Zamonaviy ish joyida sunʼiy intellekt (AI) haqidagi muhokamalar ortib borganiga qaramay, moliyaviy muassasalarning aksariyati bu texnologiyadan kengroq biznes sektoridagi kompaniyalarga qaraganda ancha kam foydalanadi.
Global kiberxavfsizlik va raqamli maxfiylik kompaniyasi boʻlgan Kaspersky tomonidan oʻtkazilgan tadqiqotga koʻra, faqat 23% bank, moliyaviy va sugʻurta (BFSI) kompaniyalari dasturiy taʼminotni dasturlash uchun AI dan foydalanadi. Bu koʻrsatkich butun sanoatning oʻrtacha koʻrsatkichi boʻlgan 34% dan sezilarli darajada past, yaʼni 11 foiz punkti orqada qolganini bildiradi.
Bu farq shuni koʻrsatadiki, katta texnologik provayderlar Cursor va GitHub Copilot kabi generativ kodlash yordamchilarini faol targʻib qilishga qaramay, moliyaviy muassasalar ancha koʻproq ehtiyotkorlik bilan yondashmoqda va buning jiddiy asoslari bor.
Moliyaviy sektordagi operatsion xatarlar bu sohadan tashqaridagi koʻplab joylarning baholashi mumkin boʻlganidan ancha yuqori. Yuqori tezlikdagi tranzaktsiya konveyerlarida yoki asosiy hisob kitoblarida joylashtirilgan dasturiy taʼminotdagi yagona nosozlik tizimning fojiali buzilishiga, kapitalni hisoblashdagi jiddiy xatoliklarga yoki tartibga solish talablarining halokatli buzilishiga olib kelishi mumkin.
Texnik shubhalar keng tarqalgan boshqaruv muammosi bilan kuchayadi: soʻrovnomaga ishtirok etgan BFSI rahbariyatining 37% xodimlarning ruxsatsiz vositalardan — shu jumladan, ChatGPT yoki DeepSeek kabi ommaviy modellar kabi — foydalanishini tez-tez va barqaror xavf sifatida koʻrsatadi. Bu foiz global sanoat oʻrtacha darajasi boʻlgan 30% dan sezilarli darajada yuqori.
Amalda bu quyidagilarni anglatadiki, muhandis yoki tahlilchi korxonaning nazorat ostidagi arxitekturasidan tashqaridagi tashqi, ruxsatsiz AI platformasiga murojaat qilishi mumkin, bu esa maxfiylik va mijozlarning sezgir moliyaviy yoki maxsus maʼlumotlarini oshkor qilish uchun darhol jiddiy xatarlarni keltirib chiqaradi. Bunday ruxsatsiz foydalanish aslida kuchaytirilgan himoya toʻsiqlarini chetlab oʻtib, rasmiy perimeter nazorati va moslashuvchanlik protokollarini eskirtirishga olib keladi.
Ayni paytda, sanoat munozarasi hali ham eskirgan kodlash vazifalarini avtomatlashtirish va rutin xarajatlarni kamaytirishga qattiq eʼtibor qaratayotgan paytda, growthguru.ai mangʻasidir Pol Banting, kompaniya maqsadining asosiy maqsadi boʻlishi uchun faqat operatsion samaradorlik yetarli emasligini ogohlantiradi.
Banting tushuntirdi: «Taxminan 79% rahbariyatlar AI 2030 yilga kelib, hozirgi 40% dan oshib, sezilarli darajada daromad oʻsishini taʼminlaydi deb kutishmoqda. Biroq, faqat 24% bu kelajakdagi foyda aynan qayerdan kelib chiqishini aniq biladi. Haqiqiy maqsad raqobatchilar bundan oldin qilmasdan, AI ni favqulodda tijorat boʻshliqlarini aniqlash va yuqori qiymatli bozor imkoniyatlarini egallash uchun joriy etishda boʻlishi kerak».



