Pendanaan
Pembelajaran Mesin untuk Manajemen Investasi di 2021
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google
Berinvestasi adalah bagian integral dari perbankan, dan ini juga merupakan bagian yang paling berisiko. Apakah ada cara untuk melindungi aset Anda dari risiko yang tidak tepat dan meningkatkan efisiensi setiap investasi baru? Ya, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan di perbankan memperluas batasannya, membuatnya lebih menjanjikan, menguntungkan, cerdas, dan aman. Dalam artikel ini, kita akan melihat masa depan teknologi ini untuk sektor fintech dan fokus pada penggunaan AI dan pembelajaran mesin untuk manajemen investasi.
Kecerdasan Buatan di Perbankan 2021 – Apa yang Dapat Diharapkan
Sampai saat ini, kecerdasan buatan di perbankan adalah salah satu teknologi paling menjanjikan untuk digunakan untuk berbagai tujuan. Karena peluang kustomisasi yang besar, analisis data, dan kemampuan menyelesaikan tugas yang berbeda, serta harga yang terjangkau untuk implementasi, penggunaan AI dan pembelajaran mesin di perbankan adalah salah satu tren fintech yang sedang berkembang, menurut infografis ini.
Manfaat Pembelajaran Mesin di Perbankan
Pertumbuhan yang cepat dan paling penting, peningkatan nilai kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk perbankan memiliki dasar yang kuat, karena teknologi ini menjanjikan manfaat yang baru dan sangat efektif.
- Analisis data yang canggih. Sebelumnya, bank terpaksa menganalisis data dengan akses informasi yang terbatas. Misalnya, ketika pelanggan datang dengan permintaan untuk mengeluarkan pinjaman, keputusan dibuat hanya berdasarkan pernyataan pendapatan, aset dan kewajiban pelanggan, dan riwayat kreditnya. Saat ini, kecerdasan buatan di perbankan memungkinkan menganalisis jumlah besar informasi, hingga permintaan pengguna di media sosial, untuk membuat keputusan yang lebih kompeten dan kurang berisiko.
- Keunggulan kompetitif. Pembelajaran mesin di perbankan dapat membuat Anda lebih kompetitif tergantung pada tugas yang ingin Anda selesaikan dengan bantuan teknologi ini. Selanjutnya, kita akan membahas contoh kasus kecerdasan buatan di perbankan sehingga Anda dapat menemukan tugas yang relevan untuk bisnis Anda dan dapat diselesaikan dengan AI pada saat yang sama.
- Pengurangan biaya. Tergantung pada cara Anda menggunakan AI dan ML untuk lembaga keuangan Anda, teknologi ini dapat mengurangi biaya. Misalnya, menggunakan robo-advisor sebagai bagian dari tim dukungan dapat menurunkan biaya perawatan staf.
- Keamanan yang lebih baik. Kecerdasan buatan di perbankan dapat diterapkan dalam berbagai cara jika Anda ingin mencapai keamanan yang lebih baik. Misalnya, deteksi penipuan kartu kredit menggunakan pembelajaran mesin telah menjadi aplikasi teknologi yang cukup standar, sedangkan kamera inovatif dengan pengenalan wajah dapat menentukan apakah niat pelanggan palsu berdasarkan ekspresi wajahnya.
Contoh Kasus Kecerdasan Buatan di Perbankan
Sehubungan dengan penerapan praktis inovasi ini dalam bidang perbankan dan keuangan, AI dan ML dapat digunakan secara efektif untuk:
- Peningkatan layanan pelanggan. Misalnya, chatbot dapat membantu pelanggan menavigasi situs web dan aplikasi bank, menyarankan melakukan pembayaran teratur, dan memberitahu pengguna dalam kasus overspending. Bahkan chatbot yang lebih canggih sudah membantu pelanggan dengan perencanaan anggaran, penyimpanan uang, dan manajemen investasi.
- Penilaian risiko. Membuat uang dari uang selalu merupakan proses yang berisiko, sehingga AI dan ML dapat membantu menilai risiko saat mengeluarkan pinjaman dan memastikan bahwa pelanggan tidak terlibat dalam pencucian uang dan pendanaan terorisme. Apa lagi, pembelajaran mesin untuk manajemen investasi dan evaluasi risiko juga sangat berguna.
- Deteksi penipuan dengan AI dan pembelajaran mesin. Deteksi penipuan kartu kredit menggunakan pembelajaran mesin bukanlah satu-satunya contoh penggunaan teknologi ini untuk tujuan keamanan. Selain itu, kecerdasan buatan dapat melindungi kotak masuk karyawan dari email phishing, serta menjaga keamanan data pelanggan di aplikasi perbankan seluler. Alternatifnya, Anda dapat menggunakan solusi keamanan yang sudah jadi, atau bermitra dengan perusahaan yang memiliki keahlian deteksi penipuan seperti SPD Group untuk membuat sistem pencegahan penipuan berbasis pada ancaman inti yang Anda hadapi.
- Manajemen investasi. Sehubungan dengan pembelajaran mesin untuk manajemen investasi, berikut adalah wawasan lebih lanjut tentang topik ini.
Apa yang Dimaksud dengan Manajemen Investasi?
Seperti yang didefinisikan oleh Investopedia, “Manajemen investasi mengacu pada penanganan aset keuangan dan investasi lainnya – tidak hanya membeli dan menjualnya. Manajemen termasuk merancang strategi jangka pendek atau jangka panjang untuk memperoleh dan melepaskan portofolio. Ini juga dapat mencakup layanan perbankan, anggaran, dan pajak, serta tugas lainnya.”
Bagaimana ML dan AI Dapat Membantu Manajemen Investasi?
Jika kita melihat sekali lagi infografis di atas, kita akan menemukan bahwa pembelajaran mesin untuk manajemen investasi dapat membantu dengan semua aspek inti proses ini.
- Membuat bentuk baru data yang dikenai analisis yang akurat. Anda tidak pernah yakin bahwa Anda mempertimbangkan semua informasi yang Anda ketahui. Sebaliknya, AI dapat lebih dalam dan menemukan hubungan yang tidak terlihat yang secara langsung mempengaruhi manfaat investasi.
- Mengurangi pengaruh bias manusia dalam proses pengambilan keputusan. AI tidak memiliki emosi dan sama sekali tidak peduli dengan keputusan yang akan Anda buat. Tugasnya hanya untuk menyarankan kesepakatan yang lebih baik dengan pandangan yang tidak bias.
- Memperjelas risiko dan peluang yang mungkin. Seperti yang kita katakan, penilaian risiko adalah keunggulan pembelajaran mesin untuk manajemen investasi. Berkat kesempatan ini, Anda akan dapat membuat keputusan investasi yang paling masuk akal.
- Membuat prediksi yang akurat. Kecerdasan buatan untuk manajemen investasi juga dapat ditenagai oleh prediktor yang akan memungkinkan Anda untuk mendapatkan prediksi yang akurat, mempertimbangkan data waktu nyata dan historis.
- Menyarankan keputusan terbaik yang dipandu oleh parameter tertentu. Misalnya, jika Anda mencari kesempatan untuk berinvestasi di bidang properti di wilayah tertentu, ada dua parameter yang model dapat pandu ketika mencari opsi terbaik.
Apa Jenis Strategi Investasi Utama dan Bagaimana ML Dapat Berguna untuk Masing-Masing
Berikut adalah bagaimana pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dapat bekerja untuk membuat berbagai strategi investasi aman dan menguntungkan.
| Definisi Strategi | Cara Menggunakan ML dan AI | |
| Investasi Nilai | Strategi ini berarti berinvestasi di sekuritas yang undervalued tetapi menjanjikan. | ML dan AI dapat mencari saham tersebut menggunakan kemampuan analisis data dan prediktif. |
| Investasi Pendapatan | Tujuan strategi ini adalah untuk mendapatkan aliran pendapatan pasif yang konstan. | Tugas AI dan ML akan menganalisis berbagai pasar dan tren saat ini dengan tujuan menemukan kesepakatan pendapatan pasif yang paling menjanjikan. |
| Investasi Pertumbuhan | Tujuan strategi ini adalah untuk meningkatkan modal. Contoh sederhana adalah deposito dengan opsi kapitalisasi bunga. | Sistem yang ditenagai AI dapat menganalisis berbagai opsi, menghitung peningkatan modal yang mungkin untuk periode tertentu, dan menyarankan solusi terbaik dari semua opsi yang tersedia. |
| Investasi Small-Cap | Strategi ini adalah investasi di saham perusahaan dengan kapitalisasi pasar yang kecil. | AI dan ML dapat mencari dan menyarankan saham dari perusahaan small-cap yang paling menjanjikan. |
| Investasi Sosial yang Bertanggung Jawab | Strategi ini menyarankan berinvestasi di proyek yang hijau dan/atau menjanjikan secara sosial. | Model ML dapat melakukan penelitian tentang tren sosial saat ini untuk mengetahui proyek mana yang paling menjanjikan untuk diinvestasikan. |
Kesimpulan
Seperti yang Anda lihat, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan cukup menjanjikan untuk perbankan dan keuangan, terutama dalam lingkungan dengan risiko yang meningkat dan kurangnya jaminan, yaitu dalam manajemen investasi dan pencegahan penipuan perbankan. Di 2021, Anda harus fokus pada tantangan ini dan memanfaatkan inovasi fintech untuk mendapatkan keunggulan tambahan.
