AI i finans? Brugsændringer, fordele og udfordringer

AI i finans? Hvis du ikke er bekendt med denne kombination, er det sandsynligt, at du går glip af meget. De vigtigste mål for finansielle institutioner – banker, hedgefonde og forsikringsselskaber – er at minimere risici, reducere omkostninger og tilbyde højkvalitets kundeservice til kunder ved hjælp af AI.

Med store mængder data i den finansielle sektor bliver det stadig vigtigere at bruge AI til dataanalyse, risikostyring, personlig service og porteføljestyring. Ifølge en undersøgelse fra 2023, som er lavet af NVIDIA på 200 finansielle institutioner i Amerika og Europa, arbejdede virksomhederne med følgende brugsændringer:

• 26% af dem arbejdede på en stor sprogmodel
• 23% på en anbefalingssystem
• 23% på porteføljeoptimering
• 22% på svigtedetektion

Halvdelen af respondentende troede, at AI ville forbedre deres årlige afkast med 10%, og en tredjedel estimerede, at AI ville reducere deres årlige udgifter med 10%

I denne blog vil vi lære om AI-brugsændringer i finans, dens fordele og udfordringerne, som finansielle institutioner står overfor, når de anvender AI.

AI i finans

AI er en kombination af data, beregningskraft og teknologi. Den teknologiske aspekt af AI er følgende:

Maskinlæring: Maskinlæring består af algoritmer, der kan trænes på finansielle data, enten overvåget eller uovervåget, til klassificering, forudsigelse og afvigelsesanalyse af finansielle data.

Dybe neurale netværk: Dybe neurale netværk anvender neurale netværk til at analysere finansielle data. Dybe neurale netværk er velegnede, når vi har milliarder af poster for markeddata.

Naturlig sprogbehandling: Naturlig sprogbehandling i finans bruges til at analysere og udtrække information fra kontrakter, sentimentanalyse af finansielle markeder og forbedre kundeservicen i fintech ved hjælp af chatbots.

Hvad er brugsændringerne for AI i finans?

Svigtedetektion

Svigt i bank og finans ikke kun forårsager finansielle problemer, men påvirker også institutionens image. AI er trænet på historiske data og kan skelne mellem en typisk transaktion og en afvigelse. Jo mere data og forskningsmetoder, der bliver tilgængelige, jo mere præcis vil AI-systemer være til at detektere svigt.

Risikovurdering

Risikovurdering er afgørende for at kontrollere låneberettigelse og sandsynligheden for, at en låntager ikke kan betale en låneafdring. AI kan analysere kreditrapporter og finansielle erklæringer for at vurderere låntagernes risikoprofiler. Desuden kan revisorer bruge AI til at undersøge finansielle rapporter for at sikre, at virksomheden overholder gældende love og regler.

Handel

AI er trænet på års finansielle data og kan identificere tendenser, der kan være svære at se med det blotte øje. Med andre ord genererer AI bedre handelssignaler. AI kan bruges til højfrekvenshandel, hvor handler udføres i brøkdele af sekunder på små prisfluktuationer. Porteføljeadministrationsvirksomheder kan udvikle AI-systemer for at opnå højere afkast, hvilket vil vinde kunders tillid og føre til mere forretning.

24/7 kundeservice

I bankvirksomhed kan AI-drevne chatbots tilbyde 24/7 kundeservice ved at besvare almindelige spørgsmål. Med opfindelsen af ChatGPT er der ingen tvivl om det forretningsmæssige potentiale i store sprogmodeller.

Hvad er fordelene ved at bruge AI i finans?

Sparer tid

AI i finans sparer tid ved at automatisere repetitive opgaver, så mennesker kan håndtere komplekse problemer. Revisorer behøver ikke at læse en virksomheds finansielle rapporter under revision. Desuden sparer brugen af kundesupportchatbots i fintech-apps tid, accelererer processer og tilbyder 24/7-service.

Sparer penge

AI hjælper med svigtedetektion, porteføljeadministration og risikovurdering under udstedelse af lån. Derfor kan brugen af AI hjælpe en finansielle institution med at træffe underrettet beslutninger, der minimiserer tab.

Effektiv

Menneskelige fejl i det finansielle økosystem kan have ugunstige virkninger. AI-systemer er effektive i kompleks beslutningstagning og reducerer risikoen for menneskelige fejl.

Udfordringer ved brug af AI i finans

Datakvalitet

Skrald ind, skrald ud. Oprettelse af en effektiv datastrategi for en finansielle institution kræver omhyggelighed. Identifikation og validering af datakilder, indsamling og omformning til den nødvendige form kan være udfordrende for AI-drevne finansielle sektorer.

Dataprivatliv og sikkerhed

Finansielle institutioner bruger personlige data hver dag. Derfor er det afgørende, at de skal adoptere sikkerhedsforanstaltninger for at holde personlige data private. Desuden skal de følge datareguleringslove for at forstå den lovlige brug af data.

Forudindtagethed

Gnostisk adfærd over for variabler som farve, race, etnicitet eller køn kaldes forudindtagethed i AI. Historiske træningsdata kan have forudindtagetheder, der kan oversættes til AI-systemer. Forudindtagende ansøgninger kan være skadelige: begrænsninger i udstedelse af lån til en minoritetsgruppe. Risikostyring og -administration er nødvendige for en upartisk AI-ansøgning.

AI i finans – Vej frem

AI i finans kan forbedre kundeservicen, detektere svigagtige transaktioner, vurdererisici, hjælper med at udvikle handelsstrategier for hedgefonde og meget mere. AI-økosystemet (ansøgninger og forskningsmetoder) udvikler sig konstant, og kunderne læner sig mod problemløsninger. Finansielle institutioner skal konstant opdatere deres AI-systemer baseret på kundernes behov og de nyeste AI-brugsændringer.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.