Από το πετρέλαιο στους αλγόριθμους

Η Βιομηχανία του Πετρελαίου είναι η καλύτερη αναλογικά συγκρίσιμη βιομηχανία με την βιομηχανία των δεδομένων, καθώς και οι δυο αποτελούνται από βασικές πρωτογενείς ύλες που απαιτούν μετασχηματισμό ώστε ν΄αποδώσουν αξία. Όπως το πετρέλαιο πρέπει να διυλιστεί για να παράγει καύσιμα, πλαστικά και άλλα προϊόντα, έτσι και τα δεδομένα πρέπει να επεξεργαστούν, και να μετασχηματιστούν σε ψηφιακά προϊόντα πληροφορίας.

Τόσο το πετρέλαιο όσο και τα δεδομένα, τροφοδοτούν τεράστια οικοσυστήματα. Το πετρέλαιο συνδέεται άρρηκτα με τις μετακινήσεις και τη βιομηχανία, ενώ τα δεδομένα τροφοδοτούν την καινοτομία στην τεχνολογία, τα χρηματοοικονομικά συστήματα, την υγεία και πολλά άλλα. Και οι δύο αυτοί παράγοντες, έχουν ιστορικά προκαλέσει παγκόσμια, τεράστια οικονομική ανάπτυξη αλλά και ανατροπές. Σήμερα, τα δεδομένα έχουν πάρει τη θέση τους ως ο πιο πολύτιμος πόρος στην ψηφιακή εποχή. Στη παγκόσμια αγορα των Δεδομένων, απαντάται όλο και πιο δυναμικά, με συνεχή άνθηση και επιρροή, η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI).

Αν και η παγκόσμια βιομηχανία πετρελαίου, αξίας σχεδόν 9 τρισεκατομμυρίων δολαρίων, έχει επί μακρόν οδηγήσει τη βιομηχανική ανάπτυξη, η οικονομία των δεδομένων αναπτύσσεται ραγδαία, με πρόβλεψη να ξεπεράσει τα 393 δισεκατομμύρια δολάρια το 2025 και το 1 τρισεκατομμύριο μέχρι το 2033. Καθημερινά, οι επιχειρήσεις παράγουν τεράστιους όγκους δεδομένων από αλληλεπιδράσεις με πελάτες, εφοδιαστικές αλυσίδες, αισθητήρες και ψηφιακές πλατφόρμες. Η πρόκληση πλέον δεν είναι η συλλογή τους, αλλά η μετατροπή τους σε αξιοποιήσιμη πληροφόρηση που θα δώσει το επιθυμητό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Πλέον το AI έχει αδιαμφισβήτητα καταστεί ως η μηχανή που οδηγεί αυτόν τον μετασχηματισμό. Με εργαλεία όπως η μηχανική μάθηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, η προγνωστική ανάλυση και πολύ σύντομα η μετάβαση σε αυτόνομα συστημάτα ΑΙ (Agentic AI), οι εταιρείες μπορούν πλέον να μετατρέψουν τα δεδομένα σε πληροφορίες, να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις και να ξεκλειδώσουν εντελώς νέα επιχειρηματικά μοντέλα.

Η αυτοματοποίηση εργασιών μέσω AI αντικαθιστά τις χειροκίνητες διαδικασίες, με το 70% των Διευθυντών Πληροφορικής ν΄αναφέρουν ότι τα συστήματα AI ξεπερνούν πλέον τα παραδοσιακά εργαλεία. Για παράδειγμα, στην βιομηχανία η προγνωστική συντήρηση μέσω τεχνολογιών AI έχει μειώσει τις απρογραμμάτιστες

διακοπές λειτουργίας έως και 30%, εξοικονομώντας κόστος και αυξάνοντας την παραγωγικότητα.

Σήμερα επιχειρήσεις χρησιμοποιούν συστήματα ΑΙ για να εξατομικεύουν αλληλεπιδράσεις σε μεγάλη κλίμακα. Ενδεικτικά, πάνω από το 60% των αλληλεπιδράσεων εξυπηρέτησης πελατών διαχειρίζονται από AI chatbots, προσφέροντας ταχύτερη και συνεπή υποστήριξη.

Στον χρηματοοικονομικό τομέα, όπου η ακρίβεια και η δυνατότητα πρόβλεψης είναι ζωτικής σημασίας, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυναμική να επαναπροσδιορίσει τον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα διαχειρίζονται τον κίνδυνο, σε τομείς όπως:

· Αξιολόγηση πιστωτικού κινδύνου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επεξεργάζεται τεράστιους όγκους δεδομένων από ιστορικά συναλλαγών έως εναλλακτικές πηγές πληροφόρησης με στόχο τη δημιουργία περισσότερο στοχευμένων και δυναμικών προφίλ κινδύνου.

· Διαχείριση μη εξυπηρετούμενων δανείων (NPLs): Μέσω της παρακολούθησης της συμπεριφοράς των δανειοληπτών και σχετικών οικονομικών δεικτών, η χρήση ΑΙ μπορεί να εντοπίζει έγκαιρα ενδείξεις πιθανής αδυναμίας αποπληρωμής, επιτρέποντας έγκαιρες και προληπτικές παρεμβάσεις.

· Συστήματα έγκαιρης προειδοποίησης (EWS): Με τη συνεχή σάρωση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, από τάσεις της αγοράς έως οικονομικές ειδήσεις, γίνεται εφικτό να εντοπίζουμε έγκαιρα πιθανούς κινδύνους, καθιστώντας εφικτή την άμεση αντίδραση.

· Κανονιστική συμμόρφωση: Αυτοματοποιημένα συστήματα, βασισμένα σε AI, παρακολουθούν διαρκώς τις κανονιστικές εξελίξεις, αξιολογούν τον αντίκτυπό τους και διασφαλίζουν την ακριβή και έγκαιρη συμμόρφωση, μειώνοντας σημαντικά την ανάγκη για χειροκίνητες διαδικασίες.

Παρά τις δυνατότητές της, η υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης συνοδεύεται από μια σειρά προκλήσεων, όπου η ποιότητα των δεδομένων είναι κρίσιμη. Τα μοντέλα AI είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύονται. Εσφαλμένα ή μεροληπτικά δεδομένα οδηγούν σε λανθασμένα αποτελέσματα.Η έλλειψη εξειδικευμένου προσωπικού σε τεχνολογίες AI επίσης δυσκολεύουν τις εταιρείες να αναπτύξουν και να κλιμακώσουν τις λύσεις αυτές. Τέλος η περιορισμένη υποδομή αποτελεί ακόμη ένα εμπόδιο, καθώς η χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί επεκτάσιμη υπολογιστική ισχύ και απρόσκοπτη ενσωμάτωση με υπάρχοντα συστήματα.

Ένας άλλος νευραλγικός τομέας σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη είναι οι ηθικές ανησυχίες. Η διασφάλιση της δικαιοσύνης, της διαφάνειας και της συμμόρφωσης με κανονισμούς όπως το GDPR είναι απαραίτητη για την οικοδόμηση εμπιστοσύνης.

Ωστόσο, η επιτυχία με την Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αφορά μόνο την υιοθέτηση νέων εργαλείων αλλά την οικοδόμηση μιας σωστής βάσης. Αυτό μεταφράζεται σε καθαρά δεδομένα, σ΄εξειδικευμένες ομάδες, σ΄επεκτάσιμη υποδομή και σε μια εταιρική κουλτούρα που να είναι ώριμη για ν΄αγκαλιάσει την αλλαγή.

Οι εταιρείες που ξεκινούν με μικρά και σταθερά βήματα, μαθαίνουν γρήγορα και αναπτύσσονται στρατηγικά συνεπώς θα είναι σε καλύτερη θέση να μετατρέψουν τα δεδομένα τους, ενώ η υλοποίηση αυτόνομων συστημάτων ΑΙ (Agentic AI) προσφέρει ένα διαρκές ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Το ταξίδι από τα δεδομένα στην Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι απλώς μια τεχνική εξέλιξη αλλά ένας επιχειρηματικός μετασχηματισμός.

Στην CRIF, αναγνωρίζοντας την ανάγκη για εξειδικευμένη γνώση στα θέματα Τεχνητής Νοημοσύνης δημιουργήσαμε, το 2020, την CRIF InnovEcos, έναν παγκόσμιο κόμβο καινοτομίας που προωθεί την πρόοδο στον τομέα της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας μέσω ανοιχτής συνεργασίας και αναδυόμενων τεχνολογιών όπως η Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη. Αξιοποιώντας το παγκόσμιο οικοσύστημα της CRIF και την άνω των 30 ετών εμπειρία της, έχουμε ήδη υλοποιήσει μια σειρά σημαντικών και πρωτοπόρων έργων όπως αυτά που αναφέρονται παραπάνω.

Η επιχειρηματική πρωτοβουλία InnovEcos, παρέχει πρακτικές και αξιόπιστες λύσεις, όπως η αυτοματοποίηση εγγράφω και προηγμένα συστήματα ελέγχου χρήσιμα στις τράπεζες και στις επιχειρήσεις. Με πρωτοβουλίες όπως το Call4Ideas και το εταιρικό επενδυτικό κεφάλαιο, προάγει την υπεύθυνη καινοτομία και τον ψηφιακό μετασχηματισμό. Στον χώρο της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης η InnovEcos δεν είναι απλώς ένας κόμβος, είναι μια πλατφόρμα εκκίνησης με ρόλο καταλύτη στην συνεχή εξέλιξη της CRIF στον χρηματοοικονομικό τομέα, που επιτρέπει την μετατροπή μιας ιδέας σε πιλοτικό σχήμα και από εκεί την εφαρμογή της λύσης σε ευρύτερη κλίμακα του οργανισμού.

Είναι πλέον γεγονός ότι καλούμαστε να επιχειρήσουμε σ΄έναν κόσμο γεμάτο σύνθετα δεδομένα, με την Τεχνητή Νοημοσύνη ν΄αποτελεί ένα πρωταρχικό εργαλείο ώστε να ξεκλειδώσουμε την αξία τους, να προωθήσουμε την καινοτομία και να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί. Από τη βελτίωση μοντέλων πιστωτικού κινδύνου έως τη διαχείριση NPLs και την ανάπτυξη συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης, το AI αναδιαμορφώνει τον τρόπο λειτουργίας και λήψης αποφάσεων των επιχειρήσεων.

Ο Σπύρος Γιούργας είναι Executive Director – Business Development Greece – Cyprus – Romania – Bulgaria της ICAP CRIF