AI di Keuangan? Gunakan Kasus, Manfaat, dan Tantangan

AI di bidang keuangan? Jika Anda tidak terbiasa dengan kombinasi ini, kemungkinan besar Anda akan kehilangan banyak hal. Tujuan utama lembaga keuangan – bank, hedge fund, dan perusahaan asuransi – adalah meminimalkan risiko, mengurangi biaya, dan menyediakan layanan pelanggan kelas atas kepada klien yang menggunakan AI.

Dengan banyaknya data di sektor keuangan, penggunaan AI menjadi semakin penting untuk analisis data, manajemen risiko, layanan yang dipersonalisasi, dan pengelolaan portofolio. Menurut survei pada tahun 2023 yang dilakukan oleh NVIDIA pada 200 lembaga keuangan yang berbasis di Amerika dan Eropa, perusahaan sedang mengerjakan kasus penggunaan berikut:

• 26% dari mereka mengerjakan model bahasa yang besar
• 23% pada Sistem Rekomendasi
• 23% pada Optimalisasi Portofolio
• 22% pada Deteksi Penipuan

Separuh dari responden percaya bahwa AI akan meningkatkan keuntungan tahunan mereka sebesar 10%, dan sepertiga memperkirakan bahwa AI akan mengurangi biaya tahunan mereka sebesar 10%

Di blog ini, kita akan belajar tentang kasus penggunaan AI di bidang keuangan, manfaatnya, dan tantangan yang dihadapi lembaga keuangan saat menggunakan AI.

AI di bidang Keuangan

AI adalah kombinasi data, daya komputasi, dan teknologi. Aspek teknologi AI adalah sebagai berikut:

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran Mesin terdiri dari algoritma yang dapat dilatih pada data keuangan, baik diawasi atau tidak diawasi, untuk mengklasifikasikan, memprediksi, dan menemukan anomali dalam data keuangan.

Deep Learning: Deep Learning menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis data keuangan. Deep Learning cocok ketika kita memiliki miliaran catatan untuk data pasar.

Pemrosesan Bahasa Alami: Pemrosesan Bahasa Alami di bidang keuangan digunakan untuk menganalisis dan mengekstrak informasi dari kontrak, analisis sentimen pasar keuangan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan di fintech menggunakan chatbots.

Apa saja kasus penggunaan AI di bidang keuangan?

Deteksi Penipuan

Fraud di bidang perbankan dan keuangan tidak hanya menyebabkan financial distress tetapi juga mempengaruhi citra institusi. AI dilatih berdasarkan data historis dan dapat membedakan transaksi tipikal dari anomali. Semakin banyak data dan metode penelitian tersedia, akurasi sistem AI untuk mendeteksi penipuan akan semakin meningkat.

Penilaian Risiko

Penilaian risiko sangat penting dalam memeriksa kelayakan pinjaman dan kemungkinan peminjam gagal membayar pinjaman. AI dapat menganalisis catatan kredit dan laporan keuangan untuk menilai profil risiko peminjam. Selain itu, auditor dapat menggunakan AI untuk memeriksa catatan keuangan untuk memastikan bahwa perusahaan mematuhi hukum dan peraturan yang berlaku.

Trading

AI dilatih berdasarkan data keuangan selama bertahun-tahun dan dapat mengidentifikasi tren yang sulit dilihat dengan mata telanjang. Sederhananya, AI menghasilkan sinyal perdagangan yang lebih baik. AI dapat digunakan dalam perdagangan frekuensi tinggi, di mana perdagangan dilakukan dalam hitungan detik dengan sedikit fluktuasi harga. Perusahaan manajemen portofolio dapat mengembangkan sistem AI untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi yang akan mendapatkan kepercayaan klien dan, pada gilirannya, menghasilkan lebih banyak bisnis.

24 / 7 Layanan Pelanggan

Di perbankan, chatbot berbasis AI dapat menyediakan layanan pelanggan 24/7 dengan menjawab pertanyaan umum. Dengan munculnya ChatGPT, potensi bisnis model bahasa besar tidak dapat disangkal.

Apa keuntungan menggunakan AI di bidang Keuangan?

Menghemat Waktu

AI di bidang keuangan menghemat waktu dengan mengotomatiskan tugas berulang, membebaskan manusia untuk menangani masalah kompleks. Auditor tidak harus membaca catatan keuangan perusahaan saat mengaudit. Selain itu, memanfaatkan chatbot dukungan pelanggan di aplikasi fintech menghemat waktu, mempercepat proses, dan menyediakan layanan 24/7.

menghemat Uang

AI membantu dalam deteksi penipuan, manajemen portofolio, dan penilaian risiko saat meminjamkan pinjaman. Dengan demikian, penggunaan AI dapat membantu lembaga keuangan dalam membuat keputusan yang tepat guna meminimalkan kerugian.

Efisien

Kesalahan manusia dalam ekosistem keuangan dapat berdampak buruk. Sistem AI efisien dalam pengambilan keputusan yang kompleks, mengurangi risiko kesalahan manusia.

Tantangan menggunakan AI di bidang keuangan

Kualitas Data

Sampah masuk sampah keluar. Membuat strategi data yang efektif untuk lembaga keuangan membutuhkan uji tuntas. Mengidentifikasi dan memeriksa sumber data, mengumpulkannya, dan mengubahnya menjadi bentuk yang diperlukan dapat menjadi tantangan bagi sektor keuangan yang digerakkan oleh AI.

Privasi dan Keamanan Data

Lembaga keuangan menggunakan data pribadi setiap hari. Oleh karena itu, sangat penting bagi mereka untuk mengadopsi langkah-langkah keamanan untuk menjaga kerahasiaan data pribadi. Selain itu, mereka harus mengikuti undang-undang regulasi data untuk memahami penggunaan data yang sah.

Prasangka

Perilaku gnostik terhadap variabel seperti warna kulit, ras, etnis, atau jenis kelamin disebut bias dalam AI. Data pelatihan historis mungkin memiliki bias yang dapat diterjemahkan ke dalam sistem AI. Aplikasi yang bias bisa berbahaya: keterbatasan dalam meminjamkan pinjaman kepada kelompok minoritas. Penilaian dan manajemen risiko diperlukan untuk aplikasi AI yang tidak bias.

AI dalam Keuangan- Maju

AI di bidang keuangan dapat meningkatkan pengalaman pelanggan, mendeteksi transaksi penipuan, menilai risiko, membantu membuat strategi perdagangan untuk dana lindung nilai, dan lainnya. Ekosistem AI (aplikasi dan metode penelitian) terus berkembang, dan klien bersandar pada pengalaman yang bebas kerumitan. Lembaga keuangan harus terus memperbarui sistem AI mereka berdasarkan kebutuhan pelanggan mereka dan kasus penggunaan AI mutakhir yang tersedia.

Ingin lebih banyak konten terkait AI? Mengunjungi bersatu.ai.