Tekoäly rahoituksessa? Käyttötarkoitukset, hyödyt ja haasteet

Tekoäly rahoituksessa? Jos et ole tuttu tähän yhdistelmään, sinun on hyvin todennäköisesti jäänyt paljon käyttämättä. Rahoituslaitosten – pankkien, hedge-rahastojen ja vakuutusyhtiöiden – tärkeimmät tavoitteet ovat minimoida riskit, vähentää kustannuksia ja tarjota korkeatasoista asiakaspalvelua asiakkaille tekoälyn avulla.

Rahoitussektorilla on valtavat määrät dataa, ja tekoälyn käyttäminen tietojen analysointiin, riskien hallintaan, henkilökohtaiseen palveluun ja salkun hallintaan on yhä tärkeämpää. NVIDIA (NVDA ):n vuonna 2023 tekemän tutkimuksen mukaan, jossa haastateltiin 200 rahoituslaitosta Amerikassa ja Euroopassa, yritykset työskentelivät seuraavien käyttötapausten parissa:

• 26% heistä työskenteli suuren kielen mallin parissa
• 23% suositteluohjelmistojen parissa
• 23% salkun optimoinnin parissa
• 22% petosten havaitsemisen parissa

Puolet vastaajista uskoi, että tekoäly parantaisi vuosittaisia tuottojaan 10%, ja kolmasosa arvioi, että tekoäly vähentäisi vuosittaisia kustannuksiaan 10%.

Tässä blogissa opimme tekoälyn käyttötarkoituksista rahoituksessa, sen hyödyistä ja haasteista, joita rahoituslaitokset kohtaavat tekoälyn käytön aikana.

Tekoäly rahoituksessa

Tekoäly on yhdistelmä dataa, laskentakapasiteettia ja teknologiaa. Teknologisen puolen tekoälyä koskee seuraavaa:

Koneoppiminen: Koneoppimiseen kuuluvat algoritmit, jotka voidaan kouluttaa rahoitustietojen kanssa joko valvotusti tai valvomattomasti luokittelemiseen, ennustamiseen ja poikkeamien etsimiseen rahoitustiedoista.

Syväoppiminen: Syväoppiminen käyttää neuroverkkoja rahoitustietojen analysointiin. Syväoppiminen on sovellettavissa, kun meillä on miljardien tietueiden markkinatiedot.

Luonnollisen kielen prosessointi: Luonnollisen kielen prosessointi rahoituksessa käytetään tietojen analysointiin ja poistamiseen sopimuksista, rahoitusmarkkinoiden mielipidetutkimuksesta ja asiakaskokemuksen parantamisesta fintech-palveluissa chatbotien avulla.

Mitä tekoälyn käyttötarkoituksia rahoituksessa on?

Petosten havaitseminen

Petokset pankki- ja rahoitussektorilla aiheuttavat taloudellista häiriötä ja vaikuttavat myös laitoksen maineeseen. Tekoälyä voidaan kouluttaa historiallisten tietojen avulla, ja se voi erottaa tyypillisen transaktion poikkeamasta. Mitä enemmän dataa ja tutkimusmenetelmiä on saatavilla, sitä tarkemmin tekoälyjärjestelmät voivat havaita petoksia.

Riskien arviointi

Riskien arviointi on välttämätöntä lainojen myöntämisessä ja lainanottajan luottokelpoisuuden arvioinnissa. Tekoäly voi analysoida luottotietoja ja taloustilinpäätöksiä arvioidakseen lainanottajien riskiprofiileja. Lisäksi tilintarkastajat voivat käyttää tekoälyä tarkastamaan taloustietoja varmistaakseen, että yritys noudattaa sovellettavia lakeja ja sääntöjä.

Kaupankäynti

Tekoälyä voidaan kouluttaa vuosien rahoitustietojen avulla, ja se voi havaita trendejä, jotka ovat vaikeasti nähtävissä paljain silmin. Yksinkertaisesti sanottuna tekoäly tuottaa parempia kaupankäyntisignaaleja. Tekoälyä voidaan käyttää korkeataajuisessa kaupankäynnissä, jossa kaupat tehdään sekunneissa hinnan pienillä muutoksilla. Salkunhoitoyritykset voivat kehittää tekoälyjärjestelmiä saadakseen korkeammat tuotot, mikä voittaa asiakkaiden luottamuksen ja tuo lisää liiketoimintaa.

24/7 Asiakaspalvelu

Pankkisektorilla tekoälyyn perustuvat chatbotit voivat tarjota 24/7 asiakaspalvelua vastaamalla yleisiin kysymyksiin. ChatGPT:n myötä on selvää, että suurten kielen mallien liiketoimintapotentiaali on suuri.

Mitä hyötyjä tekoälyllä on rahoituksessa?

Säästää aikaa

Tekoäly rahoituksessa säästää aikaa automatisoimalla toistuvat tehtävät, jolloin ihmiset voivat keskittyä monimutkaisiin ongelmiin. Tilintarkastajien ei tarvitse lukea yrityksen taloustietoja tilintarkastuksen aikana. Lisäksi asiakastukea tarjoavien chatbotien käyttäminen fintech-sovelluksissa säästää aikaa, nopeuttaa prosesseja ja tarjoaa 24/7 palvelua.

Säästää rahaa

Tekoäly auttaa petosten havaitsemisessa, salkun hallinnassa ja riskien arvioinnissa lainojen myöntämisessä. Näin ollen tekoälyn käyttäminen voi auttaa rahoituslaitosta tekemään perusteltuja päätöksiä, jotka minimoisivat tappiot.

Tehokas

Ihmisvirheet rahoitusjärjestelmässä voivat aiheuttaa haittaa. Tekoälyjärjestelmät ovat tehokkaita monimutkaisissa päätöksissä, mikä vähentää ihmisvirheiden riskiä.

Tekoälyn haasteet rahoituksessa

Tietojen laatu

Roska sisään, roska ulos. Tehokkaan datastrategian luominen rahoituslaitokselle vaatii huolellisuutta. Tietolähteiden tunnistaminen, kerääminen ja muuntaminen vaadittavaan muotoon voi olla haasteellista tekoälyyn perustuvissa rahoitussektoreissa.

Tietosuojaa ja -turvallisuutta

Rahoituslaitokset käyttävät päivittäin henkilökohtaisia tietoja. On siis olennaista, että he ottavat käyttöön turvallisuustoimenpiteitä henkilökohtaisten tietojen suojaamiseksi. Lisäksi heidän on noudatettava tietosuojalakeja ymmärtääkseen tietojen laillista käyttöä.

Harha

Ennakkoluuloiset käyttäytymismallit, kuten väri, rotu, etnisyys tai sukupuoli, kutsutaan tekoälyssä harhaksi. Historialliset koulutusaineistot voivat sisältää harhaa, joka voi siirtyä tekoälyjärjestelmiin. Harhaiset sovellukset voivat olla haitallisia: esimerkiksi rajoitukset lainojen myöntämisessä vähemmistöryhmille. Riskien arviointi ja hallinta ovat välttämättömiä puolueettoman tekoälyn sovelluksessa.

Tekoäly rahoituksessa – Tulevaisuuden suunta

Tekoäly rahoituksessa voi parantaa asiakaskokemusta, havaita petollisia transaktioita, arvioida riskejä, auttaa hedge-rahastojen kaupankäyntistrategioiden kehittämisessä ja paljossa muussa. Tekoälyekosysteemi (sovellukset ja tutkimusmenetelmät) kehittyy jatkuvasti, ja asiakkaat odottavat vaivattomia kokemuksia. Rahoituslaitosten on päivitettävä tekoälyjärjestelmiään asiakkaiden tarpeiden ja uusimman tekoälyn käyttötapausten mukaan.

Haluatko lisää tekoälyyn liittyvää sisältöä? Vieraile unite.ai-sivustolla.