AI i finans: Brugsområder, fordele og udfordringer

AI i finans? Hvis du ikke kender til denne kombination, er det sandsynligt, at du går glip af meget. De primære 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 de enorme mængder af 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 (NVDA ) på 200 finansielle institutioner i Amerika og Europa, arbejdede virksomhederne på følgende brugsområder:

• 26% af dem arbejdede på et stort sprogmodel
• 23% på et anbefalingssystem
• 23% på porteføljeoptimering
• 22% på svigdetection

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-brugsområder i finans, dets fordele og udfordringerne, som finansielle institutioner står over for, når de anvender AI.

AI i finans

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

Maskinlæring: Maskinlæring består af algoritmer, som kan trænes på finansielle data, enten overvåget eller uovervåget, til klassificering, forudsigelse og fund af anomalier i finansielle data.

Deep Learning: Deep Learning anvender neurale netværk til at analysere finansielle data. Deep Learning er egnet, når vi har milliarder af poster for markedets data.

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 brugsområderne for AI i finans?

Svigdetection

Svig i bank og finans ikke kun forårsager finansielle problemer, men påvirker også institutionens image. AI trænes på historiske data og kan skelne mellem en typisk transaktion og en anomalie. Jo mere data og forskningsmetoder, der bliver tilgængelige, jo mere præcis vil AI-systemer være til at detectere svig.

Risikovurdering

Risikovurdering er afgørende for at kontrollere låneberettigelse og sandsynligheden for, at en låntager ikke kan betale en låneafdragsbeløb. 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, som kan være svære at se med det blotte øje. Med andre ord genererer AI bedre handelssignaler. AI kan bruges til højfrekvenshandel, hvor handler tages i brøkdelen af et sekund på den mindste prisfluktuation. Porteføljeadministrationsvirksomheder kan udvikle AI-systemer til 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, at store sprogmodeller har forretningspotentiale.

Hvad er fordelene ved at bruge AI i finans?

Sparer tid

AI i finans sparer tid ved at automatisere gentagne opgaver, så mennesker kan beskæftige sig med komplekse problemer. Revisorerne behøver ikke at læse en virksomheds finansielle rapporter, mens de gennemfører en revision. Desuden kan brugen af kundesupportchatbots i fintech-apps spare tid, accelerere processer og tilbyde 24/7-service.

Sparer penge

AI hjælper med svigdetection, porteføljeoptimering og risikovurdering, mens der udlånes lån. Derfor kan brugen af AI hjælpe en finansielle institution med at træffe informerede beslutninger, som minimiserer tab.

Effektiv

Menneskelige fejl i den finansielle økosystem kan have negative konsekvenser. AI-systemer er effektive i komplekse beslutninger og reducerer risikoen for menneskelige fejl.

Udfordringer ved at bruge AI i finans

Datakvalitet

Skrald ind, skrald ud. At oprette en effektiv datastrategi for en finansielle institution kræver omhyggelighed. At identificere og verificere datakilder, indsamle dem og omdanne dem til den nødvendige form kan være en udfordring for AI-drevne finansielle sektorer.

Dataintegritet og sikkerhed

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

Bias

En forudindtaget holdning til variabler som farve, race, etnicitet eller køn kaldes bias i AI. Historiske træningsdata kan have forudindtagethed, som kan oversættes til AI-systemer. Forudindtagne ansøgninger kan være skadelige: begrænsninger i at udlåne lån til en minoritetsgruppe. Risikostyring og -administration er nødvendig for en upartisk AI-ansøgning.

AI i finans – Vejen frem

AI i finans kan forbedre kundeservicen, detectere svigagtige transaktioner, vurderer risici, hjælpe med handelsstrategier for hedgefonde og meget mere. AI-økosystemet (ansøgninger og forskningsmetoder) udvikler sig kontinuerligt, og kunderne søger efter problemløsninger. Finansielle institutioner skal konstant opdatere deres AI-systemer ud fra deres kunders behov og de nyeste AI-brugsområder, der er tilgængelige.

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