AI in Financiën? Use Cases, Voordelen en Uitdagingen

AI in financiën? Als u niet bekend bent met deze combinatie, bent u waarschijnlijk veel mis. De belangrijkste doelen van financiële instellingen – banken, hedgefondsen en verzekeraars – zijn het minimaliseren van risico’s, het verlagen van kosten en het bieden van hoogwaardige klantenservice aan klanten met behulp van AI.

Met de grote hoeveelheid data in de financiële sector, wordt het steeds belangrijker om AI te gebruiken voor data-analyse, risicobeheer, persoonlijke service en portefeuillebeheer. Volgens een enquête in 2023 door NVIDIA (NVDA ) onder 200 financiële instellingen in Amerika en Europa, werkten de bedrijven aan de volgende use cases:

• 26% van hen werkten aan een groot taalmodel
• 23% aan een Recommender System
• 23% aan Portfolio Optimalisatie
• 22% aan Fraude Detectie

De helft van de respondenten geloofde dat AI hun jaarlijkse rendement met 10% zou verhogen, en een derde schatte dat AI hun jaarlijkse uitgaven met 10% zou verlagen.

In dit blog zullen we leren over AI-use cases in financiën, de voordelen en de uitdagingen die financiële instellingen tegenkomen bij het gebruik van AI.

AI in Financiën

AI is een combinatie van data, rekenkracht en technologie. Het technologie-aspect van AI is als volgt:

Machine Learning: Machine Learning bestaat uit algoritmes die getraind kunnen worden op financiële data, hetzij onder toezicht of zonder toezicht, voor het classificeren, voorspellen en vinden van afwijkingen in financiële data.

Deep Learning: Deep Learning maakt gebruik van neurale netwerken om financiële data te analyseren. Deep Learning is geschikt wanneer we miljarden records voor marktdata hebben.

Natural Language Processing: Natural Language Processing in financiën wordt gebruikt om informatie te analyseren en te extraheren uit contracten, sentimentanalyse van financiële markten en om de klantenservice in fintech te verbeteren met behulp van chatbots.

Wat zijn de use cases van AI in financiën?

Fraude Detectie

Fraude in banken en financiën veroorzaakt niet alleen financiële problemen, maar heeft ook invloed op het imago van de instelling. AI wordt getraind op historische data en kan een typische transactie onderscheiden van een afwijking. Naarmate er meer data en onderzoeksmethoden beschikbaar komen, zal de nauwkeurigheid van AI-systemen om fraude te detecteren verder toenemen.

Risicobeheer

Risicobeheer is essentieel bij het controleren van de kredietwaardigheid en de kans dat een lener in gebreke blijft. AI kan kredietrecords en financiële staten analyseren om de risicoprofielen van leners te beoordelen. Bovendien kunnen accountants AI gebruiken om financiële records te onderzoeken om ervoor te zorgen dat het bedrijf voldoet aan de van toepassing zijnde wetten en regelgeving.

Handel

AI wordt getraind op jaren van financiële data en kan trends identificeren die moeilijk te zien zijn met het blote oog. AI genereert betere handelssignalen. AI kan worden gebruikt in high-frequency trading, waar handel wordt uitgevoerd in splittseconden op basis van kleine prijsschommelingen. Portefeuillebeheerbedrijven kunnen AI-systemen ontwikkelen om hogere rendementen te behalen, waardoor klanten vertrouwen krijgen en meer zaken doen.

24/7 Klantenservice

In banken kunnen AI-gestuurde chatbots 24/7 klantenservice bieden door veelgestelde vragen te beantwoorden. Met de komst van ChatGPT is er geen twijfel over het zakelijke potentieel van grote taalmodellen.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van AI in financiën?

Tijd besparen

AI in financiën bespaart tijd door het automatiseren van repetitieve taken, waardoor mensen zich kunnen richten op complexe problemen. Accountants hoeven niet de financiële records van een bedrijf te lezen tijdens een audit. Bovendien bespaart het gebruik van klantenservice-chatbots in fintech-apps tijd, versnelt processen en biedt 24/7 service.

Geld besparen

AI helpt bij fraude detectie, portefeuillebeheer en risicobeheer bij het verlenen van leningen. Het gebruik van AI kan een financiële instelling helpen bij het nemen van weloverwogen beslissingen die verliezen minimaliseren.

Efficiënt

Mensenfouten in het financiële ecosysteem kunnen nadelige gevolgen hebben. AI-systemen zijn efficiënt in complexe besluitvorming, waardoor het risico van mensenfouten wordt verlaagd.

Uitdagingen van het gebruik van AI in financiën

Datakwaliteit

Garbage In, Garbage Out. Het creëren van een effectieve datastrategie voor een financiële instelling vereist zorgvuldige overweging. Het identificeren en valideren van datasources, het verzamelen ervan en het omzetten in de vereiste vorm kan een uitdaging zijn voor AI-gedreven financiële sectoren.

Data Privacy en Beveiliging

Financiële instellingen gebruiken persoonlijke data elke dag. Daarom is het essentieel dat ze beveiligingsmaatregelen nemen om persoonlijke data privé te houden. Bovendien moeten ze de wetten en regelgeving inzake dataprotectie volgen om de wettige gebruik van data te begrijpen.

Bias

Gnostisch gedrag ten aanzien van variabelen zoals kleur, ras, etniciteit of geslacht wordt bias in AI genoemd. Historische trainingsdata kunnen biases bevatten die zich vertalen in AI-systemen. Bevooroordeelde toepassingen kunnen schadelijk zijn: beperkingen in het verlenen van leningen aan minderheden. Risicobeheer en -management zijn noodzakelijk voor een onbevooroordeelde AI-toepassing.

AI in Financiën – De Weg Vooruit

AI in financiën kan de klantenservice verbeteren, frauduleuze transacties detecteren, risico’s beoordelen, helpen bij het maken van handelsstrategieën voor hedgefondsen en nog veel meer. Het AI-ecosysteem (toepassingen en onderzoeksmethoden) evolueert voortdurend, en klanten geven de voorkeur aan een probleemloze ervaring. Financiële instellingen moeten hun AI-systemen constant updaten op basis van de behoeften van hun klanten en de nieuwste AI-use cases die beschikbaar zijn.

Wilt u meer AI-gerelateerde inhoud? Bezoek unite.ai.