ИИ в финансах? Применения, выгоды и проблемы

ИИ в финансах? Если вы не знакомы с этим сочетанием, то, скорее всего, вы упускаете многое. Основные цели финансовых учреждений – банков, хедж-фондов и страховых компаний – минимизировать риски, сократить затраты и предоставлять высококачественные услуги клиентам с помощью ИИ.

С огромным количеством данных в финансовом секторе становится все более важным использовать ИИ для анализа данных, управления рисками, персонализированных услуг и управления портфелями. Согласно опросу 2023 года, проведенному NVIDIA среди 200 финансовых учреждений, базирующихся в Америке и Европе, компании работали над следующими случаями:

• 26% из них работали над большой языковой моделью
• 23% над системой рекомендаций
• 23% над оптимизацией портфеля
• 22% над обнаружением мошенничества

Половина респондентов считала, что ИИ повысит их годовые доходы на 10%, и одна треть оценила, что ИИ сократит их годовые расходы на 10%

В этом блоге мы узнаем об применениях ИИ в финансах, его выгодах и проблемах, с которыми сталкиваются финансовые учреждения при использовании ИИ.

ИИ в финансах

ИИ представляет собой сочетание данных, вычислительной мощности и технологий. Технологический аспект ИИ следующий:

Машинное обучение: Машинное обучение состоит из алгоритмов, которые можно обучить на финансовых данных, либо под наблюдением, либо без наблюдения, для классификации, прогнозирования и обнаружения 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 финансовых рынков и улучшения опыта клиентов в финтехе с помощью чат-ботов.

Каковы применения ИИ в финансах?

Обнаружение мошенничества

Мошенничество в банках и финансах не только вызывает финансовые трудности, но и влияет на имидж учреждения. ИИ обучен на исторических данных и может различать типичную транзакцию и аномалию. По мере того, как становятся доступными больше данных и методов исследования, точность систем ИИ для обнаружения мошенничества будет进一步 увеличиваться.

Оценка рисков

Оценка рисков необходима для проверки кредитоспособности и вероятности того, что заемщик не сможет погасить кредит. ИИ может анализировать кредитные истории и финансовые отчеты, чтобы оценить профили рисков заемщиков. Кроме того, аудиторы могут использовать ИИ для проверки финансовых отчетов, чтобы убедиться, что компания соблюдает применимые законы и нормативные акты.

Торговля

ИИ обучен на годы финансовых данных и может выявить тенденции, которые могут быть трудно увидеть невооруженным глазом. Проще говоря, ИИ генерирует лучшие торговые сигналы. ИИ можно использовать в высокочастотной торговле, где сделки совершаются в доли секунды на незначительные колебания цен. Компании по управлению портфелями могут разработать системы ИИ, чтобы получить более высокие доходы, что повысит доверие клиентов и, в свою очередь, принесет больше бизнеса.

Круглосуточная служба поддержки клиентов

В банках ИИ-ориентированные чат-боты могут предоставлять круглосуточную службу поддержки клиентов, отвечая на общие вопросы. С появлением ChatGPT нет сомнений в бизнес-потенциале больших языковых моделей.

Каковы выгоды от использования ИИ в финансах?

Экономия времени

ИИ в финансах экономит время, автоматизируя повторяющиеся задачи, освобождая людей для решения сложных проблем. Аудиторам не нужно читать финансовые отчеты компании при аудите. Кроме того, использование чат-ботов поддержки клиентов в финтех-приложениях экономит время, ускоряет процессы и предоставляет круглосуточную службу.

Экономия средств

ИИ помогает в обнаружении мошенничества, управлении портфелями и оценке рисков при выдаче кредитов. Таким образом, использование ИИ может помочь финансовому учреждению принимать обоснованные решения, которые минимизируют потери.

Эффективность

Человеческая ошибка в финансовой экосистеме может иметь негативные последствия. Системы ИИ эффективны в сложном принятии 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 тщательного подхода. Определение и проверка источников данных, их сбор и преобразование в необходимый формат может быть сложной задачей для финансовых секторов, основанных на ИИ.

Конфиденциальность и безопасность данных

Финансовые учреждения используют личные данные каждый день. Поэтому они должны принять меры безопасности, чтобы сохранить личные данные в секрете. Кроме того, они должны следовать законам и нормативным актам о данных, чтобы понять законное использование данных.

Смещение

Гностическое поведение по отношению к переменным, таким как цвет, раса, этническая принадлежность или пол, называется смещением в ИИ. Исторические обучающие данные могут содержать смещения, которые могут перевестись в системы ИИ. Смещенные приложения могут быть вредными: ограничения в выдаче кредитов меньшинствам. Оценка и управление рисками необходимы для беспристрастного приложения ИИ.

ИИ в финансах – путь вперед

ИИ в финансах может улучшить опыт клиентов, обнаружить мошеннические транзакции, оценить риски, помочь в разработке торговых стратегий для хедж-фондов и многое другое. Экосистема ИИ (приложения и методы исследования) постоянно эволюционирует, и клиенты склоняются к бесшовным опытам. Финансовые учреждения должны постоянно обновлять свои системы ИИ на основе потребностей клиентов и передовых случаев использования ИИ.

Хотите больше контента, связанного с ИИ? Посетите unite.ai.