フィンテックの労働者はAIを恐れるべきですか？

あらゆる種類のビジネスが、人工知能（AI）と機械学習（ML）によって変容しています。 インテリジェントツールの可用性の向上は、AI革命をもたらしました。 現在、あらゆる規模の企業がこれらの機能を運用に実装しています。 おそらく、これは金融テクノロジーほど明白ではありません（ フィンテック ） スペース。 株式取引は自動化されており、仮想アシスタントは企業にとってこれまでになく簡単にセットアップでき、ほとんどの銀行業務はデジタルポータルを介して実行できます。

当然のことながら、これらのテクノロジーは仕事の一部として行うタスクの多くを自動化するため、多くの人々が仕事のセキュリティに懸念を抱いているかもしれません。 いくつかの 恐れ 確かに設立されていますが、専門家が成長し、時代を先取りする機会もたくさんあります。 ここでは、労働者がAIによってどのように影響を受ける可能性があるか、そして彼らが浮かんでいるためにできることに関するいくつかの洞察を示します。

漸進的な革命

AIについてストレスを感じているフィンテックワーカーは、レベルによっては、恐らくパニックを開始する前に時間が残っていることを知って安心するかもしれません。 クリス・ニコルソンは、サンフランシスコに拠点を置くオープンソース（OS）深層学習プロバイダーであるスカイマインドの共同設立者兼CEOです。 彼の会社は、Javaプログラミング言語で広く使用されているディープラーニングツールであるDeeplearning4jを作成しました。 そのAIテクノロジーは、不正検出から画像認識まですべてに使用されています。 AI分野の権威として、ニコルソンは、AI革命が一度にすべてではなく、より緩やかな形で起こっていることを強調しました。 「ロボットがすべての人のために一度に来るわけではありません。それは漸進的なことです」とニコルソンは言いました。 「しかし、労働者は圧迫を感じると、人々が適応しようとするあらゆる種類の方法を見ることになります。一般に、教育が少ないほど、ロボットやアルゴリズムができる仕事を占める頻度が高くなります。」

ほとんどの産業では、最初に交換される危険にさらされているのは教育水準の低い労働者です。 フィンテック業界を信じる理由はありません どれか 例外。 現在、すべての大手銀行が堅牢なモバイルアプリケーションを提供しており、預金、振込、その他の一般的な銀行機能を利用できます。 これらのアプリの機能セットとして 持続する 成長するために、人間の窓口係の役割はますます冗長になります。 次のAI革命から真に安全な人はいませんが、より高い地位にある人たちは、AIのために簡単に交換できず、自分の位置が決着するまでの時間があります。

また、多くの技術がまだ人々の仕事を引き受ける準備ができていないかもしれません。 「多くの仕事はまだロボットとアルゴリズムの範囲を超えています」とニコルソンは言いました。 「彼らは人間関係や面白い会話をするのが得意ではありません。大工仕事のような多様なスキルを必要とする集中的な手作業は得意ではありません。管理や創造的な問題解決が得意ではありません。残りをファンブルします。」

機会を特定する

Ken Dodelinは、Capital One Financial Corporationの会話型AI製品の副社長です。 彼は同社の仮想アシスタントおよびチャットボット製品を率いており、アメリカの銀行から最初の自然言語（NL）SMSチャットを開始する責任がありました。 彼の見解では、AIは、コンピューターとの対話方法における次の論理的なステップにすぎません。 「人間と機械の相互作用には進化があります」とドデリンは言いました。 「グラフィカルユーザーインターフェイスがありました。その後、タッチスクリーンインターフェイスに移行しました。そして今、この会話型インターフェイスを調査しています。今までにない自動化された方法でNLを使用しています。」

Dodelinにとって、AIは脅威とみなされるべきではなく、誰にとってもチャンスと考えられるべきです。 「私たち全員がMLについて賢くする機会があります」と彼は言いました。 「あなたの役割がどのモデルを使用するかを選択することではない場合でも、 製品 組織のリーダー、ビジネス、デザインのリーダーが潜在能力を理解する ここに 機会を見つけなければならないからです。」

AIが労働者から奪うあらゆる機会について、その意味と課題は新しいポジションへの扉を開きます。 ドデリンは特に興味深い例を示しました。 「ここでのタレントジャーニーでは、イニシアチブを採用しました。しかし、この会話型インターフェイスを開発するには、キャラクターを開発する必要があると感じました。それは私たちが行うことではありません。 。

創造的な専門家がAIに「パーソナリティ」を与えることを任務とするこの仕事は、ほんの数年前には存在していませんでした。 昨年、それはで議論されました と MITカンファレンス CEOは何百人もの人員を解雇しているが、適切なスキルセットを持つ候補者を見つけることができないため、彼らが満たすのに苦労しているのと同じくらい多くの空席を抱えている。 AI革命は人々に多くの扉を開いています。 この未来の風景に進化して適応するのは彼ら次第です。 ドデリンによると、労働者は「必要な新しいスキルを認識し、それらの機会を受け入れ、それらを活用する」ことが重要です。

自分を教育する

技術的な人もそうでない人も、あらゆる背景の人々がコーディングの方法を教えています。 個人的な好奇心を満たすことであれ、キャリアの見通しを改善することであれ、従来の教育チャンネル以外でこれまで以上に多くの人々が新しいスキルを学んでいます。 たとえば、Microsoftは、Azure Notebooksサービスの形式でAIとMLをわかりやすく紹介しています。 これらのサービスが開発者やデータサイエンティストにならない場合でも、AIとMLの背後にある基本的な技術概念を理解することは確かに害にはなりません。 さらに、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの登場により、専門家はデータサイエンスの高度な知識を必要とせずに、複雑なデータセットを操作する機会を得ることができます。

専門家への専門家のアドバイスに関しては、ドデリンは規範的ではありません。 しかし、それを念頭に置いて、彼はこれらの技術を学ぶために時間をかけることが理にかなっていることに同意します。 データの民主化運動により、企業のデータ運用に関与する組織の人々が増えました。 フィンテックの労働者は、雇用の安定性を懸念しているのであれば、これらの技術で自分自身を教育するために時間を無駄にしないでしょう。