Finansiering
Maskinlæring til investeringsstyring i 2021
Føj Unite.AI til dine foretrukne kilder på Google
Investering er en integreret del af bankvirksomhed, og det er også den risikofyldte 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, profitabelt, smart og sikkert. I denne artikel vil vi se på fremtiden for disse teknologier til fintech-sektoren og fokusere på brugen af AI og maskinlæring til investeringsstyring.
Kunstig intelligens i bankvirksomhed 2021 – Hvad kan vi forvente
Indtil dato 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 til 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 begrænsede muligheder for 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 kreditvurdering. 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.
- Konkurrencefordelen. 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.
- Omkring omkostninger. Afhængigt af, hvordan du bruger AI og maskinlæring 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 personale vedligeholdelse.
- Bedre sikkerhed. Kunstig intelligens i bankvirksomhed kan anvendes på forskellige måder, hvis du ønsker at opnå mere sikkerhed. For eksempel kan kreditkortsvindel med maskinlæring være en ret standardanvendelse af teknologien, mens innovative kameraer med ansigtsgenkendelse kan bestemme, 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 bankvirksomhed og finans, kan AI og maskinlæring 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, pengespare og investeringsstyring.
- Risikovurdering. At tjene penge på penge er altid en risikofyldt proces, så AI og maskinlæring kan hjælpe med at vurderer risici korrekt, når der udstedes et lån, og sikre, at kunden ikke er engageret i hvidvaskning og terrorfinansiering. Desuden er maskinlæring til investeringsstyring og risikovurdering ret nyttig.
- Svindeldetektering 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 svindeldetekteringsekspertise som SPD Group for at oprette dit eget svindelforenbyggelsessystem baseret på de kernetrusler, du står over for.
- Investeringsstyring. Vedrørende maskinlæring til investeringsstyring finder du nedenfor flere indsighter i dette emne.
Hvad menes med investeringsstyring?
Ifølge Investopedia “henviser investeringsstyring til håndtering af finansielle aktiver og andre investeringer – ikke kun køb og salg af dem. Styring omfatter udarbejdelse af en kort- eller langsigtede strategi for erhvervelse og afhændelse af porteføljeaktiver. Det kan også omfatte bankvirksomhed, budgettering og skattepligt samt andre opgaver.”
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.
- Lav nye former for data til en præcis analyse. Du kan aldrig være sikker på, at du tager alle oplysninger i betragtning. Til gengæld kan AI grave dybere og finde usynlige relationer, der direkte påvirker investeringsfordele.
- Reducer menneskeligt bias 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 tilgang.
- 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 giver dig så nøjagtige forudsigelser som muligt på baggrund af realtids- og historisk data.
- Foreslå den bedste beslutning baseret på bestemte parametre. For eksempel, hvis du søger efter muligheder for at investere i ejendomme i en bestemt region, 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.
| Strategidefinition | Måden at anvende ML og AI | |
| Værdiinvestering | Denne strategi indebærer at investere i underprissede, men lovende værdipapirer. | ML og AI kan søge efter sådanne aktier ved hjælp af dataanalyse og forudsigelsesevner. |
| Indtægtsinvestering | Formålet med denne strategi er at opnå en konstant strøm af passiv indtægt. | Opgaven for AI og ML vil være at analysere forskellige markeder og nuværende tendenser med målet at finde de mest passive indtægtslovende aftaler. |
| Vækstinvestering | Målet med denne strategi er at øge kapitalen. Det enkleste eksempel er en indbetaling med en rentesats, der kapitaliseres. | Et AI-drevet system kan analysere forskellige muligheder, beregne den mulige kapitaløgning for en given periode og foreslå den bedste løsning af alle tilgængelige. |
| Small-cap-investering | Denne strategi indebærer investeringer i aktier fra selskaber med en lille markedsværdi. | AI og ML kan søge og foreslå aktier fra de mest lovende small-cap-selskaber. |
| Socialt ansvarlig investering | Denne strategi foreslår at investere i grønne og/eller socialt lovende projekter. | ML-modellen kan forskere i nuværende sociale tendenser for at finde ud af, hvilke projekter der er de mest lovende at investere i. |
Konklusion
Som du kan se, er maskinlæring og kunstig intelligens ret lovende for bankvirksomhed og finans, især i en situation med øget risiko og mangel på garantier, det vil sige i investeringsstyring og bekæmpelse af banksvindel. I 2021 bør du fokusere på disse udfordringer og udnytte fintech-innovation til at opnå en ekstra fordel.
