Maskinlæring til investeringsstyring i 2021

Investering er en integreret del af bankvirksomhed, og det er også den risikofyldteste del. Er der en måde at beskytte dine aktiver mod uretfærdige risici og øge effektiviteten af hver ny investering? Ja, maskinlæring og kunstig intelligens i bankvirksomhed er ved at udvide grænserne, hvilket gør det endnu mere lovende, profitable, smart og sikkert. I denne artikel vil vi se på fremtiden for disse teknologier i fintech-sektoren og fokusere på brugen af AI og maskinlæring til investeringsstyring.

Kunstig intelligens i bankvirksomhed 2021 – Hvad kan vi forvente

Indtil videre er kunstig intelligens i bankvirksomhed en af de mest lovende teknologier til at udnytte til forskellige formål. På grund af de store muligheder for tilpasning, dataanalyse og løsning af forskellige opgaver, samt den rimelige pris for implementering, er brugen af AI og maskinlæring i bankvirksomhed en mere fintech-trend, der udvikler sig, ifølge denne infographic.

Maskinlæringsfordele i bankvirksomhed

Denne hurtige og vigtigste, omfattende stigning i værdien af kunstig intelligens og maskinlæring i bankvirksomhed har solide grundlag, da disse teknologier lover helt nye og højst effektive fordele.

• Avanceret dataanalyse. Tidligere var banker tvunget til at analysere data med begrænset adgang til information. For eksempel, når en kunde kommer med en anmodning om at udstede et lån, blev beslutningen truffet kun på baggrund af kundens indtægtsoplysninger, nuværende aktiver og passiver samt kundens kreditrapport. I øjeblikket tillader kunstig intelligens i bankvirksomhed at analysere enorme mængder information, op til brugerens anmodning i sociale netværk, for at træffe mere kompetente og mindre risikable beslutninger.
• Kantskabende fordel. Maskinlæring i bankvirksomhed kan gøre dig mere konkurrencedygtig afhængigt af den opgave, du ønsker at løse med dens hjælp. Først vil vi dykke ned i kunstig intelligens i bankvirksomhed case-studies, så du kan finde opgaven, der er relevant for din forretning og kan løses med AI på samme tid.
• Omkuvertering af omkostninger. Afhængigt af, hvordan du bruger AI og ML til din finansielle institution, kan det reducere visse omkostninger. For eksempel kan brug af robo-rådgivere som en del af dit supportteam reducere omkostningerne til vedligeholdelse af personale.
• Bedre sikkerhed. Kunstig intelligens i bankvirksomhed kan anvendes på forskellige måder, hvis du ønsker at opnå større sikkerhed. For eksempel er kreditkortsvindel med maskinlæring blevet en ret standard anvendelse af teknologien, mens innovative kameraer med ansigtsgenkendelse kan afgøre, om en kundes intentioner er falske ud fra deres ansigtsudtryk.

Kunstig intelligens i bankvirksomhed case-studies eksempler

Vedrørende den praktiske anvendelse af disse innovationer i sfæren af bagning og finans, kan AI og ML med succes anvendes til:

• Kundeserviceforbedring. For eksempel kan en chatbot hjælpe kunderne med at navigere på bankens website og applikation, foreslå at foretage regelmæssige betalinger og underrette brugere i tilfælde af overspending. Endnu mere avancerede chatbots hjælper allerede kunder med deres budgettering, pengebesparelse og investeringsstyring.
• Risikovurdering. At tjene penge på penge er altid en risikofyldt proces, så AI og ML kan hjælpe med at korrekt vurdere risici, når der udstedes et lån, og sikre, at kunden ikke er involveret i hvidvaskning og terrorfinansiering. Desuden er maskinlæring til investeringsstyring og risikovurdering ret nyttig.
• Svindeldetektion med AI og maskinlæring. Kreditkortsvindel med maskinlæring er ikke det eneste eksempel på anvendelse af denne teknologi til sikkerhedsformål. Desuden kan kunstig intelligens beskytte dine medarbejderes indbakke mod phishing-e-mails samt holde dine kunders data sikre i mobile bankapplikationer. Alternativt kan du bruge en færdig sikkerhedsopløsning eller samarbejde med et selskab med svindeldetektionskompetence som SPD Group for at oprette dit eget svindelforhindringssystem baseret på de kernetrusler, du står over for.
• Investeringsstyring. Vedrørende maskinlæring til investeringsstyring finder du nedenfor flere indsigt i dette emne.

Hvad menes med investeringsstyring?

Som defineret af Investopedia, “Investeringsstyring refererer til håndtering af finansielle aktiver og andre investeringer – ikke kun køb og salg af dem. Styring inkluderer udarbejdning af en kort- eller langsigtede strategi for erhvervelse og afhændelse af porteføljeaktiver. Det kan også omfatte bankvirksomhed, budgettering og skatteydelse og pligter.”

Hvordan kan ML og AI være til fordel for investeringsstyring?

Hvis vi tager et nærmere kig på infografikken ovenfor, vil vi opdage, at maskinlæring til investeringsstyring kan være nyttig til alle de centrale aspekter af denne proces.

• Gør nye former for data til genstand for en præcis analyse. Du kan aldrig være sikker på, at du tager alle oplysninger i betragtning. I stedet kan AI grave dybere og finde usynlige relationer, der direkte påvirker investeringsfordele.
• Reducer menneskelige fordomme i beslutningsprocessen. AI har ingen følelser og er fuldstændig ligeglad med, hvilken beslutning du træffer. Dens opgave er kun at foreslå en bedre aftale med en upartisk synsvinkel.
• Klarlæg mulige risici og muligheder. Som vi sagde, er risikovurdering en kompetent maskinlæringsfordel for investeringsstyring. Takket være denne mulighed vil du være i stand til at træffe de mest solide investeringsbeslutninger.
• Gør nøjagtige forudsigelser. Kunstig intelligens til investeringsstyring kan også være drevet af en forudsigelsesmodel, der vil give dig så nøjagtige forudsigelser som muligt under hensyn til realtids- og historisk data.
• Foreslå den bedste beslutning ved at følge bestemte parametre. For eksempel, hvis du søger efter muligheden for at investere i ejendomme i et bestemt område, er der allerede to parametre, som modellen kan følge, når den søger efter de bedste muligheder.

Hvad er de vigtigste typer af investeringsstrategier, og hvordan kan ML være nyttig for hver

Her er, hvordan maskinlæring og kunstig intelligens kan fungere for at gøre forskellige investeringsstrategier sikre og fordelagtige.

Konklusion

Som du kan se, er maskinlæring og kunstig intelligens ret lovende for bankvirksomhed og finans, især i en situation med øget risiko og manglende garantier, det vil sige i investeringsstyring og bekæmpelse af banksvindel. I 2021 skal du fokusere på disse udfordringer og udnytte fintech-innovation til at opnå en ekstra fordel.