ປັນຍາປະດິດ
AI ໃນການເງິນ? ໃຊ້ກໍລະນີ, ຜົນປະໂຫຍດ, ແລະສິ່ງທ້າທາຍ
AI ໃນການເງິນ? ຖ້າທ່ານບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບການປະສົມປະສານນີ້, ໂອກາດທີ່ທ່ານຈະຂາດຫຼາຍ. ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງສະຖາບັນການເງິນ – ທະນາຄານ, ກອງທຶນປະກັນໄພ ແລະ ບໍລິສັດປະກັນໄພ – ແມ່ນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະ ການໃຫ້ບໍລິການລູກຄ້າລະດັບສູງແກ່ລູກຄ້າທີ່ໃຊ້ AI.
ດ້ວຍຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໃນຂະແຫນງການເງິນ, ມັນຈະກາຍເປັນຄວາມສໍາຄັນເພີ່ມຂຶ້ນໃນການນໍາໃຊ້ AI ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການບໍລິການສ່ວນບຸກຄົນແລະການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ. ອີງຕາມການສໍາຫຼວດໃນປີ 2023 ເຮັດໂດຍ NVIDIA ໃນ 200 ສະຖາບັນການເງິນຢູ່ໃນອາເມລິກາແລະເອີຣົບ, ບໍລິສັດໄດ້ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- 26% ຂອງພວກເຂົາເຮັດວຽກຢູ່ໃນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່
- 23% ໃນລະບົບແນະນໍາ
- 23% ກ່ຽວກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ Portfolio
- 22% ກ່ຽວກັບການກວດສອບການສໍ້ໂກງ
ເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງຜູ້ຕອບເຊື່ອວ່າ AI ຈະຊ່ວຍເພີ່ມຜົນຕອບແທນປະຈໍາປີຂອງພວກເຂົາ 10%, ແລະຫນຶ່ງໃນສາມຄາດຄະເນວ່າ AI ຈະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະຈໍາປີຂອງພວກເຂົາ 10%.
ໃນ blog ນີ້, ພວກເຮົາຈະຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ AI ໃນດ້ານການເງິນ, ຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນ, ແລະສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສະຖາບັນການເງິນປະເຊີນໃນຂະນະທີ່ຈ້າງ AI.
AI ໃນການເງິນ
AI ແມ່ນການປະສົມປະສານຂອງຂໍ້ມູນ, ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້, ແລະເຕັກໂນໂລຢີ. ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງ AI ມີດັ່ງນີ້:
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກປະກອບດ້ວຍລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຄວບຄຸມຫຼືບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ສໍາລັບການຈັດປະເພດ, ຄາດຄະເນ, ແລະຊອກຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນ.
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງນຳໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນ. ການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນເຫມາະສົມເມື່ອພວກເຮົາມີບັນທຶກຫຼາຍຕື້ສໍາລັບຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ.
ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ: ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດທາງດ້ານການເງິນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອວິເຄາະແລະສະກັດຂໍ້ມູນຈາກສັນຍາ, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕະຫຼາດການເງິນ, ແລະເສີມຂະຫຍາຍປະສົບການຂອງລູກຄ້າໃນ fintech ໂດຍໃຊ້ chatbots.
ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ AI ໃນດ້ານການເງິນແມ່ນຫຍັງ?
ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ
ການສໍ້ໂກງໃນທະນາຄານແລະການເງິນບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທາງດ້ານການເງິນ, ແຕ່ຍັງສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຮູບພາບຂອງສະຖາບັນ. AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະສາມາດແຍກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງທຸລະກໍາປົກກະຕິຈາກຄວາມຜິດປົກກະຕິ. ເມື່ອມີຂໍ້ມູນ ແລະວິທີການຄົ້ນຄ້ວາຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງລະບົບ AI ໃນການກວດສອບການສໍ້ໂກງຈະເພີ່ມຂຶ້ນຕື່ມອີກ.
ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ
ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນໃນການກວດສອບການມີສິດໄດ້ຮັບເງິນກູ້ ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຜູ້ກູ້ຢືມທີ່ຜິດໜີ້ເງິນກູ້. AI ສາມາດວິເຄາະບັນທຶກສິນເຊື່ອ ແລະລາຍງານການເງິນເພື່ອປະເມີນຄວາມສ່ຽງຂອງຜູ້ກູ້ຢືມ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຜູ້ກວດສອບສາມາດໃຊ້ AI ເພື່ອກວດເບິ່ງບັນທຶກທາງດ້ານການເງິນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າບໍລິສັດປະຕິບັດຕາມກົດຫມາຍແລະກົດລະບຽບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ການຊື້ຂາຍ
AI ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນຫຼາຍປີແລະສາມາດກໍານົດທ່າອ່ຽງທີ່ຍາກທີ່ຈະເຫັນດ້ວຍຕາເປົ່າ. ເວົ້າງ່າຍໆ, AI ສ້າງສັນຍານການຄ້າທີ່ດີກວ່າ. AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ, ບ່ອນທີ່ການຊື້ຂາຍຖືກປະຕິບັດໃນການແບ່ງປັນວິນາທີກ່ຽວກັບການເຫນັງຕີງເລັກນ້ອຍຂອງລາຄາ. ບໍລິສັດຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບສາມາດພັດທະນາລະບົບ AI ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບອັດຕາຜົນຕອບແທນທີ່ສູງຂຶ້ນເຊິ່ງຈະໄດ້ຮັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າແລະ, ໃນທາງກັບກັນ, ນໍາເອົາທຸລະກິດຫຼາຍຂຶ້ນ.
ບໍລິການລູກຄ້າ 24/7
ໃນທະນາຄານ, chatbots ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດສະຫນອງການບໍລິການລູກຄ້າ 24/7 ໂດຍການຕອບຄໍາຖາມທົ່ວໄປ. ກັບການມາເຖິງຂອງ ChatGPT, ບໍ່ມີການປະຕິເສດທ່າແຮງທາງທຸລະກິດຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຜົນປະໂຫຍດຂອງການໃຊ້ AI ໃນການເງິນແມ່ນຫຍັງ?
ປະຫຍັດເວລາ
AI ໃນດ້ານການເງິນຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາໂດຍອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນ, ປົດປ່ອຍມະນຸດເພື່ອຈັດການກັບບັນຫາທີ່ສັບສົນ. ຜູ້ກວດສອບບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງອ່ານບັນທຶກທາງດ້ານການເງິນຂອງບໍລິສັດໃນຂະນະທີ່ກວດສອບ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ການສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າ chatbots ໃນກິດ fintech ຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາ, ເລັ່ງຂະບວນການ, ແລະໃຫ້ບໍລິການ 24/7.
ປະຫຍັດເງິນ
AI ຊ່ວຍໃນການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການຄຸ້ມຄອງຫຼັກຊັບ, ແລະການປະເມີນຄວາມສ່ຽງໃນຂະນະທີ່ກູ້ຢືມເງິນກູ້. ດັ່ງນັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ AI ສາມາດຊ່ວຍສະຖາບັນການເງິນໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນດີທີ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍ.
ປະສິດທິພາບ
ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດໃນລະບົບນິເວດການເງິນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບທາງລົບ. ລະບົບ AI ມີປະສິດທິພາບໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບສົນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ.
ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການນໍາໃຊ້ AI ໃນດ້ານການເງິນ
ຄຸນະພາບຂໍ້ມູນ
ຂີ້ເຫຍື້ອໃນ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ. ການສ້າງຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບສະຖາບັນການເງິນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພາກພຽນຢ່າງແນ່ນອນ. ການກໍານົດແລະການກວດສອບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ແລະການປ່ຽນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນແບບຟອມທີ່ກໍານົດໄວ້ສາມາດເປັນສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບຂະແຫນງການເງິນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມປອດໄພ
ສະຖາບັນການເງິນໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທຸກໆມື້. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ພວກເຂົາຄວນໃຊ້ມາດຕະການຄວາມປອດໄພເພື່ອຮັກສາຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ພວກເຂົາຄວນປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຂໍ້ມູນເພື່ອເຂົ້າໃຈການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດຫມາຍ.
Bias
ພຶດຕິກຳ Gnostic ຕໍ່ຕົວແປເຊັ່ນ: ສີຜິວ, ເຊື້ອຊາດ, ຊົນເຜົ່າ, ຫຼືເພດແມ່ນເອີ້ນວ່າຄວາມລຳອຽງໃນ AI. ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມປະຫວັດສາດອາດມີຄວາມລໍາອຽງທີ່ສາມາດແປເປັນລະບົບ AI. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງສາມາດເປັນອັນຕະລາຍ: ຂໍ້ຈໍາກັດໃນການກູ້ຢືມເງິນກູ້ຢືມແກ່ກຸ່ມຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍ. ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ ແລະການຄຸ້ມຄອງແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ ai ທີ່ບໍ່ມີອະຄະຕິ.
AI ໃນການເງິນ - ວິທີການ Forward
AI ໃນດ້ານການເງິນສາມາດປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ກວດພົບການເຮັດທຸລະກໍາທີ່ຫຼອກລວງ, ປະເມີນຄວາມສ່ຽງ, ຊ່ວຍໃນຍຸດທະສາດການຄ້າສໍາລັບກອງທຶນ hedge, ແລະແມ່ນຫຍັງ. ລະບົບນິເວດ AI (ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະວິທີການຄົ້ນຄ້ວາ) ກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ແລະລູກຄ້າໄດ້ອີງໃສ່ປະສົບການທີ່ບໍ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ສະຖາບັນການເງິນຄວນປັບປຸງລະບົບ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການຂອງລູກຄ້າຂອງພວກເຂົາແລະກໍລະນີການນໍາໃຊ້ AI ທີ່ທັນສະໄຫມທີ່ມີຢູ່.
ຕ້ອງການເນື້ອຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ເພີ່ມເຕີມບໍ? ຢ້ຽມຢາມ unite.ai.
