ИИ в финансах? Варианты использования, преимущества и проблемы

ИИ в финансах? Если вы не знакомы с этой комбинацией, скорее всего, вы многое упускаете. Основными целями финансовых учреждений — банков, хедж-фондов и страховых компаний — являются минимизация рисков, снижение затрат и предоставление клиентам высококачественных услуг с использованием ИИ.

Учитывая огромные объемы данных в финансовом секторе, становится все более важным использовать ИИ для анализа данных, управления рисками, персонализированного обслуживания и управления портфелями. Согласно опросу, проведенному в 2023 г. NVIDIA в 200 финансовых учреждениях, базирующихся в Америке и Европе, компании работали над следующими вариантами использования:

• 26% из них работали над большой языковой моделью.
• 23% на рекомендательную систему
• 23% на оптимизацию портфеля
• 22% на обнаружение мошенничества

Половина респондентов считают, что ИИ увеличит их годовую прибыль на 10%, а треть считает, что ИИ сократит их ежегодные расходы на 10%.

В этом блоге мы узнаем о вариантах использования ИИ в финансах, его преимуществах и проблемах, с которыми сталкиваются финансовые учреждения при использовании ИИ.

ИИ в финансах

ИИ — это сочетание данных, вычислительной мощности и технологий. Технологический аспект ИИ заключается в следующем:

Машинное обучение. Машинное обучение состоит из алгоритмов, которые можно обучать на финансовых данных, контролируемых или неконтролируемых, для классификации, прогнозирования и поиска аномалий в финансовых данных.

Глубокое обучение: Глубокое обучение использует нейронные сети для анализа финансовых данных. Глубокое обучение подходит, когда у нас есть миллиарды записей для рыночных данных.

Обработка естественного языка. Обработка естественного языка в финансах используется для анализа и извлечения информации из контрактов, анализа настроений на финансовых рынках и улучшения качества обслуживания клиентов в сфере финансовых технологий с помощью чат-ботов.

Каковы варианты использования ИИ в финансах?

Обнаружение мошенничества

Мошенничество в банковской и финансовой сфере не только вызывает финансовые затруднения, но и влияет на имидж учреждения. ИИ обучается на исторических данных и может отличить типичную транзакцию от аномалии. По мере появления большего количества данных и методов исследования точность систем ИИ для обнаружения мошенничества будет повышаться.

Оценка риска

Оценка рисков имеет важное значение для проверки права на получение кредита и вероятности невыплаты кредита заемщиком. ИИ может анализировать кредитные записи и финансовые отчеты, чтобы оценивать профили рисков заемщиков. Кроме того, аудиторы могут использовать ИИ для проверки финансовых отчетов, чтобы убедиться, что компания соблюдает применимые законы и правила.

Торговля

ИИ обучен многолетним финансовым данным и может определять тенденции, которые трудно увидеть невооруженным глазом. Проще говоря, ИИ генерирует лучшие торговые сигналы. ИИ можно использовать в высокочастотной торговле, когда сделки совершаются за доли секунды при небольшом колебании цен. Компании, управляющие портфелем, могут разрабатывать системы искусственного интеллекта, чтобы получить более высокую норму прибыли, которая завоюет доверие клиентов и, в свою очередь, приведет к увеличению бизнеса.

Обслуживание клиентов 24/7

В банковской сфере чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, могут обеспечивать круглосуточное обслуживание клиентов, отвечая на распространенные вопросы. С появлением ChatGPT нельзя отрицать бизнес-потенциал больших языковых моделей.

Каковы преимущества использования ИИ в финансах?

Экономит время

ИИ в финансах экономит время, автоматизируя повторяющиеся задачи, освобождая людей для решения сложных вопросов. Аудиторам не нужно читать финансовые отчеты компании во время аудита. Кроме того, использование чат-ботов поддержки клиентов в финтех-приложениях экономит время, ускоряет процессы и обеспечивает круглосуточное обслуживание.

экономит деньги

ИИ помогает в обнаружении мошенничества, управлении портфелем и оценке рисков при кредитовании. Таким образом, использование ИИ может помочь финансовому учреждению принимать взвешенные решения, минимизирующие потери.

Эффективный

Человеческая ошибка в финансовой экосистеме может иметь неблагоприятные последствия. Системы искусственного интеллекта эффективны при принятии сложных решений, снижая риск человеческой ошибки.

Проблемы использования ИИ в финансах

Качество данных

Мусор на входе, мусор на выходе. Создание эффективной стратегии данных для финансового учреждения требует должной осмотрительности. Выявление и проверка источников данных, их сбор и преобразование в требуемую форму может быть сложной задачей для финансовых секторов, управляемых ИИ.

Конфиденциальность и безопасность данных

Финансовые учреждения используют персональные данные каждый день. Поэтому важно, чтобы они приняли меры безопасности для сохранения конфиденциальности личных данных. Кроме того, они должны следовать законам о регулировании данных, чтобы понять законное использование данных.

Смещение

Гностическое поведение по отношению к таким переменным, как цвет кожи, раса, этническая принадлежность или пол, в ИИ называется предвзятостью. Исторические обучающие данные могут иметь погрешности, которые можно отразить в системах ИИ. Предвзятые заявки могут быть вредными: ограничения в выдаче кредитов группе меньшинств. Оценка и управление рисками необходимы для беспристрастного применения ИИ.

ИИ в финансах — путь вперед

ИИ в финансах может улучшить качество обслуживания клиентов, обнаружить мошеннические транзакции, оценить риски, помочь в разработке торговых стратегий для хедж-фондов и так далее. Экосистема искусственного интеллекта (приложения и методы исследования) постоянно развивается, и клиенты стремятся к беспроблемному опыту. Финансовые учреждения должны постоянно обновлять свои системы искусственного интеллекта с учетом потребностей клиентов и доступных передовых вариантов использования искусственного интеллекта.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посещать объединить.ай.