Strojno učenje za upravljanje naložb leta 2021

Investiranje je sestavni del bančništva in je tudi najbolj tvegan del. Ali obstaja način, kako zaščititi svoja sredstva pred neupravičenimi tveganji in povečati učinkovitost vsake nove naložbe? Da, strojno učenje in umetna inteligenca v bančništvu premikata meje, zaradi česar je še bolj obetavno, dobičkonosno, pametno in varno. V tem članku si bomo ogledali prihodnost teh tehnologij za fintech sektor in se osredotočili na uporabo umetne inteligence in strojnega učenja za upravljanje naložb.

Umetna inteligenca v bančništvu 2021 – kaj pričakovati

Do danes je umetna inteligenca v bančništvu ena najbolj obetavnih tehnologij za uporabo v različne namene. Zaradi odličnih možnosti prilagajanja, analize podatkov in različnih zmožnosti reševanja nalog ter dostopne cene za implementacijo je uporaba AI in strojnega učenja v bančništvu po tej infografiki še en fintech trend, ki se razvija.

Prednosti strojnega učenja v bančništvu

Ta hiter in, kar je najpomembnejše, vsesplošen porast vrednosti umetne inteligence in strojnega učenja za bančništvo ima močne temelje, saj te tehnologije obljubljajo popolnoma nove in zelo učinkovite koristi.

• Napredna analiza podatkov. Prej so bile banke prisiljene analizirati podatke z omejenim dostopom do informacij. Na primer, ko stranka pride s prošnjo za izdajo posojila, je bila odločitev sprejeta le na podlagi izkazov prihodkov, kratkoročnih sredstev in obveznosti stranke ter njegove kreditne zgodovine. Umetna inteligenca v bančništvu trenutno omogoča analizo ogromne količine informacij, vse do zahteve uporabnika na družbenih omrežjih, za sprejemanje bolj kompetentnih in manj tveganih odločitev.
• Vrhunska prednost. Strojno učenje v bančništvu vas lahko naredi bolj konkurenčne glede na nalogo, ki jo želite rešiti z njegovo pomočjo. V nadaljevanju se bomo posvetili umetni inteligenci v študijah primerov bančništva, da boste lahko našli nalogo, ki je pomembna za vaše podjetje in hkrati rešljiva z AI. 
• Znižanje stroškov. Odvisno od tega, kako uporabljate AI in ML za vašo finančno institucijo, vam lahko zniža nekaj stroškov. Na primer, uporaba robotskih svetovalcev kot dela vaše ekipe za podporo lahko zniža stroške vzdrževanja osebja. 
• Boljša varnostl. Umetno inteligenco v bančništvu lahko uporabite na različne načine, če želite doseči večjo varnost. Na primer, odkrivanje goljufij s kreditnimi karticami s pomočjo strojnega učenja je postalo dokaj standardna uporaba tehnologije, medtem ko lahko inovativne kamere s prepoznavanjem obraza ugotovijo, ali so nameni stranke lažni, sodeč po izrazih obraza.

Primeri študij primerov umetne inteligence v bančništvu

Kar se tiče praktične uporabe teh novosti na področju peke in financ, se lahko AI in ML uspešno uporabljata za:

• Izboljševalci storitev za stranket. Klepetalni robot lahko na primer pomaga strankam pri krmarjenju po bančnem spletnem mestu in aplikaciji, predlaga redna plačila in obvešča uporabnike v primeru prekomerne porabe. Tudi naprednejši chatboti strankam že pomagajo pri načrtovanju proračuna, varčevanju denarja in upravljanju naložb. 
• Ocena tveganja. Ustvarjanje denarja iz denarja je vedno tvegan proces, zato lahko AI in ML pomagata pravilno oceniti tveganja pri izdaji posojila in zagotoviti, da stranka ni vpletena v pranje denarja in financiranje terorizma. Še več, zelo uporabno je tudi strojno učenje za upravljanje naložb in oceno tveganja. 
• Odkrivanje goljufij z umetno inteligenco in strojnim učenjem. Odkrivanje goljufij s kreditnimi karticami z uporabo strojnega učenja ni edini primer uporabe te tehnologije v varnostne namene. Poleg tega lahko umetna inteligenca zaščiti mape »Prejeto« vaših zaposlenih pred e-poštnimi sporočili z lažnim predstavljanjem ter poskrbi za varnost podatkov vaših strank v aplikacijah za mobilno bančništvo. Lahko pa uporabite že pripravljeno varnostno rešitev ali sodelujete s podjetjem s strokovnim znanjem o odkrivanju goljufij, npr. Skupina SPD da ustvarite lasten sistem za preprečevanje goljufij, ki temelji na temeljnih grožnjah, s katerimi se srečujete. 
• Upravljanje naložb. Kar zadeva strojno učenje za upravljanje naložb, je spodaj več vpogledov v to temo. 

Kaj pomeni upravljanje naložb?

Kot definira Investopedia, "Upravljanje naložb se nanaša na ravnanje s finančnimi sredstvi in ​​drugimi naložbami – ne le na njihov nakup in prodajo. Upravljanje vključuje oblikovanje kratkoročne ali dolgoročne strategije za pridobitev in prodajo deležev v portfelju. Vključuje lahko tudi bančne, proračunske in davčne storitve ter dolžnosti."

Kako lahko ML in AI koristita upravljanju naložb?

Če še enkrat pogledamo zgornjo infografiko, bomo odkrili, da je lahko strojno učenje za upravljanje naložb v pomoč pri vseh ključnih vidikih tega procesa. 

• Ustvarite nove oblike podatkov, podvržene natančni analizi. Nikoli ne morete biti prepričani, da upoštevate vse informacije, ki jih poznate. Umetna inteligenca pa lahko koplje globlje in najde nevidne odnose, ki neposredno vplivajo na naložbene koristi.
• Zmanjšajte vpliv človeških pristranskosti v procesu odločanja. AI nima čustev in mu je popolnoma vseeno, kakšno odločitev boste sprejeli. Njegova naloga je, da z nepristranskim pogledom le predlaga boljši posel. 
• Pojasnite možna tveganja in priložnosti. Kot smo rekli, je ocena tveganja kompetentna prednost strojnega učenja za upravljanje naložb. Zahvaljujoč tej priložnosti boste lahko sprejeli najbolj razumne naložbene odločitve.
• Naredite natančne napovedi. Umetno inteligenco za upravljanje naložb lahko poganja tudi napovedovalec, ki vam bo omogočil čim bolj natančne napovedi ob upoštevanju podatkov v realnem času in zgodovinskih podatkov. 
• Predlagajte najboljšo odločitev, ki jo vodijo določeni parametri. Na primer, če iščete priložnost za naložbo v nepremičnine v določeni regiji, že obstajata dva parametra, ki ju model lahko vodi pri iskanju najboljših možnosti. 

Katere so glavne vrste naložbenih strategij in kako je lahko strojno upravljanje za vsako koristno

Evo, kako lahko strojno učenje in umetna inteligenca delujeta, da naredita različne naložbene strategije varne in koristne. 

	Opredelitev strategije	Način uporabe ML in AI
Vlaganja v vrednost	Ta strategija pomeni vlaganje v podcenjene, a obetavne vrednostne papirje.	ML in AI lahko iščeta takšne delnice z uporabo napovednih sposobnosti analize podatkov.
Vlaganje dohodka	Namen te strategije je pridobivanje stalnega toka pasivnega dohodka.	Naloga AI in ML bo analiziranje različnih trgov in trenutnih trendov s ciljem iskanja poslov, ki najbolj obetajo pasivni dohodek.
Vlaganje v rast	Cilj te strategije je povečanje kapitala. Najenostavnejši primer je depozit z možnostjo kapitalizacije obresti.	Sistem, ki ga poganja AI, lahko analizira različne možnosti, izračuna možno povečanje kapitala za določeno obdobje in predlaga najboljšo rešitev izmed vseh razpoložljivih.
Vlaganje z majhno kapitalizacijo	To je strategija naložb v delnice podjetij z majhno tržno kapitalizacijo.	AI in ML lahko iščeta in predlagata delnice najbolj obetavnih podjetij z majhno kapitalizacijo.
Družbeno odgovorno vlaganje	Ta strategija predlaga vlaganje v zelene in/ali družbeno obetavne projekte.	Model ML lahko raziskuje trenutne družbene trende, da ugotovi, v katere projekte je najbolj obetavno vlagati.

zaključek

Kot lahko vidite, sta strojno učenje in umetna inteligenca precej obetavna za bančništvo in finance, zlasti v okolju povečanega tveganja in pomanjkanja garancij, torej pri upravljanju naložb in boju proti bančnim goljufijam. V letu 2021 bi se morali osredotočiti na te izzive in izkoristiti inovacije finančne tehnologije, da pridobite tudi dodatno prednost.