gervigreind í fjármálum? Notkunartilvik, kostir og áskoranir

gervigreind í fjármálum? Ef þú þekkir ekki þessa samsetningu eru líkurnar á að þú sért að missa af miklu. Meginmarkmið fjármálastofnana – banka, vogunarsjóða og tryggingafélaga – eru að lágmarka áhættu, draga úr kostnaði og veita viðskiptavinum hágæða þjónustu við viðskiptavini sem nota gervigreind.

Með miklu magni gagna í fjármálageiranum verður sífellt mikilvægara að nota gervigreind fyrir gagnagreiningu, áhættustýringu, persónulega þjónustu og stjórnun eignasafna. Samkvæmt könnun árið 2023 sem gerð var af NVIDIA á 200 fjármálastofnunum með aðsetur í Ameríku og Evrópu unnu fyrirtækin að eftirfarandi notkunartilvikum:

• 26% þeirra unnu að stóru tungumálalíkani
• 23% á meðmælakerfi
• 23% á Portfolio Optimization
• 22% á svikauppgötvun

Helmingur svarenda taldi að gervigreind myndi auka árlega ávöxtun þeirra um 10% og þriðjungur áætlaði að gervigreind myndi draga úr árlegum útgjöldum þeirra um 10%.

Í þessu bloggi munum við læra um gervigreind notkunartilvik í fjármálum, kosti þess og áskoranirnar sem fjármálastofnanir standa frammi fyrir þegar þær nota gervigreind.

AI í fjármálum

AI er sambland af gögnum, reiknikrafti og tækni. Tæknilegur þáttur gervigreindar er sem hér segir:

Machine Learning: Machine Learning samanstendur af reikniritum sem hægt er að þjálfa á fjárhagsgögnum, annað hvort undir eftirliti eða án eftirlits, til að flokka, spá fyrir og finna frávik í fjárhagsgögnum.

Deep Learning: Deep Learning notar taugakerfi til að greina fjárhagsgögn. Deep Learning hentar vel þegar við höfum milljarða skráa fyrir markaðsgögn.

Náttúruleg málvinnsla: Náttúruleg málvinnsla í fjármálum er notuð til að greina og draga upplýsingar úr samningum, viðhorfsgreiningu á fjármálamörkuðum og auka upplifun viðskiptavina í fintech með því að nota chatbots.

Hver eru notkunartilvik gervigreindar í fjármálum?

Svik uppgötvun

Svik í banka- og fjármálum valda ekki aðeins fjárhagslegum vanda heldur hafa áhrif á ímynd stofnunarinnar. AI er þjálfað á sögulegum gögnum og getur greint dæmigerð viðskipti frá fráviki. Eftir því sem fleiri gögn og rannsóknaraðferðir verða tiltækar mun nákvæmni gervigreindarkerfa til að greina svik aukast enn frekar.

Áhættumat

Áhættumat er nauðsynlegt til að kanna hæfi lána og líkur á því að lántaki lendi í vanskilum. AI getur greint lánshæfismat og reikningsskil til að meta áhættusnið lántakenda. Ennfremur geta endurskoðendur notað gervigreind til að skoða fjárhagsskrár til að tryggja að fyrirtækið uppfylli gildandi lög og reglur.

Viðskipti

Gervigreind er þjálfuð á margra ára fjárhagsgögnum og getur greint þróun sem erfitt getur verið að sjá með berum augum. Einfaldlega, gervigreind býr til betri viðskiptamerki. Hægt er að nota gervigreind í hátíðniviðskiptum, þar sem viðskipti eru tekin á sekúndubrotum vegna smásveiflu í verði. Eignastýringarfyrirtæki geta þróað gervigreindarkerfi til að fá hærri ávöxtun sem mun öðlast traust viðskiptavina og aftur á móti koma með fleiri viðskipti.

24 / 7 Customer Service

Í bankastarfsemi geta gervigreindardrifnar spjallbotar veitt þjónustu við viðskiptavini allan sólarhringinn með því að svara algengum spurningum. Með tilkomu ChatGPT er ekki hægt að neita viðskiptamöguleikum stórra tungumálamódela.

Hver er ávinningurinn af því að nota gervigreind í fjármálum?

Sparar tíma

Gervigreind í fjármálum sparar tíma með því að gera endurtekin verkefni sjálfvirk, sem gerir mönnum kleift að takast á við flókin mál. Endurskoðendur þurfa ekki að lesa fjárhagsskýrslur fyrirtækis við endurskoðun. Þar að auki sparar það tíma, flýtir ferli og veitir þjónustu allan sólarhringinn með því að nota spjallbotna fyrir þjónustuver í fintech öppum.

Sparar peninga

Gervigreind hjálpar við uppgötvun svika, eignastýringu og áhættumati á meðan lán eru lánuð. Þannig getur notkun gervigreindar aðstoðað fjármálastofnun við að taka vel upplýstar ákvarðanir sem lágmarka tap.

Duglegur

Mannleg mistök í fjármálavistkerfinu gætu haft slæm áhrif. Gervigreind kerfi eru skilvirk við flókna ákvarðanatöku og draga úr hættu á mannlegum mistökum.

Áskoranir við að nota gervigreind í fjármálum

Gæði gagna

Sorp inn, rusl út. Að búa til skilvirka gagnastefnu fyrir fjármálastofnun krefst áreiðanleikakönnunar. Að bera kennsl á og kanna gagnaheimildir, safna þeim og breyta þeim í tilskilið form getur verið krefjandi fyrir gervigreindardrifnar fjármálageira.

Persónuvernd og öryggi gagna

Fjármálastofnanir nota persónuupplýsingar á hverjum degi. Þess vegna er nauðsynlegt að þeir samþykki öryggisráðstafanir til að halda persónuupplýsingum persónulegum. Þar að auki ættu þeir að fylgja lögum um gagnareglur til að skilja löglega notkun gagna.

Bias

Gnostísk hegðun gagnvart breytum eins og lit, kynþætti, þjóðerni eða kyni er kölluð hlutdrægni í gervigreind. Söguleg þjálfunargögn geta haft hlutdrægni sem geta skilað sér yfir í gervigreindarkerfi. Hlutdrægar umsóknir geta verið skaðlegar: takmarkanir á lánveitingum til minnihlutahóps. Áhættumat og stjórnun eru nauðsynleg fyrir óhlutdræga AI umsókn.

gervigreind í fjármálum- Way Forward

Gervigreind í fjármálum getur aukið upplifun viðskiptavina, greint sviksamleg viðskipti, metið áhættu, hjálpað til við að búa til viðskiptaáætlanir fyrir vogunarsjóði og hvaðeina. Vistkerfið gervigreind (forrit og rannsóknaraðferðir) er í stöðugri þróun og viðskiptavinir hallast að vandræðalausri upplifun. Fjármálastofnanir ættu stöðugt að uppfæra gervigreindarkerfi sín út frá þörfum viðskiptavina þeirra og nýjustu gervigreindartilvikum sem til eru.

Viltu meira gervigreindartengt efni? Heimsókn sameina.ai.