Finanzierung
Maschinelles Lernen für das Investment-Management im Jahr 2021
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Investieren ist ein integraler Bestandteil der Banken und auch der riskanteste Teil. Gibt es eine Möglichkeit, Ihre Vermögenswerte vor ungerechtfertigten Risiken zu schützen und die Effizienz jeder neuen Investition zu erhöhen? Ja, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der Bankenbranche sind ihre Grenzen erweitern, machen es noch vielversprechender, rentabler, intelligenter und sicherer. In diesem Artikel werden wir uns mit der Zukunft dieser Technologien für den Finanzsektor befassen und uns auf die Verwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für das Investment-Management konzentrieren.
Künstliche Intelligenz in der Bankenbranche 2021 – Was zu erwarten ist
Bis heute ist künstliche Intelligenz in der Bankenbranche eine der vielversprechendsten Technologien für verschiedene Zwecke. Aufgrund der großen Möglichkeiten für Anpassung, Datenanalyse und Lösung verschiedener Aufgaben sowie des erschwinglichen Preises für die Implementierung ist die Verwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der Bankenbranche eine weitere Finanztechnologie-Trend, die sich entwickelt, wie aus dieser Infografik hervorgeht.
Vorteile von maschinellem Lernen in der Bankenbranche
Dieser schnelle und wichtigste Anstieg des Wertes von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für die Bankenbranche hat starke Grundlagen, da diese Technologien völlig neue und sehr effektive Vorteile versprechen.
- Erweiterte Datenanalyse. Vorher waren Banken gezwungen, Daten mit begrenztem Zugang zu Informationen zu analysieren. Zum Beispiel, wenn ein Kunde mit einer Anfrage auf Kreditvergabe kommt, wurde die Entscheidung nur auf der Grundlage von Einkommensnachweisen, aktuellen Vermögenswerten und Verbindlichkeiten des Kunden sowie seiner Kreditgeschichte getroffen. Derzeit ermöglicht künstliche Intelligenz in der Bankenbranche die Analyse großer Mengen an Informationen, bis hin zur Anfrage des Benutzers in sozialen Netzwerken, um kompetentere und weniger riskante Entscheidungen zu treffen.
- Wettbewerbsvorteil. Maschinelles Lernen in der Bankenbranche kann Sie wettbewerbsfähiger machen, je nach Aufgabe, die Sie mit seiner Hilfe lösen möchten. Wir werden uns später mit künstlicher Intelligenz in der Bankenbranche befassen, damit Sie die Aufgabe finden können, die für Ihr Unternehmen relevant ist und gleichzeitig mit künstlicher Intelligenz lösbar ist.
- Kostenreduzierung. Abhängig von der Art und Weise, wie Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Ihre Finanzinstitution verwenden, kann es Ihnen einige Kosten sparen. Zum Beispiel kann die Verwendung von Robo-Beratern als Teil Ihres Support-Teams die Kosten für die Personalverwaltung senken.
- Bessere Sicherheit. Künstliche Intelligenz in der Bankenbranche kann auf verschiedene Weise angewendet werden, um mehr Sicherheit zu erreichen. Zum Beispiel kann die Kreditkartenbetrugsbekämpfung mit maschinellem Lernen zu einer ziemlich standardmäßigen Anwendung dieser Technologie werden, während innovative Kameras mit Gesichtserkennung feststellen können, ob die Absichten eines Kunden falsch sind, indem sie seine Gesichtsausdrücke beurteilen.
Beispiele für künstliche Intelligenz in der Bankenbranche
Was die praktische Anwendung dieser Innovationen im Bereich der Banken und Finanzen betrifft, können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgreich für:
- Verbesserung des Kundenservice. Zum Beispiel kann ein Chatbot den Kunden helfen, die Website und die Anwendung der Bank zu navigieren, regelmäßige Zahlungen vorzuschlagen und Benutzer im Falle von Überausgaben zu benachrichtigen. Noch fortschrittlichere Chatbots helfen Kunden bereits bei der Budgetplanung, der Geldersparnis und der Investitionsverwaltung.
- Risikobewertung. Das Geldverdienen ist immer ein riskanter Prozess, daher können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen helfen, die Risiken bei der Kreditvergabe richtig zu bewerten und sicherzustellen, dass der Kunde nicht in Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung engagiert ist. Was mehr ist, ist maschinelles Lernen für die Investitionsverwaltung und Risikobewertung auch sehr nützlich.
- Betrugsbekämpfung mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Die Kreditkartenbetrugsbekämpfung mit maschinellem Lernen ist nicht das einzige Beispiel für die Verwendung dieser Technologie für Sicherheitszwecke. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz die E-Mail-Postfächer der Mitarbeiter vor Phishing-E-Mails schützen sowie die Daten der Kunden in mobilen Banking-Anwendungen sicher halten. Alternativ können Sie eine fertige Sicherheitslösung verwenden oder mit einem Unternehmen mit Betrugsbekämpfungsexpertise wie SPD Group zusammenarbeiten, um Ihr eigenes Betrugspräventionssystem auf der Grundlage der Kernbedrohungen zu erstellen, denen Sie gegenüberstehen.
- Investitionsverwaltung. Was maschinelles Lernen für die Investitionsverwaltung betrifft, finden Sie hier weitere Einblicke in dieses Thema.
Was ist Investitionsverwaltung?
Wie von Investopedia definiert, „bezieht sich die Investitionsverwaltung auf die Verwaltung von Finanzanlagen und anderen Investitionen – nicht nur auf den Kauf und Verkauf. Die Verwaltung umfasst die Erstellung einer kurz- oder langfristigen Strategie für den Erwerb und die Veräußerung von Portfolio-Beständen. Sie kann auch Bankdienstleistungen, Budgetierung und Steuerdienstleistungen umfassen.”
Wie können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz der Investitionsverwaltung nützen?
Wenn wir noch einmal auf die Infografik oben schauen, werden wir feststellen, dass maschinelles Lernen für die Investitionsverwaltung bei allen Kernaspekten dieses Prozesses hilfreich sein kann.
- Neue Formen von Daten einer genauen Analyse unterziehen. Sie können nie sicher sein, dass Sie alle Informationen berücksichtigen, die Sie kennen. Im Gegenzug kann künstliche Intelligenz tiefer graben und unsichtbare Beziehungen finden, die direkt die Investitionsvorteile beeinflussen.
- Den Einfluss von menschlichen Vorurteilen im Entscheidungsprozess verringern. Künstliche Intelligenz hat keine Emotionen und ist völlig gleichgültig gegenüber der Entscheidung, die Sie treffen werden. Ihre Aufgabe ist es nur, einen besseren Deal mit unvoreingenommener Sicht zu vorschlagen.
- Mögliche Risiken und Chancen klären. Wie wir bereits sagten, ist die Risikobewertung ein kompetenter Vorteil von maschinellem Lernen für die Investitionsverwaltung. Dank dieser Möglichkeit können Sie die fundiertesten Investitionsentscheidungen treffen.
- Genau vorhersagen. Künstliche Intelligenz für die Investitionsverwaltung kann auch von einem Prädiktor angetrieben werden, der es Ihnen ermöglicht, so genaue Vorhersagen wie möglich zu erhalten, unter Berücksichtigung von Echtzeit- und historischen Daten.
- Die beste Entscheidung vorschlagen, die von bestimmten Parametern geleitet wird. Zum Beispiel, wenn Sie nach der Möglichkeit suchen, in Immobilien in einer bestimmten Region zu investieren, gibt es bereits zwei Parameter, die das Modell bei der Suche nach den besten Optionen leiten kann.
Was sind die Haupttypen von Investitionsstrategien und wie kann maschinelles Lernen für jede nützlich sein?
Hier ist, wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verschiedene Investitionsstrategien sicher und vorteilhaft machen können.
| Strategie-Definition | Die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz | |
| Value-Investing | Diese Strategie bedeutet, in unterbewertete, aber vielversprechende Wertpapiere zu investieren. | Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können solche Aktien mithilfe von Datenanalyse und Vorhersagefähigkeiten finden. |
| Einkommens-Investing | Der Zweck dieser Strategie ist es, einen konstanten Fluss von passivem Einkommen zu erhalten. | Die Aufgabe von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen besteht darin, verschiedene Märkte und aktuelle Trends zu analysieren, um die vielversprechendsten passiven Einkommens-Deals zu finden. |
| Wachstums-Investing | Das Ziel dieser Strategie ist es, das Kapital zu erhöhen. Das einfachste Beispiel ist ein Einlage mit einer Zinskapitalisierungsoption. | Ein künstlich intelligenter System kann verschiedene Optionen analysieren, die mögliche Kapitalerhöhung für einen bestimmten Zeitraum berechnen und die beste Lösung aus allen verfügbaren Optionen vorschlagen. |
| Small-Cap-Investing | Diese Strategie ist die Investition in die Aktien von Unternehmen mit einer kleinen Marktkapitalisierung. | Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können nach Aktien von den vielversprechendsten Small-Cap-Unternehmen suchen und vorschlagen. |
| Sozial verantwortliches Investieren | Diese Strategie schlägt vor, in grüne und/oder sozial vielversprechende Projekte zu investieren. | Das maschinelle Lernen-Modell kann aktuelle soziale Trends erforschen, um herauszufinden, welche Projekte am vielversprechendsten für eine Investition sind. |
Fazit
Wie Sie sehen, sind maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sehr vielversprechend für die Banken und Finanzen, insbesondere in einer Umgebung mit erhöhtem Risiko und fehlenden Garantien, also in der Investitionsverwaltung und der Bekämpfung von Bankenbetrug. Im Jahr 2021 sollten Sie sich auf diese Herausforderungen konzentrieren und die Finanztechnologie-Innovationen nutzen, um einen zusätzlichen Vorteil zu erlangen.
