Штучний інтелект у фінансах? Варіанти використання, переваги та виклики

Штучний інтелект у фінансах? Якщо ви не знайомі з цією комбінацією, то, ймовірно, ви втрачаєте багато можливостей. Основні цілі фінансових установ – банків, хедж-фондів і страхових компаній – полягають у мінімізації ризиків, зниженні витрат і наданні висококласних послуг клієнтам за допомогою штучного інтелекту.

З великою кількістю даних у фінансовому секторі стає все більш важливим використовувати штучний інтелект для аналізу даних, управління ризиками, персоналізації послуг і управління портфелями. За даними опитування 2023 року, проведеного NVIDIA (NVDA ) серед 200 фінансових установ Америки та Європи, компанії працювали над такими варіантами використання:

• 26% з них працювали над великою мовною моделлю
• 23% – над системою рекомендацій
• 23% – над оптимізацією портфеля
• 22% – над виявленням шахрайства

Половина респондентів вважала, що штучний інтелект підвищить їхні щорічні доходи на 10%, а одна третина оцінювала, що штучний інтелект зменшить їхні щорічні витрати на 10%.

У цьому блозі ми дізнаємося про варіанти використання штучного інтелекту у фінансах, його переваги та виклики, з якими стикаються фінансові установи при використанні штучного інтелекту.

Штучний інтелект у фінансах

Штучний інтелект – це комбінація даних, обчислювальної потужності та технологій. Технологічний аспект штучного інтелекту полягає в наступному:

Машинне навчання: Машинне навчання складається з алгоритмів, які можна навчати на фінансових даних, як під наглядом, так і без нагляду, для класифікації, прогнозування та виявлення аномалій у фінансових даних.

Глибоке навчання: Глибоке навчання використовує нейронні мережі для аналізу фінансових даних. Глибоке навчання підходить, коли у нас є мільярди записів для ринку даних.

Обробка природної мови: Обробка природної мови у фінансах використовується для аналізу та витягання інформації з контрактів, аналізу настрою фінансових ринків та поліпшення досвіду клієнта у фінтех за допомогою чат-ботів.

Які варіанти використання штучного інтелекту у фінансах?

Виявлення шахрайства

Шахрайство у банківській справі та фінансах не тільки спричиняє фінансові втрати, але також впливає на імідж установи. Штучний інтелект навчається на історичних даних і може відрізнити типову транзакцію від аномалії. Як тільки з’являються нові дані та методи дослідження, точність систем штучного інтелекту для виявлення шахрайства ще більше підвищиться.

Оцінка ризиків

Оцінка ризиків важлива для перевірки кредитоспроможності та ймовірності того, що боржник не сплатить кредит. Штучний інтелект може аналізувати кредитні історії та фінансові звіти для оцінки ризикових профілів боржників. Крім того, аудитори можуть використовувати штучний інтелект для перевірки фінансових звітів, щоб переконатися, що компанія дотримується чинних законів та нормативних актів.

Торговля

Штучний інтелект навчається на багатьох фінансових даних і може визначити тенденції, які важко побачити неозброєним оком. Просто кажучи, штучний інтелект генерує кращі торговельні сигнали. Штучний інтелект можна використовувати у високочастотній торгівлі, де операції проводяться за долю секунди на незначних коливаннях цін. Компанії з управління портфелями можуть розробити системи штучного інтелекту для отримання вищої ставки повернення, що здобуде довіру клієнтів і, як наслідок, принесе більше бізнесу.

24/7 Сервіс клієнтів

У банківській справі чат-боти, керовані штучним інтелектом, можуть надавати сервіс клієнтів 24/7, відповідаючи на звичайні питання. З появою ChatGPT немає сумнівів у бізнес-потенціалі великих мовних моделей.

Які переваги використання штучного інтелекту у фінансах?

Зекономлює час

Штучний інтелект у фінансах зекономлює час, автоматизуючи повторювані завдання, звільняючи людей для роботи з складними питаннями. Аудитори не повинні читати фінансові звіти компанії під час аудиту. Крім того, використання чат-ботів підтримки клієнтів у фінтех-аплікаціях зекономлює час, прискорює процеси та забезпечує сервіс 24/7.

Зекономлює гроші

Штучний інтелект допомагає у виявленні шахрайства, управлінні портфелями та оцінці ризиків при видачі кредитів. Отже, 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 у складному прийнятті рішень, знижуючи ризик людської помилки.

Виклики використання штучного інтелекту у фінансах

Якість даних

Сміття у сміття. Створення ефективної стратегії даних для фінансової установи вимагає ретельного підходу. Визначення та перевірка джерел даних, збирання їх та перетворення у необхідний формат можуть бути складними для фінансового сектора, керованого штучним інтелектом.

Приватність та безпека даних

Фінансові установи використовують особисті дані щодня. Отже, їм необхідно приймати заходи безпеки для захисту особистих даних. Крім того, вони повинні дотримуватися законів про регулювання даних, щоб зрозуміти законне використання даних.

Предвження

Предвження щодо змінних, таких як колір, раса, етнічна приналежність або стать, називається предвженням у штучному інтелекті. Історичні навчальні дані можуть містити предвження, які можуть перекладатися у системи штучного інтелекту. Застосування з предвженням можуть бути шкідливими: обмеження у видачі кредитів меншинам. Оцінка та управління ризиками необхідні для безпристрасного застосування штучного інтелекту.

Штучний інтелект у фінансах – шлях вперед

Штучний інтелект у фінансах може поліпшити досвід клієнта, виявити шахрайські транзакції, оцінити ризики, допомогти у розробці торговельних стратегій для хедж-фондів та інше. Екосистема штучного інтелекту (застосунки та методи дослідження) постійно еволюціонує, а клієнти схиляються до безперешкодного досвіду. Фінансові установи повинні постійно оновлювати свої системи штучного інтелекту відповідно до потреб клієнтів та доступних передових варіантів використання штучного інтелекту.

Хочете більше контенту, пов’язаного зі штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai.