Machine Learning voor Beleggingsbeheer in 2021

Beleggen is een integraal onderdeel van bankieren en het is ook het risicovolste deel. Is er een manier om uw activa te beschermen tegen ongerechtvaardigde risico’s en de efficiëntie van elke nieuwe belegging te verhogen? Ja, machine learning en kunstmatige intelligentie in bankieren duwen de grenzen op, waardoor het nog veelbelovender, winstgevender, slimmer en veiliger wordt. In dit artikel zullen we kijken naar de toekomst van deze technologieën voor de fintech-sector en ons focussen op het gebruik van AI en machine learning voor beleggingsbeheer.

Kunstmatige Intelligentie in Bankieren 2021 – Wat te Verwachten

Tot op heden is kunstmatige intelligentie in bankieren een van de meest veelbelovende technologieën om voor verschillende doeleinden te gebruiken. Vanwege de grote mogelijkheden voor aanpassing, gegevensanalyse en verschillende taken die opgelost kunnen worden, evenals de betaalbare prijs om het te implementeren, is het gebruik van AI en machine learning in bankieren een van de fintech-trends die evolueert, volgens deze infographic.

Voordelen van Machine Learning in Bankieren

Deze snelle en vooral alomvattende stijging in de waarde van kunstmatige intelligentie en machine learning voor bankieren heeft sterke fundamenten, aangezien deze technologieën compleet nieuwe en zeer effectieve voordelen beloven.

• Geavanceerde gegevensanalyse. Voordien moesten banken gegevens analyseren met beperkte toegang tot informatie. Bijvoorbeeld, wanneer een klant een verzoek indient om een lening uit te geven, werd de beslissing genomen op basis van inkomensverklaringen, huidige activa en passiva van de klant en zijn kredietgeschiedenis. Op dit moment laat kunstmatige intelligentie in bankieren toe om enorme hoeveelheden informatie te analyseren, tot het verzoek van de gebruiker in sociale netwerken, om meer competente en minder risicovolle beslissingen te nemen.
• De voordeel van de nieuwste technologie. Machine learning in bankieren kan u meer concurrerend maken, afhankelijk van de taak die u wilt oplossen met zijn hulp. Verder zullen we ingaan op kunstmatige intelligentie in bankieren, zodat u de taak kunt vinden die relevant is voor uw bedrijf en tegelijkertijd oplosbaar is met AI.
• Kosten verlagen. Afhankelijk van de manier waarop u AI en ML voor uw financiële instelling gebruikt, kan het uw kosten verlagen. Bijvoorbeeld, het gebruik van robo-adviseurs als onderdeel van uw ondersteunend team kan de kosten van personeelsbeheer verlagen.
• Beter beveiliging. Kunstmatige intelligentie in bankieren kan op verschillende manieren worden toegepast als u meer beveiliging wilt bereiken. Bijvoorbeeld, het detecteren van creditcardfraude met machine learning is een vrij standaardtoepassing van de technologie, terwijl innovatieve camera’s met gezichtsherkenning kunnen bepalen of de intenties van een klant vals zijn, afhankelijk van hun gelaatsuitdrukkingen.

Voorbeelden van Kunstmatige Intelligentie in Bankieren

Wat betreft de praktische toepassing van deze innovaties in de sfeer van bankieren en financiën, kunnen AI en ML met succes worden gebruikt voor:

• Verbetering van de klantenservice. Bijvoorbeeld, een chatbot kan klanten helpen om de website en applicatie van de bank te navigeren, regelmatige betalingen voorstellen en gebruikers op de hoogte stellen in geval van overschrijdingen. Nog geavanceerdere chatbots helpen klanten al met hun budgetplanning, geldbesparing en beleggingsbeheer.
• Risico-evaluatie. Geld verdienen met geld is altijd een risicovol proces, dus AI en ML kunnen helpen om de risico’s correct te evalueren bij het uitgeven van een lening en ervoor zorgen dat de klant niet betrokken is bij het witwassen van geld en terrorismefinanciering. Bovendien is machine learning voor beleggingsbeheer en risico-evaluatie ook zeer nuttig.
• Fraude-detectie met AI en machine learning. Het detecteren van creditcardfraude met machine learning is niet het enige voorbeeld van het gebruik van deze technologie voor beveiligingsdoeleinden. Bovendien kan kunstmatige intelligentie de inbox van uw medewerkers beschermen tegen phishing-e-mails, evenals de gegevens van uw klanten veilig houden in mobiele bank-applicaties. U kunt ook een kant-en-klare beveiligingsoplossing gebruiken of samenwerken met een bedrijf met expertise in fraude-detectie, zoals SPD Group, om uw eigen fraude-preventiesysteem te creëren op basis van de kernbedreigingen waarmee u te maken krijgt.
• Beleggingsbeheer. Wat betreft machine learning voor beleggingsbeheer, hieronder volgen meer inzichten in dit onderwerp.

Wat Wordt Bedoeld met Beleggingsbeheer?

Volgens Investopedia, “Beleggingsbeheer verwijst naar het beheer van financiële activa en andere beleggingen – niet alleen het kopen en verkopen ervan. Beheer omvat het opstellen van een korte- of langetermijnstrategie voor het verwerven en afstoten van portefeuillebeleggingen. Het kan ook bankdiensten, budgettering en belastingdiensten en -taken omvatten.”

Hoe ML en AI Beleggingsbeheer kunnen Baten?

Als we nog een keer naar de infographics boven kijken, zullen we ontdekken dat machine learning voor beleggingsbeheer nuttig kan zijn voor alle kernaspecten van dit proces.

• Nieuwe vormen van gegevens onderwerpen aan een nauwkeurige analyse. U kunt nooit zeker zijn dat u alle informatie in overweging neemt. AI kan dieper graven en onzichtbare relaties vinden die rechtstreeks van invloed zijn op de beleggingsvoordelen.
• Verlagen van de invloed van menselijke vooroordelen in het beslissingsproces. AI heeft geen emoties en is totaal onverschillig voor welke beslissing u neemt. Zijn taak is alleen om een betere deal voor te stellen met een onbevooroordeelde blik.
• Verduidelijken van de mogelijke risico’s en kansen. Zoals we al zeiden, is risico-evaluatie een competent voordeel van machine learning voor beleggingsbeheer. Dankzij deze mogelijkheid kunt u de meest verstandige beleggingsbeslissingen nemen.
• Nauwkeurige voorspellingen maken. Kunstmatige intelligentie voor beleggingsbeheer kan ook worden aangedreven door een predictor die u in staat stelt om zo nauwkeurig mogelijke voorspellingen te maken, rekening houdend met real-time en historische gegevens.
• De beste beslissing voorstellen, geleid door bepaalde parameters. Bijvoorbeeld, als u op zoek bent naar de mogelijkheid om te investeren in onroerend goed in een bepaalde regio, zijn er al twee parameters waarop het model kan worden geleid bij het zoeken naar de beste opties.

Wat Zijn de Hoofdtypen van Beleggingsstrategieën en Hoe ML Hierbij Kan Helpen?

Hieronder volgt hoe machine learning en kunstmatige intelligentie kunnen werken om verschillende beleggingsstrategieën veilig en voordelig te maken.

Conclusie

Zoals u kunt zien, zijn machine learning en kunstmatige intelligentie veelbelovend voor bankieren en financiën, vooral in een omgeving met verhoogd risico en gebrek aan garanties, dat wil zeggen in beleggingsbeheer en het bestrijden van bankfraude. In 2021 moet u zich richten op deze uitdagingen en fintech-innovatie gebruiken om een extra voordeel te behalen.