10 cazuri de utilizare și exemple reale de inteligență artificială generativă în serviciile financiare

Te-ai gândit vreodată la precizia și creșterea uimitoare a industriei financiare? Este un tărâm în care erorile sunt minime, precizia este primordială și progresul este perpetuu. Dar ce face ca totul să se întâmple în culise? Ei bine, este IA generativă.

Inteligența artificială generativă în finanțe a devenit un instrument valoros de inovare în sector, oferind avantaje care redefinesc modul în care sunt efectuate operațiunile financiare și sunt furnizate serviciile.

Integrarea sa în instituțiile financiare îmbunătățește profund eficiența, luarea deciziilor și implicarea clienților. Prin automatizarea sarcinilor repetitive și optimizarea fluxurilor de lucru, IA generativă eficientizează operațiunile, reduce erorile și reduce costurile, îmbunătățind în cele din urmă profitul afacerilor.

Tabelul de mai sus ilustrează faptul că IA generativă în sectorul serviciilor financiare este de așteptat să înregistreze un CAGR de 28,1% din 2022 până în 2032. Cu această traiectorie de creștere, se anticipează că dimensiunea pieței AI generative în finanțe va depăși 9,48 miliarde USD până în 2032.

Dimensiunea în creștere a pieței indică în mod clar oportunitatea semnificativă disponibilă pentru finanțarea afacerilor pentru investiții în IA generativă, permițându-le să valorifice capacitățile sale de transformare și să deblocheze noi căi de creștere și inovare.

Acest blog va aprofunda în explorarea diferitelor aspecte ale IA generativă în sectorul financiar, inclusiv cazurile de utilizare, exemplele din lumea reală și multe altele. Așa că, fără alte prelungiri, haideți să intrăm direct în detalii.

AI generativă în finanțe: o explorare aprofundată

În sectorul financiar, IA generativă a devenit un instrument pe care instituțiile financiare nu își pot permite să-l ignore. Transformă operațiunile și procesele de luare a deciziilor cu capacități de neegalat.

Tehnologia inovatoare are potențialul de a crește semnificativ afacerile. Potrivit unui raport Deloitte, progresele în IA generativă ar putea stimula creșterea productivității afacerii cu 1,5 puncte procentuale. Astfel, companiile financiare pot vedea câștiguri substanțiale în productivitate și venituri prin integrarea AI generativă în procesele lor.

Raportul insistă, de asemenea, asupra modului în care AI generativă poate îmbunătăți fluxurile de lucru ale întreprinderilor și finanțelor prin introducerea conștientizării contextuale și a capacităților umane de luare a deciziilor, revoluționând potențial procesele de lucru tradiționale. Aceste progrese sunt posibile prin modele de bază, care utilizează algoritmi de învățare profundă inspirați de organizarea neuronilor din creierul uman.

În plus, potrivit unui raport al BCG, funcțiile financiare din cadrul companiilor globale îmbrățișează potențialul de transformare al instrumentelor AI precum ChatGPT și Google Bard. Se așteaptă că aceste instrumente vor remodela viitorul muncii în cadrul funcției financiare, revoluționând procesele, sporind eficiența și stimulând inovația, solicitând directorilor financiari să obțină o înțelegere nuanțată a impactului lor.

Integrarea IA generativă în operațiunile financiare este de așteptat să urmeze o traiectorie de curbă în S, indicând un potențial de creștere semnificativ.

În prezent, echipele financiare explorează în mod activ capacitățile AI generative pentru a eficientiza procesele, în special în domenii precum generarea de text și cercetarea.

Privind în perspectivă, Generative AI este gata să revoluționeze operațiunile de bază și să remodeleze parteneriatul de afaceri în sectorul financiar. În plus, se anticipează că va colabora cu instrumentele tradiționale de prognoză AI pentru a îmbunătăți capacitatea și eficiența funcțiilor financiare.

Citește și: Impactul transformator al inteligenței artificiale în finanțe

Cele mai bune cazuri de utilizare a IA generativă în sectorul financiar

Convergența IA generativă și finanțele reprezintă o fuziune de ultimă oră, transformând practicile financiare convenționale prin algoritmi sofisticați. Utilizarea AI generativă în finanțe cuprinde o gamă largă de aplicații, inclusiv evaluarea riscurilor, tranzacționarea algoritmică, detectarea fraudelor, automatizarea serviciilor pentru clienți, optimizarea portofoliului și prognoza financiară.

Să analizăm multitudinea de moduri în care AI generativă în FinTech este valorificată și crește afacerile.

Consultanță pentru modificările codului de reglementare

Inteligența artificială generativă în finanțe poate analiza cantități mari de date de reglementare și poate oferi informații organizațiilor despre cum să se adapteze eficient la modificările codului de reglementare. Interpretarea cerințelor de reglementare complexe ajută companiile să rămână conforme și să atenueze eficient riscurile de reglementare.

Consiliere financiară personalizată

Inteligența artificială generativă și finanțele converg pentru a oferi sfaturi financiare personalizate, utilizând algoritmi avansați și analize de date pentru a oferi recomandări și perspective personalizate persoanelor și companiilor. Această abordare personalizată sporește satisfacția clienților și îi ajută pe indivizi să ia decizii informate cu privire la investiții, economii și planificare financiară.

Căutare simplificată și sinteza documentelor financiare

Inteligența artificială generativă în finanțe simplifică procesul de căutare și sintetizare a documentelor financiare prin extragerea automată a informațiilor relevante din diverse surse. Această capacitate economisește timp pentru analiștii financiari și îmbunătățește procesul decizional, oferind informații cuprinzătoare.

Procese contabile automatizate

IA generativă este foarte avantajoasă în automatizarea sarcinilor contabile de rutină, cum ar fi introducerea datelor, reconcilierea și clasificarea tranzacțiilor financiare. Reducerea efortului manual și minimizarea erorilor mărește eficiența și acuratețea în evidența financiară.

Generare eficientă a rapoartelor financiare

IA generativă are potențialul de a simplifica procesul de generare a rapoartelor financiare prin sintetizarea datelor din mai multe surse și prezentarea lor într-un format structurat. Acest lucru permite companiilor să producă rapoarte în timp util și precise pentru părțile interesate, autoritățile de reglementare și investitori.

Detectarea fraudelor și asigurarea confidențialității datelor

Una dintre aplicațiile eficiente ale IA generativă în finanțe este detectarea fraudelor și securitatea datelor. Algoritmii AI generativi pot detecta anomalii și modele care indică activități frauduloase în tranzacțiile financiare. În plus, asigură confidențialitatea datelor prin implementarea unor tehnici robuste de criptare și monitorizarea accesului la informații financiare sensibile.

( Citește și: AI în domeniul bancar – Cum este folosită inteligența artificială în bănci)

Soluții de management al portofoliului și riscului

Inteligența artificială generativă în finanțe permite optimizarea sofisticată a portofoliului și managementul riscului prin analiza datelor istorice, tendințelor pieței și factorilor de risc. Ajută instituțiile financiare să ia decizii bazate pe date pentru a maximiza rentabilitatea, reducând în același timp expunerea la riscuri.

Implementarea strategiilor algoritmice de tranzacționare

Algoritmii generativi de inteligență artificială dezvoltă și implementează strategii de tranzacționare algoritmice prin analiza datelor de piață și identificarea oportunităților de tranzacționare profitabile. Acest lucru îmbunătățește eficiența tranzacționării și le permite comercianților să valorifice fluctuațiile pieței în timp real.

Optimizarea proceselor fiscale

AI generativ automatizează procesele de conformitate fiscală analizând legile fiscale, reglementările și datele financiare pentru a optimiza planificarea și raportarea fiscală. Ajută întreprinderile să minimizeze obligațiile fiscale, asigurând în același timp conformitatea cu reglementările fiscale.

Analiza sentimentelor clienților

Inteligența artificială generativă poate analiza feedback-ul clienților din diverse surse, cum ar fi rețelele sociale, sondajele și interacțiunile cu asistența clienților, pentru a evalua sentimentul față de produsele și serviciile financiare. Instituțiile financiare își pot adapta ofertele și strategiile de marketing pentru a răspunde mai bine nevoilor și preferințelor clienților, prin înțelegerea sentimentului clienților.

Evaluarea riscului de credit

O utilizare proeminentă a IA generativă în finanțe este evaluarea riscului de credit. Algoritmii generativi de inteligență artificială pot analiza diverse surse de date, inclusiv istoricul creditului, situațiile financiare și indicatorii economici, pentru a evalua riscul de credit pentru debitorii individuali sau întreprinderi. Acest lucru le permite creditorilor să ia decizii mai precise și mai informate cu privire la aprobările de împrumuturi, ratele dobânzii și limitele de credit, minimizând în cele din urmă riscurile de neplată și optimizând portofoliile de împrumuturi.

Dezvoltarea de chatbot și asistenți virtuali pentru finanțe

AI generativ alimentează chatbot-urile și asistenții virtuali care oferă asistență personalizată pentru clienți, răspund la întrebări și efectuează sarcini financiare de rutină. Acești asistenți bazați pe inteligență artificială îmbunătățesc experiența clienților și eficientizează interacțiunile dintre instituțiile financiare și clienți.

Exemple reale de inteligență artificială generativă în serviciile financiare

Să analizăm modul în care jucătorii de top din industrie valorifică puterea AI generativă în domeniul bancar și financiar pentru a-și revoluționa abordarea, a îmbunătăți experiențele clienților și a crește profitabilitatea.

Printr-o explorare detaliată, vom descoperi impactul optimist al inteligenței artificiale generative în finanțe.

JP Morgan

JPMorgan Chase, o instituție financiară de top la nivel mondial, a demonstrat un angajament puternic față de inovare prin investițiile sale proactive în tehnologiile AI de ultimă oră. Printre aceste progrese, Generative AI se evidențiază ca un instrument esențial folosit de brand pentru a ridica diferitele fațete ale operațiunilor sale.

De la perfecționarea cadrelor de gestionare a riscurilor până la îmbunătățirea strategiilor de tranzacționare și creșterea experiențelor de servicii pentru clienți, Generative AI joacă un rol cu ​​mai multe fațete în ecosistemul JPMorgan.

Goldman Sachs

Goldman Sachs, renumit pentru priceperea sa în domeniul bancar de investiții și managementul activelor, a îmbrățișat potențialul de transformare al AI și al tehnologiilor de învățare automată, inclusiv AI generativă.

Încorporând IA generativă în operațiunile sale de tranzacționare, Goldman Sachs se străduiește să optimizeze strategiile de investiții, să îmbunătățească protocoalele de gestionare a riscurilor și să rămână în fața tendințelor pieței.

Morgan Stanley

Morgan Stanley, un pionist în gestionarea averii și a serviciilor financiare, este în fruntea explorării inovațiilor bazate pe inteligență artificială pentru a-și spori avantajul competitiv. Cu un accent deosebit pe valorificarea IA generativă, Morgan Stanley își propune să-și consolideze capacitățile de detectare a fraudelor, să optimizeze procesele de gestionare a portofoliului și să ofere consiliere financiară personalizată clienților săi.

Modele AI generative multiple care găsesc operațiuni în sectorul financiar

Industria FinTech prosperă pe inovație, căutând în mod constant noi modalități de a-și îmbunătăți abordarea și de a crește profitabilitatea. Modelele generative de inteligență artificială joacă un rol esențial în această căutare a progresului, oferind o gamă de instrumente și tehnici valoroase pe care companiile de finanțare le folosesc pentru a-și atinge obiectivele.

Să analizăm fiecare dintre aceste modele și să explorăm modul în care contribuie ele la succesul sectorului FinTech.

Autoencodere variaționale (VAE)

VAE-urile sunt arhitecturi de rețele neuronale care învață să codifice și să decodeze date cu dimensiuni mari, cum ar fi imagini sau text. Sunt utilizate pe scară largă pentru a genera rezultate realiste și diverse.

Rețele adversare generative (GAN)

GAN-urile constau din două rețele neuronale, un generator și un discriminator, care sunt antrenate împreună în mod competitiv. GAN-urile excelează la generarea de imagini realiste, videoclipuri și alte forme de date.

Modele autoregresive

Modelele autoregresive, cum ar fi media mobilă autoregresivă (ARMA) și media mobilă autoregresivă integrată (ARIMA), prezic valorile viitoare într-o serie de timp pe baza observațiilor anterioare. Ele sunt utilizate în mod obișnuit pentru sarcinile de prognoză a seriilor temporale.

Modele de transformatoare

Modelele de transformatoare, precum seria GPT (Generative Pre-trained Transformer) de la OpenAI, se bazează pe un mecanism de auto-atenție care le permite să proceseze secvențele de date mai eficient. Aceste modele sunt versatile și pot genera text, imagini și alte tipuri de date.

Modele de învățare prin consolidare profundă (DRL).

Modelele DRL combină învățarea profundă cu tehnicile de învățare prin întărire pentru a învăța comportamente complexe și a genera secvențe de acțiuni. Ele sunt adesea folosite în robotică și în alte medii dinamice.

PixelCNN

PixelCNN este un tip de model autoregresiv conceput special pentru generarea de imagini de înaltă rezoluție pixel cu pixel. Captează dependențele spațiale dintre pixelii adiacenți pentru a crea imagini realiste.

Modele bazate pe flux

Modelele bazate pe flux sunt modele generative care transformă o distribuție de probabilitate simplă într-una mai complexă printr-o serie de transformări inversabile. Aceste modele sunt utilizate pentru generarea de imagini, estimarea densității și sarcinile de comprimare a datelor.

Autoencoder variațional cu fluxuri de normalizare (VANF)

VANF combină punctele forte ale autoencoderelor variaționale (VAE) și fluxurile de normalizare pentru a genera mostre de înaltă calitate, diverse din distribuții complexe de date. Utilizează fluxurile de normalizare pentru a modela distribuții complexe de spațiu latent și pentru a obține o calitate mai bună a eșantionului.

Cum să incorporezi IA generativă în operațiunile tale financiare – pași cheie

Să ne aprofundăm în înțelegerea abordării holistice și strategice necesare pentru integrarea AI generativă în serviciile financiare. Printr-o înțelegere cuprinzătoare a metodologiilor sistemice și un parteneriat cu o firmă de dezvoltare de încredere, companiile pot valorifica în mod eficient potențialul de transformare al Generative AI pentru a stimula inovația și a-și atinge obiectivele.

Evaluarea nevoilor și obiective

Începeți prin a iniția o etapă cuprinzătoare de cercetare pentru a aprofunda în complexitatea proiectelor financiare. Aceasta implică efectuarea unei evaluări meticuloase a nevoilor pentru a identifica și defini cu precizie provocările și obiectivele la îndemână.

Colectarea și pregătirea datelor

În faza de colectare a datelor, adunați date financiare în mod cuprinzător din diverse surse. Apoi, curățați meticulos și preprocesați datele pentru a elimina erorile și a standardiza formatele. Măriți setul de date cu funcții relevante suplimentare pentru a-i spori bogăția și diversitatea. Asigurați conformitatea cu reglementările pe parcursul acestor procese pentru a menține integritatea datelor.

Dezvoltarea și implementarea modelului

Cu un set de date solid la îndemână, este timpul să ne lansăm în dezvoltarea și implementarea modelelor AI generative adaptate special pentru finanțarea proiectelor. Această etapă implică implementarea algoritmilor și metodologiilor potrivite pentru a aborda provocările identificate și pentru a îndeplini obiectivele definite.

Testare și validare

După finalizarea dezvoltării modelului, stabiliți protocoale riguroase de testare și validare. Aceasta implică supunerea modelelor de IA generativă la teste exhaustive în diverse cazuri și scenarii de utilizare financiară. Identificați și abordați eventualele deficiențe sau discrepanțe pentru a asigura robustețea modelului înainte de implementare.

Integrare în fluxul de lucru software

Colaborați strâns cu inginerii software pentru a integra perfect modelele în fluxurile de lucru software existente, asigurând interacțiunea UI/UX și o eficiență operațională îmbunătățită în domeniul financiar.

Monitorizare și optimizare continuă

Îmbrățișați monitorizarea și îmbunătățirea continuă după implementare pentru a vă adapta la tendințele financiare în evoluție. Implementați urmărirea performanței în timp real, analiza datelor și îmbunătățirile iterative pentru a menține eficacitatea și relevanța modelelor.

Îndeplinirea cerințelor: soluții pentru provocările AI generative în serviciile financiare

Să ne lansăm într-o explorare cuprinzătoare a provocărilor formidabile întâmpinate de companiile financiare în timp ce se aventurează în domeniul IA generativă. Vom aprofunda aceste provocări, dezvăluind soluții inovatoare gata să depășească aceste obstacole și să deschidă calea pentru progrese transformatoare în industria financiară.

Calitatea datelor și părtinire

Modelele generative de IA sunt susceptibile la părtiniri în datele pe care sunt antrenate. Acest lucru poate duce la rezultate nedrepte în domenii precum aprobările de împrumuturi, scorul de credit sau tranzacționarea algoritmică. Datele părtinitoare pot perpetua inegalitățile istorice și pot duce la practici discriminatorii.

Soluții

• Implementați tehnici robuste de curățare a datelor pentru a identifica și elimina părtinirile din seturile de date de antrenament.
• Încorporați diverse surse de date pentru a reprezenta un spectru mai larg de informații financiare.
• Dezvoltați măsurători de corectitudine și instrumente de monitorizare pentru a urmări potențialele părtiniri în rezultatele modelului.
• Folosiți procese de supraveghere și revizuire umană pentru deciziile financiare critice generate de AI.
• Acordați prioritate principiilor și strategiei responsabile de IA pentru a evita părtinirea datelor și pentru a asigura rezultate corecte și echitabile.

Explicabilitate și interpretabilitate

Modelele AI generative pot fi complexe, ceea ce face dificilă înțelegerea modului în care ajung la rezultate specifice. Această lipsă de transparență poate fi problematică pentru instituțiile financiare care trebuie să justifice recomandările sau deciziile luate de AI.

Soluții

• Utilizați tehnici explicabile AI (XAI) pentru a oferi perspective asupra procesului de raționament al modelului. Acest lucru poate ajuta la construirea încrederii și la asigurarea conformității cu reglementările.
• Dezvoltați interpretări care pot fi citite de om ale rezultatelor modelului pentru a facilita înțelegerea profesioniștilor din domeniul financiar.
• Prioritizează dezvoltarea de modele AI generative interpretabile special concepute pentru aplicații financiare.

Integrare și management al schimbării

Integrarea modelelor de IA generativă cu sistemele financiare existente poate fi complexă. În plus, instituțiile financiare trebuie să își pregătească forța de muncă pentru integrarea AI, abordând potențialele preocupări legate de înlocuirea locului de muncă și nevoile de recalificare.

Soluții

• Dezvoltați o abordare treptată a adoptării AI, începând cu proiecte pilot pentru a testa fezabilitatea integrării.
• Investește în programe de formare a angajaților pentru a dota personalul cu abilitățile necesare pentru a lucra eficient cu IA generativă.
• Promovați o cultură a inovației și a colaborării pentru a asigura integrarea fără probleme a inteligenței artificiale în fluxurile de lucru financiare.
• Comunicați deschis potențialele beneficii ale inteligenței artificiale pentru a aborda preocupările forței de muncă și pentru a încuraja schimbarea pozitivă.

Generalizare și adaptabilitate a modelului

Piețele financiare evoluează constant, iar datele istorice ar putea să nu fie întotdeauna un predictor perfect al tendințelor viitoare. Modelele AI generative instruite pe seturi de date statice ar putea avea dificultăți să se adapteze la aceste schimbări, ceea ce duce la rezultate inexacte sau învechite.

Soluţie

• Actualizați continuu datele de antrenament cu informații noi pentru a asigura generalizarea modelului.
• Dezvoltați modele adaptative de IA generativă care pot învăța și ajusta rezultatele pe baza fluxurilor de date în timp real.
• Folosiți tehnici de învățare prin transfer pentru a valorifica cunoștințele modelelor existente în noile scenarii financiare.

(Citiți și: Prevenirea colapsului modelului AI: abordarea riscului inerent al seturilor de date sintetice)

Accesibilitate limitată la date

Modelele AI generative prosperă pe seturi mari de date de înaltă calitate. Datele financiare pot fi costisitoare de achiziționat, fragmentate în diferite instituții și pot fi supuse unor reglementări stricte de confidențialitate. Acest acces limitat la date poate împiedica dezvoltarea și eficacitatea modelelor de inteligență artificială generativă în finanțe.

Soluţie

• Explorați surse alternative de date, cum ar fi sentimentul în rețelele sociale sau indicatorii economici, pentru a completa datele financiare tradiționale.
• Dezvoltați acorduri de colaborare a datelor între instituțiile financiare pentru a partaja date anonime pentru formarea modelului, respectând în același timp reglementările privind confidențialitatea.
• Utilizați tehnici sintetice de generare a datelor pentru a crea seturi de date financiare artificiale, dar realiste, în scopuri de instruire, asigurând conformitatea cu regulile de confidențialitate a datelor.

Fragmentarea reglementară globală

Peisajul de reglementare pentru AI, în special în ceea ce privește utilizarea generativă a AI în finanțe, evoluează și variază în diferite țări. Această lipsă de reglementări globale consistente creează incertitudine pentru instituțiile financiare internaționale și descurajează adoptarea pe scară largă a tehnologiei.

Soluţie

• Avocați pentru reglementări globale clare și consecvente pentru IA generativă în finanțe prin colaborarea industriei și implicarea cu organismele de reglementare.
• Dezvoltați cadre de conformitate care să asigure că modelele AI generative respectă reglementările financiare existente și liniile directoare emergente.
• Rămâneți informat cu privire la evoluția reglementărilor pieței și adaptați practicile AI în consecință pentru a menține conformitatea.

Revoluționați-vă afacerea financiară cu serviciile de dezvoltare AI generative de ultimă oră de la Appinventiv

În calitate de companie dedicată dezvoltării de software financiar, Appinventiv oferă o abordare cuprinzătoare pentru încorporarea AI generativă în afacerile financiare, caracterizată prin planificare meticuloasă a proiectelor, analiză aprofundată a cercetării și soluții tehnologice de ultimă oră. Echipa noastră de lideri de gândire combină serviciile excepționale cu expertiza în domeniu, oferind o experiență personalizată atât pentru clienții veterani, cât și pentru cei noi.

Cu experiența noastră vastă în dezvoltarea de soluții bazate pe inteligență artificială, proiectăm și implementăm soluții personalizate de inteligență artificială generativă, adaptate nevoilor unice ale fiecărui proiect financiar.

În calitate de companie de dezvoltare generativă AI, acordăm prioritate leadership-ului de gândire, căutând în mod continuu modalități de a depăși granițele a ceea ce este posibil prin valorificarea AI generativă în finanțe.

Contactați-ne pentru a crea aplicații financiare inovatoare, împuternicite cu soluții AI generative, îmbogățind implicarea și îmbunătățind experiența utilizatorilor în sectorul financiar.

Întrebări frecvente

Î. Cum poate fi folosit AI generativ în finanțe?

A. Generative AI oferă numeroase aplicații în domeniul financiar, de la implicarea clienților până la managementul riscurilor. Poate fi utilizat pentru a analiza sentimentul clienților, pentru a genera consiliere financiară personalizată și pentru a automatiza strategiile de investiții.

În plus, Generative AI ajută la generarea de date financiare sintetice pentru formarea modelelor predictive, optimizarea managementului portofoliului și eficientizarea procesării documentelor financiare.

Î. Cum poate AI generativă să ajute la generarea de date financiare sintetice pentru formarea modelelor predictive?

A. Inteligența artificială generativă în finanțe joacă un rol crucial în generarea de date sintetice pentru formarea modelelor predictive prin imitarea tiparelor și caracteristicilor datelor financiare din lumea reală. Prin tehnici precum Generative Adversarial Networks (GAN) și Variational Autoencoders (VAE), Generative AI poate crea seturi de date sintetice care seamănă foarte mult cu datele financiare reale, păstrând în același timp confidențialitatea și confidențialitatea.

Î. Care sunt provocările principale cu care se confruntă companiile atunci când integrează AI generativ în proiectele lor financiare?

A. Întreprinderile se confruntă cu mai multe provocări atunci când adaptează AI generativă în proiecte financiare, inclusiv preocupări privind confidențialitatea datelor, interpretabilitatea modelului, integrarea cu sistemele moștenite, conformitatea cu reglementările, achiziția de talente și analiza costurilor. Abordarea acestor provocări cu ajutorul unui partener tehnologic expert precum Appinventiv este esențială pentru implementarea cu succes și inovarea în finanțe

Implementarea unor tehnici robuste de criptare a datelor pentru o confidențialitate sporită, dezvoltarea modelelor AI explicabile pentru o mai bună interpretare și oferirea de programe de formare cuprinzătoare pentru a reduce decalajele de talent sunt soluții potențiale la aceste provocări.