Штучний Інтелект
AI у фінансах? Випадки використання, переваги та проблеми
AI у фінансах? Якщо ви не знайомі з цією комбінацією, швидше за все, ви багато чого втрачаєте. Основними цілями фінансових установ – банків, хедж-фондів і страхових компаній – є мінімізація ризиків, скорочення витрат і надання високоякісних послуг клієнтам за допомогою ШІ.
З величезними обсягами даних у фінансовому секторі стає все більш важливим використання ШІ для аналізу даних, управління ризиками, персоналізованого обслуговування та управління портфелями. Згідно з опитуванням, проведеним у 2023 році NVIDIA у 200 фінансових установах Америки та Європи компанії працювали над такими варіантами використання:
- 26% з них працювали над великою мовною моделлю
- 23% на систему рекомендацій
- 23% на оптимізацію портфоліо
- 22% на виявлення шахрайства
Половина респондентів вважає, що штучний інтелект підвищить їхній річний прибуток на 10%, а одна третина вважає, що штучний інтелект зменшить їхні річні витрати на 10%.
У цьому блозі ми дізнаємося про випадки використання штучного інтелекту у фінансах, його переваги та проблеми, з якими стикаються фінансові установи, використовуючи штучний інтелект.
AI у фінансах
ШІ — це поєднання даних, обчислювальної потужності та технологій. Технологічний аспект ШІ полягає в наступному:
Машинне навчання. Машинне навчання складається з алгоритмів, які можна навчити на фінансових даних, як контрольованих, так і неконтрольованих, для класифікації, прогнозування та пошуку аномалій у фінансових даних.
Глибинне навчання: глибоке навчання використовує нейронні мережі для аналізу фінансових даних. Глибоке навчання підходить, коли у нас є мільярди записів ринкових даних.
Обробка природної мови: обробка природної мови у фінансах використовується для аналізу та вилучення інформації з контрактів, аналізу настроїв фінансових ринків і покращення досвіду клієнтів у фінтех за допомогою чат-ботів.
Які випадки використання ШІ у фінансах?
Виявлення шахрайства
Шахрайство в банківській та фінансовій сфері не тільки спричиняє фінансові труднощі, але й негативно впливає на імідж установи. ШІ навчається на історичних даних і може відрізнити типову транзакцію від аномалії. У міру того, як буде доступно більше даних і методів дослідження, точність систем штучного інтелекту для виявлення шахрайства зростатиме.
Оцінка ризику
Оцінка ризику має важливе значення для перевірки прийнятності кредиту та ймовірності неплатежу позичальником кредиту. ШІ може аналізувати кредитну історію та фінансову звітність, щоб оцінити профілі ризику позичальників. Крім того, аудитори можуть використовувати штучний інтелект для перевірки фінансових записів, щоб переконатися, що компанія відповідає чинним законам і нормам.
торгові площі
ШІ навчений роками фінансових даних і може визначати тенденції, які важко побачити неозброєним оком. Простіше кажучи, ШІ генерує кращі торгові сигнали. ШІ можна використовувати у високочастотній торгівлі, де угоди здійснюються за частки секунди при невеликих коливаннях цін. Компанії з управління портфелем можуть розробити системи штучного інтелекту, щоб отримати вищі норми прибутку, що завоює довіру клієнтів і, у свою чергу, принесе більше бізнесу.
24 / 7 Обслуговування клієнтів
У банківській справі чат-боти, керовані штучним інтелектом, можуть цілодобово обслуговувати клієнтів, відповідаючи на типові запитання. З появою ChatGPT неможливо заперечувати бізнес-потенціал великих мовних моделей.
Які переваги використання AI у фінансах?
Економить час
Штучний інтелект у фінансах економить час, автоматизуючи повторювані завдання, звільняючи людей від вирішення складних питань. Аудиторам не потрібно читати фінансову звітність компанії під час аудиту. Крім того, використання чат-ботів служби підтримки клієнтів у фінтех-додатках економить час, прискорює процеси та забезпечує цілодобове обслуговування.
Економить гроші
AI допомагає виявляти шахрайство, керувати портфелем і оцінювати ризики під час надання позик. Таким чином, використання штучного інтелекту може допомогти фінансовій установі приймати обґрунтовані рішення, які мінімізують втрати.
Ефективний
Людська помилка у фінансовій екосистемі може мати негативні наслідки. Системи штучного інтелекту ефективні в ухваленні складних рішень, зменшуючи ризик людської помилки.
Проблеми використання AI у фінансах
Якість даних
Сміття входить, сміття виходить. Створення ефективної стратегії даних для фінансової установи вимагає належної обачності. Виявлення та перевірка джерел даних, їх збір і перетворення в необхідну форму можуть бути складними для фінансових секторів, керованих ШІ.
Конфіденційність та безпека даних
Фінансові установи використовують персональні дані щодня. Тому дуже важливо, щоб вони вжили заходів безпеки, щоб зберегти конфіденційність персональних даних. Крім того, вони повинні дотримуватися законів щодо регулювання даних, щоб розуміти законне використання даних.
Зсув
Гностична поведінка щодо таких змінних, як колір шкіри, раса, етнічна приналежність або стать, у ШІ називається упередженням. Історичні навчальні дані можуть мати упередження, які можуть перейти в системи ШІ. Упереджені заявки можуть бути шкідливими: обмеження у видачі кредитів групі меншин. Оцінка та управління ризиками необхідні для неупередженого застосування ШІ.
AI у фінансах - шлях вперед
ШІ у фінансах може покращити взаємодію з клієнтами, виявляти шахрайські транзакції, оцінювати ризики, допомагати в розробці торгових стратегій для хедж-фондів і багато іншого. Екосистема штучного інтелекту (додатки та методи дослідження) постійно розвивається, і клієнти прагнуть до безпроблемного досвіду. Фінансові установи повинні постійно оновлювати свої системи штучного інтелекту відповідно до потреб клієнтів і наявних передових варіантів використання штучного інтелекту.
Хочете більше контенту, пов’язаного зі штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai.
