AI v financah? Primeri uporabe, prednosti in izzivi

AI v financah? Če niste seznanjeni s to kombinacijo, obstaja velika verjetnost, da zamujate veliko. Glavni cilji finančnih institucij – bank, hedge skladov in zavarovalnic – so minimiziranje tveganj, zmanjševanje stroškov in zagotavljanje vrhunskih storitev strankam z uporabo umetne inteligence.

Z ogromnimi količinami podatkov v finančnem sektorju postaja vse bolj pomembna uporaba umetne inteligence za analizo podatkov, obvladovanje tveganja, prilagojene storitve in upravljanje portfeljev. Glede na raziskavo, ki jo je leta 2023 opravil NVIDIA na 200 finančnih institucijah s sedežem v Ameriki in Evropi so podjetja delala na naslednjih primerih uporabe:

• 26 % jih je delalo na velikem jezikovnem modelu
• 23 % na Recommender System
• 23 % na optimizacijo portfelja
• 22 % na odkrivanje goljufij

Polovica vprašanih je menila, da bi umetna inteligenca povečala njihove letne donose za 10 %, ena tretjina pa je ocenila, da bi umetna inteligenca zmanjšala njihove letne stroške za 10 %.

V tem blogu bomo spoznali primere uporabe umetne inteligence v financah, njene prednosti in izzive, s katerimi se srečujejo finančne institucije pri uporabi umetne inteligence.

AI v financah

AI je kombinacija podatkov, računalniške moči in tehnologije. Tehnološki vidik AI je naslednji:

Strojno učenje: Strojno učenje je sestavljeno iz algoritmov, ki jih je mogoče uriti na finančnih podatkih, bodisi nadzorovanih ali nenadzorovanih, za razvrščanje, napovedovanje in iskanje anomalij v finančnih podatkih.

Globoko učenje: Globoko učenje uporablja nevronske mreže za analizo finančnih podatkov. Globoko učenje je primerno, ko imamo milijarde zapisov za tržne podatke.

Obdelava naravnega jezika: obdelava naravnega jezika v financah se uporablja za analizo in pridobivanje informacij iz pogodb, analizo razpoloženja na finančnih trgih in izboljšanje uporabniške izkušnje v fintechu z uporabo chatbotov.

Kakšni so primeri uporabe umetne inteligence v financah?

Zaznavanje prevare

Goljufije v bančništvu in financah ne povzročajo samo finančnih težav, temveč vplivajo tudi na podobo institucije. Umetna inteligenca se usposablja na zgodovinskih podatkih in lahko loči tipično transakcijo od anomalije. Ko bo na voljo več podatkov in raziskovalnih metod, se bo natančnost sistemov AI za odkrivanje goljufij še povečala.

Ocena tveganja

Ocena tveganja je bistvena pri preverjanju posojilne upravičenosti in verjetnosti, da posojilojemalec ne bo plačal posojila. AI lahko analizira kreditne evidence in finančne izkaze, da oceni profile tveganja posojilojemalcev. Poleg tega lahko revizorji z umetno inteligenco pregledajo finančne evidence in zagotovijo, da podjetje spoštuje veljavne zakone in predpise.

Trgovanje

Umetna inteligenca je usposobljena na podlagi dolgoletnih finančnih podatkov in lahko prepozna trende, ki jih je težko opaziti s prostim očesom. Preprosto povedano, AI ustvarja boljše trgovalne signale. AI se lahko uporablja pri visokofrekvenčnem trgovanju, kjer se posli izvedejo v delčkih sekunde ob rahlem nihanju cen. Podjetja za upravljanje portfelja lahko razvijejo sisteme umetne inteligence, da pridobijo višje stopnje donosa, kar bo pridobilo zaupanje strank in posledično prineslo več poslov.

24 / 7 Customer Service

V bančništvu lahko klepetalni roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, nudijo storitve strankam 24/7 z odgovarjanjem na pogosta vprašanja. S prihodom ChatGPT ni mogoče zanikati poslovnega potenciala velikih jezikovnih modelov.

Kakšne so prednosti uporabe AI v financah?

Prihrani čas

Umetna inteligenca v financah prihrani čas z avtomatizacijo ponavljajočih se nalog, s čimer ljudem omogoči reševanje zapletenih vprašanj. Revizorjem med revizijo ni treba brati finančnih evidenc podjetja. Poleg tega uporaba chatbotov za podporo strankam v aplikacijah Fintech prihrani čas, pospeši procese in zagotavlja storitev 24/7.

Prihrani denar

AI pomaga pri odkrivanju goljufij, upravljanju portfelja in oceni tveganja pri posojanju posojil. Tako lahko uporaba umetne inteligence pomaga finančni instituciji pri sprejemanju dobro informiranih odločitev, ki zmanjšajo izgube.

Učinkovito

Človeška napaka v finančnem ekosistemu bi lahko imela škodljive posledice. Sistemi umetne inteligence so učinkoviti pri kompleksnem odločanju in zmanjšujejo tveganje človeške napake.

Izzivi uporabe AI v financah

Kakovost podatkov

Smeti noter, smeti ven. Ustvarjanje učinkovite podatkovne strategije za finančno institucijo zahteva ustrezno skrbnost. Identifikacija in preverjanje virov podatkov, njihovo zbiranje in pretvorba v zahtevano obliko je lahko izziv za finančne sektorje, ki jih poganja umetna inteligenca.

Zasebnost in varnost podatkov

Finančne institucije osebne podatke uporabljajo vsak dan. Zato je bistveno, da sprejmejo varnostne ukrepe za zaščito osebnih podatkov. Poleg tega bi morali upoštevati zakone o urejanju podatkov, da bi razumeli zakonito uporabo podatkov.

Pristranskost

Gnostično vedenje do spremenljivk, kot so barva, rasa, etnična pripadnost ali spol, se v AI imenuje pristranskost. Zgodovinski podatki o usposabljanju imajo lahko pristranskosti, ki se lahko prevedejo v sisteme AI. Pristranske vloge so lahko škodljive: omejitve pri posojanju posojil manjšinski skupini. Ocena in upravljanje tveganja sta potrebna za nepristransko uporabo AI.

AI v financah – pot naprej

Umetna inteligenca v financah lahko izboljša izkušnjo strank, odkrije goljufive transakcije, oceni tveganja, pomaga pri oblikovanju strategij trgovanja za hedge sklade in še česa. Ekosistem umetne inteligence (aplikacije in raziskovalne metode) se nenehno razvija, stranke pa se nagibajo k izkušnjam brez težav. Finančne institucije bi morale nenehno posodabljati svoje sisteme umetne inteligence na podlagi potreb strank in razpoložljivih najsodobnejših primerov uporabe umetne inteligence.

Želite več vsebine, povezane z umetno inteligenco? Obisk združiti.ai.