การใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุนในปี 2021

การลงทุนเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญของการธนาคาร และเป็นส่วนหนึ่งที่มีความเสี่ยงมากที่สุด มีวิธีใดที่จะปกป้องทรัพย์สินของคุณจากความเสี่ยงที่ไม่สมเหตุสมผลและเพิ่มประสิทธิภาพของการลงทุนใหม่ๆ หรือไม่ ใช่ เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ในการธนาคารกำลังขยายขอบเขตของตน ทำให้การธนาคารมีความน่าหวัง มีกำไร และมีความปลอดภัยมากขึ้น ในบทความนี้ เราจะมองไปที่อนาคตของเทคโนโลยีเหล่านี้สำหรับภาคการเงินและเน้นการใช้ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุน

ปัญญาประดิษฐ์ในการธนาคาร 2021 – สิ่งที่คาดหวัง

จนถึงปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ในการธนาคารเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีความน่าหวังที่สุดในการใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ เนื่องจากมีโอกาสในการปรับแต่ง การวิเคราะห์ข้อมูล และการแก้ปัญหา รวมถึงราคาในการใช้งานที่เหมาะสม การใช้ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องในธนาคารจึงเป็นเทรนด์ใหม่ๆ ที่กำลังพัฒนา ตามที่แสดงในอินโฟกราฟิก

ประโยชน์ของเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องในธนาคาร

การเพิ่มขึ้นของมูลค่าของปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องในธนาคารมีฐานะที่มั่นคง เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้สัญญาว่าจะให้ผลประโยชน์ใหม่ๆ และมีประสิทธิภาพสูง

• การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง. ในอดีต ธนาคารถูกบังคับให้วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่จำกัด ตัวอย่างเช่น เมื่อลูกค้ามาขอคำแนะนำในการออกเงินกู้ การตัดสินใจจะเกิดขึ้นบนพื้นฐานของงบการเงิน ปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ในธนาคารช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้ รวมถึงข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย เพื่อให้การตัดสินใจที่ดีขึ้นและลดความเสี่ยง
• ความได้เปรียบ. เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องในธนาคารสามารถช่วยให้คุณมีความได้เปรียบในการแข่งขันขึ้นอยู่กับปัญหาที่คุณต้องการแก้ไขด้วยความช่วยเหลือของมัน ในภายหลัง เราจะพูดถึงกรณีศึกษาของปัญญาประดิษฐ์ในธนาคารเพื่อให้คุณสามารถหาปัญหาได้ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณและแก้ไขได้ด้วยปัญญาประดิษฐ์
• การลดต้นทุน. ขึ้นอยู่กับวิธีการใช้ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับธนาคารของคุณ อาจช่วยลดต้นทุนได้ ตัวอย่างเช่น การใช้ robo-advisors เป็นส่วนหนึ่งของทีมสนับสนุนของคุณอาจลดต้นทุนในการดูแลพนักงาน
• ความปลอดภัยที่ดีขึ้น. ปัญญาประดิษฐ์ในธนาคารสามารถใช้ได้ในหลายวิธีเพื่อให้ได้ความปลอดภัยที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นการใช้งานมาตรฐานของเทคโนโลยีนี้ ในขณะที่กล้องที่มีการรู้จำใบหน้าสามารถระบุได้ว่าลูกค้ามีเจตนาไม่ดีหรือไม่โดยดูจากน้ำเสียงของใบหน้า

กรณีศึกษาของปัญญาประดิษฐ์ในธนาคาร

สำหรับการใช้งานจริงของนวัตกรรมเหล่านี้ในด้านการธนาคารและเงิน การใช้ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำได้สำเร็จสำหรับ

• การปรับปรุงการบริการลูกค้า. ตัวอย่างเช่น ชาตบอทสามารถช่วยลูกค้าในการนำทางเว็บไซต์และแอปพลิเคชันของธนาคาร และแจ้งเตือนผู้ใช้ในกรณีที่มีการใช้จ่ายมากเกินไป แม้กระทั่ง chatbot ที่มีความสามารถสูงสามารถช่วยลูกค้าในการวางแผนงบประมาณ การออม และการจัดการการลงทุน
• การประเมินความเสี่ยง. การทำเงินจากเงินเป็นกระบวนการที่มีความเสี่ยงเสมอ ปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยในการประเมินความเสี่ยงเมื่อมีการออกเงินกู้ และทำให้แน่ใจว่าลูกค้าไม่ได้เข้าร่วมในการฟอกเงินและการสนับสนุนการก่อการร้าย นอกจากนี้ เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุนและการประเมินความเสี่ยงยังมีประโยชน์มาก
• การตรวจจับการฉ้อโกงด้วยปัญญาประดิษฐ์และเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง. การตรวจจับการฉ้อโกงบัตรเครดิตโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องไม่ใช่ตัวอย่างเดียวของการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อความปลอดภัย นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์ยังสามารถปกป้องกล่องจดหมายของพนักงานของคุณจากอีเมล钓鱼 และรักษาความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าในแอปพลิเคชันการธนาคารมือถือ คุณสามารถใช้โซลูชันความปลอดภัยที่พร้อมใช้งานหรือร่วมมือกับบริษัทที่มีความเชี่ยวชาญในการตรวจจับการฉ้อโกง เช่น SPD Group เพื่อสร้างระบบป้องกันการฉ้อโกงที่กำหนดเองตามภัยคุกคามหลักๆ ที่คุณเผชิญ
• การจัดการการลงทุน. สำหรับเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุน มีรายละเอียดเพิ่มเติมด้านล่าง

ความหมายของการจัดการการลงทุน

ตามที่ Investopedia ได้กำหนดไว้ “การจัดการการลงทุนหมายถึงการดูแลทรัพย์สินทางการเงินและการลงทุนอื่นๆ ไม่ใช่แค่การซื้อและขายเท่านั้น การจัดการรวมถึงการวางแผนกลยุทธ์ระยะสั้นหรือระยะยาวสำหรับการซื้อและขายหุ้นในพอร์ตโฟลิโอ นอกจากนี้ยังรวมถึงการธนาคาร การวางแผนงบประมาณ และการบริการภาษีและหน้าที่อื่นๆ”

วิธีที่เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้การจัดการการลงทุนได้ประโยชน์

หากเรามองอินโฟกราฟิกข้างต้นอีกครั้ง เราจะพบว่าเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุนสามารถช่วยได้ในทุกด้านหลักของกระบวนการนี้

• การวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ๆ. คุณไม่แน่ใจว่าคุณได้พิจารณาข้อมูลทั้งหมดที่คุณรู้หรือไม่ ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์สามารถค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เห็นได้ซึ่งส่งผลกระทบต่อผลประโยชน์ของการลงทุนโดยตรง
• การลดอิทธิพลของความลำเอียงของมนุษย์ในกระบวนการตัดสินใจ. ปัญญาประดิษฐ์ไม่มีอารมณ์ความรู้สึกและไม่ลำเอียงต่อการตัดสินใจใดๆ ของคุณ มีหน้าที่เพียงแค่แนะนำข้อตกลงที่ดีกว่าโดยไม่มีอคติ
• การชี้แจงความเสี่ยงและโอกาสที่เป็นไปได้. ตามที่กล่าวไว้ การประเมินความเสี่ยงเป็นข้อได้เปรียบหลักของเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการจัดการการลงทุน ด้วยความสามารถนี้ คุณจะสามารถตัดสินใจลงทุนที่มีเหตุผลมากที่สุด
• การทำนายที่แม่นยำ. ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจัดการการลงทุนสามารถทำงานโดยใช้เครื่องมือทำนาย ซึ่งจะช่วยให้คุณได้รับการทำนายที่แม่นยำที่สุดโดยพิจารณาจากข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลในอดีต
• การแนะนำการตัดสินใจที่ดีที่สุดโดยอาศัยพารามิเตอร์ที่กำหนด. ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังมองหาการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง มีแล้วสองพารามิเตอร์ที่แบบจำลองสามารถใช้เพื่อค้นหาตัวเลือกที่ดีที่สุด

กลยุทธ์การลงทุนที่สำคัญและวิธีที่เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยได้

นี่คือวิธีที่เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานเพื่อทำให้กลยุทธ์การลงทุนต่างๆ มีความปลอดภัยและเป็นประโยชน์

สรุป

ดังที่คุณเห็น เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีที่มีความน่าหวังสำหรับการธนาคารและการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงและไม่มีการรับประกัน เช่น ในการจัดการการลงทุนและการป้องกันการฉ้อโกงทางการธนาคาร ในปี 2021 คุณควรให้ความสนใจกับความท้าทายเหล่านี้และใช้นวัตกรรมทางการเงินเพื่อให้ได้ความได้เปรียบเพิ่มเติม