AI ในการเงิน? การใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย

AI ในการเงิน? หากคุณไม่คุ้นเคยกับการผสมผสานนี้ คุณอาจพลาดสิ่งสำคัญมากมาย วัตถุประสงค์หลักของสถาบันการเงิน – ธนาคาร กองทุนเฮดจ์ฟันด์ และบริษัทประกันภัย – คือการลดความเสี่ยง ลดต้นทุน และให้บริการลูกค้าที่มีคุณภาพสูงโดยใช้ AI

ด้วยข้อมูลจำนวนมากในภาคการเงิน จึงมีความสำคัญที่จะใช้ AI สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการความเสี่ยง การให้บริการส่วนบุคคล และการจัดการพอร์ตโฟลิโอ ตามการสำรวจในปี 2023 โดย NVIDIA (NVDA ) ที่ทำกับ 200 สถาบันการเงินในอเมริกาและยุโรป บริษัทเหล่านี้กำลังทำงานในกรณีการใช้งานต่อไปนี้

• 26% ของพวกเขา正在ทำงานเกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่
• 23% เกี่ยวกับระบบแนะนำ
• 23% เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ
• 22% เกี่ยวกับการตรวจจับการฉ้อโกง

ครึ่งหนึ่งของผู้ตอบแบบสำรวจเชื่อว่า AI จะเพิ่มผลตอบแทนรายปีของพวกเขาโดย 10% และหนึ่งในสามคาดว่า AI จะลดค่าใช้จ่ายรายปีของพวกเขาโดย 10%

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้งาน AI ในการเงิน ประโยชน์ และความท้าทายที่สถาบันการเงินต้องเผชิญขณะใช้ AI

AI ในการเงิน

AI คือการผสมผสานระหว่างข้อมูล กำลังการคำนวณ และเทคโนโลยี ด้านเทคโนโลยีของ AI คือ

การเรียนรู้ของเครื่อง: การเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วยอัลกอริทึมที่สามารถฝึกฝนได้จากข้อมูลการเงิน ทั้งแบบมีผู้ดูแลหรือไม่มีผู้ดูแล สำหรับการจำแนก การคาดการณ์ และการค้นหาปัญหาที่ไม่ปกติในข้อมูลการเงิน

การเรียนรู้ลึก: การเรียนรู้ลึกใช้เครือข่ายประสาทเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการเงิน การเรียนรู้ลึกเหมาะสมเมื่อเรามีระเบียนหลายพันล้านสำหรับข้อมูลตลาด

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การประมวลผลภาษาธรรมชาติในภาคการเงินใช้เพื่อวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากสัญญา การวิเคราะห์ความรู้สึกของตลาดการเงิน และเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าในฟินเทคโดยใช้แชทบอท

การใช้งาน AI ในการเงินคืออะไร?

การตรวจจับการฉ้อโกง

การฉ้อโกงในธนาคารและการเงินไม่เพียงแต่ทำให้เกิดความเสียหายทางการเงินเท่านั้น แต่ยังทำให้ภาพลักษณ์ของสถาบันเสียหาย AI ถูกฝึกฝนจากข้อมูลในอดีตและสามารถแยกแยะระหว่างธุรกรรมปกติและปัญหาที่ไม่ปกติได้ เมื่อมีข้อมูลและวิธีการวิจัยเพิ่มเติม ความแม่นยำของระบบ AI ในการตรวจจับการฉ้อโกงจะเพิ่มขึ้น

การประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงเป็นสิ่งจำเป็นในการตรวจสอบความเหมาะสมในการให้กู้ยืมและความน่าจะเป็นที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระ AI สามารถวิเคราะห์ประวัติเครดิตและงบการเงินเพื่อประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของผู้กู้ นอกจากนี้ ผู้ตรวจสอบบัญชีสามารถใช้ AI เพื่อตรวจสอบบัญชีเพื่อให้แน่ใจว่าบริษัทปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง

การซื้อขาย

AI ถูกฝึกฝนจากข้อมูลการเงินหลายปีและสามารถระบุแนวโน้มที่ยากที่จะเห็นด้วยตาเปล่า AI สร้างสัญญาณการซื้อขายที่ดีกว่า AI สามารถใช้ในการซื้อขายความถี่สูง ซึ่งการซื้อขายเกิดขึ้นในเวลาไม่กี่วินาทีจากการเปลี่ยนแปลงของราคาเล็กน้อย บริษัทจัดการพอร์ตโฟลิโอสามารถพัฒนาระบบ AI เพื่อให้ได้อัตราผลตอบแทนที่สูงขึ้น ซึ่งจะทำให้ลูกค้ามั่นใจและนำมาซึ่งธุรกิจเพิ่มเติม

บริการลูกค้า 24/7

ในธนาคาร แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้บริการลูกค้า 24/7 โดยตอบคำถามทั่วไป ด้วยการมาถึงของ ChatGPT ไม่สามารถปฏิเสธศักยภาพทางธุรกิจของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้

ประโยชน์ของการใช้ AI ในการเงินคืออะไร?

ประหยัดเวลา

AI ในการเงินช่วยประหยัดเวลาโดยการทำให้งานซ้ำๆ อัตโนมัติ ทำให้มนุษย์มีเวลาในการจัดการปัญหาที่ซับซ้อน ผู้ตรวจสอบบัญชีไม่ต้องอ่านบัญชีของบริษัทขณะตรวจสอบ นอกจากนี้ การใช้แชทบอทสนับสนุนลูกค้าในแอปฟินเทคช่วยประหยัดเวลา加速กระบวนการและให้บริการ 24/7

ประหยัดเงิน

AI ช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการพอร์ตโฟลิโอ และการประเมินความเสี่ยงขณะให้กู้ยืม ดังนั้นการใช้ AI สามารถช่วยให้สถาบันการเงินตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วนเพื่อลดความสูญเสีย

มีประสิทธิภาพ

ข้อผิดพลาดของมนุษย์ในระบบนิเวศการเงินอาจมีผลกระทบในทางลบ ระบบ AI มีประสิทธิภาพในการตัดสินใจที่ซับซ้อน ลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดของมนุษย์

ความท้าทายของการใช้ AI ในการเงิน

คุณภาพข้อมูล

ขยะเข้าขยะออก การสร้างกลยุทธ์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับสถาบันการเงินต้องใช้ความระมัดระวัง การระบุและตรวจสอบแหล่งข้อมูล การรวบรวมและแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับภาคการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

สถาบันการเงินใช้ข้อมูลส่วนบุคคลทุกวัน ดังนั้นจึงจำเป็นที่พวกเขาต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล นอกจากนี้พวกเขายังต้องปฏิบัติตามกฎหมายการควบคุมข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจการใช้ข้อมูลอย่างถูกต้อง

ความเอนเอียง

พฤติกรรมที่มีต่อปัจจัยต่างๆ เช่น สี เชื้อชาติ ชาติพันธุ์ หรือเพศเรียกว่าความเอนเอียงใน AI ข้อมูลการฝึกอบรมในอดีตอาจมีความเอนเอียงที่สามารถส่งต่อไปยังระบบ AI ได้ แอปพลิเคชันที่มีความเอนเอียงอาจเป็นอันตราย: ข้อจำกัดในการให้กู้ยืมเงินแก่กลุ่มชนกลุ่มน้อย การจัดการและประเมินความเสี่ยงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งาน AI ที่ไม่มีความเอนเอียง

AI ในการเงิน- ทางไปข้างหน้า

AI ในการเงินสามารถเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า ตรวจจับการทำธุรกรรมที่ฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยง ช่วยในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายสำหรับกองทุนเฮดจ์ฟันด์ และอื่นๆ ระบบนิเวศ AI (แอปพลิเคชันและวิธีการวิจัย) กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และลูกค้าให้ความสำคัญกับประสบการณ์ที่ไม่มีปัญหา สถาบันการเงินควรอัปเดตระบบ AI ของตนตามความต้องการของลูกค้าและกรณีการใช้งาน AI ที่ทันสมัยที่มีอยู่

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มเติม? ไปที่ unite.ai.