AI у фінансах? Варіанти використання, переваги та виклики

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

З великою кількістю даних у фінансовому секторі стає все більш важливим використовувати AI для аналізу даних, управління ризиками, персоналізованої служби та управління портфелями. За даними опитування 2023 року, проведеного NVIDIA серед 200 фінансових інститутів, розташованих в Америці та Європі, 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 AI підвищить їхні щорічні доходи на 10%, а одна третина оцінювала, що AI скоротить їхні щорічні витрати на 10%

У цьому блозі ми дізнаємося про варіанти використання AI у фінансах, його переваги та виклики, з якими стикаються фінансові інститути під час використання AI.

AI у фінансах

AI є комбінацією даних, обчислювальної потужності та технологій. Технологічний аспект AI полягає в наступному:

Машинне навчання: Машинне навчання складається з алгоритмів, які можна тренувати на фінансових даних, як наглядових, так і ненаглядових, 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 настроїв фінансових ринків та поліпшення досвіду клієнтів у фінтех за допомогою чат-ботів.

Які варіанти використання AI у фінансах?

Виявлення шахрайства

Шахрайство у банку та фінансах не тільки викликає фінансові труднощі, але також впливає на імідж інституції. AI тренується на історичних даних і може відрізнити типову транзакцію від аномалії. За наявності більшої кількості даних та дослідницьких методів точність систем AI для виявлення шахрайства ще більше збільшиться.

Оцінка ризиків

Оцінка ризиків є важливою для перевірки кредитоспроможності та ймовірності того, що боржник не сплатить кредиту. AI може аналізувати кредитні записи та фінансові звіти для оцінки ризикових профілів боржників. Крім того, аудитори можуть використовувати AI для перевірки фінансових записів, щоб переконатися, що компанія дотримується чинних законів та нормативних актів.

Торгівля

AI тренується на багаторічних фінансових даних і може визначити тенденції, які можуть бути важко побачити неозброєним оком. Просто кажучи, AI генерує кращі торговельні сигнали. AI можна використовувати у високочастотній торгівлі, де торги здійснюються за секунди на незначних коливаннях цін. Компанії з управління портфелями можуть розробити системи AI для отримання вищої ставки повернення, що підвищить довіру клієнтів і, в свою чергу, принесе більше бізнесу.

Служба клієнтів 24/7

У банку AI-орієнтовані чат-боти можуть надавати службу клієнтів 24/7, відповідаючи на загальні питання. З появою ChatGPT немає сумнівів у бізнес-потенціалі великих мовних моделей.

Які переваги використання AI у фінансах?

Зберігає час

AI у фінансах зберігає час, автоматизуючи повторювані завдання, звільняючи людей для роботи з складними питаннями. Аудитори не повинні читати фінансові записи компанії під час аудиту. Крім того, використання чат-ботів підтримки клієнтів у фінтех-аплікаціях зберігає час, прискорює процеси та надає службу 24/7.

Зберігає гроші

AI допомагає у виявленні шахрайства, управлінні портфелями та оцінці ризиків під час надання кредитів. Отже, використання AI може допомогти фінансовій інституції приймати обґрунтовані рішення, які мінімізують втрати.

Ефективність

Помилки людей у фінансовій екосистемі можуть мати негативні наслідки. Системи AI ефективні при прийнятті складних рішень, зменшуючи ризик помилок людей.

Виклики використання AI у фінансах

Якість даних

Сміття у сміття. Створення ефективної стратегії даних для фінансової інституції вимагає належної уваги. Визначення та перевірка джерел даних, збирання та перетворення їх у необхідний формат можуть бути складними для фінансових секторів, орієнтованих на AI.

Приватність та безпека даних

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

Предвження

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

AI у фінансах – шлях вперед

AI у фінансах може покращити досвід клієнтів, виявити шахрайські транзакції, оцінити ризики, допомогти у розробці торговельних стратегій для хедж-фондів та інше. Екосистема AI (застосування та дослідницькі методи) постійно еволюціонує, а клієнти схиляються до безпроблемного досвіду. Фінансові інституції повинні постійно оновлювати свої системи AI відповідно до потреб клієнтів та передових варіантів використання AI, доступних на ринку.

Бажаєте більше контенту, пов’язаного з AI? Відвідайте unite.ai.