytics LLP, „Cu analiza cognitivă, modelele de detectare a fraudei pot deveni mai robuste și mai precise. Dacă un sistem cognitiv dă afară ceva pe care îl determină ca o potențială fraudă, iar un om determină că nu este o fraudă din cauza X, Y și Z, computerul învață din acele intuiții umane și data viitoare nu va trimite o detectare similară în calea dvs. . Computerul devine din ce în ce mai inteligent.”

Succesul PayPal cu inteligența artificială și detectarea fraudelor

Luați, de exemplu, gigantul de plăți PayPal și protocoalele sale avansate de fraudă. Datorită dimensiunii și vizibilității sale, PayPal „are o țintă uriașă pe spate”. A procesat 235 de miliarde de dolari în 2015 din patru milioane de tranzacții ale celor 170 de milioane de clienți. Cu toate acestea, PayPal a reușit să sporească securitatea utilizând tehnologia de deep learning. De fapt, frauda PayPal este relativ scăzută, cu 0,32% din venituri, o cifră mult mai bună decât media de 1,32% pe care o văd comercianții.

În trecut, PayPal folosea modele simple, liniare. Astăzi, algoritmii săi extrag date din istoricul de achiziții al unui client și analizează tiparele de fraudă probabilă stocate în bazele de date în creștere. În timp ce un model liniar poate consuma 20-30 de variabile, tehnologia de deep-learning poate comanda mii de puncte de date. Aceste capabilități îmbunătățite ajută PayPal să distingă tranzacțiile inocente de cele suspecte. Potrivit lui Hui Wang, directorul principal al științelor globale ale riscului al PayPal, „Ceea ce ne bucură de la învățarea automată mai modernă și avansată este capacitatea sa de a consuma mult mai multe date, de a gestiona straturi și straturi de abstractizare și de a putea „vedea” lucruri […] ] chiar și ființele umane ar putea să nu poată vedea.”

Inteligența artificială în finanțe: tranzacționare

Tranziția de la modele construite de oameni la AI adevărată

De ani de zile, companiile de administrare a investițiilor s-au bazat pe computere pentru a face tranzacții. Aproximativ 1.360 de fonduri speculative, reprezentând 9% din totalul fondurilor, se bazează pe modele statistice mari construite de oamenii de știință ai datelor care dețin adesea doctorații în matematică (cunoscute și sub denumirea de „quants”). Cu toate acestea, aceste modele utilizează doar date istorice, sunt adesea statice, necesită intervenție umană și nu funcționează la fel de bine atunci când piața se schimbă. În consecință, fondurile migrează din ce în ce mai mult către modele adevărate de inteligență artificială care nu numai că pot analiza volume mari de date, ci și pot continua să se îmbunătățească.

Aceste noi tehnologii utilizează tehnici complexe, inclusiv învățarea profundă, o formă de învățare automată numită rețele bayesiene și calculul evolutiv, care este inspirat de genetică. Software-ul de tranzacționare AI poate absorbi volume enorme de date pentru a afla despre lume și pentru a face predicții despre piața financiară. Pentru a înțelege tendințele globale, aceștia pot consuma totul, de la cărți, tweet-uri, știri, date financiare, cifre de câștig și politica monetară internațională până la schițe Saturday Night Live.

Pentru a fi clar, cele de mai sus sunt distincte de tranzacționarea de înaltă frecvență (HFT), care le permite comercianților să execute milioane de comenzi și să scaneze mai multe piețe în câteva secunde, răspunzând oportunităților în moduri în care oamenii pur și simplu nu pot. Platformele bazate pe inteligență artificială discutate mai sus caută cele mai bune tranzacții pe termen lung, iar mașinile, nu oamenii, dictează strategia.

Unele dintre aceste sisteme de tranzacționare AI sunt dezvoltate de startup-uri. De exemplu, Aidiya, cu sediul în Hong Kong, este un fond de acoperire complet autonom, care efectuează toate tranzacțiile pe acțiuni folosind inteligența artificială (AI). „Dacă vom muri cu toții”, spune cofondatorul Ben Goertzel, „ar continua să se tranzacționeze”. Instituțiile tradiționale sunt, de asemenea, interesate de tehnologia de tranzacționare AI. În 2014, Goldman Sachs a condus runda de finanțare din seria A și a început să instaleze o platformă de tranzacționare AI numită Kensho. Pentru runda Kensho din Seria B, pe lângă S&P Global, au participat și cele mai mari șase bănci din Wall Street (Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Bank of America Merrill Lynch, Morgan Stanley, Citigroup și Wells Fargo).

Comparația performanței de tranzacționare

Un studiu recent realizat de firma de cercetare investițională Eurekahedge a urmărit performanța a 23 de fonduri speculative care utilizează AI în perioada 2010-2016, constatând că le-au depășit pe cele administrate de fonduri speculative mai tradiționale și de fonduri speculative generalizate.

Implicații pentru comercianți și Quants

Va fi interesant de observat modul în care AI va afecta piața muncii de tranzacționare. Efectele sale sunt deja evidente la unele instituții bancare importante. În 2000, biroul de tranzacționare de acțiuni în numerar al lui Goldman Sach din sediul său din New York a angajat 600 de comercianți care cumpărau și vindeau acțiuni. Astăzi, are doi comercianți de acțiuni, iar mașinile se ocupă de restul. Daniel Nadler, CEO Kensho, declară: „În 10 ani, Goldman Sachs va fi semnificativ mai mic ca număr de angajați decât este în prezent.” Iar în ceea ce privește cantitățile, ei pot descoperi că abilitățile lor sunt mai puțin solicitate de la companiile de administrare a investițiilor.

În prezent, aproximativ o treime dintre absolvenții programelor de afaceri de top se alimentează în finanțe. Unde s-ar muta unele dintre cele mai bune talente ale națiunii? Mark Minevich, consilier principal al Consiliului SUA pentru Competitivitate, consideră că „Unii dintre acești oameni inteligenți se vor muta în startup-uri tehnologice sau vor ajuta la dezvoltarea mai multor platforme AI, mașini autonome sau tehnologie energetică […] New York ar putea concura cu Silicon. Valea în tehnologie.”

Inteligența artificială în finanțe: Robo-Advisory

Ce este un Robo-Advisor și cum funcționează?

Robo-advisors sunt platforme digitale care oferă servicii de planificare financiară automatizate, bazate pe algoritmi, cu o supraveghere umană minimă. În timp ce managerii financiari umani folosesc alocarea automată a portofoliului de la începutul anilor 2000, investitorii au fost nevoiți să angajeze consilieri pentru a beneficia de tehnologie. Astăzi, robo-advisors permit clienților acces direct la serviciu. Spre deosebire de omologii lor umani, robo-consilierii monitorizează piețele non-stop și sunt disponibili 24/7. Robo-consilierii pot oferi investitorilor până la 70% economii de costuri și de obicei necesită minime mai mici sau deloc minime pentru a participa.

Astăzi, robo-consilierii pot ajuta cu sarcini mai repetitive, cum ar fi deschiderea contului și transferul de active. Procesul implică de obicei clienții să răspundă la chestionare simple despre apetitul pentru risc sau factorii de lichiditate, pe care robo-consilierii îi traduc apoi în logica investițională. Majoritatea actualilor robo-consilieri urmăresc să-și aloce clienții portofoliilor ETF gestionate în funcție de preferințele lor. Este de așteptat ca capabilitățile în viitor să evolueze în oferte mai avansate, cum ar fi transferul automat al activelor și o acoperire extinsă pentru clase alternative de active, cum ar fi imobiliare.

Robo-consultația poate avea un impact major asupra sectoarelor finanțelor personale și gestionării averii. În timp ce activele totale gestionate de robo-advisor (AUM) reprezintă doar 10 miliarde de dolari din cele 4 trilioane de dolari ale industriei de gestionare a averii (mai puțin de 1% din toate activele contului gestionat), un studiu Business Insider estimează că această cifră va crește la 10% până în 2020. Aceasta echivalează cu aproximativ 8 trilioane USD AUM.

Adoptarea în industrie a Robo-Advice

Jucătorii din industrie au adoptat abordări variate ale robo-advisory-ului. Firmele mai mici de administrare a patrimoniului adaugă componente algoritmice pentru a-și automatiza gestionarea investițiilor, pentru a reduce costurile/comisionariile și pentru a concura cu robo-advisorii. Pe de altă parte, firmele de investiții consacrate cumpără robo-advisors existenți, cum ar fi achiziția de către Invesco a Jemstep sau își creează propriile soluții robo-advisor, cum ar fi FidelityGo și Intelligent Advisory de la Schwab.

Robo-Advisors vs. Financial Advisors: Vor fi înlocuiți oamenii?

Consensul general al experților este că oamenii vor rămâne indispensabili. Atingerea umană va rămâne critică, deoarece consilierii vor trebui în continuare să liniștească clienții în perioadele financiare dificile și să-i convingă cu soluții utile. Un studiu realizat de firma de consultanță Accenture a arătat că 77% dintre clienții de administrare a patrimoniului au încredere în consilierii lor financiari, în timp ce 81% indică faptul că interacțiunea față în față este importantă. Pentru clienții cu decizii de investiții complexe, modelul de consultanță hibrid, care cuplează serviciile computerizate cu consilierii umani, câștigă teren.

În timp ce consilierii financiari vor rămâne centrali, robo-consilierii pot provoca schimbări în responsabilitățile lor de muncă. Cu inteligența artificială gestionând sarcini repetitive, managerii de investiții își pot asuma responsabilitățile unui cercetător sau inginer de date, cum ar fi întreținerea sistemului. Oamenii se pot concentra mai mult pe construirea relațiilor cu clienții și pe explicarea deciziilor pe care le-a luat mașina.

Inteligența artificială în finanțe: subscrierea de asigurări și daune

Asigurarea se bazează pe echilibrul riscului dintre grupurile de persoane; asigurătorii grupează persoane similare, iar unele persoane vor solicita plăți, în timp ce altele nu. Industria este construită în jurul evaluării riscurilor; companiile de asigurări nu sunt străine de analiza datelor. Cu toate acestea, AI poate extinde cantitatea de date analizate, precum și modurile în care acestea pot fi utilizate, rezultând prețuri mai precise și alte eficiențe operaționale.

Startup-urile sunt în fruntea împingerii industriei înainte. Potrivit lui Henrik Naujoks, partener la Bain & Co, „Start-up-urile arată ce este posibil și ce se poate face. Mulți directori în exercițiu se uită la asta – nu o înțeleg cu adevărat, dar vor să se implice.” Investitorii au prins și ei această tendință (vezi mai jos). În 2016, AI a fost una dintre cele mai populare teme pentru investițiile în tehnologia asigurărilor.

Inteligența artificială și subscrierea

Un raport PWC prezice că AI va automatiza o cantitate considerabilă de subscriere până în 2020, în special pe piețele mature unde sunt disponibile date. În prezent, un asigurator, cu ajutorul unui software de calculator și a modelelor actuariale, evaluează riscurile și expunerile potențialilor clienți, cât de multă acoperire ar trebui să primească și cât de mult ar trebui să li se plătească pentru aceasta. Pe termen scurt, AI poate ajuta la automatizarea unor volume mari de subscriere în asigurări auto, casă, comerciale, de viață și de grup. În viitor, AI va îmbunătăți modelarea, evidențiind considerente cheie pentru factorii de decizie umani care altfel ar fi trecut neobservate. De asemenea, se prevede că AI avansată va permite subscrierea personalizată de către companie sau persoană, ținând cont de comportamente și circumstanțe unice.

Subscrierea îmbunătățită poate folosi nu numai învățarea automată pentru extragerea datelor, ci și tehnologia purtabilă și analizoarele faciale de deep learning. De exemplu, Lapetus, un startup, vrea să folosească selfie-uri pentru a prezice cu exactitate speranța de viață. În modelul propus, clienții își vor trimite prin e-mail autoportretele, pe care computerele le vor scana și analiza – analizând mii de regiuni ale feței. Analiza ar lua în considerare totul, de la datele demografice de bază până la cât de repede va îmbătrâni persoana, indicele de masă corporală și dacă fumează. În plus, tehnologia purtabilă ar putea face procesul de subscriere mai colaborativ. În loc să se bazeze pe controale medicale îndelungate și pe procese contractuale complicate, dispozitivele purtabile pot oferi informații în timp real asupra sănătății și comportamentului asiguraților. În mod clar, învățarea automată în finanțe evoluează deja.

Aceste tipuri de analize de risc nuanțate, în timp real, vor permite nu numai stabilirea prețurilor mai precise pentru clienți, ci și detectarea timpurie a riscurilor pentru sănătate și o oportunitate pentru companiile de asigurări de a investi în prevenire. În loc să plătească în cele din urmă pentru tratamente costisitoare pentru pacient, companiile de asigurări pot încerca în mod proactiv să reducă probabilitatea de daune și costurile asociate.

Într-un studiu de la Oxford din 2013, care a analizat peste 700 de profesii pentru a determina care erau cele mai susceptibile la computerizare, asiguratorii au fost incluși în primele cinci cele mai susceptibile. Chiar și acolo unde AI nu înlocuiește complet un asigurator, automatizarea AI poate modifica responsabilitățile acestuia. Inteligența artificială poate elibera timp unui asigurator pentru o valoare adăugată mai mare, cum ar fi evaluarea și stabilirea prețurilor riscurilor pe piețele emergente mai puțin bogate în date, oferind mai mult management al riscului și feedback despre dezvoltarea produselor.

Inteligență artificială și daune de asigurări

Cererile de asigurare sunt cereri formale de plată trimise companiilor de asigurări. Companiile de asigurări examinează apoi cererea de valabilitate și plătesc asiguratului odată ce a fost aprobată. Iată cum inteligența artificială poate îmbunătăți procesul:

Acuratețe îmbunătățită a datelor clienților. Procesul de reclamație este destul de manual: agenții umani înregistrează manual informațiile despre clienți și detaliile incidentului. Potrivit unui raport Experian, calitatea datelor poate avea de suferit: datele incomplete reprezintă 55% dintre erorile de date, în timp ce greșelile de scriere reprezintă 32%. AI poate îmbunătăți acuratețea reducând introducerea manuală. În plus, procesele de daune necesită adesea agenților de asigurări să coreleze informațiile despre clienți cu numeroase baze de date. AI poate fi folosit pentru a face acest lucru mai eficient.

Recomandări de plată mai rapidă. Potrivit unui studiu JD Power & Associates privind satisfacția cererilor de revendicare a proprietății, ciclurile lenți de despăgubire sunt unul dintre cei mai mari factori care contribuie la nemulțumirea clienților. AI poate ajuta la reducerea timpilor de realizare prin validarea mai întâi a politicii, apoi luând decizii cu privire la revendicări și dacă să automatizeze plata. Acest lucru se datorează faptului că AI are capacitatea de a analiza nu numai date structurate, ci și date nestructurate, cum ar fi formulare și certificate scrise de mână.

Inteligența artificială în finanțe: servicii bancare conversaționale și servicii clienți

Băncile fac pariuri mari cu asistenții lor virtuali orientați către clienți, cunoscuți sub numele de chatbot. În timp ce versiunile inițiale ale chatbot-urilor vor putea răspunde doar întrebărilor de bază despre limitele de cheltuieli și tranzacțiile recente, versiunile viitoare sunt programate să devină asistenți virtuali cu servicii complete care pot efectua plăți și pot urmări bugetele pentru consumatori. Interacțiunea cu clienții se poate traduce în economii semnificative de costuri, dar interacțiunile umane sunt, de asemenea, fără îndoială, mai complexe decât simpla analiză a numerelor. Criticii subliniază lipsa de empatie și înțelegere a chatboților, de care oamenii ar putea avea nevoie atunci când se confruntă cu decizii și situații financiare dificile. Pentru această tehnologie, tehnologia AI de procesare a limbajului natural va fi esențială pentru procesarea și răspunsul la preocupările și dorințele personalizate ale clienților.

În octombrie 2016, atât Bank of America, cât și MasterCard și-au dezvăluit chatbot-urile, Erica și, respectiv, Kai. Acestea vor permite clienților să pună întrebări despre conturile lor, să inițieze tranzacții și să primească sfaturi prin Facebook Messenger din turnul Echo al Amazon.

Capital One și-a lansat, de asemenea, propriul chatbot, numit „Eno”, care este o anagramă pentru „One”. Eno le permite clienților să discute cu banca folosind un limbaj text pentru a plăti facturile și pentru a prelua informațiile contului. Barclays intră și el în acțiune. Descriind noul chatbot al Bank of America, Michelle Moore, șefa digital banking la Bank of America a declarat: „Ce va fi banca în doi, trei sau patru ani? Va fi asta.”

Gânduri de despărțire

Impactul deplin al inteligenței artificiale în serviciile financiare este de văzut. Unii futuriști au susținut că lumea se apropie rapid de un punct de vârf, numit „singularitate”, în care inteligența mașinilor va depăși inteligența umană. Tehnologi și oameni de știință renumiți, inclusiv Bill Gates și Stephen Hawking, au avertizat despre acest punct. Elon Musk a îndemnat, de asemenea, „AI este un risc existențial fundamental pentru civilizația umană și nu cred că oamenii apreciază pe deplin acest lucru”.

Pe măsură ce AI continuă să prolifereze viețile noastre personale și profesionale, multe probleme vor continua să apară. Acestea includ potențialul de greșeli, un sentiment general de neîncredere față de mașini și preocupări cu privire la înlocuirea locului de muncă. Ar fi o greșeală să ignorăm aceste temeri. Cu toate acestea, societatea se află deja pe o cale accelerată spre o lume bazată pe inteligență artificială. În această lume nouă, ar putea fi cel mai productiv să ne concentrăm asupra modului în care mașinile și oamenii pot coexista cel mai bine. Va fi important ca factorii de decizie să rămână precauți, permițând noilor tehnologii să se dezvolte în timp ce monitorizează și minimizând consecințele lor negative. Dezvoltatorii și designerii ar trebui, de asemenea, să sporească capacitatea oamenilor de a înțelege sistemele AI pentru a construi încredere și pentru a crește satisfacția cu aplicațiile AI. Fiecare va avea un rol de jucat.

După cum a spus Haruhiko Kuroda, guvernatorul Băncii Japoniei, într-o conferință AI și Servicii Financiare din 2017, „Este esențial pentru noi să luăm în considerare modurile dezirabile în care oamenii și AI se completează, mai degrabă decât se confruntă. De exemplu, judecata umană nu este complet lipsită de paradigmele existente și, prin urmare, este uneori neglijentă la schimbări. În acest sens, AI ne-ar putea ajusta părtinirea analizând neutru și găsind noi corelații între o multitudine de date [sic]. Între timp, oamenii ar putea compensa slăbiciunea AI cu intuiția, bunul simț și imaginația lor.”