Finansiering

Maskinlæring for investeringsforvaltning i 2021

mm
Publisert
Oppdatert
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Investering er en integrert del av bankvirksomhet, og det er også den risikofylte delen. Er det en måte å beskytte dine midler mot urettferdige risikoer og øke effektiviteten av hver ny investering? Ja, maskinlæring og kunstig intelligens i bankvirksomhet presses grensene, gjør det enda mer løftende, lønnsomt, smart og sikret. I denne artikkelen vil vi se på fremtiden for disse teknologiene for fintech-sektoren og fokusere på bruken av AI og maskinlæring for investeringsforvaltning.

Kunstig intelligens i bankvirksomhet 2021 – Hva å forvente

Per i dag er kunstig intelligens i bankvirksomhet en av de mest løftende teknologiene å bruke for ulike formål. På grunn av de store mulighetene for tilpasning, dataanalyse og ulike oppgaver som løses, samt den rimelige prisen for implementering, er bruken av AI og maskinlæring i bankvirksomhet en annen fintech-trend som utvikler seg, ifølge denne infografikken.

Fordelene med maskinlæring i bankvirksomhet

Den raskt og viktigst, allomfattende økningen i verdien av kunstig intelligens og maskinlæring for bankvirksomhet har sterke grunnlag, da disse teknologiene lover helt nye og høyt effektive fordeler.

  • Avansert dataanalyse. Tidligere var bankene tvunget til å analysere data med begrenset tilgang til informasjon. For eksempel, når en kunde kommer med en forespørsel om å utstede et lån, ble avgjørelsen fattet bare på grunnlag av kundens inntektsoppgaver, nåværende eiendommer og gjeld, samt kundens kredittverdi. For tiden tillater kunstig intelligens i bankvirksomhet å analysere enorme mengder informasjon, opp til kundens forespørsel i sosiale nettverk, for å fatte mer kompetente og mindre risikofylte avgjørelser.
  • Konkurransesfordelen. Maskinlæring i bankvirksomhet kan gjøre deg mer konkurransedyktig avhengig av oppgaven du ønsker å løse med dens hjelp. Videre vil vi gå nærmere kunstig intelligens i bankvirksomhet eksempler, så du vil kunne finne oppgaven som er relevant for din virksomhet og som kan løses med AI samtidig.
  • Kostnadsbesparelse. Avhengig av måten du bruker AI og ML for din finansielle institusjon, kan det kutte noen kostnader. For eksempel kan bruk av robo-rådgivere som en del av støtteamet ditt redusere kostnadene for å vedlikeholde personalet.
  • Bedre sikkerhet. Kunstig intelligens i bankvirksomhet kan brukes på ulike måter hvis du ønsker å oppnå mer sikkerhet. For eksempel kan kreditkortsvindel med maskinlæring bli en ganske standard anvendelse av teknologien, mens innovative kameraer med ansiktsrekognition kan bestemme om kundens intensjoner er falske basert på deres ansiktsuttrykk.

Kunstig intelligens i bankvirksomhet eksempler

Når det gjelder den praktiske anvendelsen av disse innovasjonene i sfæren av bankvirksomhet og finansielle tjenester, kan AI og ML brukes med hell for:

  • Kundeserviceforbedring. For eksempel kan en chatbot hjelpe kundene med å navigere på bankens nettsted og applikasjon, foreslå å gjøre regelmessige betalinger og varsle brukere i tilfelle av overspending. Enda mer avanserte chatboter hjelper allerede kundene med deres budsjettering, pengesparing og investeringsforvaltning.
  • Risikovurdering. Å tjene penger på penger er alltid en risikofylt prosess, så AI og ML kan hjelpe med å vurdere risikoene når det gjelder å utstede et lån, og sikre at kunden ikke er engasjert i hvitvasking av penger og terroristfinansiering. Hva mer, er maskinlæring for investeringsforvaltning og risikovurdering ganske nyttig også.
  • Swindelforsvar med AI og maskinlæring. Kreditkortsvindel med maskinlæring er ikke det eneste eksempelet på å bruke denne teknologien for sikkerhetsformål. I tillegg kan kunstig intelligens beskytte dine ansattes innboks fra phishing-e-post, samt holde kundens data trygg i mobile bankapplikasjoner. Alternativt kan du bruke en ferdig sikkerhetsløsning eller samarbeide med et selskap med svindelforsvarsekspertise som SPD Group for å skape din egen svindelforsvarssystem basert på de kjerne-truslene du møter.
  • Investeringsforvaltning. Når det gjelder maskinlæring for investeringsforvaltning, finner du mer innsikt i dette emnet nedenfor.

Hva menes med investeringsforvaltning?

Ifølge Investopedia, “Investeringsforvaltning refererer til håndtering av finansielle eiendommer og andre investeringer – ikke bare kjøp og salg av dem. Forvaltning inkluderer å utarbeide en kort- eller langtidsstrategi for å kjøpe og selge porteføljeholdninger. Det kan også inkludere banktjenester, budsjettering og skatteplikter og oppgaver.”

Hvordan kan ML og AI være til nytte for investeringsforvaltning?

Hvis vi tar enda en titt på infografikken ovenfor, vil vi oppdage at maskinlæring for investeringsforvaltning kan være nyttig med alle de viktigste aspektene av denne prosessen.

  • Lage nye former for data som er underlagt en nøyaktig analyse. Du kan aldri være sikker på at du tar hensyn til all informasjon du vet. I tillegg er AI i stand til å grave dypere og finne usynlige relasjoner som direkte påvirker investeringsfordelene.
  • Redusere innflytelsen av menneskelige fordommer i beslutningsprosessen. AI har ingen følelser og er fullstendig likegyldig til hvilken avgjørelse du vil fatte. Dens oppgave er bare å foreslå en bedre avtale med en upartisk vurdering.
  • Klarlegge de mulige risikoene og mulighetene. Som vi sa, er risikovurdering en kompetent maskinlæringfordel for investeringsforvaltning. Takk til denne muligheten vil du kunne fatte de mest solide investeringsavgjørelser.
  • Lage nøyaktige forutsigelser. Kunstig intelligens for investeringsforvaltning kan også være drevet av en forutsiger som vil la deg få så nøyaktige forutsigelser som mulig, basert på sanntids- og historisk data.
  • Foreslå den beste avgjørelsen, ledet av bestemte parametre. For eksempel, hvis du leter etter muligheten til å investere i eiendom i en bestemt region, er det allerede to parametre modellen kan følge når den søker etter de beste alternativene.

Hva er de viktigste investeringsstrategiene og hvordan kan ML være til nytte for hver?

Her er hvordan maskinlæring og kunstig intelligens kan fungere for å gjøre ulike investeringsstrategier trygge og fordelaktige.

Strategidefinsjon Måten å anvende ML og AI
Verdiinvestering Denne strategien innebærer å investere i undervurderte, men løftende verdipapirer. ML og AI kan søke etter slike aksjer ved hjelp av dataanalyse og forutsigelsesevner.
Inntektsinvestering Formålet med denne strategien er å få en konstant strøm av passiv inntekt. Oppgaven til AI og ML vil være å analysere ulike markeder og nåværende trender med målet om å finne de mest passive inntektslovnende avtaler.
Vekstinvestering Målet med denne strategien er å øke kapitalen. Det enkleste eksempelet er en innskudd med rentekapitalisering. Et AI-drevet system kan analysere ulike alternativer, beregne den mulige kapitaløkningen for en gitt periode og foreslå den beste løsningen av alle tilgjengelige.
Small-cap-investering Dette er strategien for å investere i aksjene til selskaper med en liten markedskapitalisering. AI og ML kan søke og foreslå aksjer fra de mest løftende små-selskapene.
Sosialt ansvarlig investering Denne strategien foreslår å investere i grønne og/eller sosialt løftende prosjekter. ML-modellen kan forskere nåværende sosiale trender for å finne ut hvilke prosjekter som er mest løftende å investere i.

Konklusjon

Som du kan se, er maskinlæring og kunstig intelligens ganske løftende for bankvirksomhet og finansielle tjenester, spesielt i en omgang med økt risiko og manglende garantier, det vil si i investeringsforvaltning og motarbeiding av banksvindel. I 2021 bør du fokusere på disse utfordringene og utnytte fintech-innovasjon for å få en ekstra fordelen også.

mm

Helen Kovalenko er en prosjektleder i R&D Data Science-avdelingen i SPD Group. Hun arbeider med et team av profesjonelle som utfører forskning, analyse og utvikling av innovative, moderne løsninger for bedrifter i liten til stor skala. Hennes team konsulterer kunder om komplekse oppgaver av ulik art, som i detaljhandel, bank eller logistikkbransjen, og utvikler relevante løsninger for dem. De vanligvis utdyper seg på NLP, Computer Vision og Anomaly detection-relaterte utfordringer. Hun er svært entusiastisk til å fremme fremtiden for Machine Learning gjennom vedvarende arbeid med talentfulle og motiverte mennesker forent av samme mål og interesser.