AI i finans? Användningsfall, fördelar och utmaningar

AI i finans? Om du inte är bekant med denna kombination, är chanserna att du missar mycket. De viktigaste målen för finansiella institutioner – banker, hedgefonder och försäkringsbolag – är att minimera risker, reducera kostnader och tillhandahålla högkvalitativa kundtjänster till kunder med hjälp av AI.

Med stora mängder data inom den finansiella sektorn, blir det allt viktigare att använda AI för dataanalys, riskhantering, personlig service och portföljhantering. Enligt en undersökning från 2023 som genomfördes av NVIDIA på 200 finansiella institutioner i Amerika och Europa, arbetade företagen med följande användningsfall:

• 26% av dem arbetade med en stor språkmodell
• 23% med Rekommendationssystem
• 23% med Portföljoptimering
• 22% med Bedrägeridetektering

Hälften av respondenterna trodde att AI skulle förbättra deras årliga avkastning med 10%, och en tredjedel uppskattade att AI skulle reducera deras årliga utgifter med 10%

I den här bloggen kommer vi att lära oss om AI-användningsfall i finans, dess fördelar och utmaningarna som finansiella institutioner står inför när de använder AI.

AI i finans

AI är en kombination av data, beräkningskraft och teknik. Den tekniska aspekten av AI är följande:

Maskinlärning: Maskinlärning består av algoritmer som kan tränas på finansiell data, antingen övervakad eller oövervakad, för klassificering, förutsägelse och identifiering av avvikelser i finansiell data.

Deep Learning: Deep Learning använder neurala nätverk för att analysera finansiell data. Deep Learning är lämpligt när vi har miljarder poster för marknadsdata.

Naturlig språkbehandling: Naturlig språkbehandling i finans används för att analysera och extrahera information från kontrakt, sentimentsanalys av finansiella marknader och förbättra kundupplevelsen i fintech med hjälp av chatbots.

Vilka är användningsfallen för AI i finans?

Bedrägeridetektering

Bedrägeri i bank och finans orsakar inte bara ekonomisk skada, utan också skadar institutionens anseende. AI tränas på historisk data och kan skilja på en typisk transaktion och en avvikelse. Ju mer data och forskningsmetoder som blir tillgängliga, desto högre blir noggrannheten hos AI-system för att upptäcka bedrägeri.

Riskbedömning

Riskbedömning är viktig för att kontrollera låneberättigande och sannolikheten för att en låntagare inte betalar tillbaka ett lån. AI kan analysera kreditupplysningar och finansiella rapporter för att bedöma låntagarnas riskprofiler. Dessutom kan revisorer använda AI för att granska finansiella rapporter för att säkerställa att företaget följer tillämpliga lagar och regler.

Handel

AI tränas på års finansiell data och kan identifiera trender som kan vara svåra att se med blotta ögat. Enkelt uttryckt genererar AI bättre handelssignaler. AI kan användas i höghastighetshandel, där affärer görs på sekundens bråkdel på grund av prisfluktuationer. Portföljförvaltningsföretag kan utveckla AI-system för att få högre avkastningsnivåer, vilket ger kundernas förtroende och i sin tur medför mer affärer.

24/7 Kundtjänst

I bankväsendet kan AI-drivna chatbots tillhandahålla 24/7 kundtjänst genom att svara på vanliga frågor. Med tillkomsten av ChatGPT, kan man inte förneka den affärsmässiga potentialen hos stora språkmodeller.

Vilka är fördelarna med att använda AI i finans?

Sparar tid

AI i finans sparar tid genom att automatisera repetitiva uppgifter, vilket frigör människor att hantera komplexa frågor. Revisorer behöver inte läsa ett företags finansiella rapporter under revisionen. Dessutom sparar kundsupportchatbots i fintech-appar tid, påskyndar processer och tillhandahåller 24/7-tjänst.

Sparar pengar

AI hjälper till med bedrägeridetektering, portföljhantering och riskbedömning vid utlåning av lån. Således kan användning av AI hjälpa en finansiell institution att fatta välgrundade beslut som minimerar förluster.

Effektiv

Mänskliga fel i det finansiella ekosystemet kan ha negativa effekter. AI-system är effektiva i komplex beslutsfattning, vilket minskar risken för mänskliga fel.

Utmaningar med att använda AI i finans

Datakvalitet

Skräp in, skräp ut. Att skapa en effektiv datastrategi för en finansiell institution kräver omsorgsfull planering. Att identifiera och granska datakällor, samla in dem och konvertera dem till den önskade formen kan vara en utmaning för AI-drivna finansiella sektorer.

Datasekretess och säkerhet

Finansiella institutioner använder personlig data varje dag. Därför bör de anta säkerhetsåtgärder för att hålla personlig data privat. Dessutom bör de följa datalagstiftningslagar för att förstå den lagliga användningen av data.

Partiskhet

Gnostiskt beteende gentemot variabler som färg, ras, etnicitet eller kön kallas partiskhet i AI. Historisk träningsdata kan ha partiskhet som kan översättas till AI-system. Partiska tillämpningar kan vara skadliga: begränsningar i utlåning av lån till en minoritetsgrupp. Riskbedömning och hantering är nödvändiga för en opartisk AI-tillämpning.

AI i finans – Vägen framåt

AI i finans kan förbättra kundupplevelsen, upptäcka bedrägliga transaktioner, bedöma risker, hjälpa till med handelsstrategier för hedgefonder och mycket mer. AI-ekosystemet (tillämpningar och forskningsmetoder) utvecklas kontinuerligt, och kunder strävar efter smidiga upplevelser. Finansiella institutioner bör ständigt uppdatera sina AI-system baserat på kundernas behov och de senaste AI-användningsfallen som finns tillgängliga.

Vill du ha mer AI-relaterat innehåll? Besök unite.ai.