Μηχανική Μάθηση για Διαχείριση Επενδύσεων το 2021

Η επένδυση είναι ένα ολοκληρωμένο μέρος της τραπεζικής και είναι επίσης το πιο επικίνδυνο μέρος. Υπάρχει ένας τρόπος να προστατεύσετε τα περιουσιακά σας στοιχεία από αδικαιολόγητους κινδύνους και να αυξήσετε την αποτελεσματικότητα κάθε νέας επένδυσης; Ναι, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη στην τραπεζική推ονται τα όρια της, καθιστώντας την ακόμη πιο υποσχόμενη, κερδοφόρα, έξυπνη και ασφαλή. Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε το μέλλον αυτών των τεχνολογιών για τον κλάδο των финтех και θα επικεντρωθούμε στη χρήση της ΤΝ και της ΜΜ για διαχείριση επενδύσεων.

Τεχνητή Νοημοσύνη στην Τραπεζική 2021 – Τι να Περιμένουμε

Μέχρι σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη στην τραπεζική είναι μια από τις πιο υποσχόμενες τεχνολογίες για διάφορους σκοπούς. Λόγω των μεγάλων ευκαιριών για προσαρμογή, ανάλυση δεδομένων και διάφορες εργασίες, καθώς και της προσιτής τιμής για εφαρμογή, η χρήση της ΤΝ και της ΜΜ στην τραπεζική είναι μια ακόμη финтех τάση που εξελίσσεται, σύμφωνα με αυτό το ινφограφικό.

Ωφέλειες της Μηχανικής Μάθησης στην Τραπεζική

Αυτή η ταχεία και πιο σημαντική, πανταχού παρούσα άνοδος της αξίας της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για την τραπεζική έχει ισχυρά θεμέλια, καθώς αυτές οι τεχνολογίες υπόσχονται完全 новые και εξαιρετικά αποτελεσματικές ωφέλειες.

• Προηγμένη ανάλυση δεδομένων. Προηγουμένως, οι τράπεζες ήταν αναγκασμένες να αναλύσουν δεδομένα με περιορισμένη πρόσβαση σε πληροφορίες. Για παράδειγμα, όταν ένας πελάτης έρχεται με αίτηση για έκδοση δανείου, η απόφαση λαμβανόταν μόνο με βάση των δηλώσεων εισοδήματος, των τρεχουσών περιουσιακών στοιχείων και υποχρεώσεων του πελάτη, καθώς και της πιστωτικής του ιστορίας. Τώρα, η τεχνητή νοημοσύνη στην τραπεζική επιτρέπει την ανάλυση τεράστιων ποσοτήτων πληροφοριών, μέχρι και την αίτηση του χρήστη στα κοινωνικά δίκτυα, για να ληφθούν πιο ικανές και λιγότερο κινδυνεύουσες αποφάσεις.
• Το πλεονέκτημα της τεχνητής νοημοσύνης. Η μηχανική μάθηση στην τραπεζική μπορεί να σας κάνει πιο ανταγωνιστικό, ανάλογα με την εργασία που θέλετε να λύσετε με τη βοήθεια της. Αργότερα, θα επικεντρωθούμε στις περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην τραπεζική, ώστε να μπορέσετε να βρείτε την εργασία που είναι σχετική με την επιχείρησή σας και να λυθεί με την ΤΝ.
• Μείωση των εξόδων. Ανάλογα με τον τρόπο που χρησιμοποιείτε την ΤΝ και την ΜΜ για την τραπεζική σας, μπορεί να μειώσει κάποια έξοδα. Για παράδειγμα, η χρήση ρομποτικών συμβούλων ως μέρος της ομάδας υποστήριξής σας μπορεί να μειώσει το κόστος συντήρησης του προσωπικού.
• Καλύτερη ασφάλεια. Η τεχνητή νοημοσύνη στην τραπεζική μπορεί να εφαρμοστεί με διάφορους τρόπους, εάν θέλετε να επιτύχετε μεγαλύτερη ασφάλεια. Για παράδειγμα, η ανίχνευση απάτης με πιστωτικές κάρτες χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση έχει γίνει μια αρκετά τυποποιημένη εφαρμογή της τεχνολογίας, ενώ καινοτόμες κάμερες με αναγνώριση προσώπου μπορούν να καθορίσουν εάν οι προθέσεις του πελάτη είναι ψευδείς με βάση τις εκφράσεις του.

Περιπτώσεις Χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Τραπεζική

Όσον αφορά την πρακτική εφαρμογή αυτών των καινοτομιών στον τομέα της τραπεζικής και των χρηματοοικονομικών, η ΤΝ και η ΜΜ μπορούν να χρησιμοποιηθούν με επιτυχία για:

• Βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών. Για παράδειγμα, ένα chatbot μπορεί να βοηθήσει τους πελάτες να навигούν στην ιστοσελίδα και την εφαρμογή της τράπεζας, να προτείνουν την πραγματοποίηση τακτικών πληρωμών και να ειδοποιούν τους χρήστες σε περίπτωση υπερβολικών δαπανών. Ακόμη και πιο προηγμένα chatbot βοηθούν τους πελάτες με τον προγραμματισμό του προϋπολογισμού, την αποταμίευση και τη διαχείριση επενδύσεων.
• Αξιολόγηση κινδύνου. Η δημιουργία κέρδους από κέρδος είναι πάντα μια επικίνδυνη διαδικασία, οπότε η ΤΝ και η ΜΜ μπορούν να βοηθήσουν στην σωστή αξιολόγηση των κινδύνων κατά την έκδοση δανείου και να διασφαλίσουν ότι ο πελάτης δεν εμπλέκεται σε ξέπλυμα χρήματος και χρηματοδότηση της τρομοκρατίας. Además, η μηχανική μάθηση για διαχείριση επενδύσεων και αξιολόγηση κινδύνου είναι επίσης πολύ χρήσιμη.
• Ανίχνευση απάτης με ΤΝ και ΜΜ. Η ανίχνευση απάτης με πιστωτικές κάρτες χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση δεν είναι το μόνο παράδειγμα χρήσης αυτής της τεχνολογίας γιαreasons ασφαλείας. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προστατεύσει τα εισερχόμενά σας μηνύματα από phishing emails, καθώς και να διασφαλίσει τα δεδομένα των πελατών σας σε εφαρμογές κινητής τραπεζικής. Εναλλακτικά, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια έτοιμη λύση ασφαλείας ή να συνεργαστείτε με μια εταιρεία με εξειδίκευση στην ανίχνευση απάτης, όπως η SPD Group, για να δημιουργήσετε το δικό σας σύστημα πρόληψης απάτης με βάση τις βασικές απειλές που αντιμετωπίζετε.
• Διαχείριση επενδύσεων. Όσον αφορά τη μηχανική μάθηση για διαχείριση επενδύσεων, παρακάτω υπάρχουν περισσότερες πληροφορίες για αυτό το θέμα.

Τι Εννοούμε από Διαχείριση Επενδύσεων;

Όπως ορίζεται από το Investopedia, “η διαχείριση επενδύσεων αναφέρεται στην διαχείριση των χρηματοοικονομικών περιουσιακών στοιχείων και άλλων επενδύσεων – όχι μόνο την αγορά και πώληση τους. Η διαχείριση περιλαμβάνει τη σύνταξη μιας βραχυπρόθεσμης ή μακροπρόθεσμης στρατηγικής για την απόκτηση και την πώληση των περιουσιακών στοιχείων του χαρτοφυλακίου. Μπορεί επίσης να περιλαμβάνει τραπεζικές, προϋπολογιστικές και φορολογικές υπηρεσίες και καθήκοντα.”

Πώς η ΜΜ και η ΤΝ Μπορούν να Βοηθήσουν τη Διαχείριση Επενδύσεων;

Εάν δούμε μια φορά ακόμη το ινφограφικό παραπάνω, θα ανακαλύψουμε ότι η μηχανική μάθηση για διαχείριση επενδύσεων μπορεί να είναι χρήσιμη για όλα τα βασικά στοιχεία αυτής της διαδικασίας.

• Να κάνουν νέες μορφές δεδομένων να υπόκεινται σε ακριβή ανάλυση. Δεν μπορείτε ποτέ να είστε βέβαιοι ότι λαμβάνετε υπόψη όλες τις πληροφορίες που γνωρίζετε. Αντίθετα, η ΤΝ είναι σε θέση να ψάξει πιο sâu και να βρει αόρατες σχέσεις που επηρεάζουν直接τικά τα οφέλη των επενδύσεων.
• Να μειώσουν την επίδραση των ανθρώπινων προκαταλήψεων στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Η ΤΝ δεν έχει συναισθήματα και είναι完全 αδιάφορη για την απόφαση που θα ληφθεί. Το καθήκον της είναι να προτείνει μια καλύτερη συμφωνία με μια αμερόληπτη ματιά.
• Να διευκρινίσουν τους πιθανούς κινδύνους και ευκαιρίες. Όπως είπαμε, η αξιολόγηση κινδύνου είναι ένα πλεονέκτημα της μηχανικής μάθησης για διαχείριση επενδύσεων. Χάρη σε αυτήν την ευκαιρία, θα можете να λάβετε τις πιο σωστές αποφάσεις επένδυσης.
• Να κάνουν ακριβείς προβλέψεις. Η τεχνητή νοημοσύνη για διαχείριση επενδύσεων μπορεί επίσης να τροφοδοτηθεί από einen προβλέπτη που θα σας επιτρέψει να λάβετε τις πιο ακριβείς προβλέψεις, λαμβάνοντας υπόψη τα πραγματικά και ιστορικά δεδομένα.
• Να προτείνουν την καλύτερη απόφαση, οδηγούμενη από ορισμένα παραμέτρους. Για παράδειγμα, εάν ψάχνετε για την ευκαιρία να επενδύσετε σε ακίνητα σε μια συγκεκριμένη περιοχή, υπάρχουν ήδη δύο παραμέτρους που το μοντέλο μπορεί να οδηγηθεί από when ψάχνει για τις καλύτερες επιλογές.

Ποιοί είναι οι Κύριοι Τύποι Στρατηγικών Επενδύσεων και Πώς η ΜΜ Μπορεί να είναι Χρήσιμη για Κάθε Ένα

Εδώ είναι πώς η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να λειτουργήσουν για να κάνουν διαφορετικές στρατηγικές επενδύσεων ασφαλείς και επωφελείς.

Συμπέρασμα

Όπως μπορείτε να δείτε, η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη είναι khá υποσχόμενες για την τραπεζική και τις χρηματοοικονομικές, ιδιαίτερα σε ένα περιβάλλον αυξημένου κινδύνου και έλλειψης εγγυήσεων, δηλαδή στη διαχείριση επενδύσεων και την αντιμετώπιση της τραπεζικής απάτης. Το 2021, θα πρέπει να επικεντρωθείτε σε αυτές τις προκλήσεις και να εκμεταλλευτείτε την καινοτομία των финтех για να κερδίσετε ένα πρόσθετο πλεονέκτημα.