Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính? Các trường hợp sử dụng, lợi ích và thách thức

Trí tuệ nhân tạo trong tài chính? Nếu bạn không quen thuộc với sự kết hợp này, có thể bạn đang bỏ lỡ rất nhiều. Mục tiêu chính của các tổ chức tài chính – ngân hàng, quỹ đầu tư và công ty bảo hiểm – là giảm thiểu rủi ro, giảm chi phí và cung cấp dịch vụ khách hàng cao cấp cho khách hàng bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Với lượng dữ liệu khổng lồ trong lĩnh vực tài chính, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro, dịch vụ cá nhân hóa và quản lý danh mục đầu tư trở nên ngày càng quan trọng. Theo một cuộc khảo sát năm 2023 được thực hiện bởi NVIDIA (NVDA ) trên 200 tổ chức tài chính có trụ sở tại Mỹ và châu Âu, các công ty đang làm việc trên các trường hợp sử dụng sau:

• 26% trong số họ đang làm việc trên một mô hình ngôn ngữ lớn
• 23% trên Hệ thống khuyến nghị
• 23% trên Tối ưu hóa danh mục đầu tư
• 22% trên Phát hiện gian lận

Nửa số người được hỏi tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ tăng lợi nhuận hàng năm của họ lên 10%, và một phần ba ước tính rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giảm chi phí hàng năm của họ xuống 10%

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tài chính, lợi ích và thách thức mà các tổ chức tài chính gặp phải khi sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính

Trí tuệ nhân tạo là sự kết hợp của dữ liệu, sức mạnh tính toán và công nghệ. Khía cạnh công nghệ của trí tuệ nhân tạo là như sau:

Học máy: Học máy bao gồm các thuật toán có thể được đào tạo trên dữ liệu tài chính, có thể được giám sát hoặc không giám sát, để phân loại, dự đoán và tìm ra các bất thường trong dữ liệu tài chính.

Học sâu: Học sâu sử dụng mạng nơ-ron để phân tích dữ liệu tài chính. Học sâu phù hợp khi chúng ta có hàng tỷ bản ghi cho dữ liệu thị trường.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong tài chính được sử dụng để phân tích và trích xuất thông tin từ hợp đồng, phân tích cảm xúc của thị trường tài chính và nâng cao trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực tài chính bằng cách sử dụng rô-bốt trò chuyện.

Các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tài chính là gì?

Phát hiện gian lận

Gian lận trong ngân hàng và tài chính không chỉ gây ra khó khăn tài chính mà còn ảnh hưởng đến hình ảnh của tổ chức. Trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên dữ liệu lịch sử và có thể phân biệt giữa một giao dịch điển hình và một bất thường. Khi có nhiều dữ liệu và phương pháp nghiên cứu hơn, độ chính xác của hệ thống trí tuệ nhân tạo trong việc phát hiện gian lận sẽ tăng lên.

Đánh giá rủi ro

Đánh giá rủi ro là rất quan trọng trong việc kiểm tra khả năng đủ điều kiện vay và xác suất người vay không trả được nợ. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích hồ sơ tín dụng và báo cáo tài chính để đánh giá hồ sơ rủi ro của người vay. Hơn nữa, các kiểm toán viên có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm tra hồ sơ tài chính để đảm bảo rằng công ty tuân thủ các luật và quy định hiện hành.

Giao dịch

Trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên nhiều năm dữ liệu tài chính và có thể xác định các xu hướng mà mắt thường khó có thể nhìn thấy. Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo tạo ra các tín hiệu giao dịch tốt hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong giao dịch tần suất cao, nơi các giao dịch được thực hiện trong vài giây trên sự biến động nhỏ của giá. Các công ty quản lý danh mục đầu tư có thể phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo để đạt được tỷ suất lợi nhuận cao hơn, điều này sẽ giúp khách hàng tin tưởng và mang lại nhiều hơn kinh doanh.

Dịch vụ khách hàng 24/7

Trong ngân hàng, rô-bốt trò chuyện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 bằng cách trả lời các câu hỏi phổ biến. Với sự ra đời của ChatGPT, không thể phủ nhận tiềm năng kinh doanh của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Lợi ích của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tài chính là gì?

Tiết kiệm thời gian

Trí tuệ nhân tạo trong tài chính giúp tiết kiệm thời gian bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giải phóng con người để xử lý các vấn đề phức tạp. Các kiểm toán viên không cần phải đọc hồ sơ tài chính của công ty khi kiểm toán. Hơn nữa, việc sử dụng rô-bốt trò chuyện hỗ trợ khách hàng trong các ứng dụng tài chính giúp tiết kiệm thời gian, tăng tốc quá trình và cung cấp dịch vụ 24/7.

Tiết kiệm tiền

Trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện gian lận, quản lý danh mục đầu tư và đánh giá rủi ro khi cho vay. Do đó, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt, giảm thiểu tổn thất.

Hiệu quả

Lỗi của con người trong hệ thống tài chính có thể gây ra hậu quả tiêu cực. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiệu quả trong việc ra quyết định phức tạp, giảm thiểu rủi ro lỗi của con người.

Thách thức khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tài chính

Chất lượng dữ liệu

Rác vào, rác ra. Tạo một chiến lược dữ liệu hiệu quả cho một tổ chức tài chính đòi hỏi sự cẩn thận. Xác định và kiểm tra các nguồn dữ liệu, thu thập và chuyển đổi chúng sang định dạng cần thiết có thể là một thách thức đối với lĩnh vực tài chính được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Bảo mật và riêng tư dữ liệu

Các tổ chức tài chính sử dụng dữ liệu cá nhân hàng ngày. Do đó, điều quan trọng là họ phải áp dụng các biện pháp bảo mật để giữ dữ liệu cá nhân riêng tư. Hơn nữa, họ phải tuân theo các luật và quy định về dữ liệu để hiểu cách sử dụng dữ liệu một cách hợp pháp.

Sự thiên vị

Sự thiên vị trong trí tuệ nhân tạo là hành vi thiên vị đối với các biến số như màu da, chủng tộc, dân tộc hoặc giới tính. Dữ liệu đào tạo lịch sử có thể có sự thiên vị có thể dịch sang các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Các ứng dụng bị thiên vị có thể gây hại: hạn chế cho vay đối với một nhóm thiểu số. Quản lý và đánh giá rủi ro là cần thiết cho một ứng dụng trí tuệ nhân tạo không bị thiên vị.

Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính – Hướng đi

Trí tuệ nhân tạo trong tài chính có thể nâng cao trải nghiệm khách hàng, phát hiện giao dịch gian lận, đánh giá rủi ro, giúp tạo ra chiến lược giao dịch cho các quỹ đầu tư và nhiều hơn nữa. Hệ thống trí tuệ nhân tạo (các ứng dụng và phương pháp nghiên cứu) đang不断 phát triển, và khách hàng hướng tới các trải nghiệm không gặp khó khăn. Các tổ chức tài chính nên liên tục cập nhật hệ thống trí tuệ nhân tạo của họ dựa trên nhu cầu của khách hàng và các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến có sẵn.

Muốn thêm nội dung liên quan đến trí tuệ nhân tạo? Truy cập unite.ai.