«Бывают десятилетия, когда ничего не происходит, и бывают недели, когда десятилетия случаются». — Владимир Ильич Ленин

Это утверждение Владимира Ленина кажется особенно верным в случае искусственного интеллекта (ИИ).

ИИ быстро меняет правила игры в глобальном мире, и его влияние можно увидеть во всех отраслях. Кажется, что это было вчера, когда люди считали, что ИИ повлияет только на трудоемкие или операционные задачи, а творческие профессии выживут. Но с помощью таких инструментов, как Midjourney и AIVA, основное предположение было опровергнуто. Эти инструменты составляют серьезную конкуренцию художникам и музыкальным продюсерам, предоставляя интерфейс, который может генерировать искусство/музыку с помощью подсказок.

На эту тему можно многое обсудить, но в этой части мы сосредоточим наше внимание на том, как ИИ меняет лицо финансов. Мы рассмотрим следующие 5 пунктов в том же порядке:

  1. Появление ИИ в финансах
  2. Почему он возник или на какую проблему нацелен ИИ?
  3. Какие решения предлагает ИИ?
  4. Каковы преимущества этих решений?
  5. Какие опасения вызывает ИИ?

Появление ИИ в финансах

Хотя концепция ИИ восходит к 1950-м годам, только в последние годы эта технология получила широкое распространение в финансовом секторе. Этот всплеск интереса можно объяснить несколькими факторами, включая достижения в области машинного обучения, распространение данных и усиление конкуренции в недавнем прошлом.

Использование ИИ в финансах восходит к началу 1980-х годов, когда банки начали использовать основанные на правилах системы для оценки кредитоспособности, обнаружения мошенничества и управления рисками. Однако только с появлением больших данных и машинного обучения ИИ закрепился в финансах. Сегодня ИИ используется для широкого круга задач, от алгоритмической торговли до обслуживания клиентов.

Одним из первых и наиболее значительных применений ИИ в финансах был кредитный скоринг. До внедрения ИИ кредитный скоринг был ручным процессом, который в значительной степени зависел от субъективного суждения кредитных специалистов. С внедрением систем, основанных на правилах, банки смогли автоматизировать процесс кредитного скоринга, что привело к более быстрым и точным решениям.

Еще одним ранним применением ИИ в финансах было обнаружение мошенничества. Анализируя большие объемы данных о транзакциях, алгоритмы ИИ могут выявлять закономерности, указывающие на возможное мошенничество, что позволяет банкам принимать меры до того, как возникнут убытки.

Однако если нам нужно указать на одно событие, которое сделало все это популярным, это будет введение ChatGPT в ноябре 2022 года. Для тех, кто жил под скалой (😛), ChatGPT — это компьютерная программа, которая может говорить и понять, что люди говорят. Это похоже на разговор с виртуальным другом, который может ответить на ваши вопросы и поболтать с вами, как это сделал бы реальный человек.

Ключевые факторы внедрения ИИ в финансах

Рост использования ИИ в финансах можно объяснить несколькими ключевыми факторами, в том числе:

  • Большие данные — обилие данных позволило ИИ выявлять закономерности и генерировать идеи, которые ранее были невозможны.
  • Давление на затраты — искусственный интеллект может помочь автоматизировать рутинные задачи и повысить эффективность, что приведет к сокращению расходов финансовых учреждений.
  • Нормативные требования — необходимость соблюдать все более строгие правила побуждает финансовые учреждения искать более эффективные и действенные решения, такие как ИИ.

Одним из наиболее значительных факторов внедрения ИИ в финансах является растущая конкуренция в отрасли. С появлением финтех-стартапов и нетрадиционных игроков традиционные финансовые институты вынуждены внедрять инновации и оставаться на шаг впереди. ИИ предлагает способ сделать это, позволяя финансовым учреждениям предлагать своим клиентам новые и улучшенные услуги.

Еще одним фактором внедрения ИИ в финансах является растущая сложность финансовых продуктов и услуг. По мере того как финансовые продукты становятся все более сложными, людям становится все труднее их понимать и управлять ими. ИИ может помочь, анализируя большие объемы данных и генерируя идеи, которые людям было бы трудно или невозможно раскрыть.

Наконец, распространение данных является основным фактором внедрения ИИ в финансах. С появлением цифровых технологий финансовые учреждения генерируют больше данных, чем когда-либо прежде. ИИ предлагает способ осмысления этих данных, позволяя финансовым учреждениям генерировать новые идеи и улучшать процесс принятия решений.

Приложения ИИ в финансовом секторе

Некоторые из конкретных вариантов использования или приложений ИИ (не ограничиваясь ими) можно найти ниже:

Алгоритмический трейдинг и инвестиции

  • Алгоритмическая торговля и инвестиции, также известные как количественная торговля, представляют собой использование сложных математических моделей для принятия торговых решений.
  • Используя алгоритмы машинного обучения, финансовые учреждения могут более точно прогнозировать рыночные тенденции, выявлять аномалии и выявлять возможности для получения прибыли.
  • Эта технология способна анализировать огромные объемы данных и совершать сделки с молниеносной скоростью, что дает финансовым учреждениям значительное преимущество перед конкурентами.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

  • Мошенничество является серьезной проблемой в финансовой индустрии, ежегодно обходясь в миллиарды долларов.
  • ИИ можно использовать для обнаружения и предотвращения мошенничества в режиме реального времени путем анализа больших объемов данных о транзакциях, выявления подозрительных закономерностей и отметки потенциально мошеннических действий.

Оценка и управление рисками

  • Анализируя большие объемы данных об экономических показателях, рыночных тенденциях и ценах на активы, ИИ может генерировать модели риска, которые являются более точными и надежными, чем традиционные методы.
  • его технология также может помочь финансовым учреждениям выявить потенциальные риски до того, как они станут серьезными проблемами.

Обслуживание клиентов и чат-боты

  • Обслуживание клиентов является ключевым отличием в финансовой индустрии, где чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта все чаще используются для улучшения обслуживания клиентов.
  • Используя обработку естественного языка и машинное обучение, эти боты могут имитировать человеческий разговор и давать персонализированные рекомендации и советы клиентам.
  • Эта технология также может помочь финансовым учреждениям сократить расходы за счет автоматизации рутинных задач обслуживания клиентов.

Робо-консультанты и управление капиталом

  • Роботы-консультанты используют искусственный интеллект для предоставления автоматизированных инвестиционных консультаций и услуг по управлению портфелем.
  • Анализируя финансовый профиль пользователя, устойчивость к риску и инвестиционные цели, роботы-консультанты могут предоставлять индивидуальные инвестиционные рекомендации за небольшую часть стоимости традиционных консультантов-людей.

Использование ИИ в финансовой индустрии все еще находится на ранней стадии, но его потенциал огромен. Поскольку технология продолжает развиваться, финансовые учреждения смогут принимать более обоснованные решения, сокращать расходы и улучшать обслуживание клиентов. Будущее финансов за ИИ.

Преимущества ИИ в финансах

Использование ИИ в финансах может дать несколько преимуществ, в том числе:

Повышение эффективности и снижение затрат

  • ИИ может автоматизировать задачи, высвобождая сотрудников для выполнения сложной работы, и в то же время генерировать ценную информацию для улучшения процесса принятия решений и повышения производительности в финансовых учреждениях.
  • Например, ИИ можно использовать для автоматизации процесса выдачи кредитов, поскольку, анализируя большие объемы данных, он может быстро определить кредитоспособность заемщика и принять решение об одобрении или отказе в кредите.

Расширенное принятие решений и прогнозная аналитика

  • ИИ позволяет финансовым учреждениям принимать более взвешенные решения, анализируя данные и прогнозируя тенденции, помогая им находить новые возможности и улучшать свои финансовые показатели.
  • Например, ИИ можно использовать для анализа данных о клиентах и ​​выявления закономерностей в их покупательском поведении, которые можно использовать для разработки персонализированных маркетинговых кампаний, нацеленных на определенные сегменты клиентов, что приведет к увеличению продаж и доходов финансового учреждения.

Персонализированные финансовые услуги

  • ИИ позволяет финансовым учреждениям предлагать персонализированные услуги, анализируя данные о клиентах, что приводит к индивидуальным рекомендациям и укреплению отношений с клиентами, способствуя их лояльности.
  • Например, ИИ можно использовать для анализа покупательских привычек клиентов и предоставления персонализированных советов по составлению бюджета, которые могут помочь клиенту лучше управлять своими финансами и достигать своих финансовых целей, а также укреплять доверие и лояльность к финансовому учреждению.

Усиленная безопасность и соответствие требованиям

  • ИИ может улучшить обнаружение мошенничества в финансовых учреждениях, отслеживая транзакции в режиме реального времени, снижая риски и обеспечивая соответствие нормативным требованиям для повышения безопасности.
  • Например, ИИ можно использовать для анализа данных транзакций и выявления шаблонов, которые могут указывать на мошенническую деятельность, что может помочь финансовым учреждениям быстро обнаруживать и предотвращать мошенничество, защищая как учреждение, так и его клиентов.

Проблемы и проблемы

Несмотря на потенциальные преимущества ИИ в финансах, есть несколько проблем и проблем, которые необходимо решить:

  1. Конфиденциальность и безопасность данных: защита данных от утечек и обеспечение ответственного обращения.
  2. Этические соображения и предвзятость: защита от предвзятости в системах ИИ, обеспечение прозрачности и справедливости.
  3. Нормативно-правовые последствия: Навигация по меняющимся правилам в соответствии с достижениями в области искусственного интеллекта.
  4. Воздействие на занятость и смещение рабочих мест: решение проблемы возможного смещения рабочих мест посредством инициатив по переподготовке и обучению.

Для этой статьи мы сделали этот раздел кратким, но может быть полная статья, посвященная только этому разделу, поскольку есть серьезные опасения, высказанные лидерами мнений в области ИИ, включая Билла Гейтса, по поводу использования этой технологии (вы можете найти подробности здесь).

Заключение

Распространение ИИ в сфере финансов открывает огромные возможности для повышения эффективности и роста. Финансовые учреждения должны использовать ИИ ответственно и этично, максимально увеличивая его преимущества и снижая риски. Поскольку ИИ продолжает формировать отрасль, ответственный подход обеспечивает гармоничную интеграцию технологий, что в конечном итоге способствует развитию финансового мира. Присоединяйтесь к революции искусственного интеллекта в финансах, изменяя наше восприятие денег и взаимодействие с ними.