«ИИ - это« новое электричество »... точно так же, как электричество преобразовало многие отрасли примерно сто лет назад; ИИ теперь изменит все основные отрасли ».

Это довольно сильное утверждение доктора Эндрю Нг! Однако всем нам хорошо известно, что многие отрасли используют искусственный интеллект (ИИ) с разной степенью успеха. Подобно тому, как электричество произвело революцию в промышленности в прошлом веке, ИИ способен существенно подорвать промышленность в следующем столетии. В этой статье будет продемонстрировано несколько ключевых примеров того, как ИИ революционизирует финансовую отрасль.

Отчет Citigroup показал, что после технологического сектора отрасль финансовых услуг является крупнейшим спонсором услуг ИИ и переживает экспоненциальный рост. Это неудивительно, поскольку ИИ может улучшить результаты как для бизнеса, так и для потребителей. Кроме того, финансовая индустрия - это обширный сектор, который включает банки, строительные общества, учреждения электронных денег, ипотечные компании, инвестиционно-банковские услуги, кредитные союзы, страховые и пенсионные компании.

Согласно совместному опросу Банка Англии (BoE) и Управления финансового надзора (FCA), две трети респондентов используют живые приложения машинного обучения. Ожидается, что эти опубликованные цифры будут расти в геометрической прогрессии. Интересно, что в страховом секторе используются 100% работающих приложений машинного обучения.

Нет сомнений в том, что ИИ разрушает финансовую отрасль, и мы составили список того, как он применяется в финансовом секторе.

Обнаружение мошенничества

Мошенничество - это финансовое преступление, которое включает в себя мошенничество с кредитными картами, ложные страховые требования, мошенничество с заявками на получение кредита и организованную преступность, и это лишь некоторые из них.

Мошенничество становится все более серьезной проблемой для всех финансовых учреждений, от крупнейших глобальных организаций до самых маленьких компаний и партнерств. FICO недавно сообщил, что в 4 из 5 банков, участвовавших в их исследовании, наблюдался рост мошенничества. Ожидается, что в будущем эта цифра будет только расти. Это вызывает беспокойство у финансовых услуг, поскольку ежегодные расходы на мошенничество во всех отраслях составляют 1 триллион долларов США, в то время как расчетные годовые издержки мошенничества в Великобритании составляют ошеломляющие 190 миллиардов фунтов стерлингов. Таким образом, предотвращение мошенничества имеет решающее значение для существования финансового учреждения.

Чтобы помочь бороться с мошенничеством, можно эффективно использовать специально разработанные алгоритмы ИИ, которые могут обнаруживать аномалии или необычные закономерности. Выявление тонких различий, которые часто остаются незамеченными людьми, - вот где алгоритмы ИИ процветают эффективно и масштабно.

Кредитные решения

Количество кредитных заявок растет, и потребность в автоматизации процесса утверждения становится как никогда важной.

Кредитные решения традиционно принимаются людьми с использованием метода оценки, учитывающего предыдущие результаты деятельности заемщика. Это часто может привести к предвзятости, а также к длительному ручному процессу.

Так чем же может помочь ИИ? ИИ может помочь финансовым кредиторам принимать более точные и быстрые решения. Помимо автоматизации и ускорения всего процесса, ИИ также может точно оценивать потенциальных заемщиков с меньшими затратами и предвзятостью. Это позволяет финансовым службам принимать информированные решения в отношении своих клиентов, помогая кредиторам различать лиц с высоким уровнем риска и кредитоспособных лиц. Даже регулируемые отрасли, связанные с принятием решений, теперь могут использовать ИИ, благодаря прогрессу в объяснимости моделей, а также этике в ИИ.

Управление рисками

Управление рисками является важной областью для финансовых учреждений, поскольку оно обеспечивает безопасность, надежность и стратегические решения компании. Цель управления рисками - защитить организации от потенциальных угроз, которые могут негативно повлиять на функционирование или прибыль финансового учреждения. Сами по себе угрозы могут быть разнообразными и включать, помимо прочего, кредитный риск, политический риск, рыночный риск, риск инфляции и правовой риск.

ИИ все чаще используется в финансовых услугах для разработки моделей, способных анализировать огромные объемы данных для определения рыночных тенденций, определения приоритетов рисков и соответствующего мониторинга рисков. Это позволяет финансовым службам эффективно и действенно управлять рисками.

Гиперперсонализация

Гиперперсонализация - это новый уровень персонализации. Он использует ИИ для сбора актуальных и применимых данных для предоставления более персонализированных и настраиваемых продуктов, услуг и информации в зависимости от индивидуального поведения. Несмотря на то, что для финансовых услуг выгодно предоставлять персонализацию, существует также спрос, который должен быть удовлетворен, поскольку от самих клиентов растет ожидание персонализации.

Отчет, проведенный HSBC, показал, что гиперперсонализация станет доминирующей тенденцией следующего десятилетия. Это потому, что предоставление исключительного обслуживания клиентов имеет первостепенное значение для обеспечения успеха в финансовых услугах.

Сложные алгоритмы на основе искусственного интеллекта идеально подходят для обеспечения гиперперсонализации, поскольку они способны генерировать идеи на основе поведения клиентов, взаимодействий в социальных сетях, исторических транзакций, их отзывов и мнений.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля акциями, также известная как «Автоматизированные торговые системы», относится к автоматической настройке с использованием сложных математических формул для покупки и продажи акций.

Покупкой и продажей акций традиционно занимаются люди, которые анализируют исторические и текущие рыночные тенденции. Это дало бы понимание того, как цены на акции будут колебаться в определенный момент времени. Цель игры - купить акции по низкой цене и продать их при повышении цены, чтобы получить прибыль.

ИИ особенно эффективен в этой области, где можно анализировать огромные объемы данных для принятия быстрых и высокоточных торговых решений на основе данных.

Гиперавтоматизация

Гиперавтоматизация (термин, придуманный Gartner), также известная как интеллектуальная автоматизация процессов (IDC) и цифровая автоматизация процессов (Forrester), относится к использованию передовых технологий, таких как искусственный интеллект, для автоматизации ручных процессов.

Гиперавтоматика помогает любой организации не только повысить производительность, но и значительно снизить эксплуатационные расходы. Гиперавтоматизация может осуществляться в форме автоматизации документооборота, мониторинга транзакций, использования чат-ботов и автоматизации ручных задач в call-центрах.

Конечная цель гиперавтоматизации - автоматизировать повторяющиеся и рутинные задачи. Это приводит к высвобождению времени для сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на других важных аспектах своей работы, повышая удовлетворенность сотрудников. Дополнительным преимуществом гиперавтоматизации является минимизация человеческих ошибок и обеспечение точности на каждом этапе.

Gartner признал гиперавтоматизацию одной из десяти ведущих технологических тенденций 2020 года, что делает ее важной технологией для организаций, стремящихся автоматизировать процессы.

Преимущества ИИ в финансовом секторе

ИИ действительно представляет собой «новое электричество» и продолжает революционизировать финансовую индустрию.

Подводя итог описанным выше преимуществам, можно сказать, что использование ИИ может иметь огромное положительное влияние, одновременно обеспечивая огромную прибыль для бизнеса.

Понимание того, как этично внедрить ИИ с помощью объяснимого ИИ, имеет решающее значение в финансовой отрасли. Как эксперты, мы точно понимаем, как интегрировать объяснимость при разработке специализированных алгоритмов для удовлетворения потребностей бизнеса.

ИИ разрушает многие отрасли, и использование ИИ больше не является роскошью; это необходимость. Мы очень рады работать в авангарде технологий и помогать предприятиям на этом пути.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о том, как Advancing Analytics помогла нескольким клиентам финансовых услуг развернуть современные приложения и платформы машинного обучения. Если вам нужна поддержка по внедрению любого из приведенных выше примеров в рамках вашего бизнеса, или если вы хотите узнать больше о том, что наука о данных может сделать для вас, свяжитесь с нами.

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.