Sztuczna inteligencja w finansach? Zastosowania, korzyści i wyzwania

Sztuczna inteligencja w finansach? Jeśli nie znasz tej kombinacji, prawdopodobnie przegapisz wiele. Głównymi celami instytucji finansowych – banków, funduszy hedgingowych i firm ubezpieczeniowych – są minimalizowanie ryzyka, redukowanie kosztów i świadczenie usług o wysokiej jakości klientom za pomocą sztucznej inteligencji.

Z ogromnymi ilościami danych w sektorze finansowym, staje się coraz bardziej ważne wykorzystywanie sztucznej inteligencji do analizy danych, zarządzania ryzykiem, personalizacji usług i zarządzania portfelami. Zgodnie z badaniem przeprowadzonym w 2023 roku przez NVIDIA (NVDA ) na 200 instytucjach finansowych z Ameryki i Europy, firmy te pracowały nad następującymi przypadkami użycia:

• 26% z nich pracowało nad dużym modelem językowym
• 23% nad systemem rekomendacji
• 23% nad optymalizacją portfela
• 22% nad wykrywaniem oszustw

Połowa respondentów uważała, że sztuczna inteligencja zwiększy ich roczne zyski o 10%, a jedna trzecia szacowała, że sztuczna inteligencja zmniejszy ich roczne wydatki o 10%

W tym blogu dowiemy się o przypadkach użycia sztucznej inteligencji w finansach, jej korzyściach i wyzwaniach, z którymi instytucje finansowe spotykają się przy zastosowaniu sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja w finansach

Sztuczna inteligencja to połączenie danych, mocy obliczeniowej i technologii. Technologiczny aspekt sztucznej inteligencji jest następujący:

Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe składa się z algorytmów, które mogą być szkolone na danych finansowych, zarówno w sposób nadzorowany, jak i nienadzorowany, w celu klasyfikacji, predykcji i wykrywania anomalii w danych finansowych.

Głębokie uczenie: Głębokie uczenie wykorzystuje sieci neuronowe do analizy danych finansowych. Głębokie uczenie jest odpowiednie, gdy mamy do dyspozycji miliardy rekordów danych rynkowych.

Przetwarzanie języka naturalnego: Przetwarzanie języka naturalnego w finansach jest wykorzystywane do analizy i ekstrakcji informacji z umów, analizy sentymentu rynków finansowych oraz poprawy doświadczenia klienta w fintech za pomocą czatbotów.

Jakie są przypadki użycia sztucznej inteligencji w finansach?

Wykrywanie oszustw

Oszustwa w bankowości i finansach nie tylko powodują straty finansowe, ale także wpływają na wizerunek instytucji. Sztuczna inteligencja jest szkolona na danych historycznych i może odróżnić typową transakcję od anomalii. Im więcej danych i metod badawczych staje się dostępnych, tym większa będzie dokładność systemów sztucznej inteligencji w wykrywaniu oszustw.

Ocena ryzyka

Ocena ryzyka jest niezbędna w sprawdzaniu zdolności kredytowej i prawdopodobieństwa niespłacenia kredytu przez kredytobiorcę. Sztuczna inteligencja może analizować raporty kredytowe i sprawozdania finansowe, aby ocenić profile ryzyka kredytobiorców. Ponadto, audytorzy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do badania sprawozdań finansowych, aby upewnić się, że firma przestrzega obowiązujących przepisów i regulacji.

Handel

Sztuczna inteligencja jest szkolona na latach danych finansowych i może identyfikować trendy, które mogą być trudne do zauważenia gołym okiem. Innymi słowy, sztuczna inteligencja generuje lepsze sygnały handlowe. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w handlu o wysokiej częstotliwości, gdzie transakcje są realizowane w ułamku sekundy na niewielkie fluktuacje cen. Firmy zarządzające portfelami mogą rozwijać systemy sztucznej inteligencji, aby uzyskać wyższe stopy zwrotu, co zwiększy zaufanie klientów i przyniesie więcej biznesu.

24/7 Obsługa klienta

W bankowości, czatboty napędzane sztuczną inteligencją mogą świadczyć usługi 24/7, odpowiadając na często zadawane pytania. Z pojawieniem się ChatGPT, nie można zaprzeczyć potencjałowi biznesowemu dużych modeli językowych.

Jakie są korzyści z wykorzystania sztucznej inteligencji w finansach?

Oszczędność czasu

Sztuczna inteligencja w finansach oszczędza czas, automatyzując powtarzalne zadania, pozwalając ludziom zajmować się skomplikowanymi problemami. Audytorzy nie muszą czytać sprawozdań finansowych firmy podczas audytu. Ponadto, wykorzystywanie czatbotów obsługi klienta w aplikacjach fintech oszczędza czas, przyspiesza procesy i zapewnia usługi 24/7.

Oszczędność pieniędzy

Sztuczna inteligencja pomaga w wykrywaniu oszustw, zarządzaniu portfelem i ocenie ryzyka podczas udzielania kredytów. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji może pomóc instytucjom finansowym w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, które minimalizują straty.

Wydajność

Błędy ludzkie w ekosystemie finansowym mogą mieć negatywne skutki. Systemy sztucznej inteligencji są wydajne w podejmowaniu skomplikowanych decyzji, redukując ryzyko błędów ludzkich.

Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w finansach

Jakość danych

Śmieci w, śmieci w. Stworzenie skutecznej strategii danych dla instytucji finansowej wymaga staranności. Identyfikacja i weryfikacja źródeł danych, ich zbieranie i konwersja do wymaganej formy może być wyzwaniem dla sektora finansowego napędzanego sztuczną inteligencją.

Prywatność i bezpieczeństwo danych

Instytucje finansowe wykorzystują dane osobowe każdego dnia. Dlatego tak ważne jest, aby przyjęły środki bezpieczeństwa, aby zachować prywatność danych osobowych. Ponadto, powinny przestrzegać przepisów dotyczących danych, aby zrozumieć legalne wykorzystanie danych.

Szkodliwość

Zachowanie skłonne do stronniczości wobec zmiennych, takich jak kolor, rasa, pochodzenie etniczne lub płeć, nazywa się stronniczością w sztucznej inteligencji. Historyczne dane szkoleniowe mogą zawierać stronniczości, które mogą się przenosić do systemów sztucznej inteligencji. Stronnicze aplikacje mogą być szkodliwe: ograniczenia w udzielaniu kredytów mniejszościom. Zarządzanie ryzykiem i jego minimalizacja są niezbędne dla niezbyt stronniczych aplikacji sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja w finansach – droga do przodu

Sztuczna inteligencja w finansach może poprawić doświadczenie klienta, wykrywać oszustwa, oceniać ryzyko, pomagać w tworzeniu strategii handlowych dla funduszy hedgingowych i wiele innych. Ekosystem sztucznej inteligencji (aplikacje i metody badawcze) ciągle ewoluuje, a klienci oczekują bezproblemowych doświadczeń. Instytucje finansowe powinny stale aktualizować swoje systemy sztucznej inteligencji, biorąc pod uwagę potrzeby klientów i najnowsze przypadki użycia sztucznej inteligencji.

Chcesz więcej treści związanych z sztuczną inteligencją? Odwiedź unite.ai.