Machine Learning dla Zarządzania Inwestycjami w 2021

Inwestowanie jest integralną częścią bankowości i jednocześnie najbardziej ryzykowną częścią. Czy jest sposób, aby chronić swoje aktywa przed nieuzasadnionymi ryzykami i zwiększyć efektywność każdej nowej inwestycji? Tak, machine learning i sztuczna inteligencja w bankowości są coraz bardziej obiecujące, rentowne, inteligentne i bezpieczne. W tym artykule przyjrzymy się przyszłości tych technologii dla sektora fintech i skupimy się na wykorzystaniu AI i machine learning w zarządzaniu inwestycjami.

Sztuczna Inteligencja w Bankowości 2021 – Co Oczekiwać

Do tej pory sztuczna inteligencja w bankowości jest jedną z najbardziej obiecujących technologii do wykorzystania w różnych celach. Ze względu na duże możliwości dostosowania, analizy danych i rozwiązywania różnych zadań, a także przystępną cenę wdrożenia, wykorzystanie AI i machine learning w bankowości jest jednym z trendów fintech, który ewoluuje, zgodnie z tym infografikiem.

Korzyści z Machine Learning w Bankowości

Ten szybki i co najważniejsze, powszechny wzrost wartości sztucznej inteligencji i machine learning w bankowości ma silne podstawy, ponieważ te technologie obiecują całkowicie nowe i skuteczne korzyści.

• Zaawansowana analiza danych. Poprzednio banki były zmuszone analizować dane z ograniczonym dostępem do informacji. Na przykład, gdy klient przychodzi z prośbą o wydanie kredytu, decyzja była podejmowana tylko na podstawie oświadczeń o dochodach, obecnych aktywach i zobowiązaniach klienta oraz jego historii kredytowej. W chwili obecnej sztuczna inteligencja w bankowości pozwala na analizę ogromnych ilości informacji, aż do prośby użytkownika w sieciach społecznościowych, w celu podjęcia bardziej kompetentnych i mniej ryzykownych decyzji.
• Przewaga konkurencyjna. Machine learning w bankowości może sprawić, że będziesz bardziej konkurencyjny w zależności od zadania, które chcesz rozwiązać za jego pomocą. Dalej, będziemy się zajmować przypadkami użycia sztucznej inteligencji w bankowości, abyś mógł znaleźć zadanie, które jest istotne dla twojego biznesu i jednocześnie rozwiązywalne za pomocą AI.
• Ograniczenie kosztów. W zależności od sposobu, w jaki używasz AI i ML dla swojej instytucji finansowej, może to obniżyć twoje koszty. Na przykład, używanie robo-doradców jako części zespołu wsparcia może obniżyć koszty utrzymania personelu.
• Poprawa bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja w bankowości może być stosowana w różnych sposób, jeśli chcesz osiągnąć większe bezpieczeństwo. Na przykład, wykrywanie oszustw z użyciem kart kredytowych za pomocą machine learning stało się dość standardowym zastosowaniem tej technologii, podczas gdy innowacyjne kamery z rozpoznawaniem twarzy mogą określić, czy zamiary klienta są fałszywe, oceniając jego wyraz twarzy.

Przykłady Praktycznego Zastosowania Sztucznej Inteligencji w Bankowości

Jeśli chodzi o praktyczne zastosowanie tych innowacji w sferze bankowości i finansów, AI i ML mogą być z powodzeniem wykorzystane do:

• Poprawy obsługi klienta. Na przykład, czatbot może pomóc klientom w nawigacji na stronie internetowej banku i aplikacji, sugerować regularne płatności i powiadamiać użytkowników w przypadku przekroczenia limitu. Nawet bardziej zaawansowane czatboty już pomagają klientom w planowaniu budżetu, oszczędnościach i zarządzaniu inwestycjami.
• Oceny ryzyka. Robienie pieniędzy z pieniędzy jest zawsze procesem ryzykownym, dlatego AI i ML mogą pomóc w prawidłowej ocenie ryzyka przy udzielaniu kredytu i upewnić się, że klient nie jest zaangażowany w pranie brudnych pieniędzy i finansowanie terroryzmu. Co więcej, machine learning dla zarządzania inwestycjami i oceny ryzyka jest również bardzo przydatny.
• Wykrywanie oszustw z użyciem AI i machine learning. Wykrywanie oszustw z użyciem kart kredytowych za pomocą machine learning nie jest jedynym przykładem wykorzystania tej technologii do celów bezpieczeństwa. Ponadto, sztuczna inteligencja może chronić skrzynki odbiorcze pracowników przed phishingiem, a także utrzymywać dane klientów w bezpieczeństwie w aplikacjach mobilnych. Alternatywnie, możesz skorzystać z gotowego rozwiązania bezpieczeństwa lub współpracować z firmą o specjalizacji w wykrywaniu oszustw, taką jak SPD Group, aby stworzyć własny system zapobiegania oszustwom oparty na rdzeniowych zagrożeniach, z którymi się spotykasz.
• Zarządzanie inwestycjami. Jeśli chodzi o machine learning dla zarządzania inwestycjami, poniżej znajdziesz więcej informacji na ten temat.

Co to Jest Zarządzanie Inwestycjami?

Zgodnie z definicją Investopedii, „Zarządzanie inwestycjami odnosi się do obsługi aktywów finansowych i innych inwestycji – nie tylko ich kupowania i sprzedaży. Zarządzanie obejmuje opracowanie krótko- lub długoterminowej strategii dla nabycia i zbycia posiadanych aktywów. Może również obejmować usługi bankowe, budżetowe i podatkowe oraz inne obowiązki.”

Jak ML i AI Mogą Przydatnie Służyć Zarządzaniu Inwestycjami?

Jeśli spojrzymy jeszcze raz na infografiki powyżej, odkryjemy, że machine learning dla zarządzania inwestycjami może być przydatny we wszystkich podstawowych aspektach tego procesu.

• Umożliwienie analizy nowych form danych. Nie możesz być pewien, czy bierzesz pod uwagę wszystkie informacje, które posiadasz. Z kolei AI jest w stanie głębiej przeszukać i znaleźć niewidoczne relacje, które bezpośrednio wpływają na korzyści z inwestycji.
• Obniżenie wpływu ludzkich uprzedzeń w procesie decyzyjnym. AI nie ma emocji i jest całkowicie obojętny na to, jaką decyzję podejmiesz. Jego zadaniem jest tylko zasugerowanie lepszej oferty z bezstronnym spojrzeniem.
• Wyjaśnienie możliwych ryzyk i szans. Jak już powiedzieliśmy, ocena ryzyka jest kompetentną zaletą machine learning dla zarządzania inwestycjami. Dzięki tej możliwości będziesz w stanie podejmować najbardziej rozsądne decyzje inwestycyjne.
• Dokładne przewidywania. Sztuczna inteligencja dla zarządzania inwestycjami może również być napędzana przez predyktor, który pozwoli ci uzyskać jak najbardziej dokładne przewidywania, biorąc pod uwagę dane w czasie rzeczywistym i historyczne.
• Zasugerowanie najlepszej decyzji, kierując się określonymi parametrami. Na przykład, jeśli szukasz okazji do inwestycji w nieruchomości w określonym regionie, są już dwa parametry, którymi model może kierować się, szukając najlepszych opcji.

Jakie Są Główne Typy Strategii Inwestycyjnych i Jak ML Mogą Być Przydatne dla Każdej z Nich

Oto, jak machine learning i sztuczna inteligencja mogą działać, aby uczynić różne strategie inwestycyjne bezpiecznymi i korzystnymi.

Podsumowanie

Jak widać, machine learning i sztuczna inteligencja są bardzo obiecujące dla bankowości i finansów, zwłaszcza w środowisku zwiększonego ryzyka i braku gwarancji, czyli w zarządzaniu inwestycjami i przeciwdziałaniu oszustwom bankowym. W 2021 roku powinieneś się skoncentrować na tych wyzwaniach i wykorzystać innowacje fintech, aby uzyskać dodatkową przewagę.