Maskininlärning för investeringsförvaltning 2021

Att investera är en integrerad del av bankverksamhet, och det är också den mest riskfyllda delen. Finns det något sätt att skydda dina tillgångar från omotiverade risker och öka effektiviteten för varje ny investering? Ja, maskininlärning och artificiell intelligens inom banker tänjer på sina gränser, vilket gör det ännu mer lovande, lönsamt, smart och säkert. I den här artikeln kommer vi att titta på framtiden för dessa teknologier för fintech-sektorn och fokusera på användningen av AI och maskininlärning för investeringsförvaltning.

Artificiell intelligens i bankverksamhet 2021 – Vad du kan förvänta dig

Hittills är artificiell intelligens inom bankverksamhet en av de mest lovande teknikerna att använda för olika ändamål. På grund av de stora möjligheterna för anpassning, dataanalys och olika uppgiftslösningsmöjligheter, såväl som det överkomliga priset att implementera, är användningen av AI och maskininlärning i bankverksamhet ytterligare en fintech-trend som utvecklas, enligt denna infografik.

Maskininlärning i bankförmåner

Denna snabba, och viktigast av allt, genomgripande ökning av värdet av artificiell intelligens och maskininlärning för banker har en stark grund, 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, fattades beslutet endast på grundval av inkomstredovisningar, omsättningstillgångar och skulder hos kunden och hans kredithistorik. För tillfället låter artificiell intelligens inom bankverksamhet dig analysera enorma mängder information, upp till användarens begäran i sociala nätverk, för att fatta mer kompetenta och mindre riskfyllda beslut.
• Den banbrytande fördelen. Maskininlärning inom bank kan göra dig mer konkurrenskraftig beroende på vilken uppgift du vill lösa med hjälp av den. Vidare kommer vi att uppehålla oss vid artificiell intelligens i bankfallstudier så att du kommer att kunna hitta den uppgift som är relevant för din verksamhet och lösbar med AI på samma gång. 
• Kostnaderna skärs ned. Beroende på hur du använder AI och ML för din finansinstitution kan det minska dina kostnader. Om du till exempel använder robo-rådgivare som en del av ditt supportteam kan kostnaderna för personalunderhåll sänkas. 
• Bättre säkerhety. Artificiell intelligens inom bankverksamhet kan tillämpas på olika sätt om man vill uppnå mer säkerhet. Till exempel har upptäckt av kreditkortsbedrägerier med hjälp av maskininlärning blivit en ganska standardtillämpning av tekniken, medan innovativa kameror med ansiktsigenkänning kan avgöra om en klients avsikter är falska att döma av deras ansiktsuttryck.

Exempel på artificiell intelligens i bankfallsstudier

När det gäller den praktiska tillämpningen av dessa innovationer inom området bakning och ekonomi, kan AI och ML framgångsrikt användas för:

• Förbättrare på kundservicet. Till exempel kan en chatbot hjälpa kunderna att navigera på bankens webbplats och applikation, föreslå att göra regelbundna betalningar och meddela användarna vid överutgifter. Ännu mer avancerade chatbots hjälper redan kunder med deras budgetplanering, besparingar och investeringshantering. 
• Riskbedömning. Att tjäna pengar på pengar är alltid en riskfylld process så AI och ML kan hjälpa till att korrekt bedöma riskerna när de utfärdar ett lån och se till att kunden inte är engagerad i penningtvätt och finansiering av terrorism. Dessutom är maskininlärning för investeringsförvaltning och riskvärdering ganska användbar också. 
• Bedrägeriupptäckt med AI och maskininlärning. Identifiering av kreditkortsbedrägerier med hjälp av maskininlärning är inte det enda exemplet på att använda denna teknik i säkerhetssyfte. Dessutom kan artificiell intelligens skydda dina anställdas inkorgar från nätfiske-e-post, samt skydda dina kunders data i mobila bankapplikationer. Alternativt kan du använda en färdig säkerhetslösning eller samarbeta med ett företag med expertis för bedrägeriupptäckt som SPD-gruppen att skapa ditt eget bedrägeriförebyggande system baserat på de kärnhot du möter. 
• Investeringshantering. När det gäller maskininlärning för investeringsförvaltning, nedan finns fler insikter om detta ämne. 

Vad menas med investeringsförvaltning?

Enligt definitionen av Investopedia, "Med investeringsförvaltning avses hanteringen av finansiella tillgångar och andra investeringar – inte bara att köpa och sälja dem. I förvaltningen ingår att utforma en kort- eller långsiktig strategi för att förvärva och avyttra portföljinnehav. Det kan också inkludera bank-, budget- och skattetjänster och -tullar."

Hur ML och AI kan gynna investeringsförvaltning?

Om vi ​​tar en titt på infografiken ovan kommer vi att upptäcka att maskininlärning för investeringsförvaltning kan vara till hjälp med alla kärnaspekterna av denna process. 

• Gör nya former av data föremål för en noggrann analys. Du kan aldrig vara säker på att du tar hänsyn till all information du känner till. I sin tur kan AI gräva djupare och hitta osynliga relationer som direkt påverkar investeringsfördelarna.
• Minska påverkan av mänskliga fördomar i beslutsprocessen. AI har inga känslor och är totalt likgiltig för vilket beslut du kommer att fatta. Dess uppgift är att bara föreslå en bättre affär med ett opartiskt utseende. 
• Klargör möjliga risker och möjligheter. Som vi sa är riskbedömning en kompetent maskininlärningsfördel för investeringsförvaltning. Tack vare denna möjlighet kommer du att kunna fatta de mest sunda investeringsbesluten.
• Gör korrekta förutsägelser. Artificiell intelligens för investeringsförvaltning kan också drivas av en prediktor som gör att du kan få så exakta förutsägelser som möjligt med hänsyn till realtidsdata och historiska data. 
• Föreslå att det bästa beslutet styrs av vissa parametrar. Om du till exempel letar efter möjligheten att investera i fastigheter i en viss region, finns det redan två parametrar modellen kan styras av när du letar efter de bästa alternativen. 

Vilka är huvudtyperna av investeringsstrategier och hur ML kan vara användbar för var och en

Så här kan maskininlärning och artificiell intelligens fungera för att göra olika investeringsstrategier säkra och fördelaktiga. 

	Strategidefinition	Sättet att tillämpa ML och AI
Värde Investering	Denna strategi innebär att investera i undervärderade men lovande värdepapper.	ML och AI kan söka efter sådana aktier med hjälp av prediktiva förmågor för dataanalys.
Inkomstinvestering	Syftet med denna strategi är att få ett konstant flöde 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 inkomst lovande affärerna.
Tillväxtinvestering	Målet med denna strategi är att öka kapitalet. Det enklaste exemplet är en insättning med räntekapitaliseringsalternativ.	Ett AI-drivet system kan analysera olika alternativ, beräkna möjlig kapitalökning för en given period och föreslå den bästa lösningen bland alla tillgängliga.
Småbolagsinvesteringar	Detta är strategin för investeringar i aktier i företag med ett litet börsvärde.	AI och ML kan söka och föreslå aktier från de mest lovande småbolagen.
Socialt ansvarsfull investering	Denna strategi föreslår investeringar i gröna och/eller socialt lovande projekt.	ML-modellen kan undersöka de aktuella samhällstrenderna för att ta reda på vilka projekt som är mest lovande att investera i.

Slutsats

Som du kan se är maskininlärning och artificiell intelligens ganska lovande för bank och finans, särskilt i en miljö med ökad risk och brist på garantier, det vill säga inom investeringsförvaltning och mot bankbedrägerier. År 2021 bör du fokusera på dessa utmaningar och utnyttja fintech-innovation för att också få en ytterligare fördel.