Фінансування
Машинне навчання для управління інвестиціями в 2021 році
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Інвестування є невід’ємною частиною банківської діяльності, і це також найризикованіша частина. Чи існує спосіб захистити свої активи від необґрунтованих ризиків і підвищити ефективність кожного нового інвестування? Так, машинне навчання і штучний інтелект в банківській справі розширюють свої межі, роблячи їх ще більш перспективними, прибутковими, розумними і безпечними. У цій статті ми розглянемо майбутнє цих технологій для фінтех-сектору і зосередимося на використанні штучного інтелекту і машинного навчання для управління інвестиціями.
Штучний інтелект в банківській справі 2021 – Що очікувати
На сьогодні штучний інтелект в банківській справі є однією з найперспективніших технологій для використання в різних цілях. Через великі можливості для налаштування, аналізу даних і різних завдань, а також доступну ціну на впровадження, використання штучного інтелекту і машинного навчання в банківській справі є ще однією фінтех-трендом, який розвивається, згідно з цією інфографікою.
Переваги машинного навчання в банківській справі
Цей швидкий, і найважливіше, поширений підйом вартості штучного інтелекту і машинного навчання для банківської справи має міцні підстави, оскільки ці технології обіцяють абсолютно нові і високоефективні переваги.
- Розширений аналіз даних. Раніше банки були змушені аналізувати дані з обмеженим доступом до інформації. Наприклад, коли клієнт звертається з запитом на видачу кредиту, рішення приймалося тільки на основі заяв про доходи, поточних активів і пасивів клієнта, а також його кредитної історії. На даний момент штучний інтелект в банківській справі дозволяє аналізувати величезні об’єми інформації, аж до запиту користувача в соціальних мережах, щоб приймати більш компетентні і менш ризиковані рішення.
- Перевага на ринку. Машинне навчання в банківській справі може зробити вас більш конкурентоспроможним залежно від завдання, яке ви хочете вирішити за його допомогою. Далі ми розглянемо штучний інтелект в банківській справі на прикладах, щоб ви могли знайти завдання, яке актуально для вашого бізнесу і одночасно вирішується за допомогою штучного інтелекту.
- Зниження витрат. Залежно від того, як ви використовуєте штучний інтелект і машинне навчання для вашої фінансової установи, це може знизити деякі витрати. Наприклад, використання роботизованих консультантів як частини вашої служби підтримки може знизити вартість утримання персоналу.
- Поліпшення безпеки. Штучний інтелект в банківській справі може бути застосований різними способами, якщо ви хочете досягти більшої безпеки. Наприклад, виявлення шахрайства з кредитними картками за допомогою машинного навчання стало досить стандартним застосуванням цієї технології, а інноваційні камери з розпізнаванням облич можуть визначити, чи є наміри клієнта фальшивими, судячи з його виразу обличчя.
Приклади використання штучного інтелекту в банківській справі
Що стосується практичного застосування цих інновацій у сфері банківської справи і фінансів, штучний інтелект і машинне навчання можуть бути успішно використані для:
- Поліпшення обслуговування клієнтів. Наприклад, чат-бот може допомогти клієнтам орієнтуватися на сайті банку і в застосунку, пропонувати регулярні платежі і повідомляти користувачів у разі перевитрат. Навіть більш просунуті чат-боти вже допомагають клієнтам з плануванням бюджету, збереженням грошей і управлінням інвестиціями.
- Оцінка ризиків. Заробляння грошей на грошах завжди ризикований процес, тому штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти правильно оцінити ризики при видачі кредиту і забезпечити, щоб клієнт не займався відмиванням грошей і тероризмом. Що більше, машинне навчання для управління інвестиціями і оцінки ризиків також дуже корисне.
- Виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту і машинного навчання. Виявлення шахрайства з кредитними картками за допомогою машинного навчання не є єдиним прикладом використання цієї технології для забезпечення безпеки. Крім того, штучний інтелект може захистити скриньки ваших працівників від фішингових електронних листів, а також зберегти дані клієнтів в безпеці в мобільних банківських застосунках. Альтернативно, ви можете використовувати готове рішення з безпеки або партнерувати з компанією, яка має досвід у сфері виявлення шахрайства, наприклад, SPD Group, щоб створити свою власну систему попередження шахрайства на основі основних загроз, з якими ви стикаєтеся.
- Управління інвестиціями. Що стосується машинного навчання для управління інвестиціями, нижче ви знайдете більше інформації на цю тему.
Що таке управління інвестиціями?
За визначенням Investopedia, «Управління інвестиціями означає обробку фінансових активів і інших інвестицій – не тільки їх покупку і продаж. Управління включає розробку короткострокової або довгострокової стратегії для придбання і відчуження портфельних активів. Воно також може включати банківську діяльність, бюджетування і податкові послуги та обов’язки.»
Як машинне навчання і штучний інтелект можуть бути корисними для управління інвестиціями?
Якщо ми ще раз глянемо на інфографіку вище, ми побачимо, що машинне навчання для управління інвестиціями може бути корисним для всіх основних аспектів цього процесу.
- Створити нові форми даних для точного аналізу. Ви ніколи не можете бути впевнені, що ви берете до уваги всю інформацію, яку знаєте. З іншого боку, штучний інтелект здатний глибше проникнути і знайти невидимі зв’язки, які безпосередньо впливають на інвестиційні вигоди.
- Знизити вплив людських упереджень на процес прийняття рішень. Штучний інтелект не має емоцій і абсолютно байдужий до того, яке рішення ви приймете. Його завдання – тільки запропонувати краще рішення з необмеженим поглядом.
- Визначити можливі ризики і можливості. Як ми вже казали, оцінка ризиків є компетентною перевагою машинного навчання для управління інвестиціями. Завдяки цій можливості ви зможете приймати найбільш обґрунтовані інвестиційні рішення.
- Створити точні прогнози. Штучний інтелект для управління інвестиціями також може бути оснащений прогностичною моделлю, яка дозволить вам отримати якнайточніші прогнози, враховуючи реальні і історичні дані.
- Запропонувати найкраще рішення, керуючись певними параметрами. Наприклад, якщо ви шукаєте можливість інвестувати в нерухомість в певному регіоні, вже є два параметри, яких може керуватися модель при пошуку найкращих варіантів.
Які основні типи інвестиційних стратегій і як машинне навчання може бути корисним для кожної?
Ось як машинне навчання і штучний інтелект можуть працювати, щоб зробити різні інвестиційні стратегії безпечними і вигідними.
| Визначення стратегії | Спосіб застосування машинного навчання і штучного інтелекту | |
| Інвестування у вартість | Ця стратегія означає інвестування в занижені, але перспективні цінні папери. | Машинне навчання і штучний інтелект можуть шукати такі акції за допомогою аналізу даних і передбачувальних можливостей. |
| Інвестування дохідності | Мета цієї стратегії – отримувати постійний потік пасивного доходу. | Завданням штучного інтелекту і машинного навчання буде аналіз різних ринків і поточних тенденцій з метою знаходження найбільш перспективних пропозицій для отримання пасивного доходу. |
| Інвестування у зростання | Мета цієї стратегії – збільшити капітал. Найпростіший приклад – депозит з капіталізацією відсотків. | Система, оснащена штучним інтелектом, може аналізувати різні варіанти, обчислювати можливе збільшення капіталу за певний період і пропонувати найкраще рішення з усіх доступних. |
| Інвестування у малий капітал | Ця стратегія означає інвестування в акції компаній з малим ринковим капіталом. | Штучний інтелект і машинне навчання можуть шукати і пропонувати акції найбільш перспективних малих компаній. |
| Соціально відповідальне інвестування | Ця стратегія означає інвестування в «зелені» і/або соціально перспективні проекти. | Модель машинного навчання може досліджувати поточні соціальні тенденції, щоб знайти проекти, які найбільш перспективні для інвестування. |
Висновок
Як ви бачите, машинне навчання і штучний інтелект досить перспективні для банківської справи і фінансів, особливо в умовах підвищеного ризику і відсутності гарантій, тобто в управлінні інвестиціями і протидії банківському шахрайству. У 2021 році ви повинні зосередитися на цих викликах і використовувати фінтех-інновації, щоб отримати додаткову перевагу.
