Konenäöllinen oppiminen sijoitusjohtamisessa vuonna 2021

Sijoittaminen on osa pankkitoimintaa, ja se on myös riskialtis osa. Onko tapa suojella varojasi perusteettomilta riskeiltä ja lisätä jokaisen uuden sijoituksen tehokkuutta? Kyllä, konenäöllinen oppiminen ja tekoäly pankkitoiminnassa laajentaa sen rajoja, tehdessään siitä lupaavampaa, kannattavampaa, älykkäämpää ja turvallisempaa. Tässä artikkelissa tarkastelemme näiden teknologioiden tulevaisuutta fintech-sektorilla ja keskitymme tekoälyn ja konenäöllisen oppimisen käyttöön sijoitusjohtamisessa.

Tekoäly pankkitoiminnassa 2021 – Mitä odottaa

Tähän asti tekoäly pankkitoiminnassa on yksi lupaavimmista teknologioista, joita voidaan käyttää eri tarkoituksiin. Sen suuri mukautuvuus, data-analyysi ja eri tehtävien ratkaisukyky, sekä edullinen hinta, tekevät siitä yhden fintech-trendin, joka kehittyy, kuten tässä infografiikassa näkyy.

Konenäöllisen oppimisen hyödyt pankkitoiminnassa

Tämä nopea ja ennen kaikkea laaja tekoälyn ja konenäöllisen oppimisen arvon nousu pankkitoiminnassa perustuu vahvoihin perusteisiin, sillä nämä teknologiat lupaavat täysin uusia ja erittäin tehokkaita hyötyjä.

• Edistynyt data-analyysi. Aikaisemmin pankit joutuivat analysoimaan dataa rajoitetulla tiedon saatavuudella. Esimerkiksi, kun asiakas tulee lainanhakemukseen, päätös tehtiin ainoastaan asiakkaan tulostodistuksen, nykyisten varojen ja velkojen sekä luottohistorian perusteella. Tällä hetkellä tekoäly pankkitoiminnassa mahdollistaa valtavien tietomäärien analysoinnin, jopa asiakkaan pyynnön sosiaalisissa verkostoissa, jotta voidaan tehdä osaavampia ja vähemmän riskialttiita päätöksiä.
• Etujoukon etu. Konenäöllinen oppiminen pankkitoiminnassa voi tehdä sinusta kilpailukykyä riippuen siitä, mihin tehtävään haluat käyttää sitä. Lisäämme myöhemmin tekoälyn pankkitoiminnan case-esimerkkejä, jotta voit löytää tehtävän, joka on relevantti liiketoiminnallesi ja ratkaistavissa tekoälyn avulla.
• Kustannusten leikkaus. Riippuen siitä, miten käytät tekoälyä ja konenäöllistä oppimista rahoituslaitoksessasi, se voi leikata joitakin kustannuksia. Esimerkiksi robo-neuvonantajien käyttäminen osana asiakastukeasi voi laskea henkilöstön ylläpitokustannuksia.
• Parannettu turvallisuus. Tekoäly pankkitoiminnassa voidaan soveltaa eri tavoilla, jos haluat saavuttaa enemmän turvallisuutta. Esimerkiksi luottokortin petosilmoituksen havaitseminen konenäöllisen oppimisen avulla on jo melko standardi sovellus tälle teknologialle, kun taas innovatiiviset kamerat kasvojen tunnistamisella voivat määrittää, ovatko asiakkaan aikomukset vilpillisiä hänen kasvojen ilmeensä perusteella.

Tekoälyn pankkitoiminnan case-esimerkit

Käytännön sovelluksista näihin innovaatioihin pankki- ja rahoitusalueella, tekoäly ja konenäöllinen oppiminen voidaan soveltaa onnistuneesti

• Asiakaspalvelun parantaminen. Esimerkiksi chatbot voi auttaa asiakkaita navigoimaan pankin verkkosivuilla ja sovelluksessa, ehdottaa säännöllisiä maksuja ja ilmoittaa käyttäjille ylittämisestä. Jopa edistyneemmät chatbotit auttavat asiakkaita budjettisuunnittelussa, rahansäästämisessä ja sijoitusjohtamisessa.
• Riskien arviointi. Rahan tekeminen rahasta on aina riskialtainen prosessi, joten tekoäly ja konenäöllinen oppiminen voivat auttaa arvioimaan riskit lainan myöntämisessä ja varmistaa, ettei asiakas ole mukana rahanpesussa ja terrorismin rahoittamisessa. Lisäksi konenäöllinen oppiminen sijoitusjohtamisessa ja riskien arvioinnissa on hyvin hyödyllistä.
• Petosten havaitseminen tekoälyllä ja konenäöllisellä oppimisella. Luottokortin petosilmoituksen havaitseminen konenäöllisen oppimisen avulla ei ole ainoa esimerkki tämän teknologian käytöstä turvallisuuden parantamiseksi. Lisäksi tekoäly voi suojella työntekijöiden sähköpostilaatikoita phishing-sähköposteja vastaan sekä pitää asiakkaiden tietoja turvassa mobiilipankkisovelluksissa. Vaihtoehtoisesti voit käyttää valmiita turvallisuusratkaisuja tai tehdä yhteistyötä petosten havaitsemisen asiantuntijoiden kanssa, kuten SPD Group, jotta voit luoda oman petostenestoratkaisusi perustuen keskeisiin uhkiin, joita kohtaat.
• Sijoitusjohtaminen. Konenäöllisestä oppimisesta sijoitusjohtamisessa on lisää tietoa alla.

Mitä tarkoitetaan sijoitusjohtamisella?

Investopedian määritelmän mukaan, ”Sijoitusjohtaminen tarkoittaa rahoitusvarojen ja muiden sijoitusten käsittelyä – ei ainoastaan niiden ostamista ja myymistä. Johtaminen sisältää lyhyen tai pitkän aikavälin strategian kehittämisen sijoitusten hankkimiseksi ja myymiseksi. Siihen voi kuulua myös pankkipalvelut, budjettisuunnittelu ja veropalvelut.”

Miten konenäöllinen oppiminen ja tekoäly voivat hyödyttää sijoitusjohtamista?

Jos tarkastelemme yhden kerran infograafia yläpuolella, huomaamme, että konenäöllinen oppiminen sijoitusjohtamisessa voi olla hyödyllistä kaikissa tämän prosessin ydin osa-alueilla.

• Uusien tietomuotojen tarkka analyysi. Et voi koskaan olla varma, että otat huomioon kaiken tiedon, jonka sinulla on. Tekoäly pystyy kuitenkin kaivamaan syvemmälle ja löytämään näkymättömiä suhteita, jotka vaikuttavat suoraan sijoitusten hyötyihin.
• Ihmisen puolueettomuuden vähentäminen päätöksenteossa. Tekoälyllä ei ole tunteita, ja se on täysin välinpitämätön siitä, minkä päätöksen teet. Sen tehtävä on vain ehdottaa parempaa tarjousta puolueettomalla tavalla.
• Mahdollisten riskien ja mahdollisuuksien selventäminen. Kuten mainitsimme, riskien arviointi on yksi konenäöllisen oppimisen etu sijoitusjohtamisessa. Kiitos tälle mahdollisuudelle, voit tehdä järkevimpiä sijoituspäätöksiä.
• Tarkan ennustamisen tekeminen. Tekoäly sijoitusjohtamisessa voidaan myös varustaa ennustimella, joka mahdollistaa saada mahdollisimman tarkat ennusteet ottaen huomioon sekä reaaliaikaiset että historialliset tiedot.
• Parhaan päätöksen ehdottaminen tiettyjen parametrejen ohjaamana. Esimerkiksi, jos etsit mahdollisuutta sijoittaa kiinteistöön tietyllä alueella, on jo kaksi parametria, joiden mukaan malli voidaan ohjata etsimään parhaat vaihtoehdot.

Mitkä ovat pääasialliset sijoitustaktiikat ja miten konenäöllinen oppiminen voidaan soveltaa kuhunkin

Tässä on, miten konenäöllinen oppiminen ja tekoäly voivat toimia eri sijoitustaktiikkojen turvallisuuden ja hyödyllisyyden parantamiseksi.

Johtopäätös

Kuten näkee, konenäöllinen oppiminen ja tekoäly ovat lupaavia pankki- ja rahoitusalalle, erityisesti riskien ja epävarmuuden ympäristössä, eli sijoitusjohtamisessa ja pankkien petosten torjunnassa. Vuonna 2021 sinun pitäisi keskittyä näihin haasteisiin ja hyödyntää fintech-innovaatiota saadaksesi lisäetua.