Machine Learning для управління інвестиціями в 2021 році

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 її ще більш перспективною, прибутковою, розумною і безпечною. 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 даний момент 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 для 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 рост цінності штучного інтелекту і машинного навчання для банківської справи має сильні підстави, оскільки ці технології обіцяють повністю 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 випадків, щоб ви могли знайти завдання, яке є актуальним для вашого бізнесу і розв’язуваним за допомогою штучного інтелекту одночасно.
• Зниження витрат. залежно від того, як ви використовуєте штучний інтелект і машинне навчання для вашої фінансової установи, це може знизити деякі витрати. Наприклад, використання робо-радників як частини вашої служби підтримки може знизити вартість утримання персоналу.
• Краща безпека. 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 по його виразі обличчя.

Приклади випадків 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 навігації на сайті банку і 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 гроші завжди є ризикованим процесом, тому штучний інтелект і машинне навчання можуть допомогти правильно оцінити ризики при видачі кредиту, і переконатися, що клієнт не займається відмиванням грошей і фінансуванням тероризму. Що більше, машинне навчання для управління інвестиціями і оцінки ризиків є досить корисним.
• Виявлення шахрайства за допомогою штучного інтелекту і машинного навчання. Виявлення шахрайства з кредитними картками за допомогою машинного навчання не є єдиним прикладом застосування 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 є більш детальна інформація на цю тему.

Що таке управління інвестиціями?

За визначенням Investopedia, «Управління інвестиціями означає управління фінансовими активами і іншими інвестиціями – не тільки їх покупку і продаж. Управління включає розробку короткострокової або довгострокової стратегії придбання і відчуження активів портфеля. Воно також може включати банківську діяльність, бюджетування і податкові послуги і обов’язки.»

Як ML і штучний інтелект можуть бути корисними для управління інвестиціями?

Якщо ми ще раз розглянемо інфографіку вище, ми побачимо, що машинне навчання для управління інвестиціями може бути корисним для всіх основних аспектів цього процесу.

• Зробити нові форми даних предметом точного аналізу. Ви ніколи не можете бути впевнені, що ви берете до уваги всю інформацію, яку знаєте. З іншого боку, штучний інтелект може копати глибше і знаходити невидимі зв’язки, які безпосередньо впливають на інвестиційні вигоди.
• Знизити вплив людських упереджень на процес прийняття рішень. Штучний інтелект не має емоцій і є абсолютно байдужим до того, яке рішення ви приймете. Його завдання – тільки пропонувати краще рішення з необмеженим поглядом.
• Роз’яснити можливі ризики і можливості. Як ми сказали, оцінка ризиків є компетентною перевагою машинного навчання для управління інвестиціями. Завдяки цій можливості ви зможете приймати найбільш обґрунтовані інвестиційні рішення.
• Зробити точні прогнози. Штучний інтелект для управління інвестиціями також може бути оснащений прогнозистом, який дозволить вам отримувати найбільш точні прогнози, враховуючи реальні і історичні дані.
• Пропонувати найкраще рішення, керуючись певними параметрами. Наприклад, якщо ви шукаєте можливість інвестувати в нерухомість у певному регіоні, вже є два параметри, яким модель може слідувати при пошуку найкращих варіантів.

Які основні типи інвестиційних стратегій і як ML може бути корисним для кожної

Ось як машинне навчання і штучний інтелект можуть працювати, щоб зробити різні інвестиційні стратегії безпечними і вигідними.

Висновок

Як ви можете побачити, машинне навчання і штучний інтелект є досить перспективними для банківської справи і фінансів, особливо в середовищі 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.