ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ AI? ကိစ္စများ၊ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် စိန်ခေါ်မှုများကို အသုံးပြုပါ။

ဘဏ္ဍာရေးမှာ AI လား? အကယ်၍ သင်သည် ဤပေါင်းစပ်မှုနှင့် မရင်းနှီးပါက၊ အခွင့်အလမ်းများစွာ လွဲချော်နေပါသည်။ ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများ - ဘဏ်များ၊ အကာအကွယ်ရန်ပုံငွေများနှင့် အာမခံကုမ္ပဏီများ၏ အဓိကပန်းတိုင်များမှာ AI ကို အသုံးပြု၍ သုံးစွဲသူများအား အန္တရာယ်များကို လျှော့ချခြင်း၊ ကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချခြင်းနှင့် အဆင့်မြင့်ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။

ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွင် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏဖြင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စွန့်စားရမှုစီမံခန့်ခွဲမှု၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အစုရှယ်ယာများကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် AI ကို အသုံးပြုရန် ပို၍အရေးကြီးလာသည်။ 2023 ခုနှစ်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော စစ်တမ်းတစ်ခုအရ သိရသည်။ NVIDIA အမေရိကနှင့်ဥရောပရှိ ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်း ၂၀၀ တွင်၊ ကုမ္ပဏီများသည် အောက်ပါအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်

• ၎င်းတို့ထဲမှ 26% သည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်နေပါသည်။
• Recommender System တွင် 23%
• Portfolio Optimization တွင် 23%
• Fraud Detection တွင် 22%

ဖြေဆိုသူ ထက်ဝက်က AI သည် ၎င်းတို့၏ နှစ်စဉ် အမြတ်ငွေ 10% တိုးလာမည်ဟု ယုံကြည်ကြပြီး သုံးပုံတစ်ပုံမှာ AI သည် ၎င်းတို့၏ နှစ်စဉ်အသုံးစရိတ်ကို 10% လျှော့ချမည်ဟု ခန့်မှန်းကြသည်။

ဤဘလော့ဂ်တွင်၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ AI အသုံးပြုမှုကိစ္စများ၊ ၎င်း၏အကျိုးခံစားခွင့်များနှင့် AI ကို အလုပ်ခန့်ထားစဉ် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများ ရင်ဆိုင်ကြုံတွေ့ရသည့် စိန်ခေါ်မှုများအကြောင်း လေ့လာပါမည်။

ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ AI

AI သည် ဒေတာ၊ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားနှင့် နည်းပညာပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ကဏ္ဍမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

စက်သင်ယူခြင်း- စက်သင်ယူခြင်းတွင် ငွေကြေးဒေတာကို ခွဲခြားခြင်း၊ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် ကြီးကြပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်ခြင်းမပြုခြင်းတို့အတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ပါဝင်သည်။

နက်ရှိုင်းသောသင်ယူခြင်း- နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုသည် ငွေကြေးဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စျေးကွက်ဒေတာအတွက် မှတ်တမ်းပေါင်း ဘီလီယံပေါင်းများစွာရှိသည့်အခါ Deep Learning သည် သင့်လျော်ပါသည်။

သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း- ငွေကြေးဆိုင်ရာ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းသည် စာချုပ်များမှ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ထုတ်ယူခြင်း၊ ငွေကြေးစျေးကွက်၏ သဘောထားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် chatbots များကို အသုံးပြု၍ fintech ရှိ ဖောက်သည်များ၏ အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ဘဏ္ဍာရေးတွင် AI ၏အသုံးပြုမှုအခြေအနေများသည် အဘယ်နည်း။

လိမ်လည်မှုရှာဖွေရေး

ဘဏ်လုပ်ငန်းနှင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ လိမ်လည်မှုများသည် ငွေကြေးပြဿနာကို ဖြစ်စေရုံသာမက အဖွဲ့အစည်း၏ ပုံရိပ်ကိုပါ ထိခိုက်စေပါသည်။ AI သည် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ပုံမှန်ငွေပေးငွေယူကို ကွဲလွဲမှုတစ်ခုနှင့် ခွဲခြားနိုင်သည်။ ဒေတာနှင့် သုတေသနနည်းလမ်းများ ပိုမိုရရှိလာသည်နှင့်အမျှ လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်ရန် AI စနစ်များ၏ တိကျမှုသည် ပိုမိုတိုးလာမည်ဖြစ်သည်။

စွန့်စားရန်ဆုံးဖြတ်ချက်

စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်းသည် ချေးငွေအရည်အချင်းပြည့်မီမှုကို စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ချေးငွေအပေါ် ပျက်ကွက်သည့် ငွေချေးသူ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကို စစ်ဆေးရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ AI သည် ငွေချေးသူများ၏ အန္တရာယ်ပရိုဖိုင်များကို အကဲဖြတ်ရန် အကြွေးမှတ်တမ်းများနှင့် ဘဏ္ဍာရေးရှင်းတမ်းများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ စာရင်းစစ်များသည် ကုမ္ပဏီသည် သက်ဆိုင်ရာ ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေရန် ဘဏ္ဍာရေးမှတ်တမ်းများကို စစ်ဆေးရန် AI ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ထရေးဒင်း

AI သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး သာမန်မျက်စိဖြင့် မြင်ရန်ခက်ခဲသည့် လမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် AI သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကုန်သွယ်မှုအချက်ပြမှုများကို ထုတ်ပေးသည်။ စျေးနှုန်းအနည်းငယ်အတက်အကျကြောင့် အရောင်းအ၀ယ်များကို စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း သိမ်းယူသည့် ကြိမ်နှုန်းမြင့်ကုန်သွယ်မှုတွင် AI ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ Portfolio စီမံခန့်ခွဲမှုကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်များ၏ယုံကြည်မှုကိုရရှိစေပြီး လုပ်ငန်းပိုမိုရရှိစေမည့် မြင့်မားသောပြန်အမ်းနှုန်းများရရှိရန် AI စနစ်များကို တီထွင်နိုင်သည်။

၂၄/၇ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု

ဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် AI-မောင်းနှင်သည့် chatbots များသည် ဘုံမေးခွန်းများကိုဖြေဆိုခြင်းဖြင့် 24/7 ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ChatGPT ထွန်းကားလာသည်နှင့်အမျှ၊ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ လုပ်ငန်းအလားအလာကို ငြင်းဆိုစရာမရှိပါ။

ဘဏ္ဍာရေးတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အကျိုးကျေးဇူးများကဘာလဲ။

အချိန်ကိုချွေတာ

ငွေကြေးဆိုင်ရာ AI သည် ထပ်ခါတလဲလဲ အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လူသားများကို လွတ်မြောက်စေခြင်းဖြင့် အချိန်ကုန်သက်သာစေသည်။ စာရင်းစစ်များသည် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ဘဏ္ဍာရေးမှတ်တမ်းများကို စာရင်းစစ်ဆေးနေစဉ်တွင် ဖတ်ရန်မလိုအပ်ပါ။ ထို့အပြင်၊ fintech အက်ပ်များရှိ ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု chatbots များကိုအသုံးပြုခြင်းသည် အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး၊ လုပ်ငန်းစဉ်များကို မြန်ဆန်စေပြီး 24/7 ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးပါသည်။

ငွေချွေတာ

AI သည် ချေးငွေထုတ်ချေးစဉ်တွင် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်း၊ အစုစုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်းတွင် ကူညီပေးသည်။ ထို့ကြောင့် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဆုံးရှုံးမှုအနည်းဆုံးဖြစ်စေမည့် ကောင်းစွာအသိပေးဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းကို အထောက်အကူပြုနိုင်သည်။

အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေနိုင်သော

ငွေရေးကြေးရေးဂေဟစနစ်တွင် လူတို့၏အမှားအယွင်းသည် ဆိုးရွားသောသက်ရောက်မှုများ ရှိနိုင်သည်။ AI စနစ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ထိရောက်ပြီး လူသားအမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချပေးပါသည်။

ဘဏ္ဍာရေးတွင် AI ကိုအသုံးပြုရန်စိန်ခေါ်မှုများ

ဒေတာအရည်အသွေး

အမှိုက်ဝင်၊ အမှိုက်ထွက်။ ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွက် ထိရောက်သောဒေတာဗျူဟာတစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် လုံ့လဝီရိယရှိရန် လိုအပ်သည်။ ဒေတာရင်းမြစ်များကို ဖော်ထုတ်စစ်ဆေးခြင်း၊ ၎င်းတို့ကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် လိုအပ်သည့်ပုံစံသို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် AI မောင်းနှင်သော ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍများအတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အချက်အလက်လုံခြုံမှုနှင့်လုံခြုံမှု

ငွေရေးကြေးရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို နေ့စဉ်အသုံးပြုသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို သီးသန့်ထားရှိရန် လုံခြုံရေးအစီအမံများကို ချမှတ်သင့်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာအသုံးပြုမှုကို နားလည်ရန် စည်းမျဉ်းဥပဒေများကို လိုက်နာသင့်သည်။

ဘက်လိုက်မှု

အသားအရောင်၊ လူမျိုး၊ လူမျိုး၊ သို့မဟုတ် ကျား၊မ ကွဲပြားမှုများဆီသို့ Gnostic အပြုအမူကို AI တွင် ဘက်လိုက်မှုဟုခေါ်သည်။ သမိုင်းဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုဒေတာသည် AI စနစ်သို့ ဘာသာပြန်နိုင်သည့် ဘက်လိုက်မှုများ ရှိနိုင်သည်။ ဘက်လိုက်သော လျှောက်လွှာများသည် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်- လူနည်းစုတစ်စုအား ချေးငွေထုတ်ချေးရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များ။ AI အပလီကေးရှင်းတစ်ခုအတွက် စွန့်စားအကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုသည် လိုအပ်ပါသည်။

AI in Finance- ရှေ့သို့လမ်းကြောင်း

ငွေကြေးဆိုင်ရာ AI သည် ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်၊ လိမ်လည်သော အရောင်းအ၀ယ်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်၊ ဘေးအန္တရာယ်များကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်၊ hedge funds အတွက် ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများ ဖန်တီးရာတွင် ကူညီပေးသည်၊ နှင့် ဘာအတွက်မှ အထောက်အကူမပြုပါ။ AI ဂေဟစနစ် (အသုံးချပရိုဂရမ်များနှင့် သုတေသနနည်းလမ်းများ) သည် စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်နေပြီး သုံးစွဲသူများသည် အခက်အခဲမရှိသော အတွေ့အကြုံများဆီသို့ မှီခိုအားထားကြသည်။ ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ဖောက်သည်လိုအပ်ချက်များနှင့် ခေတ်မီသော AI အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ AI စနစ်များကို အဆက်မပြတ် မွမ်းမံသင့်သည်။

AI နှင့်ပတ်သက်သော အကြောင်းအရာများ ပိုမိုလိုချင်ပါသလား။ သွားလည်ပါ။ unite.ai.