Gọi vốn
Máy học cho Quản lý Đầu tư vào năm 2021
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google
Đầu tư là một phần không thể thiếu của ngân hàng, và cũng là phần rủi ro nhất. Có cách nào để bảo vệ tài sản của bạn khỏi những rủi ro không chính đáng và tăng hiệu quả của mỗi khoản đầu tư mới? Có, máy học và trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang đẩy ranh giới của nó, khiến nó trở nên hứa hẹn, lợi nhuận, thông minh và an toàn hơn.
Trí tuệ nhân tạo trong Ngân hàng 2021 – Điều gì để Mong đợi
Cho đến nay, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng là một trong những công nghệ hứa hẹn nhất để sử dụng cho các mục đích khác nhau. Vì những cơ hội tuyệt vời cho tùy chỉnh, phân tích dữ liệu và khả năng giải quyết các nhiệm vụ khác nhau, cũng như giá cả phải chăng để triển khai, việc sử dụng AI và máy học trong ngân hàng là một xu hướng fintech khác đang phát triển, theo biểu đồ này.
Lợi ích của Máy học trong Ngân hàng
Sự tăng trưởng nhanh chóng và quan trọng nhất, sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo và máy học trong ngân hàng có cơ sở vững chắc, vì những công nghệ này hứa hẹn mang lại những lợi ích mới và hiệu quả cao.
- Phân tích dữ liệu tiên tiến. Trước đây, các ngân hàng buộc phải phân tích dữ liệu với quyền truy cập thông tin hạn chế. Ví dụ, khi một khách hàng đến với yêu cầu phát hành khoản vay, quyết định được đưa ra chỉ dựa trên cơ sở các tuyên bố về thu nhập, tài sản và nợ hiện tại của khách hàng, cũng như lịch sử tín dụng của họ. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng cho phép phân tích lượng lớn thông tin, lên đến yêu cầu của người dùng trên mạng xã hội, để đưa ra quyết định có thẩm quyền và ít rủi ro hơn.
- Lợi thế cạnh tranh. Máy học trong ngân hàng có thể giúp bạn trở nên cạnh tranh hơn tùy thuộc vào nhiệm vụ bạn muốn giải quyết với sự giúp đỡ của nó. Sau đó, chúng tôi sẽ tập trung vào các ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng để bạn có thể tìm thấy nhiệm vụ phù hợp với doanh nghiệp của mình và có thể giải quyết được với AI.
- Giảm chi phí. Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng AI và ML cho tổ chức tài chính của mình, nó có thể giảm chi phí. Ví dụ, sử dụng cố vấn robot như một phần của đội hỗ trợ có thể giảm chi phí duy trì nhân viên.
- An toàn bảo mật. Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng có thể được áp dụng theo nhiều cách nếu bạn muốn đạt được sự an toàn hơn. Ví dụ, phát hiện gian lận thẻ tín dụng sử dụng máy học đã trở thành một ứng dụng tiêu chuẩn của công nghệ này, trong khi máy ảnh sáng tạo với nhận dạng khuôn mặt có thể xác định xem ý định của khách hàng có sai trái hay không dựa trên biểu cảm khuôn mặt của họ.
Ví dụ về Trí tuệ nhân tạo trong Ngân hàng
Về việc áp dụng thực tế những đổi mới này trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính, AI và ML có thể được sử dụng thành công cho:
- Cải thiện dịch vụ khách hàng. Ví dụ, một rô-bốt trò chuyện có thể giúp khách hàng điều hướng trang web và ứng dụng của ngân hàng, đề xuất thực hiện các khoản thanh toán thường xuyên và thông báo cho người dùng trong trường hợp chi tiêu quá mức. Thậm chí các rô-bốt trò chuyện tiên tiến hơn đã giúp khách hàng với việc lập kế hoạch ngân sách, tiết kiệm tiền và quản lý đầu tư.
- Đánh giá rủi ro. Việc kiếm tiền từ tiền luôn là một quá trình rủi ro, vì vậy AI và ML có thể giúp đánh giá rủi ro khi phát hành khoản vay và đảm bảo rằng khách hàng không tham gia vào rửa tiền và tài trợ khủng bố. Hơn nữa, máy học cho quản lý đầu tư và đánh giá rủi ro cũng rất hữu ích.
- Phát hiện gian lận với AI và máy học. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng sử dụng máy học không phải là ví dụ duy nhất về việc sử dụng công nghệ này cho mục đích bảo mật. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo có thể bảo vệ hộp thư đến của nhân viên khỏi email lừa đảo, cũng như giữ an toàn cho dữ liệu của khách hàng trong các ứng dụng ngân hàng di động. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng một giải pháp bảo mật sẵn có hoặc hợp tác với một công ty có chuyên môn về phát hiện gian lận như SPD Group để tạo ra hệ thống phòng ngừa gian lận tùy chỉnh dựa trên các mối đe dọa cốt lõi mà bạn phải đối mặt.
- Quản lý đầu tư. Về máy học cho quản lý đầu tư, dưới đây là thêm thông tin về chủ đề này.
Quản lý Đầu tư là gì?
Theo Investopedia, “Quản lý đầu tư đề cập đến việc xử lý các tài sản tài chính và các khoản đầu tư khác – không chỉ mua và bán chúng. Quản lý bao gồm việc tạo ra một chiến lược ngắn hạn hoặc dài hạn để mua và bán các khoản nắm giữ trong danh mục đầu tư. Nó cũng có thể bao gồm ngân hàng, ngân sách và thuế vụ, v.v.”
Làm thế nào ML và AI có thể mang lại lợi ích cho Quản lý Đầu tư?
Nếu chúng ta xem xét lại biểu đồ trên, chúng ta sẽ phát hiện ra rằng máy học cho quản lý đầu tư có thể hữu ích với tất cả các khía cạnh cốt lõi của quá trình này.
- Làm cho các hình thức dữ liệu mới được phân tích chính xác. Bạn không bao giờ có thể chắc chắn rằng bạn đang xem xét tất cả thông tin bạn biết. Ngược lại, AI có thể đào sâu và tìm ra các mối quan hệ vô hình ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích đầu tư.
- Giảm ảnh hưởng của thiên vị con người trong quá trình ra quyết định. AI không có cảm xúc và hoàn toàn vô tư với quyết định bạn sẽ đưa ra. Nhiệm vụ của nó chỉ là đề xuất một thỏa thuận tốt hơn với cái nhìn không thiên vị.
- Làm rõ các rủi ro và cơ hội có thể xảy ra. Như chúng tôi đã nói, đánh giá rủi ro là một lợi thế có thẩm quyền của máy học cho quản lý đầu tư. Nhờ cơ hội này, bạn sẽ có thể đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt nhất.
- Đưa ra dự đoán chính xác. Trí tuệ nhân tạo cho quản lý đầu tư cũng có thể được cung cấp bởi một bộ dự đoán sẽ cho phép bạn nhận được dự đoán chính xác nhất có thể, tính đến dữ liệu thời gian thực và lịch sử.
- Đề xuất quyết định tốt nhất được hướng dẫn bởi các tham số nhất định. Ví dụ, nếu bạn đang tìm kiếm cơ hội để đầu tư vào bất động sản trong một khu vực nhất định, có hai tham số mà mô hình có thể được hướng dẫn khi tìm kiếm các lựa chọn tốt nhất.
Các Loại Chiến lược Đầu tư Chính và Làm thế nào ML có thể hữu ích cho Mỗi loại
Dưới đây là cách máy học và trí tuệ nhân tạo có thể làm việc để khiến các chiến lược đầu tư khác nhau trở nên an toàn và có lợi.
| Định nghĩa Chiến lược | Cách Áp dụng ML và AI | |
| Đầu tư Giá trị | Chiến lược này có nghĩa là đầu tư vào các chứng khoán bị định giá thấp nhưng đầy hứa hẹn. | ML và AI có thể tìm kiếm các cổ phiếu như vậy bằng cách phân tích dữ liệu và khả năng dự đoán. |
| Đầu tư Thu nhập | Mục đích của chiến lược này là nhận được một dòng thu nhập thụ động liên tục. | Nhiệm vụ của AI và ML sẽ là phân tích các thị trường và xu hướng hiện tại với mục tiêu tìm kiếm các giao dịch thu nhập thụ động hứa hẹn nhất. |
| Đầu tư Tăng trưởng | Mục tiêu của chiến lược này là tăng vốn. Ví dụ đơn giản nhất là một khoản tiền gửi có tùy chọn vốn hóa lãi suất. | Hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích các tùy chọn khác nhau, tính toán sự tăng trưởng vốn có thể xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định và đề xuất giải pháp tốt nhất trong số tất cả các giải pháp có sẵn. |
| Đầu tư Cổ phiếu Nhỏ | Đây là chiến lược đầu tư vào cổ phiếu của các công ty có vốn hóa thị trường nhỏ. | AI và ML có thể tìm kiếm và đề xuất cổ phiếu từ các công ty nhỏ đầy hứa hẹn nhất. |
| Đầu tư Trách nhiệm Xã hội | Chiến lược này đề xuất đầu tư vào các dự án xanh và/hoặc hứa hẹn về mặt xã hội. | Mô hình ML có thể nghiên cứu các xu hướng xã hội hiện tại để tìm ra các dự án hứa hẹn nhất để đầu tư. |
Kết luận
Như bạn có thể thấy, máy học và trí tuệ nhân tạo rất hứa hẹn cho ngân hàng và tài chính, đặc biệt là trong môi trường có rủi ro tăng cao và thiếu bảo đảm, tức là trong quản lý đầu tư và chống gian lận ngân hàng. Trong năm 2021, bạn nên tập trung vào những thách thức này và tận dụng sự đổi mới của fintech để có được lợi thế cạnh tranh thêm.
