10 przypadków użycia i realnych przykładów generatywnej sztucznej inteligencji w usługach finansowych

Czy zastanawiałeś się kiedyś nad zadziwiającą precyzją i rozwojem branży finansowej? To dziedzina, w której błędy są minimalne, dokładność jest najważniejsza, a postęp jest nieustanny. Ale co tak naprawdę sprawia, że ​​to wszystko dzieje się za kulisami? Cóż, to jest generatywna sztuczna inteligencja.

Generacyjna sztuczna inteligencja w finansach stała się cennym narzędziem innowacji w sektorze, oferującym korzyści, które na nowo definiują sposób przeprowadzania operacji finansowych i świadczenia usług.

Jego integracja z instytucjami finansowymi znacznie poprawia wydajność, proces podejmowania decyzji i zaangażowanie klientów. Automatyzując powtarzalne zadania i optymalizując przepływy pracy, Generative AI usprawnia operacje, redukuje błędy i obniża koszty, ostatecznie poprawiając zyski firm.

Powyższa tabela pokazuje, że oczekuje się, że generatywna sztuczna inteligencja w sektorze usług finansowych odnotuje CAGR na poziomie 28,1% w latach 2022–2032. Przy takiej trajektorii wzrostu przewiduje się, że wielkość rynku generatywnej sztucznej inteligencji w finansach przekroczy 9,48 miliarda dolarów do 2032 roku.

Rosnąca wielkość rynku wyraźnie wskazuje na znaczące możliwości finansowania przedsiębiorstw w zakresie inwestycji w generatywną sztuczną inteligencję, umożliwiając im wykorzystanie jej możliwości transformacyjnych i odblokowanie nowych ścieżek wzrostu i innowacji.

Na tym blogu omówimy różne aspekty generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze finansowym, w tym przypadki jej użycia, przykłady z życia codziennego i nie tylko. Zatem bez zbędnych ceregieli przejdźmy od razu do szczegółów.

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach: dogłębna eksploracja

W sektorze finansowym Generatywna AI stała się narzędziem, którego instytucje finansowe nie mogą przeoczyć. Przekształca operacje i procesy decyzyjne dzięki niezrównanym możliwościom.

Innowacyjna technologia ma potencjał, aby znacząco ulepszyć działalność przedsiębiorstw. Według raportu Deloitte postęp w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji może zwiększyć wzrost produktywności przedsiębiorstw o ​​1,5 punktu procentowego. W ten sposób firmy finansowe mogą odnotować znaczny wzrost produktywności i przychodów dzięki integracji generatywnej sztucznej inteligencji ze swoimi procesami.

W raporcie omówiono również, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może usprawnić przepływ pracy w przedsiębiorstwach i finansach poprzez wprowadzenie świadomości kontekstowej i możliwości podejmowania decyzji na poziomie ludzkim, co może zrewolucjonizować tradycyjne procesy pracy. Postęp ten jest możliwy dzięki modelom podstawowym, które wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia się inspirowane organizacją neuronów w ludzkim mózgu.

Co więcej, według raportu BCG działy finansowe w globalnych firmach wykorzystują transformacyjny potencjał narzędzi AI, takich jak ChatGPT i Google Bard. Oczekuje się, że narzędzia te zmienią przyszłość pracy w dziale finansowym, rewolucjonizując procesy, zwiększając efektywność i stymulując innowacje, wymagając od dyrektorów finansowych uzyskania szczegółowego zrozumienia ich wpływu.

Oczekuje się, że integracja generatywnej sztucznej inteligencji z operacjami finansowymi będzie przebiegać według trajektorii krzywej S, wskazującej na znaczny potencjał wzrostu.

Obecnie zespoły finansowe aktywnie badają możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w celu usprawnienia procesów, szczególnie w obszarach takich jak generowanie tekstu i badania.

Patrząc w przyszłość, Generatywna sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować podstawowe operacje i przekształcić partnerstwo biznesowe w sektorze finansowym. Ponadto oczekuje się współpracy z tradycyjnymi narzędziami prognozowania AI w celu zwiększenia wydajności i efektywności funkcji finansowych.

Przeczytaj także: Transformacyjny wpływ sztucznej inteligencji na finanse

Najpopularniejsze przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Konwergencja generatywnej sztucznej inteligencji i finansów stanowi najnowocześniejszą fuzję, przekształcającą konwencjonalne praktyki finansowe za pomocą wyrafinowanych algorytmów. Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w finansach obejmuje szeroki zakres zastosowań, w tym ocenę ryzyka, handel algorytmiczny, wykrywanie oszustw, automatyzację obsługi klienta, optymalizację portfela i prognozowanie finansowe.

Przyjrzyjmy się mnogości sposobów, w jakie generatywna sztuczna inteligencja w FinTech jest wykorzystywana i rozwijająca biznes.

Doradztwo w zakresie zmian w kodeksie regulacyjnym

Generacyjna sztuczna inteligencja w finansach może analizować ogromne ilości danych regulacyjnych i dostarczać organizacjom informacji na temat skutecznego dostosowywania się do zmian w kodeksach regulacyjnych. Interpretacja złożonych wymogów regulacyjnych pomaga przedsiębiorstwom zachować zgodność i skutecznie ograniczać ryzyko regulacyjne.

Dopasowane doradztwo finansowe

Generacyjna sztuczna inteligencja i finanse łączą się, aby oferować dostosowane do potrzeb porady finansowe, wykorzystując zaawansowane algorytmy i analizę danych, aby zapewniać spersonalizowane rekomendacje i spostrzeżenia osobom fizycznym i firmom. To dostosowane podejście zwiększa satysfakcję klientów i pomaga jednostkom podejmować świadome decyzje dotyczące inwestycji, oszczędności i planowania finansowego.

Usprawnione wyszukiwanie i synteza dokumentów finansowych

Generatywna sztuczna inteligencja w finansach upraszcza proces wyszukiwania i syntezy dokumentów finansowych poprzez automatyczne wydobywanie odpowiednich informacji z różnorodnych źródeł. Ta funkcja oszczędza czas analityków finansowych i usprawnia proces podejmowania decyzji, zapewniając kompleksowe spostrzeżenia.

Zautomatyzowane procesy księgowe

Generatywna sztuczna inteligencja jest bardzo korzystna w automatyzacji rutynowych zadań księgowych, takich jak wprowadzanie danych, uzgadnianie i kategoryzacja transakcji finansowych. Ograniczenie wysiłku ręcznego i minimalizacja błędów zwiększa wydajność i dokładność prowadzenia dokumentacji finansowej.

Efektywne generowanie raportów finansowych

Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał usprawnienia procesu generowania raportów finansowych poprzez syntezę danych z wielu źródeł i prezentację ich w ustrukturyzowanym formacie. Umożliwia to przedsiębiorstwom tworzenie terminowych i dokładnych raportów dla interesariuszy, organów regulacyjnych i inwestorów.

Wykrywanie oszustw i zapewnianie prywatności danych

Jednym ze skutecznych zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w finansach jest wykrywanie oszustw i bezpieczeństwo danych. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji potrafią wykrywać anomalie i wzorce wskazujące na oszukańcze działania w transakcjach finansowych. Dodatkowo zapewnia prywatność danych poprzez wdrożenie solidnych technik szyfrowania i monitorowanie dostępu do wrażliwych informacji finansowych.

(Przeczytaj także: AI w bankowości – jak sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w bankach)

Rozwiązania do zarządzania portfelem i ryzykiem

Generacyjna sztuczna inteligencja w finansach umożliwia wyrafinowaną optymalizację portfela i zarządzanie ryzykiem poprzez analizę danych historycznych, trendów rynkowych i czynników ryzyka. Pomaga instytucjom finansowym podejmować decyzje w oparciu o dane, aby maksymalizować zwroty przy jednoczesnej minimalizacji narażenia na ryzyko.

Wdrażanie algorytmicznych strategii handlowych

Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji opracowują i wdrażają strategie handlu algorytmicznego poprzez analizę danych rynkowych i identyfikację zyskownych możliwości handlowych. Zwiększa to efektywność handlu i umożliwia inwestorom czerpanie korzyści z wahań rynkowych w czasie rzeczywistym.

Optymalizacja procesów podatkowych

Generatywna sztuczna inteligencja automatyzuje procesy zgodności podatkowej, analizując przepisy podatkowe, regulacje i dane finansowe w celu optymalizacji planowania podatkowego i raportowania. Pomaga przedsiębiorstwom minimalizować zobowiązania podatkowe przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności z przepisami podatkowymi.

Analiza nastrojów klientów

Generatywna sztuczna inteligencja może analizować opinie klientów z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, ankiety i interakcje z obsługą klienta, aby ocenić nastroje wobec produktów i usług finansowych. Instytucje finansowe mogą dostosowywać swoją ofertę i strategie marketingowe, aby lepiej spełniać potrzeby i preferencje klientów, rozumiejąc ich nastroje.

Ocena ryzyka kredytowego

Jednym z najważniejszych zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji w finansach jest ocena ryzyka kredytowego. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji mogą analizować różnorodne źródła danych, w tym historię kredytową, sprawozdania finansowe i wskaźniki ekonomiczne, w celu oceny ryzyka kredytowego dla indywidualnych pożyczkobiorców lub firm. Umożliwia to pożyczkodawcom podejmowanie dokładniejszych i bardziej świadomych decyzji dotyczących zatwierdzeń pożyczek, stóp procentowych i limitów kredytowych, ostatecznie minimalizując ryzyko niewykonania zobowiązania i optymalizując portfele kredytowe.

Rozwój Chatbotów i Wirtualnych Asystentów dla Finansów

Generacyjna sztuczna inteligencja obsługuje chatboty i wirtualnych asystentów, którzy zapewniają spersonalizowaną obsługę klienta, odpowiadają na zapytania i wykonują rutynowe zadania finansowe. Ci asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję poprawiają jakość obsługi klientów i usprawniają interakcje między instytucjami finansowymi a klientami.

Rzeczywiste przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w usługach finansowych

Przyjrzyjmy się, jak czołowi gracze w branży wykorzystują moc generatywnej sztucznej inteligencji w bankowości i finansach, aby zrewolucjonizować swoje podejście, poprawić doświadczenia klientów i zwiększyć rentowność.

Dzięki szczegółowej eksploracji odkryjemy optymistyczny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na finanse.

JP Morgana

JPMorgan Chase, wiodąca globalna instytucja finansowa, wykazała duże zaangażowanie w innowacje poprzez proaktywne inwestycje w najnowocześniejsze technologie AI. Wśród tych udoskonaleń wyróżnia się Generatywna sztuczna inteligencja jako kluczowe narzędzie wykorzystywane przez markę do ulepszania różnych aspektów jej działalności.

Od udoskonalania ram zarządzania ryzykiem po ulepszanie strategii handlowych i podnoszenie jakości obsługi klienta, Generative AI odgrywa wieloaspektową rolę w ekosystemie JPMorgan.

Goldman Sachs

Goldman Sachs, znany ze swoich umiejętności w bankowości inwestycyjnej i zarządzaniu aktywami, wykorzystał transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji i technologii uczenia maszynowego, w tym generatywnej sztucznej inteligencji.

Włączając generatywną sztuczną inteligencję do swoich operacji handlowych, Goldman Sachs stara się optymalizować strategie inwestycyjne, ulepszać protokoły zarządzania ryzykiem i wyprzedzać trendy rynkowe

Morgana Stanleya

Morgan Stanley, niezłomny specjalista w dziedzinie zarządzania majątkiem i usług finansowych, przoduje w badaniu innowacji opartych na sztucznej inteligencji w celu zwiększenia swojej przewagi konkurencyjnej. Koncentrując się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji, Morgan Stanley dąży do wzmocnienia swoich możliwości wykrywania oszustw, optymalizacji procesów zarządzania portfelem i zapewniania swoim klientom spersonalizowanych porad finansowych.

Wiele generatywnych modeli AI znajdujących zastosowanie w sektorze finansowym

Branża FinTech rozwija się dzięki innowacjom, stale poszukując nowych sposobów na ulepszenie swojego podejścia i zwiększenie rentowności. Modele generatywnej sztucznej inteligencji odgrywają kluczową rolę w tym dążeniu do postępu, oferując szereg cennych narzędzi i technik, które finansują, wykorzystują przedsiębiorstwa do osiągnięcia swoich celów.

Przyjrzyjmy się każdemu z tych modeli i zbadajmy, w jaki sposób przyczyniają się one do sukcesu sektora FinTech.

Autoenkodery wariacyjne (VAE)

VAE to architektury sieci neuronowych, które uczą się kodować i dekodować dane wielowymiarowe, takie jak obrazy lub tekst. Są szeroko stosowane do generowania realistycznych i różnorodnych wyników.

Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Sieci GAN składają się z dwóch sieci neuronowych, generatora i dyskryminatora, które są wspólnie szkolone w sposób konkurencyjny. Sieci GAN przodują w generowaniu realistycznych obrazów, filmów i innych form danych.

Modele autoregresyjne

Modele autoregresyjne, takie jak autoregresyjna średnia ruchoma (ARMA) i autoregresyjna zintegrowana średnia ruchoma (ARIMA), przewidują przyszłe wartości w szeregach czasowych na podstawie przeszłych obserwacji. Są one powszechnie używane do zadań prognozowania szeregów czasowych.

Modele transformatorów

Modele transformatorów, takie jak seria GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, opierają się na mechanizmie samouważności, który pozwala im efektywniej przetwarzać sekwencje danych. Modele te są wszechstronne i mogą generować tekst, obrazy i inne typy danych.

Modele uczenia się przez głębokie wzmacnianie (DRL).

Modele DRL łączą głębokie uczenie się z technikami uczenia się przez wzmacnianie, aby uczyć się złożonych zachowań i generować sekwencje działań. Są często używane w robotyce i innych dynamicznych środowiskach.

PixelCNN

PixelCNN to rodzaj modelu autoregresyjnego zaprojektowanego specjalnie do generowania obrazów o wysokiej rozdzielczości piksel po pikselu. Przechwytuje zależności przestrzenne pomiędzy sąsiednimi pikselami, tworząc realistyczne obrazy.

Modele oparte na przepływie

Modele oparte na przepływach to modele generatywne, które przekształcają prosty rozkład prawdopodobieństwa w bardziej złożony poprzez serię odwracalnych transformacji. Modele te są używane do generowania obrazów, szacowania gęstości i zadań kompresji danych.

Autoenkoder wariacyjny z normalizacją przepływów (VANF)

VANF łączy w sobie zalety autoenkoderów wariacyjnych (VAE) i normalizujących przepływów, aby generować wysokiej jakości, różnorodne próbki ze złożonych rozkładów danych. Wykorzystuje normalizację przepływów do modelowania złożonych rozkładów przestrzeni ukrytej i osiągania lepszej jakości próbek.

Jak włączyć generatywną sztuczną inteligencję do swoich operacji finansowych – kluczowe kroki

Zagłębmy się w uchwycenie holistycznego i strategicznego podejścia wymaganego do integracji generatywnej sztucznej inteligencji z usługami finansowymi. Dzięki wszechstronnemu zrozumieniu metodologii systemowych i współpracy z wiarygodną firmą deweloperską przedsiębiorstwa mogą skutecznie wykorzystać potencjał transformacyjny Generative AI do napędzania innowacji i osiągania swoich celów.

Ocena potrzeb i cele

Rozpocznij od rozpoczęcia kompleksowej fazy badawczej, aby zagłębić się w zawiłości projektów finansowych. Wiąże się to z przeprowadzeniem szczegółowej oceny potrzeb w celu precyzyjnego zidentyfikowania i zdefiniowania stojących przed nami wyzwań i celów.

Gromadzenie i przygotowanie danych

Na etapie zbierania danych zbierz kompleksowo dane finansowe z różnych źródeł. Następnie dokładnie oczyść i wstępnie przetwórz dane, aby usunąć błędy i ujednolicić formaty. Rozszerz zestaw danych o dodatkowe odpowiednie funkcje, aby zwiększyć jego bogactwo i różnorodność. Zapewnij zgodność z przepisami w ramach tych procesów, aby zachować integralność danych.

Opracowanie i wdrożenie modelu

Mając w ręku solidny zbiór danych, czas rozpocząć opracowywanie i wdrażanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji dostosowanych specjalnie do finansowania projektów. Ten etap obejmuje wdrożenie odpowiednich algorytmów i metodologii, aby sprostać zidentyfikowanym wyzwaniom i osiągnąć określone cele.

Testowanie i walidacja

Po zakończeniu opracowywania modelu należy ustalić rygorystyczne protokoły testowania i walidacji. Wiąże się to z poddaniem modeli generatywnej sztucznej inteligencji wyczerpującym testom w różnych przypadkach i scenariuszach użycia w finansach. Zidentyfikuj i usuń wszelkie potencjalne niedociągnięcia lub rozbieżności, aby zapewnić niezawodność modelu przed wdrożeniem.

Integracja z przepływem pracy oprogramowania

Ściśle współpracuj z inżynierami oprogramowania, aby bezproblemowo integrować modele z istniejącymi przepływami pracy oprogramowania, zapewniając interakcję UI/UX i zwiększoną wydajność operacyjną w domenie finansów.

Ciągłe monitorowanie i optymalizacja

Korzystaj z ciągłego monitorowania i doskonalenia po wdrożeniu, aby dostosować się do zmieniających się trendów finansowych. Wdrażaj śledzenie wydajności w czasie rzeczywistym, analizę danych i ulepszenia iteracyjne, aby zachować skuteczność i przydatność modeli.

Spełnianie wymagań: rozwiązania dla wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją w usługach finansowych

Rozpocznijmy wszechstronną analizę ogromnych wyzwań stojących przed firmami finansowymi wkraczającymi w sferę generatywnej sztucznej inteligencji. Zagłębimy się w te wyzwania, prezentując innowacyjne rozwiązania, które pozwolą pokonać te przeszkody i utorować drogę transformacyjnym postępom w branży finansowej.

Jakość i stronniczość danych

Modele generatywne AI są podatne na błędy w danych, na których są trenowane. Może to prowadzić do nieuczciwych wyników w obszarach takich jak zatwierdzanie pożyczek, punktacja kredytowa lub handel algorytmiczny. Stronnicze dane mogą utrwalić historyczne nierówności i prowadzić do praktyk dyskryminacyjnych.

Rozwiązania

• Wdrażaj niezawodne techniki czyszczenia danych, aby identyfikować i usuwać błędy z zestawów danych szkoleniowych.
• Uwzględnij różnorodne źródła danych, aby reprezentować szersze spektrum informacji finansowych.
• Opracuj wskaźniki uczciwości i narzędzia monitorowania w celu śledzenia potencjalnego błędu systematycznego w wynikach modelu.
• Stosuj procesy nadzoru i przeglądu ludzi w przypadku kluczowych decyzji finansowych generowanych przez sztuczną inteligencję.
• Nadaj priorytet zasadom i strategii odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, aby uniknąć stronniczości w zakresie danych i zapewnić uczciwe i sprawiedliwe wyniki.

Wyjaśnialność i interpretowalność

Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być złożone, co utrudnia zrozumienie sposobu, w jaki osiągają one określone wyniki. Ten brak przejrzystości może być problematyczny dla instytucji finansowych, które muszą uzasadniać zalecenia lub decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję.

Rozwiązania

• Wykorzystaj wyjaśnialne techniki AI (XAI), aby uzyskać wgląd w proces rozumowania modelu. Może to pomóc w budowaniu zaufania i zapewnieniu zgodności z przepisami.
• Opracuj czytelne dla człowieka interpretacje wyników modelu, aby ułatwić zrozumienie specjalistom finansowym.
• Nadaj priorytet opracowaniu możliwych do interpretacji modeli generatywnej sztucznej inteligencji zaprojektowanych specjalnie do zastosowań finansowych.

Integracja i zarządzanie zmianą

Integracja modeli generatywnej sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami finansowymi może być złożona. Ponadto instytucje finansowe muszą przygotować swoich pracowników na integrację sztucznej inteligencji, rozwiązując potencjalne problemy związane z przesunięciem pracy i potrzebami w zakresie przekwalifikowania.

Rozwiązania

• Opracuj etapowe podejście do wdrażania sztucznej inteligencji, zaczynając od projektów pilotażowych mających na celu przetestowanie wykonalności integracji.
• Inwestuj w programy szkoleniowe dla pracowników, aby wyposażyć ich w umiejętności potrzebne do efektywnej pracy z generatywną sztuczną inteligencją.
• Promuj kulturę innowacji i współpracy, aby zapewnić płynną integrację sztucznej inteligencji z przepływami pracy w finansach.
• Otwarcie komunikuj potencjalne korzyści ze sztucznej inteligencji, aby rozwiać obawy pracowników i zachęcić do pozytywnych zmian.

Możliwość generalizacji i adaptacji modelu

Rynki finansowe stale ewoluują, a dane historyczne nie zawsze mogą być doskonałym prognostykiem przyszłych trendów. Modele generatywne AI wytrenowane na statycznych zbiorach danych mogą mieć trudności z przystosowaniem się do tych zmian, co może prowadzić do niedokładnych lub nieaktualnych wyników.

Rozwiązanie

• Stale aktualizuj dane szkoleniowe o nowe informacje, aby zapewnić możliwość uogólnienia modelu.
• Opracuj adaptacyjne modele generatywnej sztucznej inteligencji, które mogą uczyć się i dostosowywać swoje wyniki w oparciu o strumienie danych w czasie rzeczywistym.
• Stosuj techniki uczenia się poprzez transfer, aby wykorzystać wiedzę istniejących modeli w nowych scenariuszach finansowych.

(Przeczytaj także: Zapobieganie upadkowi modelu sztucznej inteligencji: radzenie sobie z nieodłącznym ryzykiem związanym z syntetycznymi zbiorami danych)

Ograniczona dostępność danych

Modele generatywnej sztucznej inteligencji rozwijają się w oparciu o duże zestawy danych wysokiej jakości. Uzyskanie danych finansowych może być kosztowne, rozproszone w różnych instytucjach i podlegać rygorystycznym przepisom dotyczącym prywatności. Ten ograniczony dostęp do danych może utrudniać rozwój i skuteczność modeli generatywnej sztucznej inteligencji w finansach.

Rozwiązanie

• Przeglądaj alternatywne źródła danych, takie jak nastroje w mediach społecznościowych lub wskaźniki ekonomiczne, aby uzupełnić tradycyjne dane finansowe.
• Opracuj umowy o współpracy w zakresie danych między instytucjami finansowymi w celu udostępniania anonimowych danych na potrzeby szkolenia modeli, przy jednoczesnym przestrzeganiu przepisów dotyczących prywatności.
• Wykorzystaj techniki generowania danych syntetycznych do tworzenia sztucznych, ale realistycznych zbiorów danych finansowych do celów szkoleniowych, zapewniając zgodność z zasadami ochrony danych.

Globalna fragmentacja regulacyjna

Krajobraz regulacyjny dotyczący sztucznej inteligencji, w szczególności dotyczący wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w finansach, wciąż ewoluuje i różni się w zależności od kraju. Ten brak spójnych przepisów globalnych stwarza niepewność dla międzynarodowych instytucji finansowych i zniechęca do powszechnego przyjmowania technologii.

Rozwiązanie

• Orędownik jasnych i spójnych globalnych regulacji dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji w finansach poprzez współpracę branżową i współpracę z organami regulacyjnymi.
• Opracuj ramy zgodności, które zapewnią zgodność modeli generatywnej sztucznej inteligencji z istniejącymi przepisami finansowymi i pojawiającymi się wytycznymi.
• Bądź na bieżąco z zmieniającymi się przepisami rynkowymi i odpowiednio dostosowuj praktyki sztucznej inteligencji, aby zachować zgodność.

Zrewolucjonizuj swoją działalność finansową dzięki najnowocześniejszym usługom generatywnego rozwoju sztucznej inteligencji firmy Appinventiv

Jako wyspecjalizowana firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania finansowego, Appinventiv oferuje kompleksowe podejście do włączania Generative AI do przedsiębiorstw finansowych, charakteryzujące się skrupulatnym planowaniem projektów, dogłębną analizą badań i najnowocześniejszymi rozwiązaniami technologicznymi. Nasz zespół myślących liderów łączy wyjątkową obsługę z wiedzą specjalistyczną w tej dziedzinie, zapewniając dostosowane doświadczenie zarówno weteranom, jak i nowym klientom.

Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu w tworzeniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji projektujemy i wdrażamy niestandardowe rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji dostosowane do unikalnych potrzeb każdego projektu finansowego.

Jako firma zajmująca się rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji stawiamy na pierwszym miejscu przemyślane przywództwo, stale poszukując sposobów na przesuwanie granic tego, co jest możliwe dzięki wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji w finansach.

Skontaktuj się z nami, aby stworzyć innowacyjne aplikacje finansowe wyposażone w rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji, wzbogacające zaangażowanie i podnoszące jakość doświadczeń użytkowników w sektorze finansowym.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w finansach?

O. Generatywna sztuczna inteligencja oferuje wiele zastosowań w finansach, od zaangażowania klientów po zarządzanie ryzykiem. Można go wykorzystać do analizy nastrojów klientów, generowania spersonalizowanych porad finansowych i automatyzacji strategii inwestycyjnych.

Dodatkowo Generative AI pomaga w generowaniu syntetycznych danych finansowych na potrzeby uczenia modeli predykcyjnych, optymalizacji zarządzania portfelem i usprawniania przetwarzania dokumentów finansowych.

P. W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w generowaniu syntetycznych danych finansowych na potrzeby uczenia modeli predykcyjnych?

O. Generatywna sztuczna inteligencja w finansach odgrywa kluczową rolę w generowaniu danych syntetycznych na potrzeby uczenia modeli predykcyjnych poprzez naśladowanie wzorców i cech rzeczywistych danych finansowych. Dzięki technikom takim jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i autoenkodery wariacyjne (VAE) generacyjna sztuczna inteligencja może tworzyć syntetyczne zbiory danych, które bardzo przypominają rzeczywiste dane finansowe, zachowując jednocześnie prywatność i poufność.

P. Jakie są główne wyzwania, przed którymi stoją firmy, włączając generatywną sztuczną inteligencję do swoich projektów finansowych?

O. Firmy napotykają kilka wyzwań podczas dostosowywania generatywnej sztucznej inteligencji do projektów finansowych, w tym kwestie związane z prywatnością danych, możliwością interpretacji modeli, integracją ze starszymi systemami, zgodnością z przepisami, pozyskiwaniem talentów i analizą kosztów. Sprostanie tym wyzwaniom przy pomocy eksperckiego partnera technologicznego, takiego jak Appinventiv, jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia i innowacji w finansach

Wdrażanie solidnych technik szyfrowania danych w celu zwiększenia prywatności, opracowywanie wyjaśnialnych modeli sztucznej inteligencji w celu lepszej interpretacji oraz oferowanie kompleksowych programów szkoleniowych w celu wypełnienia luk w talentach to potencjalne rozwiązania tych wyzwań.