AI i finans: Bruksområder, fordeler og utfordringer

AI i finans? Hvis du ikke er kjent med denne kombinasjonen, er det sannsynlig at du går glipp av mye. De viktigste målene for finansielle institusjoner – banker, hedgefond og forsikringsselskaper – er å minimere risiko, redusere kostnader og tilby høykvalitets kundeservice til kunder ved hjelp av AI.

Med store mengder data i den finansielle sektoren, blir det stadig viktigere å bruke AI til dataanalyse, risikostyring, personlig service og porteføljeforvaltning. Ifølge en undersøkelse fra 2023 utført av NVIDIA (NVDA ) på 200 finansielle institusjoner i Amerika og Europa, arbeidet selskapene med følgende bruksområder:

• 26% av dem arbeidet med et stort språkmodell
• 23% med anbefalingssystem
• 23% med porteføljeeffektivisering
• 22% med svindelforeskning

Halvparten av respondentene trodde at AI ville øke deres årlige avkastning med 10%, og en tredjedel estimerte at AI ville redusere deres årlige utgifter med 10%

I denne bloggen, vil vi lære om AI-bruksområder i finans, fordeler og utfordringer som finansielle institusjoner møter mens de anvender AI.

AI i finans

AI er en kombinasjon av data, beregningskraft og teknologi. Den teknologiske delen av AI er som følger:

Maskinlæring: Maskinlæring består av algoritmer som kan trenes på finansielle data, enten overvåket eller uovervåket, for klassifisering, prediksjon og å finne anomalier i finansielle data.

Dyplæring: Dyplæring anvender neurale nettverk til å analysere finansielle data. Dyplæring er egnet når vi har milliarder av poster for markeddata.

Naturlig språkbehandling: Naturlig språkbehandling i finans brukes til å analysere og trekke ut informasjon fra kontrakter, sentimentanalyse av finansielle markeder og forbedre kundeservicen i finansteknologi ved hjelp av chatboter.

Hva er bruksområdene for AI i finans?

Svindelforeskning

Svindel i bank og finans ikke bare fører til finansielle problemer, men også påvirker institusjonens omdømme. AI er trenet på historiske data og kan skille en typisk transaksjon fra en anomali. Ettersom mer data og forskningsmetoder blir tilgjengelige, vil nøyaktigheten av AI-systemer til å oppdage svindel øke.

Risikovurdering

Risikovurdering er essensiell for å sjekke lånegjenomføring og sannsynligheten for at en låntaker ikke betaler tilbake et lån. AI kan analysere kredittopplysninger og finansielle uttalelser for å vurdere låntakernes risikoprofiler. I tillegg kan revisorer bruke AI til å granske finansielle opptegnelser for å sikre at selskapet overholder gjeldende lover og regler.

Handel

AI er trenet på årevis av finansielle data og kan identifisere trender som kan være vanskelige å se med det blotte øye. Enkelt sagt, AI genererer bedre handelssignaler. AI kan brukes i høyfrekvenshandel, der handler skjer i brøkdeler av sekunder på små prisfluktuer. Porteføljeforvaltningselskaper kan utvikle AI-systemer for å oppnå høyere avkastning, som vil vinne kunders tillit og i sin tur bringe mer forretning.

24/7 kundeservice

I bank, kan AI-drevne chatboter tilby 24/7 kundeservice ved å svare på vanlige spørsmål. Med introduksjonen av ChatGPT, er det ingen tvil om forretningspotensialet for store språkmodeller.

Hva er fordeler med å bruke AI i finans?

Besparelse av tid

AI i finans sparer tid ved å automatisere repetitive oppgaver, og frigjør mennesker til å håndtere komplekse problemer. Revisorer trenger ikke å lese en bedrifts finansielle opptegnelser under revisjon. I tillegg hjelper kundesupport-chatboter i finansteknologiske apper med å spare tid, akselerere prosesser og tilby 24/7 service.

Besparelse av penger

AI hjelper med svindelforeskning, porteføljeeffektivisering og risikovurdering ved å låne ut penger. Derfor kan bruk av AI hjelpe en finansiell institusjon med å ta informerte beslutninger som minimerer tap.

Effektivitet

Menneskelig feil i det finansielle økosystemet kan ha negative konsekvenser. AI-systemer er effektive i kompleks beslutningstaking, og reduserer risikoen for menneskelig feil.

Utfordringer med å bruke AI i finans

Datakvalitet

Skrald inn, skrald ut. Å lage en effektiv datastrategi for en finansiell institusjon krever grundig arbeid. Å identifisere og verifisere datakilder, samle inn dem og konvertere dem til den nødvendige formen, kan være utfordrende for AI-drevne finansielle sektorer.

Data Sikkerhet og Personvern

Finansielle institusjoner bruker personlige data hver dag. Derfor er det essensielt at de skal innføre sikkerhetstiltak for å holde personlige data private. I tillegg skal de følge datalovregler for å forstå den lovlige bruken av data.

Forutinntak

Forutinntak mot variabler som farge, rase, etnisitet eller kjønn kalles forutinntak i AI. Historiske treningsdata kan ha forutinntak som kan oversettes til AI-systemer. Forutinntatte applikasjoner kan være skadelige: begrensninger i å låne ut penger til en minoritetsgruppe. Risikostyring og -administrasjon er nødvendig for en upartisk AI-applikasjon.

AI i finans – veien fremover

AI i finans kan forbedre kundeservicen, oppdage svindeltransaksjoner, vurdere risiko, hjelpe med handelsstrategier for hedgefond og mye mer. AI-økosystemet (applikasjoner og forskningsmetoder) utvikler seg kontinuerlig, og kunder ønsker problemløsninger. Finansielle institusjoner bør oppdatere sine AI-systemer basert på kundens behov og de nyeste AI-bruksområdene som er tilgjengelige.

Ønsker du mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.