Τεχνητή νοημοσύνη
AI στα οικονομικά; Χρησιμοποιήστε τις περιπτώσεις, τα οφέλη και τις προκλήσεις
AI στα χρηματοοικονομικά; Εάν δεν είστε εξοικειωμένοι με αυτόν τον συνδυασμό, το πιθανότερο είναι ότι θα χάσετε πολλά. Οι κύριοι στόχοι των χρηματοπιστωτικών ιδρυμάτων – τραπεζών, hedge funds και ασφαλιστικών εταιρειών – είναι η ελαχιστοποίηση των κινδύνων, η μείωση του κόστους και η παροχή υπηρεσιών υψηλών προδιαγραφών πελατών σε πελάτες που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη.
Με τεράστιες ποσότητες δεδομένων στον χρηματοπιστωτικό τομέα, καθίσταται ολοένα και πιο σημαντική η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για ανάλυση δεδομένων, διαχείριση κινδύνου, εξατομικευμένες υπηρεσίες και διαχείριση χαρτοφυλακίων. Σύμφωνα με έρευνα που έγινε το 2023 από NVIDIA σε 200 χρηματοπιστωτικά ιδρύματα με έδρα την Αμερική και την Ευρώπη, οι εταιρείες εργάζονταν στις ακόλουθες περιπτώσεις χρήσης:
- Το 26% από αυτούς εργάζονταν σε ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο
- 23% στο Σύστημα Προτάσεων
- 23% στη Βελτιστοποίηση Χαρτοφυλακίου
- 22% στον εντοπισμό απάτης
Οι μισοί από τους ερωτηθέντες πίστευαν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αύξανε τις ετήσιες αποδόσεις τους κατά 10%, και το ένα τρίτο εκτίμησε ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μείωνε τα ετήσια έξοδά τους κατά 10%
Σε αυτό το ιστολόγιο, θα μάθουμε για τις περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά, τα οφέλη της και τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα όταν χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη.
AI στα Οικονομικά
Το AI είναι ένας συνδυασμός δεδομένων, υπολογιστικής ισχύος και τεχνολογίας. Η τεχνολογική πτυχή της AI είναι η εξής:
Μηχανική μάθηση: Η μηχανική μάθηση αποτελείται από αλγόριθμους που μπορούν να εκπαιδευτούν σε οικονομικά δεδομένα, είτε υπό επίβλεψη είτε χωρίς επίβλεψη, για ταξινόμηση, πρόβλεψη και εύρεση ανωμαλιών στα οικονομικά δεδομένα.
Deep Learning: Η Deep Learning χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για την ανάλυση οικονομικών δεδομένων. Το Deep Learning είναι κατάλληλο όταν έχουμε δισεκατομμύρια εγγραφές για δεδομένα αγοράς.
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας: Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας στα χρηματοοικονομικά χρησιμοποιείται για την ανάλυση και την εξαγωγή πληροφοριών από συμβόλαια, την ανάλυση συναισθημάτων των χρηματοπιστωτικών αγορών και τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών στο fintech χρησιμοποιώντας chatbots.
Ποιες είναι οι περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στα χρηματοοικονομικά;
Ανίχνευση απάτης
Η απάτη στον τραπεζικό και χρηματοοικονομικό τομέα όχι μόνο προκαλεί οικονομική δυσπραγία αλλά επηρεάζει και την εικόνα του ιδρύματος. Το AI εκπαιδεύεται σε ιστορικά δεδομένα και μπορεί να διαφοροποιήσει μια τυπική συναλλαγή από μια ανωμαλία. Καθώς διατίθενται περισσότερα δεδομένα και μέθοδοι έρευνας, η ακρίβεια των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό απάτης θα αυξάνεται περαιτέρω.
Αξιολόγηση Κινδύνου
Η αξιολόγηση κινδύνου είναι απαραίτητη για τον έλεγχο της επιλεξιμότητας του δανείου και της πιθανότητας αθέτησης του δανείου από τον δανειολήπτη. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τα πιστωτικά αρχεία και τις οικονομικές καταστάσεις για να αξιολογήσει τα προφίλ κινδύνου των δανειοληπτών. Επιπλέον, οι ελεγκτές μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να εξετάσουν τα οικονομικά αρχεία για να διασφαλίσουν ότι η εταιρεία συμμορφώνεται με τους ισχύοντες νόμους και κανονισμούς.
Διαπραγμάτευσης
Η τεχνητή νοημοσύνη εκπαιδεύεται σε οικονομικά δεδομένα ετών και μπορεί να εντοπίσει τάσεις που μπορεί να είναι δύσκολο να δει κανείς με γυμνό μάτι. Με απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη παράγει καλύτερα σήματα συναλλαγών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συναλλαγές υψηλής συχνότητας, όπου οι συναλλαγές πραγματοποιούνται σε κλάσματα δευτερολέπτου λόγω της ελαφριάς διακύμανσης των τιμών. Οι εταιρείες διαχείρισης χαρτοφυλακίου μπορούν να αναπτύξουν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για να κερδίσουν υψηλότερα ποσοστά απόδοσης που θα κερδίσουν την εμπιστοσύνη των πελατών και, με τη σειρά τους, θα φέρουν περισσότερες επιχειρήσεις.
24 / 7 Εξυπηρέτησης Πελατών
Στον τραπεζικό τομέα, τα chatbot που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρέχουν εξυπηρέτηση πελατών 24/7, απαντώντας σε συνήθεις ερωτήσεις. Με την έλευση του ChatGPT, δεν υπάρχει αμφιβολία για τις επιχειρηματικές δυνατότητες των μεγάλων μοντέλων γλώσσας.
Ποια είναι τα οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα οικονομικά;
Κερδίζει χρόνο
Η τεχνητή νοημοσύνη στα οικονομικά εξοικονομεί χρόνο αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες, απελευθερώνοντας τους ανθρώπους να χειριστούν περίπλοκα ζητήματα. Οι ελεγκτές δεν χρειάζεται να διαβάζουν τα οικονομικά αρχεία μιας εταιρείας κατά τον έλεγχο. Επιπλέον, η χρήση chatbot υποστήριξης πελατών σε εφαρμογές fintech εξοικονομεί χρόνο, επιταχύνει τις διαδικασίες και παρέχει υπηρεσίες 24/7.
Εξοικονομεί χρήματα
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στον εντοπισμό απάτης, στη διαχείριση χαρτοφυλακίου και στην αξιολόγηση κινδύνου κατά τη χορήγηση δανείων. Έτσι, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει ένα χρηματοπιστωτικό ίδρυμα να λάβει καλά ενημερωμένες αποφάσεις που ελαχιστοποιούν τις απώλειες.
Αποτελεσματικός
Το ανθρώπινο λάθος στο χρηματοπιστωτικό οικοσύστημα θα μπορούσε να έχει δυσμενείς επιπτώσεις. Τα συστήματα AI είναι αποτελεσματικά στη λήψη σύνθετων αποφάσεων, μειώνοντας τον κίνδυνο ανθρώπινου λάθους.
Προκλήσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στα οικονομικά
Ποιότητα δεδομένων
Garbage In, Garbage Out. Η δημιουργία μιας αποτελεσματικής στρατηγικής δεδομένων για ένα χρηματοπιστωτικό ίδρυμα απαιτεί τη δέουσα επιμέλεια. Ο εντοπισμός και η επαλήθευση πηγών δεδομένων, η συλλογή τους και η μετατροπή τους στην απαιτούμενη μορφή μπορεί να είναι δύσκολη για τους χρηματοοικονομικούς τομείς που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
Προστασία προσωπικών δεδομένων και ασφάλεια
Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα χρησιμοποιούν προσωπικά δεδομένα καθημερινά. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό να λάβουν μέτρα ασφαλείας για να διατηρήσουν τα προσωπικά δεδομένα απόρρητα. Επιπλέον, θα πρέπει να ακολουθούν τους νόμους περί ρύθμισης δεδομένων για να κατανοήσουν τη νόμιμη χρήση των δεδομένων.
Προκατάληψη
Η γνωστική συμπεριφορά προς μεταβλητές όπως το χρώμα, η φυλή, η εθνικότητα ή το φύλο ονομάζεται προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη. Τα ιστορικά δεδομένα εκπαίδευσης μπορεί να έχουν προκαταλήψεις που μπορούν να μεταφραστούν σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Οι μεροληπτικές αιτήσεις μπορεί να είναι επιβλαβείς: περιορισμοί στον δανεισμό δανείων σε μια μειονοτική ομάδα. Η αξιολόγηση και η διαχείριση κινδύνου είναι απαραίτητες για μια αμερόληπτη εφαρμογή AI.
AI in Finance- Way Forward
Η τεχνητή νοημοσύνη στα χρηματοοικονομικά μπορεί να βελτιώσει την εμπειρία των πελατών, να ανιχνεύσει δόλιες συναλλαγές, να αξιολογήσει τους κινδύνους, να βοηθήσει στη δημιουργία στρατηγικών συναλλαγών για hedge funds και οτιδήποτε άλλο. Το οικοσύστημα της τεχνητής νοημοσύνης (εφαρμογές και μέθοδοι έρευνας) εξελίσσεται συνεχώς και οι πελάτες κλίνουν προς εμπειρίες χωρίς προβλήματα. Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα θα πρέπει να ενημερώνουν συνεχώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης με βάση τις ανάγκες των πελατών τους και τις διαθέσιμες περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης αιχμής.
Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη; Επίσκεψη ενω.αι.
