Umělá inteligence ve financích? Použití, výhody a výzvy

Umělá inteligence ve financích? Pokud s touto kombinací nejste seznámeni, pravděpodobně ztrácíte mnoho příležitostí. Hlavními cíli finančních institucí – bank, hedge fondů a pojišťoven – jsou minimalizace rizik, snížení nákladů a poskytování vysoce kvalitních služeb zákazníkům pomocí umělé inteligence.

S velkým množstvím dat ve finančním sektoru je stále důležitější používat umělou inteligenci pro analýzu dat, řízení rizik, personalizované služby a správu portfolia. Podle průzkumu z roku 2023, který provedla společnost NVIDIA (NVDA ) mezi 200 finančními institucemi se sídlem v Americe a Evropě, společnosti pracovaly 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 věřila, že umělá inteligence zvýší jejich roční výnosy o 10 %, a jedna třetina odhadla, že umělá inteligence sníží jejich roční výdaje o 10 %.

V tomto blogu se dozvíme o případech použití umělé inteligence ve financích, jejích výhodách a výzvách, kterým čelí finanční instituce při používání umělé inteligence.

Umělá inteligence ve financích

Umělá inteligence je kombinací dat, výpočetní síly a technologie. Technologický aspekt umělé inteligence je následující:

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

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

Zpracování přirozeného jazyka: Zpracování přirozeného jazyka ve financích se používá pro analýzu a extrakci informací z kontraktů, sentimentální analýzu finančních trhů a zlepšení zákaznické zkušenosti ve fintech pomocí chatbotů.

Jaké jsou případy použití umělé inteligence ve financích?

Detekce podvodů

Podvody v bankovnictví a financích nejen způsobují finanční ztráty, ale také poškozují image instituce. Umělá inteligence je trénována na historických datech a může rozlišit typickou transakci od anomálie. Jakmile budou k dispozici více dat a výzkumné metody, bude přesnost systémů umělé inteligence pro detekci podvodů dále zvyšovat.

Hodnocení rizik

Hodnocení rizik je nezbytné pro kontrolu způsobilosti úvěru a pravděpodobnosti, že dlužník nebude schopen splácet úvěr. Umělá inteligence může analyzovat kreditní záznamy a finanční výkazy pro posouzení rizikového profilu dlužníků. Kromě toho mohou auditoři použít umělou inteligenci pro kontrolu finančních záznamů, aby zajistili, že společnost dodržuje platné zákony a předpisy.

Obchodování

Umělá inteligence je trénována na letech finančních dat a může identifikovat trendy, které mohou být obtížně viditelné pouhým okem. Jednoduše řečeno, umělá inteligence generuje lepší obchodní signály. Umělá inteligence lze použít v obchodování s vysokou frekvencí, kde se obchody provádějí v rozmezí sekund na základě malých fluktuací cen. Společnosti pro správu portfolia mohou vyvinout systémy umělé inteligence, aby získaly vyšší míru návratnosti, což zvýší důvěru klientů a přinese více obchodů.

24/7 Zákaznická služba

V bankovnictví mohou chatboty poháněné umělou inteligencí poskytovat 24/7 zákaznickou službu tím, že odpovídají na běžné otázky. S příchodem ChatGPT je nevyvratitelný obchodní potenciál velkých jazykových modelů.

Jaké jsou výhody používání umělé inteligence ve financích?

Ušetří čas

Umělá inteligence ve financích ušetří čas automatizací opakujících se úkolů, čímž umožní lidem řešit komplexní problémy. Auditoři nemusí číst finanční záznamy společnosti při auditu. Kromě toho použití chatbotů pro zákaznickou podporu ve fintech aplikacích ušetří čas, urychlí procesy a poskytne 24/7 službu.

Ušetří peníze

Umělá inteligence pomáhá při detekci podvodů, správě portfolia a hodnocení rizik při poskytování úvěrů. Používání umělé inteligence může tedy pomoci finančním institucím při rozhodování, které minimalizují ztráty.

Účinnost

Lidská chyba ve finančním ekosystému by mohla mít negativní důsledky. Systémy umělé inteligence jsou efektivní při komplexním rozhodování, což snižuje riziko lidské chyby.

Výzvy používání umělé inteligence ve financích

Kvalita dat

Špatná data, špatné výsledky. Vytvoření efektivní datové strategie pro finanční instituci vyžaduje pečlivou přípravu. Identifikace a ověření zdrojů dat, jejich shromažďování a převod do požadované formy může být pro sektor financí poháněný umělou inteligencí výzvou.

Zabezpečení a ochrana osobních údajů

Finanční instituce používají osobní údaje denně. Je proto nezbytné, aby přijaly bezpečnostní opatření pro ochranu osobních údajů. Kromě toho by měly dodržovat předpisy pro ochranu osobních údajů, aby pochopily legální použití dat.

Bias

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

Umělá inteligence ve financích – Cesta vpřed

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

Chcete více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí? Navštivte unite.ai.