الذكاء الاصطناعي في التمويل: حالات استخدام، فوائد، وتحديات

الذكاء الاصطناعي في التمويل؟ إذا كنت غير مألوف مع هذا المزيج، فمن المحتمل أنك تفوت الكثير. الأهداف الرئيسية للمؤسسات المالية – البنوك، والصناديق المتداولة، وشركات التأمين – هي تقليل المخاطر، وتخفيض التكاليف، وتقديم خدمات العملاء عالية الجودة باستخدام الذكاء الاصطناعي.

مع كميات هائلة من البيانات في القطاع المالي، يصبح من المهم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات، وإدارة المخاطر، وتقديم خدمات مخصصة، وإدارة المحفظة. وفقًا لمسح أجري في عام 2023 بواسطة NVIDIA (NVDA ) على 200 مؤسسة مالية في أمريكا وأوروبا، كانت الشركات تعمل على الحالات التالية:

• 26٪ منهم كانوا يعملون على نموذج لغة كبير
• 23٪ على نظام توصية
• 23٪ على تحسين المحفظة
• 22٪ على الكشف عن الاحتيال

يعتقد نصف المستجيبين أن الذكاء الاصطناعي سيعزز عوائدهم السنوية بنسبة 10٪، ويعتقد ثلثهم أن الذكاء الاصطناعي سيقلل من نفقاتهم السنوية بنسبة 10٪

في هذا المدونة، سنتعلم عن حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل، وفوائده، وتحديات المؤسسات المالية عند استخدام الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي في التمويل

الذكاء الاصطناعي هو مزيج من البيانات، والقدرة الحاسوبية، والتكنولوجيا. الجانب التكنولوجي للذكاء الاصطناعي هو كما يلي:

التعلم الآلي: يتكون التعلم الآلي من خوارزميات يمكن تدريبها على بيانات مالية، إما تحت إشراف أو بدون إشراف، لتصنيف، وتوقيع، واكتشاف الشذوذ في البيانات المالية.

التعلم العميق: يستخدم التعلم العميق شبكات عصبونية لتحليل البيانات المالية. التعلم العميق مناسب عندما يكون لدينا مليارات السجلات لمعلومات السوق.

معالجة اللغة الطبيعية: تستخدم معالجة اللغة الطبيعية في التمويل لتحليل واستخراج المعلومات من العقود، وتحليل المشاعر في الأسواق المالية، وتحسين تجربة العملاء في التكنولوجيا المالية باستخدام الدردشة.

ما هي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل؟

الكشف عن الاحتيال

الاحتيال في البنوك والتمويل لا يسبب فقط أضرار مالية، بل يؤثر أيضًا على صورة المؤسسة. يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على بيانات تاريخية ويمكنه التمييز بين معاملة نمطية ومعاملة شاذة. مع توافر المزيد من البيانات وطرق البحث، سيزداد دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال.

تقييم المخاطر

تقييم المخاطر ضروري في التحقق من资格 القرض و احتمال افلاس المقترض. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل سجلات الائتمان والبيانات المالية لتقييم ملفات المخاطر للمقترضين. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمحاسبين استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص السجلات المالية لضمان امتثال الشركة للقوانين واللوائح المعمول بها.

التداول

يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على سنوات من البيانات المالية ويمكنه تحديد الاتجاهات التي قد تكون صعبة الرؤية بالعين المجردة. ببساطة، يولد الذكاء الاصطناعي إشارات تداول أفضل. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول عالي التردد، حيث يتم اتخاذ الصفقات في أجزاء من الثانية على التقلبات الطفيفة في الأسعار. يمكن لشركات إدارة المحفظة تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي لتحقيق معدلات عائد أعلى مما سيجعل العملاء يثقون بهم، وبالتالي يجلب المزيد من العمل.

خدمة العملاء على مدار 24 ساعة

في البنوك، يمكن لل聊بوتات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم خدمة العملاء على مدار 24 ساعة بالإجابة على الأسئلة الشائعة. مع ظهور ChatGPT، لا يمكن إنكار الإمكانات التجارية لأنماط اللغة الكبيرة.

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل؟

يوفّر الوقت

يوفّر الذكاء الاصطناعي في التمويل الوقت عن طريق توفير المهام المتكررة، مما يسمح للبشر بالتعامل مع القضايا المعقدة. لا يحتاج المحاسبون إلى قراءة سجلات مالية للشركة أثناء التدقيق. بالإضافة إلى ذلك، استخدام بوتات الدعم العملاء في تطبيقات التكنولوجيا المالية يوفر الوقت، ويزيد من السرعة، ويوفر الخدمة على مدار 24 ساعة.

يوفّر المال

يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال، وإدارة المحفظة، وتقييم المخاطر عند منح القروض. وبالتالي، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسة المالية في اتخاذ قرارات مدروسة تقلل الخسائر.

كفاءة

يمكن أن يكون الخطأ البشري في النظام المالي له آثار سلبية. أنظمة الذكاء الاصطناعي كفؤة في اتخاذ القرارات المعقدة، مما يقلل من خطر الخطأ البشري.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل

جودة البيانات

الخردة داخل، الخردة خارج. إنشاء استراتيجية بيانات فعالة للمؤسسات المالية يتطلب عناية فائقة. تحديد مصادر البيانات، وجمعها، وتنسيقها في الشكل المطلوب يمكن أن يكون تحديًا للمجالات المالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

السرية والأمان

تستخدم المؤسسات المالية بيانات شخصية يوميًا. لذلك، من الضروري أن تتبنى إجراءات أمان لحماية البيانات الشخصية. بالإضافة إلى ذلك، يجب اتباع قوانين تنظيم البيانات لفهم الاستخدام القانوني للبيانات.

الانحياز

السلوك الغنوصي تجاه المتغيرات مثل اللون، والعرق، أو الجنس يسمى الانحياز في الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تحتوي البيانات التاريخية على انحياز يمكن أن يترجم إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي. التطبيقات المحايدة يمكن أن تكون ضارة: قيود في منح القروض لمجموعة أقلية. إدارة المخاطر ضرورية لتحقيق تطبيق ذكاء اصطناعي غير متحيز.

الذكاء الاصطناعي في التمويل – الطريق إلى الأمام

يمكن للذكاء الاصطناعي في التمويل تحسين تجربة العملاء، واكتشاف المعاملات الاحتيالية، وتقييم المخاطر، ومساعدة استراتيجيات التداول لصناديق التحوط، وما إلى ذلك. نظام الذكاء الاصطناعي (التطبيقات وطرق البحث) يتطور باستمرار، ويتجه العملاء نحو تجارب سهلة. يجب على المؤسسات المالية تحديث أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بناءً على احتياجات العملاء وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتقدمة المتاحة.

هل تريد المزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي؟ زور unite.ai.