Finansiering

Maskinlärning för investeringshantering 2021

mm
Publicerad
Uppdaterad
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Investeringar är en integrerad del av bankverksamhet, och det är också den riskfylldaste delen. Finns det ett sätt att skydda dina tillgångar från ogrundade risker och öka effektiviteten i varje ny investering? Ja, maskinlärning och artificiell intelligens i bankverksamhet utvidgar gränserna, vilket gör det ännu mer lovande, lönsamt, smart och säkert. I den här artikeln kommer vi att undersöka framtiden för dessa teknologier för fintech-sektorn och fokusera på användningen av AI och maskinlärning för investeringshantering.

Artificiell intelligens i bankverksamhet 2021 – Vad man kan förvänta sig

Hittills är artificiell intelligens i bankverksamhet en av de mest lovande teknologierna att använda för olika ändamål. På grund av de stora möjligheterna för anpassning, dataanalys och olika uppgifters lösning, samt den överkomliga priset för implementering, är användningen av AI och maskinlärning i bankverksamhet en annan fintech-trend som utvecklas, enligt denna infographic.

Fördelar med maskinlärning i bankverksamhet

Den snabba och viktigast, allomfattande ökningen av artificiell intelligens och maskinlärning i bankverksamhet har starka grunder, eftersom dessa teknologier lovar helt nya och mycket effektiva fördelar.

  • Avancerad dataanalys. Tidigare var banker tvungna att analysera data med begränsad tillgång till information. Till exempel när en kund kommer med en begäran om att utfärda ett lån, togs beslutet endast på basis av kundens inkomst, nuvarande tillgångar och skulder, samt kundens kreditvärdighet. För närvarande tillåter artificiell intelligens i bankverksamhet att analysera stora mängder information, upp till kundens begäran i sociala nätverk, för att fatta mer kompetenta och mindre riskfyllda beslut.
  • Konkurrensfördel. Maskinlärning i bankverksamhet kan göra dig mer konkurrenskraftig beroende på den uppgift du vill lösa med dess hjälp. Vi kommer att diskutera artificiell intelligens i bankverksamhet i fallstudier så att du kan hitta den uppgift som är relevant för ditt företag och som kan lösas med AI samtidigt.
  • Kostnadsbesparingar. Beroende på hur du använder AI och maskinlärning för din finansiella institution, kan det sänka dina kostnader. Till exempel kan användningen av robo-rådgivare som en del av ditt supportteam sänka kostnaderna för personalunderhåll.
  • Bättre säkerhet. Artificiell intelligens i bankverksamhet kan tillämpas på olika sätt om du vill uppnå mer säkerhet. Till exempel har kreditkortbedrägeri med maskinlärning blivit en ganska standardiserad tillämpning av tekniken, medan innovativa kameror med ansiktsigenkänning kan avgöra om en kunds avsikter är falska med hjälp av deras ansiktsuttryck.

Fallstudier om artificiell intelligens i bankverksamhet

När det gäller den praktiska tillämpningen av dessa innovationer inom bank- och finansområdet, kan AI och maskinlärning användas framgångsrikt för:

  • Kundservicförbättring. Till exempel kan en chattbot hjälpa kunderna att navigera på bankens webbplats och applikation, föreslå regelbundna betalningar och meddela användare om överskridningar. Ännu mer avancerade chattbotar hjälper redan kunder med budgetplanering, pengasparande och investeringshantering.
  • Riskbedömning. Att tjäna pengar på pengar är alltid en riskfylld process, så AI och maskinlärning kan hjälpa till att korrekt bedöma riskerna när ett lån utfärdas och se till att kunden inte är engagerad i penningtvätt och terroristfinansiering. Dessutom är maskinlärning för investeringshantering och riskbedömning mycket användbar.
  • Bedrägeridetektering med AI och maskinlärning. Kreditkortbedrägeri med maskinlärning är inte det enda exemplet på att använda denna teknik för säkerhetsändamål. Dessutom kan artificiell intelligens skydda dina anställdas inkorgar från phishing-e-post och hålla dina kunders data säkra i mobilbankapplikationer. Alternativt kan du använda en färdig säkerhetslösning eller samarbeta med ett företag med bedrägeridetekteringsexpertis som SPD Group för att skapa ditt eget bedrägeriförebyggande system baserat på de core-hot du står inför.
  • Investeringshantering. När det gäller maskinlärning för investeringshantering, finns det mer insikt i detta ämne nedan.

Vad menas med investeringshantering?

Enligt Investopedia, “Investeringshantering avser hantering av finansiella tillgångar och andra investeringar – inte bara köp och försäljning av dem. Hantering inkluderar att utveckla en kort- eller långsiktig strategi för att förvärva och avyttra portfölj tillgångar. Det kan också inkludera bankverksamhet, budgetering och skatteuppgifter och skyldigheter.”

Hur ML och AI kan gynna investeringshantering?

Om vi tar en närmare titt på infografiken ovan, kommer vi att upptäcka att maskinlärning för investeringshantering kan vara till hjälp med alla kärnaspekter av denna process.

  • Göra nya former av data till föremål för en noggrann analys. Du kan aldrig vara säker på att du tar hänsyn till all information du känner till. I gengäld kan AI gräva djupare och hitta osynliga relationer som direkt påverkar investeringsfördelar.
  • Minska människors fördomar i beslutsprocessen. AI har inga känslor och är helt likgiltig för vilket beslut du kommer att fatta. Dess uppgift är endast att föreslå ett bättre erbjudande med en opartisk syn.
  • Förtydliga de möjliga riskerna och möjligheterna. Som vi sa, är riskbedömning en kompetent maskinlärningsfördel för investeringshantering. Tack vare denna möjlighet kommer du att kunna fatta de mest sunda investeringsbesluten.
  • Göra exakta förutsägelser. Artificiell intelligens för investeringshantering kan också drivas av en förutsägare som kommer att tillåta dig att få så exakta förutsägelser som möjligt med hänsyn till realtids- och historiska data.
  • Föreslå det bästa beslutet med ledning av vissa parametrar. Till exempel, om du letar efter möjligheten att investera i fastigheter i en viss region, finns det redan två parametrar som modellen kan ledas av när den letar efter de bästa alternativen.

Vilka är de viktigaste typerna av investeringsstrategier och hur ML kan vara användbart för var och en

Här är hur maskinlärning och artificiell intelligens kan fungera för att göra olika investeringsstrategier säkra och fördelaktiga.

Strategidefinition Sättet att tillämpa ML och AI
Värdeinvestering Denna strategi innebär att investera i undervärderade men lovande värdepapper. ML och AI kan söka efter sådana aktier med hjälp av dataanalys och förutsägande förmågor.
Inkomstinvestering Syftet med denna strategi är att få en konstant ström av passiv inkomst. Uppgiften för AI och ML kommer att vara att analysera olika marknader och aktuella trender med målet att hitta de mest passiva inkomstförbättrande erbjudandena.
Tillväxtinvestering Målet med denna strategi är att öka kapitalet. Det enklaste exemplet är ett insättning med räntekapitalisering. Ett AI-drivet system kan analysera olika alternativ, beräkna den möjliga kapitalökningen för en given period och föreslå den bästa lösningen av alla tillgängliga.
Småbolagsinvestering Denna strategi innebär att investera i aktier i företag med en liten marknadskapitalisering. AI och ML kan söka och föreslå aktier från de mest lovande småbolagen.
Socialt ansvarsfull investering Denna strategi föreslår att investera i gröna och/eller socialt lovande projekt. ML-modellen kan forska i aktuella sociala trender för att ta reda på vilka projekt som är de mest lovande att investera i.

Slutsats

Som du kan se, är maskinlärning och artificiell intelligens ganska lovande för bankverksamhet och finans, särskilt i en miljö med ökad risk och brist på garantier, det vill säga i investeringshantering och motverkande av bankbedrägeri. 2021 bör du fokusera på dessa utmaningar och utnyttja fintech-innovation för att få en extra fördel.

mm

Helen Kovalenko är en projektledare i R&D Data Science-avdelningen på SPD Group. Hon arbetar med ett team av proffs som bedriver forskning, analys och utveckling av innovativa, state-of-art-lösningar för företag i liten till stor skala. Hennes team konsulterar kunder om komplexa uppgifter av varierande natur, såsom inom detaljhandel, bank eller logistikbranschen, och utvecklar relevanta lösningar för dem. De vanligtvis utarbetar NLP, Computer Vision och Anomaly detection-relaterade utmaningar. Hon är mycket entusiastisk att främja framtidens maskinlärning genom ihållande arbete med begåvade och motiverade människor som förenas av samma mål och intressen.