למידת מכונה לניהול השקעות ב-2021

השקעה היא חלק אינטגרלי של בנקאות, וזהו גם החלק המסוכן ביותר. האם יש דרך להגן על נכסיך מפני סיכונים לא מוצדקים ולהגביר את היעילות של כל השקעה חדשה? כן, למידת מכונה ובינה מלאכותית בבנקאות דוחפות את גבולותיה, מה שהופך אותה לעוד יותר מבטיחה, רווחית, חכמה ובטוחה. במאמר זה, נביט בעתיד של טכנולוגיות אלה עבור ענף הפינטק ונתמקד בשימוש ב-AI ולמידת מכונה עבור ניהול השקעות.

בינה מלאכותית בבנקאות 2021 – מה לצפות

נכון לעכשיו, בינה מלאכותית בבנקאות היא אחת הטכנולוגיות המבטיחות ביותר לשימוש למטרות שונות. בגלל ההזדמנויות הגדולות להתאמה אישית, ניתוח נתונים ויכולות פתרון משימות שונות, כמו גם מחיר היישום הסביר, השימוש ב-AI ולמידת מכונה בבנקאות הוא עוד אחד ממגמות הפינטק שמתפתחות, על פי האינפוגרפיק הזה.

יתרונות למידת מכונה בבנקאות

עלייה מהירה וחשובה, ובעיקר, עלייה רחבה בערך של בינה מלאכותית ולמידת מכונה עבור בנקאות, היא בעלת יסודות חזקים, שכן טכנולוגיות אלה מבטיחות יתרונות חדשים ויעילים ביותר.

• ניתוח נתונים מתקדם. בעבר, בנקים נאלצו לנתח נתונים עם גישה מוגבלת למידע. לדוגמה, כאשר לקוח מגיע עם בקשה להנפיק הלוואה, ההחלטה התקבלה רק על בסיס הצהרות הכנסה, נכסים והתחייבויות נוכחיות של הלקוח, והיסטוריית האשראי שלו. כרגע, בינה מלאכותית בבנקאות מאפשרת לנתח כמויות עצומות של מידע, עד לבקשת המשתמש ברשתות חברתיות, על מנת לקבל החלטות מושכלות ופחות מסוכנות.
• יתרון חדשני. למידת מכונה בבנקאות יכולה להפוך אותך ליותר תחרותי, בהתאם למשימה שאתה רוצה לפתור בעזרתה. בהמשך, נתעסק במקרי בוחן של בינה מלאכותית בבנקאות, כך שתוכל למצוא את המשימה שרלוונטית לעסק שלך וניתנת לפתרון עם AI בו-זמנית.
• קיצוץ עלויות. בהתאם לדרך שבה אתה משתמש ב-AI ו-ML עבור מוסד הפיננסי שלך, היא יכולה לקצוץ לך חלק מהעלויות. לדוגמה, השימוש ביועצים אוטומטיים כחלק מצוות התמיכה שלך יכול להוריד את עלות אחזקת הצוות.
• אבטחה טובה יותר. בינה מלאכותית בבנקאות יכולה להיות מיושמת בדרכים שונות אם אתה רוצה להשיג יותר אבטחה. לדוגמה, גילוי הונאת כרטיסי אשראי באמצעות למידת מכונה הפך ליישום סטנדרטי של הטכנולוגיה, בעוד שמצלמות חדשניות עם זיהוי פנים יכולות לקבוע אם כוונות הלקוח אינן כנות, בהתאם לביטויים שלו.

דוגמאות למקרי בוחן של בינה מלאכותית בבנקאות

באשר ליישום מעשי של חידושים אלה בתחום האפייה והפיננסים, AI ו-ML יכולים להיות מושקים בהצלחה עבור:

• שיפור שירות לקוחות. לדוגמה, צ’אטבוט יכול לעזור ללקוחות לנווט באתר וביישום של הבנק, להציע לבצע תשלומים קבועים, ולהודיע למשתמשים במקרה של הוצאות יתר. אפילו צ’אטבוטים מתקדמים יותר כבר עוזרים ללקוחות עם תכנון תקציב, חיסכון וניהול השקעות.
• הערכת סיכונים. להרוויח כסף מכסף תמיד היא תהליך מסוכן, איכון AI ו-ML יכולים לעזור להעריך נכון את הסיכונים בעת הנפקת הלוואה, ולוודא שהלקוח אינו מעורב בהלבנת הון ומימון טרור. מה שיותר, למידת מכונה עבור ניהול השקעות והערכת סיכונים היא שימושית מאוד.
• גילוי הונאה עם AI ולמידת מכונה. גילוי הונאת כרטיסי אשראי באמצעות למידת מכונה אינו הדוגמה היחידה לשימוש בטכנולוגיה זו למטרות אבטחה. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה להגן על תיבות הדואר האלקטרוני של עובדים מדוא”לים מזויפים, כמו גם לשמור על בטיחות נתוני הלקוחות ביישומי בנקאות ניידים. חלופית, אתה יכול להשתמש בפתרון אבטחה מוכן, או לשתף פעולה עם חברה בעלת מומחיות בגילוי הונאה כמו SPD Group ליצור מערכת מניעת הונאה משלך, המבוססת על איומים מרכזיים שאתה מולו.
• ניהול השקעות. באשר ללמידת מכונה עבור ניהול השקעות, להלן יותר תובנות לנושא זה.

מהו ניהול השקעות?

כפי שמוגדר על ידי Investopedia, “ניהול השקעות מתייחס לטיפול בנכסים פיננסיים והשקעות אחרות – לא רק קנייה ומכירה שלהן. ניהול כולל גם יצירת אסטרטגיה לטווח קצר או ארוך לרכישה ומכירה של נכסים. הוא יכול גם לכלול שירותי בנקאות, תקציב ומס, וחובות.”

כיצד ML ו-AI יכולים להועיל לניהול השקעות?

אם נביט שוב באינפוגרפיקה לעיל, נגלה כי למידת מכונה עבור ניהול השקעות יכולה להיות מועילה עם כל היבטים המרכזיים של תהליך זה.

• לעשות סוגים חדשים של נתונים לניתוח מדויק. אתה לא יכול להיות בטוח שאתה לוקח בחשבון את כל המידע שאתה יודע. לעומת זאת, AI מסוגל לחפור עמוק יותר ולמצוא מערכות יחסים בלתי נראות שמשפיעות ישירות על יתרונות ההשקעה.
• להפחית את השפעת הטיות אנושיות בתהליך קבלת ההחלטות. AI אין לו רגשות והוא בטוח לגמרי לגבי איזו החלטה תיקח. משימתו היא רק להציע עסקה טובה יותר עם מבט לא מוטה.
• לבהיר את הסיכונים וההזדמנויות האפשריות. כפי שאמרנו, הערכת סיכונים היא יתרון מושכל של למידת מכונה עבור ניהול השקעות. בזכות הזדמנות זו, תוכל לקבל החלטות השקעה הכי מושכלות.
• ליצור תחזיות מדויקות. בינה מלאכותית עבור ניהול השקעות יכולה גם להיות מופעלת על ידי מנבא, שיאפשר לך לקבל תחזיות מדויקות ככל האפשר, בהתחשב בנתונים בזמן אמת והיסטוריים.
• להציע את ההחלטה הטובה ביותר, בהנחיית פרמטרים מסוימים. לדוגמה, אם אתה מחפש הזדמנות להשקיע בנדל”ן באזור מסוים, יש כבר שני פרמטרים שהמודל יכול להיות מונחה על ידם כאשר מחפש את האפשרויות הטובות ביותר.

מהם סוגי האסטרטגיות העיקריות להשקעה וכיצד ML יכול להיות מועיל עבור כל אחת מהן

כאן נמצא איך למידת מכונה ובינה מלאכותית יכולות לעבוד כדי להפוך אסטרטגיות השקעה שונות לבטוחות ומועילות.

מסקנה

כפי שאתה רואה, למידת מכונה ובינה מלאכותית הן מבטיחות מאוד עבור בנקאות ופיננסים, במיוחד בסביבה של סיכון מוגבר וחוסר הבטחות, כלומר, בניהול השקעות ומניעת הונאת בנקאות. ב-2021, עליך להתמקד באתגרים אלה, ולנצל את החדשנות של פינטק, כדי לקבל יתרון נוסף.