AI i finans? Brugssager, fordele og udfordringer

AI i finans? Hvis du ikke er bekendt med denne kombination, er chancerne for, at du går glip af meget. Hovedmålene for finansielle institutioner – banker, hedgefonde og forsikringsselskaber – er at minimere risici, reducere omkostninger og levere avancerede kundeservice til kunder, der bruger kunstig intelligens.

Med enorme mængder af data i den finansielle sektor bliver det stadig vigtigere at bruge AI til dataanalyse, risikostyring, personlig service og administration af porteføljer. Ifølge en undersøgelse i 2023 udført af NVIDIA på 200 finansielle institutioner baseret i Amerika og Europa arbejdede virksomhederne på følgende use cases:

• 26 % af dem arbejdede på en stor sprogmodel
• 23% på Recommender System
• 23 % på porteføljeoptimering
• 22 % på svindelopdagelse

Halvdelen af ​​de adspurgte mente, at AI ville øge deres årlige afkast med 10 %, og en tredjedel anslåede, at AI ville reducere deres årlige udgifter med 10 %

I denne blog vil vi lære om AI-brugssager i økonomi, dets fordele og de udfordringer, som finansielle institutioner står over for, når de anvender AI.

AI i finans

AI er en kombination af data, regnekraft og teknologi. Det teknologiske aspekt af AI er som følger:

Machine Learning: Machine Learning består af algoritmer, der kan trænes på finansielle data, enten overvågede eller uovervågede, til at klassificere, forudsige og finde anomalier i finansielle data.

Deep Learning: Deep Learning anvender neurale netværk til at analysere finansielle data. Deep Learning er velegnet, når vi har milliarder af registreringer for markedsdata.

Natural Language Processing: Natural Language Processing i finans bruges til at analysere og udtrække information fra kontrakter, sentimentanalyse af finansielle markeder og forbedre kundeoplevelsen i fintech ved hjælp af chatbots.

Hvad er brugen af ​​kunstig intelligens i finans?

Bedrageri

Svig i bank- og finanssektoren forårsager ikke kun økonomisk nød, men påvirker også institutionens image. AI er trænet på historiske data og kan skelne en typisk transaktion fra en anomali. Efterhånden som flere data og forskningsmetoder bliver tilgængelige, vil nøjagtigheden af ​​AI-systemer til at opdage svindel øges yderligere.

Risikovurdering

Risikovurdering er afgørende for at kontrollere lånets berettigelse og sandsynligheden for, at en låntager misligholder et lån. AI kan analysere kreditoptegnelser og regnskaber for at vurdere låntageres risikoprofiler. Desuden kan revisorer bruge AI til at undersøge finansielle poster for at sikre, at virksomheden overholder gældende love og regler.

Trading

AI er trænet på mange års økonomiske data og kan identificere tendenser, der kan være svære at se med det blotte øje. Kort sagt genererer AI bedre handelssignaler. AI kan bruges i højfrekvent handel, hvor handler foretages på splitsekunder på grund af små udsving i priserne. Porteføljeadministrationsvirksomheder kan udvikle AI-systemer for at opnå højere afkast, hvilket vil vinde kundernes tillid og til gengæld skabe mere forretning.

24 / 7 Kundeservice

I banksektoren kan AI-drevne chatbots yde kundeservice 24/7 ved at besvare almindelige spørgsmål. Med fremkomsten af ​​ChatGPT er der ingen tvivl om forretningspotentialet i store sprogmodeller.

Hvad er fordelene ved at bruge AI i finans?

Sparer tid

AI inden for økonomi sparer tid ved at automatisere gentagne opgaver, hvilket frigør mennesker til at håndtere komplekse problemer. Revisorer behøver ikke at læse en virksomheds regnskaber under revision. Desuden sparer brug af kundesupport chatbots i fintech-apps tid, fremskynder processer og giver 24/7 service.

Sparer penge

AI hjælper med at afsløre svindel, porteføljestyring og risikovurdering, mens du udlåner lån. Brug af kunstig intelligens kan således hjælpe en finansiel institution med at træffe velinformerede beslutninger, der minimerer tab.

Effektiv

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

Udfordringer ved at bruge AI i økonomi

Datakvalitet

Skrald ind, skrald ud. At skabe en effektiv datastrategi for en finansiel institution kræver due diligence. At identificere og undersøge datakilder, indsamle dem og konvertere dem til den påkrævede form kan være udfordrende for AI-drevne finansielle sektorer.

Databeskyttelse og sikkerhed

Finansielle institutioner bruger personlige data hver dag. Derfor er det vigtigt, at de vedtager sikkerhedsforanstaltninger for at holde personlige data private. Desuden bør de følge datareguleringslovene for at forstå den lovlige brug af data.

Bias

Gnostisk adfærd over for variabler som farve, race, etnicitet eller køn kaldes bias i AI. Historiske træningsdata kan have skævheder, der kan omsættes til AI-systemer. Fordomsfulde ansøgninger kan være skadelige: begrænsninger i udlån af lån til en minoritetsgruppe. Risikovurdering og -styring er nødvendige for en objektiv AI-applikation.

AI i Finans- Way Forward

AI i finans kan forbedre kundeoplevelsen, opdage svigagtige transaktioner, vurdere risici, hjælper med at lave handelsstrategier for hedgefonde og hvad der ikke kan. AI-økosystemet (applikationer og forskningsmetoder) udvikler sig konstant, og kunder hælder til problemfrie oplevelser. Finansielle institutioner bør konstant opdatere deres AI-systemer baseret på deres kundebehov og tilgængelige banebrydende AI-brugssager.

Vil du have mere AI-relateret indhold? Besøg forene.ai.