الذكاء الاصطناعي في التمويل؟ حالات الاستخدام والفوائد والتحديات

الذكاء الاصطناعي في التمويل؟ إذا لم تكن معتادًا على هذه المجموعة ، فمن المحتمل أنك تفقد الكثير. تتمثل الأهداف الرئيسية للمؤسسات المالية - البنوك وصناديق التحوط وشركات التأمين - في تقليل المخاطر وتقليل التكاليف وتوفير خدمات عملاء عالية الجودة للعملاء الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي.

مع وجود كميات هائلة من البيانات في القطاع المالي ، تزداد أهمية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وإدارة المخاطر والخدمة الشخصية وإدارة المحافظ. وفقًا لمسح في عام 2023 قام به NVIDIA في 200 مؤسسة مالية مقرها في أمريكا وأوروبا ، كانت الشركات تعمل على حالات الاستخدام التالية:

• 26٪ منهم كانوا يعملون على نموذج لغوي كبير
• 23٪ على نظام التوصية
• 23٪ على تحسين المحفظة
• 22٪ على كشف الاحتيال

يعتقد نصف المستجيبين أن الذكاء الاصطناعي سيعزز عائداتهم السنوية بنسبة 10٪ ، ويقدر الثلث أن الذكاء الاصطناعي سيقلل نفقاتهم السنوية بنسبة 10٪.

في هذه المدونة ، سنتعرف على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل ، وفوائده ، والتحديات التي تواجه المؤسسات المالية أثناء استخدام الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في التمويل

الذكاء الاصطناعي هو مزيج من البيانات والقوة الحسابية والتكنولوجيا. الجانب التكنولوجي للذكاء الاصطناعي هو كما يلي:

التعلم الآلي: يتكون التعلم الآلي من خوارزميات يمكن تدريبها على البيانات المالية، سواء كانت خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف، لتصنيف البيانات المالية والتنبؤ بها وإيجاد الحالات الشاذة.

التعلم العميق: يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية لتحليل البيانات المالية. التعلم العميق مناسب عندما يكون لدينا المليارات من السجلات لبيانات السوق.

معالجة اللغات الطبيعية: تُستخدم معالجة اللغات الطبيعية في التمويل لتحليل واستخراج المعلومات من العقود، وتحليل المشاعر في الأسواق المالية، وتعزيز تجربة العملاء في مجال التكنولوجيا المالية باستخدام روبوتات الدردشة.

ما هي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل؟

الكشف عن الغش

لا يتسبب الاحتيال في الأعمال المصرفية والتمويل في ضائقة مالية فحسب ، بل يؤثر أيضًا على صورة المؤسسة. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية ويمكنه تمييز معاملة نموذجية عن حالة شاذة. مع توفر المزيد من البيانات وطرق البحث ، ستزداد دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال.

تقييم المخاطر

تقييم المخاطر ضروري للتحقق من أهلية القرض واحتمال تخلف المقترض عن سداد القرض. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل سجلات الائتمان والبيانات المالية لتقييم ملامح مخاطر المقترضين. علاوة على ذلك ، يمكن للمدققين استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص السجلات المالية للتأكد من امتثال الشركة للقوانين واللوائح المعمول بها.

التداول

يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على سنوات من البيانات المالية ويمكنه تحديد الاتجاهات التي يصعب رؤيتها بالعين المجردة. ببساطة ، يولد الذكاء الاصطناعي إشارات تداول أفضل. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول عالي التردد ، حيث يتم إجراء التداولات في أجزاء من الثواني على التقلب الطفيف في الأسعار. يمكن لشركات إدارة المحافظ تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي للحصول على معدلات عائد أعلى والتي ستكسب ثقة العملاء ، وبالتالي تجلب المزيد من الأعمال.

24 / 7 خدمة العملاء

في مجال الخدمات المصرفية ، يمكن أن توفر روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خدمة عملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من خلال الإجابة على الأسئلة الشائعة. مع ظهور ChatGPT ، لا يمكن إنكار الإمكانات التجارية لنماذج اللغات الكبيرة.

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل؟

يوفّر الوقت

يوفر الذكاء الاصطناعي في التمويل الوقت عن طريق أتمتة المهام المتكررة ، وتحرير البشر للتعامل مع المشكلات المعقدة. لا يتعين على المدققين قراءة السجلات المالية للشركة أثناء المراجعة. علاوة على ذلك ، فإن استخدام روبوتات الدردشة لدعم العملاء في تطبيقات التكنولوجيا المالية يوفر الوقت ويسرع العمليات ويوفر خدمة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

يوفر المال

يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال وإدارة المحافظ وتقييم المخاطر أثناء إقراض القروض. وبالتالي ، يمكن أن يساعد استخدام الذكاء الاصطناعي مؤسسة مالية في اتخاذ قرارات مستنيرة تقلل الخسائر.

فعّالة

يمكن أن يكون للخطأ البشري في النظام البيئي المالي آثار سلبية. تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي بالكفاءة في اتخاذ القرارات المعقدة ، مما يقلل من مخاطر الخطأ البشري.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل

جودة البيانات

قمامة بالداخل ، قمامة خارج. يتطلب إنشاء إستراتيجية بيانات فعالة لمؤسسة مالية العناية الواجبة. قد يكون تحديد مصادر البيانات وفحصها وجمعها وتحويلها إلى النموذج المطلوب تحديًا للقطاعات المالية التي يحركها الذكاء الاصطناعي.

خصوصية وأمان البيانات

تستخدم المؤسسات المالية البيانات الشخصية كل يوم. لذلك ، من الضروري أن يتخذوا تدابير أمنية للحفاظ على خصوصية البيانات الشخصية. علاوة على ذلك ، يجب عليهم اتباع قوانين تنظيم البيانات لفهم الاستخدام القانوني للبيانات.

انحياز

يُطلق على السلوك الغنوصي تجاه المتغيرات مثل اللون أو العرق أو العرق أو الجنس التحيز في الذكاء الاصطناعي. قد تحتوي بيانات التدريب التاريخية على تحيزات يمكن أن تترجم إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون التطبيقات المتحيزة ضارة: قيود في إقراض مجموعة أقلية. تقييم المخاطر وإدارتها ضروريان لتطبيق ذكاء اصطناعي غير متحيز.

الذكاء الاصطناعي في التمويل - الطريق إلى الأمام

يمكن للذكاء الاصطناعي في التمويل تحسين تجربة العملاء ، واكتشاف المعاملات الاحتيالية ، وتقييم المخاطر ، والمساعدة في وضع استراتيجيات تداول لصناديق التحوط ، وما إلى ذلك. يتطور النظام البيئي للذكاء الاصطناعي (التطبيقات وأساليب البحث) باستمرار ، ويميل العملاء نحو تجارب خالية من المتاعب. يجب على المؤسسات المالية تحديث أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها باستمرار بناءً على احتياجات العملاء وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتطورة المتاحة.

هل تريد المزيد من المحتوى المرتبط بالذكاء الاصطناعي؟ يزور Unite.ai.