AI ve financích? Případy použití, výhody a výzvy

AI ve financích? Pokud jste s touto kombinací nesrozumitelní, je pravděpodobné, že ztrácíte mnoho možností. Hlavními cíli finančních institucí – bank, hedge fondů a pojišťoven – jsou minimalizace rizik, snížení nákladů a poskytování vysoce kvalitních služeb zákazníkům pomocí AI.

S obrovským množstvím dat ve finančním sektoru se stává stále důležitějším používat AI pro analýzu dat, řízení rizik, personalizované služby a správu portfolia. Podle průzkumu z roku 2023 provedeného NVIDIA na 200 finančních institucích se sídlem v Americe a Evropě pracovaly společnosti na následujících případech použití:

• 26 % z nich pracovalo na velkém jazykovém modelu
• 23 % na Doporučovacím systému
• 23 % na Optimalizaci portfolia
• 22 % na Detekci podvodů

Půlka respondentů se domnívala, že AI zvýší jejich roční výnosy o 10 %, a jedna třetina odhadla, že AI sníží jejich roční výdaje o 10 %.

V tomto blogu se dozvíme o případech použití AI ve financích, o jeho výhodách a o výzvách, kterým finanční instituce čelí při využívání AI.

AI ve financích

AI je kombinací dat, výpočetní síly a technologie. Technologický aspekt AI je následující:

Strojové učení: Strojové učení se skládá z algoritmů, které lze trénovat na finančních datech, buď řízených nebo neřízených, pro klasifikaci, předpověď a vyhledání anomálií ve finančních datech.

Hluboké učení: Hluboké učení využívá neuronové sítě k analýze finančních dat. Hluboké učení je vhodné, když máme miliardy záznamů pro tržní data.

Zpracování přirozeného jazyka: Zpracování přirozeného jazyka ve financích se používá k analýze a extrakci informací z kontraktů, sentimentální analýze finančních trhů a vylepšení zákaznické zkušenosti ve fintech pomocí chatbotů.

Jaké jsou případy použití AI ve financích?

Detekce podvodů

Podvody v bankovnictví a financích nejen způsobují finanční újmu, ale také ovlivňují image instituce. AI je trénována na historických datech a může rozlišit typickou transakci od anomálie. Čím více dat a výzkumných metod je k dispozici, tím více se zvýší přesnost systémů AI pro detekci podvodů.

Hodnocení rizik

Hodnocení rizik je nezbytné pro kontrolu způsobilosti úvěru a pravděpodobnosti, že dlužník nesplní úvěr. AI může analyzovat kreditní záznamy a finanční výkazy pro hodnocení rizik dlužníků. Kromě toho mohou auditoři použít AI k prozkoumání finančních záznamů, aby zajistili, že společnost dodržuje platné zákony a předpisy.

Obchodování

AI je trénována na letech finančních dat a může identifikovat trendy, které jsou obtížně viditelné pouhým okem. Jednoduše řečeno, AI generuje lepší obchodní signály. AI lze použít v high-frequency obchodování, kde se obchody provádějí ve zlomcích sekund na základě mírných fluktuací cen. Společnosti pro správu portfolia mohou vyvinout systémy AI pro získání vyšších výnosů, což získá důvěru klientů a přinese více obchodů.

24/7 Zákaznická služba

V bankovnictví mohou chatboty poháněné AI poskytovat 24/7 zákaznickou službu odpovídáním na běžné otázky. S příchodem ChatGPT není pochyb o obchodním potenciálu velkých jazykových modelů.

Jaké jsou výhody používání AI ve financích?

Ušetří čas

AI ve financích ušetří čas automatizací opakujících se úkolů, čímž se uvolní lidé pro řešení složitých problémů. Auditoři nemusí číst finanční záznamy společnosti při auditu. Kromě toho využívání chatbotů pro zákaznickou podporu ve fintech aplikacích ušetří čas, urychluje procesy a poskytuje 24/7 službu.

Ušetří peníze

AI pomáhá při detekci podvodů, správě portfolia a hodnocení rizik při poskytování úvěrů. Používání AI může tedy pomoci finanční instituci učinit informovaná rozhodnutí, která minimalizují ztráty.

Účinnost

Lidská chyba v finančním ekosystému může mít negativní důsledky. Systémy AI jsou účinné při složitých rozhodnutích, což snižuje riziko lidské chyby.

Výzvy používání AI ve financích

Kvalita dat

Špatná data, špatné výsledky. Vytvoření efektivní datové strategie pro finanční instituci vyžaduje pečlivé řízení. Identifikace a ověření zdrojů dat, jejich shromažďování a konverze do požadované formy může být pro AI poháněný finanční sektor výzvou.

Zabezpečení a ochrana dat

Finanční instituce používají osobní data každý den. Je proto důležité, aby přijaly bezpečnostní opatření pro ochranu osobních dat. Kromě toho by měly dodržovat zákony o ochraně dat, aby pochopily zákonné použití dat.

Bias

Gnostické chování vůči proměnným, jako je barva, rasa, etnická příslušnost nebo pohlaví, se nazývá bias v AI. Historická trénovací data mohou obsahovat bias, který se může přeložit do systémů AI. Předsudky mohou být škodlivé: omezení při poskytování úvěrů menšinovým skupinám. Řízení a management rizik jsou nezbytné pro nezávislé aplikace AI.

AI ve financích – Cesta vpřed

AI ve financích může zlepšit zákaznickou zkušenost, detekovat podvody, hodnotit rizika, pomoci při vytváření obchodních strategií pro hedge fondy a mnoho dalšího. Ekosystém AI (aplikace a výzkumné metody) se neustále vyvíjí a klienti se přiklání k bezproblémovým zkušenostem. Finanční instituce by měly své systémy AI neustále aktualizovat podle potřeb svých klientů a nejnovějších případů použití AI.

Chcete více obsahu souvisejícího s AI? Navštivte unite.ai.