AI i finans: Användningsfall, fördelar och utmaningar

AI i finans? Om du inte känner till den här kombinationen är det troligt att du missar mycket. De viktigaste målen för finansiella institutioner – banker, hedgefonder och försäkringsbolag – är att minimera risker, reducera kostnader och tillhandahålla högkvalitativa kundtjänster med hjälp av AI.

Med de stora mängderna data i 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 (NVDA ) på 200 finansiella institutioner i Amerika och Europa, arbetade företagen med följande användningsfall:

• 26% av dem arbetade med ett stort 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 utmaningar 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 finansiella data, antingen övervakat eller oövervakat, för klassificering, förutsägelse och identifiering av avvikelser i finansiella data.

Djupinlärning: Djupinlärning använder neurala nätverk för att analysera finansiella data. Djupinlärning är lämplig 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 chatbotar.

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 historiska 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 kan betala 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 år av finansiella data och kan identifiera trender som kan vara svåra att se med blotta ögat. Enkelt uttryckt genererar AI bättre handelssignaler. AI kan användas i högfrekvenshandel, där affärer görs på bråkdelen av en sekund på grund av små prisfluktuationer. Portföljförvaltningsföretag kan utveckla AI-system för att uppnå högre avkastning, vilket kommer att vinna kundernas förtroende och i sin tur generera mer affärer.

24/7 Kundtjänst

I bankväsendet kan AI-drivna chatbotar tillhandahålla 24/7 kundtjänst genom att svara på vanliga frågor. Med tillkomsten av ChatGPT är det ingen tvekan om att stora språkmodeller har ett betydande affärspotential.

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 en företags finansiella rapporter under revision. Dessutom sparar användning av kundsupportchatbotar 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. Användning av AI kan därför 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 reducerar 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 noggrannhet. Att identifiera och granska datakällor, samla in dem och omvandla dem till önskat format kan vara en utmaning för AI-drivna finansiella sektorer.

Dataintegritet och säkerhet

Finansiella institutioner använder personuppgifter varje dag. Därför är det viktigt att de antar säkerhetsåtgärder för att skydda personuppgifter. Dessutom bör de följa datalagstiftning för att förstå den lagliga användningen av data.

Fördomar

Fördomsbeteende gentemot variabler som färg, ras, etnicitet eller kön kallas för fördomar i AI. Historiska träningsdata kan ha fördomar som kan översättas till AI-system. Fördomsfulla tillämpningar kan vara skadliga: begränsningar i utlåning av lån till en minoritetsgrupp. Riskbedömning och hantering är nödvändig för en opartisk AI-tillämpning.

AI i finans – Vägen framåt

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

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