10 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sektor usług finansowych

Według raportu McKinsey & Company do 2030 r. przyjęcie sztucznej inteligencji w sektorze usług finansowych ma przynieść wartość dodaną 1,2 biliona dolarów. Sztuczna inteligencja (AI) szybko zmienia branżę finansową, rewolucjonizując sposób działania instytucji finansowych i głęboko wpływając na różne aspekty finansów. Integracja AI w finansach przyniosła liczne korzyści z AI w finansach, a obecnie istnieje szeroka gama aplikacji AI w finansach, które mogą zmienić reguły gry w przyszłości.

Na tym blogu szczegółowo przyjrzymy się 10 najlepszym przypadkom użycia sztucznej inteligencji w branży finansowej.

10 najlepszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w finansach

Rozpoczęła się rewolucja AI w finansach. Oto 10 najpopularniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji w usługach finansowych.

1. Obsługa klienta

Konwersacyjna sztuczna inteligencja dla finansów stała się przełomem w obsłudze klienta. Wdrażając chatboty i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji, banki i instytucje finansowe mogą wydajnie i w czasie rzeczywistym obsługiwać dużą liczbę zapytań klientów. Ci wirtualni asystenci wykorzystują możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć złożone pytania finansowe i szybko udzielić dokładnych odpowiedzi.

Godnym uwagi przykładem sztucznej inteligencji w finansach jest przyjęcie asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji. Ci asystenci głosowi, zintegrowani z aplikacjami bankowości mobilnej lub urządzeniami inteligentnymi, umożliwiają klientom naturalną interakcję za pomocą poleceń głosowych. Klienci mogą sprawdzać dane swojego konta, przeprowadzać transakcje i uzyskiwać spersonalizowane informacje finansowe, po prostu rozmawiając z asystentem AI.

Na przykład Wells Fargo korzysta z chatbota Facebook Messenger opartego na uczeniu maszynowym, aby skutecznie komunikować się ze swoimi klientami. Klienci mogą uzyskać dostęp do wszystkich potrzebnych informacji o swoich kontach i hasłach za pomocą chatbota. Wykorzystanie konwersacyjnej sztucznej inteligencji w usługach finansowych zmienia obsługę klienta, umożliwiając spersonalizowane i wydajne wsparcie.

Innym niezwykłym przykładem sztucznej inteligencji w finansach jest wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do analizy nastrojów. Instytucje finansowe mogą analizować opinie klientów, posty w mediach społecznościowych i recenzje za pomocą algorytmów analizy nastrojów opartych na sztucznej inteligencji. Zapewnia to cenny wgląd w preferencje i nastroje klientów, umożliwiając organizacjom proaktywne rozwiązywanie problemów klientów i poprawę jakości usług.

Integracja sztucznej inteligencji w usługach finansowych zrewolucjonizowała obsługę klienta w sektorze finansowym. Sztuczna inteligencja do konwersacji, asystenci głosowi i analiza nastrojów to tylko kilka przykładów tego, jak sztuczna inteligencja zmienia obsługę klienta, zapewniając spersonalizowane doświadczenia i skuteczne wsparcie w branży finansowej.

2. Wykrywanie oszustw

Dzięki najnowszym rozwiązaniom AI dla finansów instytucje finansowe mogą skutecznie zwalczać oszustwa, chroniąc zarówno siebie, jak i swoich klientów.

Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i analitykę predykcyjną, wykorzystanie sztucznej inteligencji w usługach finansowych umożliwia analizę ogromnych ilości danych w celu identyfikacji oszustw i zapobiegania im w czasie rzeczywistym. Te systemy oparte na sztucznej inteligencji nieustannie uczą się na podstawie nowych danych, wykrywając pojawiające się wzorce oszustw, które mogą pozostać niezauważone przez tradycyjne systemy oparte na regułach.

Algorytmy wykrywania anomalii są doskonałym przykładem sztucznej inteligencji dla finansów w wykrywaniu oszustw. Mogą identyfikować nietypowe wzorce i odchylenia od normalnego zachowania, podnosząc alarm do dalszych badań. Na przykład, jeśli klient nagle przeprowadzi wiele transakcji o dużej wartości z nieznanej lokalizacji, system sztucznej inteligencji może natychmiast oznaczyć to jako przypadek potencjalnego oszustwa.

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana przez JPMorgan Chase do identyfikowania oszustw w działalności związanej z kartami kredytowymi. Bank stworzył własny algorytm, który analizuje specyfikę każdej transakcji kartą kredytową w czasie rzeczywistym w celu wykrycia wzorców oszustw.

Rozwiązania AI dla finansów wykorzystują różnorodne źródła danych, w tym media społecznościowe i zewnętrzne bazy danych, w celu zwiększenia możliwości wykrywania oszustw. Włączając nieustrukturyzowane dane i wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP), systemy sztucznej inteligencji mogą identyfikować wskaźniki oszustwa i dokładnie wykrywać oszukańcze działania.

3. Ocena ryzyka kredytowego

Ocena ryzyka kredytowego to kluczowy proces w branży finansowej, a sztuczna inteligencja zrewolucjonizowała ten obszar, dostarczając zaawansowane finansowe rozwiązania sztucznej inteligencji. Dzięki integracji sztucznej inteligencji w usługach finansowych modele oceny ryzyka kredytowego w branży finansowej stały się dokładniejsze i wydajniejsze.

Tradycyjnie ocena ryzyka kredytowego opierała się na ocenie manualnej i subiektywnym podejmowaniu decyzji. Jednak wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji w sektorze finansowym instytucje finansowe mogą zautomatyzować i usprawnić ten proces. Algorytmy uczenia maszynowego i analizy predykcyjne analizują obszerne dane, w tym historię kredytową, sprawozdania finansowe i trendy rynkowe, aby ocenić ryzyko związane z udzieleniem kredytu.

Doskonałym przykładem zastosowania AI i ML w finansach jest wykorzystanie modeli scoringowych opartych na sztucznej inteligencji. Modele te analizują dane historyczne, identyfikują wzorce i przewidują prawdopodobieństwo niewypłacalności lub zaległości. Pożyczkodawcy mogą podejmować świadome decyzje, usprawniać zarządzanie ryzykiem i oferować konkurencyjne stopy procentowe pożyczkobiorcom posiadającym zdolność kredytową.

Sztuczna inteligencja w bankowości i finansach umożliwia monitorowanie ryzyka kredytowego w czasie rzeczywistym. Systemy sztucznej inteligencji w branży finansowej stale analizują dane finansowe i warunki rynkowe, aby zapewnić wczesne ostrzeżenia i alerty dotyczące potencjalnych niewypłacalności lub pogarszającej się zdolności kredytowej.

4. Spersonalizowane zarządzanie majątkiem

Dzięki zaawansowanym algorytmom i funkcjom uczenia maszynowego (ML) sztuczna inteligencja zmienia rolę sztucznej inteligencji w finansach i umożliwia tworzenie kreatywnych rozwiązań sztucznej inteligencji dla finansów. Spersonalizowane zarządzanie majątkiem to jeden z kluczowych obszarów, w których sztuczna inteligencja rewolucjonizuje finanse.

Integracja sztucznej inteligencji z usługami finansowymi umożliwia instytucjom oferowanie spersonalizowanych porad i rozwiązań. Dzięki analizie ogromnych ilości danych, w tym trendów rynkowych i wyników historycznych, sztuczna inteligencja dostarcza cennych informacji ułatwiających podejmowanie świadomych decyzji. Wykorzystując sztuczną inteligencję w finansach, instytucje mogą dostosowywać strategie inwestycyjne do indywidualnych preferencji, tolerancji ryzyka i celów finansowych.

Na przykład wyobraź sobie inwestora, który chce zoptymalizować swój portfel w obliczu wahań rynkowych. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego w finansach algorytmy sztucznej inteligencji mogą stale monitorować i analizować warunki rynkowe, dokonując w czasie rzeczywistym korekt portfela inwestycyjnego w celu maksymalizacji zwrotów.

Platforma Aladdin firmy BlackRock analizuje ogromne ilości danych finansowych, identyfikuje zagrożenia i możliwości oraz zapewnia menedżerom inwestycyjnym wgląd w czasie rzeczywistym.

Rola sztucznej inteligencji w finansach rewolucjonizuje branżę, ułatwiając spersonalizowane zarządzanie majątkiem i wprowadzając innowacyjne rozwiązania AI dla finansów. Ta zmiana paradygmatu umożliwia instytucjom finansowym świadczenie najwyższej jakości usług, poprawiając doświadczenia klientów i wyniki. W dziedzinie spersonalizowanych usług finansowych sztuczna inteligencja w finansach zmienia sposób działania instytucji.

5. Zgodność

Zgodność jest istotnym aspektem branży finansowej, zapewniającym, że firmy przestrzegają standardów regulacyjnych i zobowiązań prawnych. Sztuczna inteligencja stała się przełomem w tej dziedzinie, rewolucjonizując procesy zgodności dzięki swoim zaawansowanym możliwościom.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w usługach finansowych przyniosło znaczną poprawę procedur zgodności. Godnym uwagi przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji w bankowości i finansach jest automatyzacja zadań zgodności, takich jak procedury Know Your Customer (KYC). Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane klientów, identyfikować potencjalne zagrożenia i oznaczać podejrzane osoby, usprawniając proces weryfikacji. Oszczędza to czas, zmniejsza koszty i zapewnia zgodność z przepisami.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w finansach zrewolucjonizowało zgodność, automatyzując ręczne zadania i poprawiając ogólną wydajność usług finansowych oraz bankowości i finansów.

6. Planowanie finansowe

Integracja sztucznej inteligencji w finansach zmieniła planowanie finansowe dzięki wykorzystaniu analizy danych i algorytmów uczenia maszynowego. Na przykład platformy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować historyczne dane finansowe, trendy rynkowe i wskaźniki ekonomiczne w celu generowania dokładnych i spersonalizowanych prognoz finansowych. Ta cecha sztucznej inteligencji pomaga bankom w zabieganiu o milenialsów, którzy w większości krajów stanowią ważny segment klientów. Umożliwia to osobom fizycznym i firmom podejmowanie świadomych decyzji i optymalizację strategii finansowych.

Jednym z wybitnych przykładów sztucznej inteligencji w finansach jest wykorzystanie robo-doradców opartych na sztucznej inteligencji w usługach finansowych. Platformy te wykorzystują sztuczną inteligencję w finansach, aby oferować spersonalizowane porady inwestycyjne w oparciu o indywidualne cele, tolerancję ryzyka i warunki rynkowe. Dzięki wyrafinowanym algorytmom robo-doradcy mogą zapewnić ekonomiczne zarządzanie portfelem w czasie rzeczywistym, umożliwiając jednostkom dostęp do profesjonalnych usług planowania finansowego za ułamek kosztów.

W ostatnim czasie konwersacyjna sztuczna inteligencja w finansach zyskała na popularności, umożliwiając użytkownikom interakcję z wirtualnymi asystentami w zakresie planowania finansowego. Te chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą odpowiadać na zapytania, dostarczać wglądu, a nawet przeprowadzać transakcje finansowe, oferując spersonalizowaną pomoc i wygodę. Sztuczna inteligencja konwersacyjna wydaje się być przyszłością sztucznej inteligencji w finansach, ponieważ obiecuje zmianę tektoniczną w sposobie planowania finansowego.

7. Prognozowanie i zarządzanie nieściągalnym długiem

Prognozowanie i zarządzanie nieściągalnym długiem to krytyczny aspekt usług finansowych, a wykorzystanie sztucznej inteligencji w finansach rewolucjonizuje ten aspekt zarządzania finansami.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w księgowości i finansach oraz jej zastosowania w usługach finansowych wprowadziły potężne narzędzia do prognozowania złych długów. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) mogą analizować ogromne ilości danych historycznych, w tym schematy płatności klientów, oceny kredytowe i wskaźniki ekonomiczne, aby zidentyfikować potencjalne ryzyko niewypłacalności. Wykorzystując te spostrzeżenia, instytucje finansowe mogą podejmować decyzje w oparciu o dane i podejmować proaktywne działania w celu złagodzenia nieściągalnych długów.

Ponadto generatywna sztuczna inteligencja dla finansów jest wykorzystywana do opracowywania innowacyjnych podejść do zarządzania nieściągalnym długiem. Na przykład generatywne modele sztucznej inteligencji mogą symulować różne scenariusze ekonomiczne i oceniać ich wpływ na portfele kredytowe, umożliwiając instytucjom finansowym ocenę potencjalnego ryzyka i odpowiednie dostosowanie strategii.

Zastosowania AI w finansach obejmują również automatyzację procesów windykacyjnych. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować zachowania klientów, wzorce komunikacji i dane demograficzne w celu personalizacji działań windykacyjnych, zwiększając szanse na pomyślne odzyskanie długów przy jednoczesnej optymalizacji zasobów.

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach, wraz z ML w finansach, przekształca prognozowanie i zarządzanie nieściągalnym długiem. Wykorzystując możliwości analityczne i automatyzację sztucznej inteligencji, instytucje finansowe mogą dokonywać dokładniejszych prognoz, opracowywać skuteczne strategie i poprawiać wyniki windykacji, poprawiając ogólną kondycję finansową.

8. Generowanie raportów finansowych

Rola AI w finansach jest obecnie coraz bardziej widoczna w obszarze generowania raportów finansowych. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych finansowych, w tym transakcje, faktury i wyciągi z kont, aby zautomatyzować proces generowania raportów. Firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji w usługach finansowych, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, które mogą wydobywać istotne informacje, przeprowadzać weryfikację danych oraz generować kompleksowe i wolne od błędów raporty finansowe.

Jednym z kluczowych przypadków użycia sztucznej inteligencji w finansach jest automatyzacja sprawozdawczości regulacyjnej. Instytucje finansowe są zobowiązane do przestrzegania złożonych przepisów i składania dokładnych raportów organom regulacyjnym. Wykorzystując sztuczną inteligencję w finansach, firmy mogą usprawnić ten proces, automatycznie pozyskując odpowiednie dane, wykonując obliczenia i generując raporty zgodne ze standardami regulacyjnymi.

Ponadto wykorzystanie ML w finansach ułatwia generowanie raportów finansowych w czasie rzeczywistym poprzez analizę danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, umożliwiając interesariuszom dostęp do aktualnych informacji w celu podejmowania decyzji. Integracja sztucznej inteligencji w księgowości i finansach zrewolucjonizowała generowanie raportów finansowych, zmieniając sposób przetwarzania, analizowania i wykorzystywania danych finansowych.

9. Handel algorytmiczny

Handel algorytmiczny jest jednym z głównych przypadków wykorzystania sztucznej inteligencji w finansach. Dzięki swoim zaawansowanym możliwościom sztuczna inteligencja zmienia obrót giełdowy, umożliwiając szybsze, dokładniejsze i oparte na danych podejmowanie decyzji.

Szerokie wykorzystanie sztucznej inteligencji w finansach utorowało drogę do handlu algorytmicznego. Algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować ogromne ilości danych rynkowych, w tym historyczne trendy cenowe, wskaźniki rynkowe i nastroje w wiadomościach, aby identyfikować wzorce i przewidywać ruchy rynkowe. Pozwala to instytucjom finansowym na wykonywanie transakcji z precyzją i wydajnością.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja w usługach finansowych również odgrywa znaczącą rolę w handlu algorytmicznym. Wirtualni asystenci wyposażeni w funkcje sztucznej inteligencji mogą przetwarzać zapytania w języku naturalnym od traderów, dostarczać wgląd w rynek w czasie rzeczywistym, analizować strategie handlowe i realizować transakcje w oparciu o predefiniowane parametry.

Na przykład Virtu Financial to globalna firma zajmująca się handlem elektronicznym, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do zasilania swojej algorytmicznej platformy handlowej. Platforma firmy oparta na sztucznej inteligencji może skanować miliony punktów danych w czasie rzeczywistym i realizować transakcje po optymalnej cenie. W oparciu o predefiniowane strategie handlowe i parametry ryzyka, system może automatycznie realizować transakcje w optymalnych terminach i cenach, wykorzystując możliwości rynkowe i minimalizując błędy ludzkie.

Integracja AI i ML w finansach umożliwia systemom handlu algorytmicznego ciągłe uczenie się i dostosowywanie do warunków rynkowych. Algorytmy uczenia maszynowego mogą dynamicznie dostosowywać strategie handlowe w oparciu o dane w czasie rzeczywistym, optymalizując wydajność i maksymalizując zyski.

10. Automatyzacja rutynowych zadań

Wykorzystując sztuczną inteligencję w finansach, organizacje finansowe automatyzują swoje operacje i czerpią korzyści z tej technologii.

Jednym z wyróżniających się przykładów jest wykorzystanie konwersacyjnej sztucznej inteligencji w finansach. Wirtualni asystenci napędzani technologią AI mogą wchodzić w interakcje z klientami, zapewniając wsparcie i pomoc w czasie rzeczywistym. Te inteligentne chatboty mogą obsługiwać rutynowe zapytania, zarządzać kontami i podstawowe transakcje, uwalniając zasoby ludzkie do bardziej złożonych zadań.

Przeczytaj także:- Jakie są przypadki użycia i zalety RPA w finansach?

W branży finansowej połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) odgrywa zasadniczą rolę w automatyzacji procesów. Algorytmy ML mogą analizować ogromne ilości danych finansowych, wykrywać wzorce i przewidywać. Umożliwia to zautomatyzowane wprowadzanie danych, przetwarzanie dokumentów i uzgadnianie, zmniejszając wysiłek ręczny i zwiększając dokładność.

Korzyści z AI w finansach są znaczące. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań instytucje finansowe mogą usprawnić operacje, obniżyć koszty i zwiększyć dokładność. Co więcej, pracownicy mogą skupić się na działaniach o większej wartości, takich jak analiza finansowa i podejmowanie decyzji, co prowadzi do lepszych wyników strategicznych.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w usługach finansowych do automatyzacji rutynowych zadań to rewolucja w sektorze finansowym.

Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji w swojej branży finansowej i zaoferuj swoim użytkownikom niezrównane wrażenia, korzystając z naszych najwyższej klasy usług

Zobacz nasze usługi

Jak Appinventiv może pomóc Ci wykorzystać moc sztucznej inteligencji w finansach

Appinventiv to Twój zaufany partner w wykorzystaniu siły sztucznej inteligencji w finansach. Dzięki naszemu doświadczeniu w technologiach sztucznej inteligencji i głębokiemu zrozumieniu branży finansowej możemy pomóc Ci odblokować transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w Twoich operacjach finansowych. Dzięki naszym wyjątkowym usługom tworzenia oprogramowania fintech możemy pomóc Ci w opracowaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji dostosowanych do Twoich konkretnych potrzeb, niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację rutynowych zadań, usprawnienie wykrywania oszustw, czy optymalizację strategii inwestycyjnych. Dzięki naszemu podejściu opartemu na współpracy i najnowocześniejszym rozwiązaniom sztucznej inteligencji zapewniamy przewagę w dynamicznym krajobrazie finansów i wykorzystanie pełnej mocy sztucznej inteligencji do napędzania wzrostu i wydajności w Twojej organizacji.

Często zadawane pytania

P. Czym jest sztuczna inteligencja w finansach

A. Sztuczna inteligencja w finansach odnosi się do zastosowania technologii i technik sztucznej inteligencji w branży finansowej. Obejmuje wykorzystanie algorytmów i uczenia maszynowego do analizowania ogromnych ilości danych finansowych w celu wykonywania różnych zadań związanych z finansami.

P. Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w finansach?

O. Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w finansach do automatyzacji rutynowych zadań, analizowania danych w celu uzyskania wglądu, poprawy wykrywania oszustw, optymalizacji strategii inwestycyjnych, personalizacji doświadczeń klientów oraz usprawnienia oceny ryzyka i zarządzania nim. Umożliwia instytucjom finansowym usprawnienie operacji, podejmowanie decyzji w oparciu o dane, poprawę wydajności i świadczenie klientom lepszych usług.

P. Dlaczego sztuczna inteligencja to przyszłość finansów?

O. Sztuczna inteligencja jest uważana za przyszłość finansów, ponieważ ma potencjał zrewolucjonizowania branży. Dzięki zaawansowanym możliwościom sztuczna inteligencja może przetwarzać i analizować ogromne ilości danych finansowych szybciej i dokładniej niż ludzie, co prowadzi do poprawy wydajności i dokładności w podejmowaniu decyzji.