Μηχανική Μάθηση για Διαχείριση Επενδύσεων το 2021

Η επένδυση αποτελεί einen ολοκληρωμένο μέρος της τραπεζικής και είναι επίσης το πιο επικίνδυνο μέρος. Υπάρχει 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 επέκτειναν τα όριά τους, καθιστώντας την ακόμη πιο υποσχόμενη, κερδοφόρα, έξυπνη και ασφαλή. Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε το μέλλον αυτών των τεχνολογιών για τον κλάδο των финτεχ και θα επικεντρωθούμε στη χρήση της ΤΝ και της μηχανικής μάθησης για τη 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 δυνατότητες επίλυσης προβλημάτων, καθώς και της προσιτής τιμής για εφαρμογή, η χρήση της ΤΝ και της μηχανικής μάθησης στην τραπεζική είναι μια ακόμη финтех τάση που εξελίσσεται, σύμφωνα με这个 infographic.

Ωφέλειες της Μηχανικής Μάθησης στην Τραπεζική

Αυτή η ταχεία και πιο σημαντική, πανταχού παρούσα αύξηση 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 υποχρεωμένες να αναλύουν δεδομένα με περιορισμένη πρόσβαση σε πληροφορίες. Για παράδειγμα, όταν ένας πελάτης έρχεται με αίτηση για έκδοση δανείου, η απόφαση λαμβανόταν μόνο με βάση τις δηλώσεις εισοδήματος, τα τρέχοντα περιουσιακά στοιχεία και τις υποχρεώσεις του πελάτη, καθώς και το ιστορικό του πιστωτικής αξιολόγησης. 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.
• Πλεονέκτημα ακμής. Η μηχανική μάθηση στην τραπεζική μπορεί να σας κάνει πιο ανταγωνιστικό, ανάλογα με την εργασία που θέλετε να λύσετε με τη βοήθειά της. Παρακάτω, θα αναλύσουμε τις περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην τραπεζική, ώστε να βρείτε την εργασία που είναι σχετική με την επιχείρησή σας και λύσιμη με ΤΝ την ίδια στιγμή.
• Μείωση κόστους. Ανάλογα με τον τρόπο που χρησιμοποιείτε την ΤΝ και την ML για το χρηματοοικονομικό σας ίδρυμα, μπορεί να μειώσει κάποια κόστη. 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 possono να καθορίσουν εάν οι προθέσεις του πελάτη είναι ψευδείς με βάση τις εκφράσεις του.

Παραδείγματα Περιπτώσεων Χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Τραπεζική

Όσον αφορά την πρακτική εφαρμογή αυτών των καινοτομιών στον χώρο της τραπεζικής και των χρηματοοικονομικών, η ΤΝ και η ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν επιτυχώς για:

• Βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών. Για παράδειγμα, ένας chatbot μπορεί να βοηθήσει τους πελάτες να περιηγηθούν στην ιστοσελίδα και την εφαρμογή της τράπεζας, να προτείνουν την πραγματοποίηση τακτικών πληρωμών και να ειδοποιήσουν τους χρήστες σε περίπτωση υπερβολικής δαπάνης. Ακόμη πιο προηγμένοι chatbot βοηθούν ήδη τους πελάτες με τον προγραμματισμό του προϋπολογισμού, την αποταμίευση και τη διαχείριση επενδύσεων.
• Αξιολόγηση κινδύνου. Η απόκτηση κερδών από κέρδη είναι πάντα μια επικίνδυνη διαδικασία, οπότε η ΤΝ και η ML 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 τη διαχείριση επενδύσεων και την αξιολόγηση κινδύνου είναι επίσης πολύ χρήσιμη.
• Ανίχνευση απάτης με ΤΝ και ML. Η ανίχνευση απάτης με πιστωτικές κάρτες χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση δεν είναι το μόνο παράδειγμα χρήσης αυτής της τεχνολογίας για σκοπούς ασφαλείας. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προστατεύσει τα εισερχόμενά σας από emails phishing, καθώς και να διατηρήσει τα δεδομένα των πελατών σας ασφαλή στις εφαρμογές мобильικής τραπεζικής. Εναλλακτικά, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια έτοιμη λύση ασφαλείας ή να συνεργαστείτε με μια εταιρεία με εμπειρία 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 τη διαχείριση επενδύσεων, παρακάτω θα βρείτε περισσότερες πληροφορίες σχετικά με αυτό το θέμα.

Τι Εννοούμε από Διαχείριση Επενδύσεων;

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

Πώς η ML και η ΤΝ μπορούν να ωφελήσουν τη Διαχείριση Επενδύσεων;

Εάν ρίξουμε μια ματιά στο infographic παραπάνω, θα ανακαλύψουμε ότι η μηχανική μάθηση για τη διαχείριση επενδύσεων μπορεί να είναι χρήσιμη για όλες τις βασικές πτυχές αυτής της διαδικασίας.

• 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.
• Μειώνουν 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.
• Διευκρινίζουν τους πιθανούς κινδύνους και ευκαιρίες. Όπως είπαμε, η αξιολόγηση κινδύνου είναι ένα πλεονέκτημα της μηχανικής μάθησης για τη διαχείριση επενδύσεων. Χάρη σε αυτήν την ευκαιρία, θα можете να λάβετε τις πιο σωστές αποφάσεις επένδυσης.
• Κάνουν ακριβείς προβλέψεις. Η τεχνητή νοημοσύνη για τη διαχείριση επενδύσεων μπορεί επίσης να ενεργοποιηθεί από έναν προβλέπτη που θα σας επιτρέψει να λάβετε τις πιο ακριβείς προβλέψεις, λαμβάνοντας υπόψη τα πραγματικά και ιστορικά δεδομένα.
• 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 την αναζήτηση των καλύτερων επιλογών.

Ποιοί είναι οι Κύριοι Τύποι Στρατηγικών Επενδύσεων και Πώς η ML μπορεί να είναι Χρήσιμη για Κάθε Ένα

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

Συμπέρασμα

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