AI di Keuangan? Penggunaan, Manfaat, dan Tantangan

AI di keuangan? Jika Anda tidak familiar dengan kombinasi ini, kemungkinan besar Anda melewatkan banyak hal. Tujuan utama lembaga keuangan – bank, hedge fund, dan perusahaan asuransi – adalah meminimalkan risiko, mengurangi biaya, dan menyediakan layanan pelanggan yang berkualitas tinggi menggunakan AI.

Dengan jumlah data yang besar di sektor keuangan, menjadi sangat penting untuk menggunakan AI untuk analisis data, manajemen risiko, layanan yang dipersonalisasi, dan pengelolaan portofolio. Menurut survei pada tahun 2023 yang dilakukan oleh NVIDIA (NVDA ) pada 200 lembaga keuangan yang berbasis di Amerika dan Eropa, perusahaan-perusahaan tersebut bekerja pada penggunaan berikut:

• 26% dari mereka bekerja pada model bahasa besar
• 23% pada Sistem Rekomendasi
• 23% pada Optimasi Portofolio
• 22% pada Deteksi Penipuan

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

Dalam blog ini, kita akan mempelajari tentang penggunaan AI di keuangan, manfaatnya, dan tantangan yang dihadapi lembaga keuangan saat menggunakan AI.

AI di Keuangan

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

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

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

Pengolahan Bahasa Alam: Pengolahan Bahasa Alam di keuangan digunakan untuk menganalisis dan mengekstrak informasi dari kontrak, analisis sentimen pasar keuangan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan di fintech menggunakan chatbot.

Apa Penggunaan AI di Keuangan?

Deteksi Penipuan

Penipuan di perbankan dan keuangan tidak hanya menyebabkan kerugian keuangan tetapi juga mempengaruhi citra lembaga. AI dilatih pada data sejarah dan dapat membedakan transaksi biasa dari anomali. Ketika lebih banyak data dan metode penelitian tersedia, akurasi sistem AI untuk mendeteksi penipuan akan 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 laporan keuangan untuk memastikan bahwa perusahaan mematuhi hukum dan peraturan yang berlaku.

Perdagangan

AI dilatih pada tahun-tahun data keuangan dan dapat mengidentifikasi tren yang sulit dilihat dengan mata telanjang. Dengan sederhana, AI menghasilkan sinyal perdagangan yang lebih baik. AI dapat digunakan dalam perdagangan frekuensi tinggi, di mana perdagangan dilakukan dalam split detik pada fluktuasi harga. Perusahaan pengelola portofolio dapat mengembangkan sistem AI untuk mendapatkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi yang akan memenangkan kepercayaan klien dan, pada gilirannya, membawa lebih banyak bisnis.

Layanan Pelanggan 24/7

Di perbankan, chatbot yang didorong oleh AI dapat menyediakan layanan pelanggan 24/7 dengan menjawab pertanyaan umum. Dengan adanya ChatGPT, tidak dapat disangkal bahwa potensi bisnis model bahasa besar.

Apa Manfaat Menggunakan AI di Keuangan?

Menghemat Waktu

AI di keuangan menghemat waktu dengan mengotomatisasi tugas berulang, membebaskan manusia untuk menangani masalah yang kompleks. Auditor tidak perlu membaca laporan keuangan perusahaan saat melakukan audit. Selain itu, menggunakan chatbot dukungan pelanggan di aplikasi fintech menghemat waktu, mempercepat proses, dan menyediakan layanan 24/7.

Menghemat Biaya

AI membantu dalam deteksi penipuan, pengelolaan portofolio, dan penilaian risiko saat memberikan pinjaman. Dengan demikian, menggunakan AI dapat membantu lembaga keuangan membuat keputusan yang tepat yang meminimalkan kerugian.

Efisien

Kesalahan manusia di ekosistem keuangan dapat memiliki efek yang merugikan. Sistem AI efisien dalam pengambilan keputusan yang kompleks, mengurangi risiko kesalahan manusia.

Tantangan Menggunakan AI di Keuangan

Kualitas Data

Sampah Masuk, Sampah Keluar. Membuat strategi data yang efektif untuk lembaga keuangan memerlukan itikad baik. Mengidentifikasi dan memverifikasi sumber data, mengumpulkannya, dan mengubahnya menjadi bentuk yang diperlukan dapat menjadi tantangan bagi sektor keuangan yang didorong oleh AI.

Privasi dan Keamanan Data

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

Bias

Perilaku gnostik terhadap variabel seperti warna, ras, etnis, atau jenis kelamin disebut bias di AI. Data pelatihan sejarah mungkin memiliki bias yang dapat diterjemahkan ke dalam sistem AI. Aplikasi yang bias dapat berbahaya: keterbatasan dalam memberikan pinjaman kepada kelompok minoritas. Manajemen risiko dan pengelolaan diperlukan untuk aplikasi AI yang tidak bias.

AI di Keuangan – Jalan Menuju Masa Depan

AI di keuangan dapat meningkatkan pengalaman pelanggan, mendeteksi transaksi penipuan, menilai risiko, membantu dalam membuat strategi perdagangan untuk hedge fund, dan banyak lagi. Ekosistem AI (aplikasi dan metode penelitian) terus berkembang, dan klien cenderung menginginkan pengalaman yang bebas repot. Lembaga keuangan harus terus memperbarui sistem AI mereka berdasarkan kebutuhan pelanggan dan penggunaan AI yang canggih yang tersedia.

Ingin lebih banyak konten terkait AI? Kunjungi unite.ai.