10 способов, которыми искусственный интеллект революционизирует сектор финансовых услуг

Согласно отчету McKinsey & Company, к 2030 году внедрение ИИ в секторе финансовых услуг увеличит стоимость на 1,2 триллиона долларов. Искусственный интеллект (ИИ) быстро трансформирует финансовую отрасль, революционизируя методы работы финансовых учреждений и оказывая глубокое влияние на различные аспекты финансов. Интеграция ИИ в финансы принесла многочисленные преимущества ИИ в финансах, и в настоящее время существует широкий спектр приложений ИИ в финансах, которые могут изменить правила игры в будущем.

В этом блоге мы подробно рассмотрим 10 лучших вариантов использования ИИ в финансовой отрасли.

10 лучших вариантов использования ИИ в финансах

Революция искусственного интеллекта началась в сфере финансов. Вот 10 лучших вариантов использования ИИ в финансовых услугах.

1. Обслуживание клиентов

Разговорный ИИ для финансов изменил правила игры в сфере обслуживания клиентов. Развертывая чат-ботов и виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта, банки и финансовые учреждения могут эффективно обрабатывать большой объем запросов клиентов в режиме реального времени. Эти виртуальные помощники используют возможности обработки естественного языка (NLP), чтобы понимать сложные финансовые вопросы и быстро давать точные ответы.

Одним из ярких примеров использования ИИ в финансах является внедрение голосовых помощников на базе ИИ. Эти голосовые помощники, интегрированные в мобильные банковские приложения или смарт-устройства, позволяют клиентам естественным образом взаимодействовать с помощью голосовых команд. Клиенты могут проверять данные своей учетной записи, выполнять транзакции и получать персонализированную финансовую информацию, просто обращаясь к помощнику ИИ.

Например, Wells Fargo использует чат-бот Facebook Messenger на основе машинного обучения для эффективного взаимодействия со своими клиентами. Клиенты могут получить доступ ко всей необходимой им информации о своих учетных записях и паролях с помощью чат-бота. Использование диалогового ИИ в финансовых услугах трансформирует обслуживание клиентов, обеспечивая персонализированную и эффективную поддержку.

Еще один замечательный пример ИИ в финансах — использование алгоритмов ИИ для анализа настроений. Финансовые учреждения могут анализировать отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях и обзоры, используя алгоритмы анализа настроений на основе искусственного интеллекта. Это дает ценную информацию о предпочтениях и настроениях клиентов, позволяя организациям активно решать проблемы клиентов и улучшать качество обслуживания.

Интеграция ИИ в финансовые услуги произвела революцию в обслуживании клиентов в финансовом секторе. Разговорный ИИ, голосовые помощники и анализ настроений — это лишь несколько примеров того, как ИИ меняет обслуживание клиентов, предоставляя персонализированный опыт и эффективную поддержку в финансовой отрасли.

2. Обнаружение мошенничества

Благодаря новейшим решениям искусственного интеллекта для финансов финансовые учреждения могут эффективно бороться с мошенническими действиями, защищая как себя, так и своих клиентов.

Используя алгоритмы машинного обучения и прогнозную аналитику, использование ИИ в финансовых услугах позволяет анализировать огромные объемы данных для выявления и предотвращения мошенничества в режиме реального времени. Эти системы на основе ИИ постоянно изучают новые данные, обнаруживая новые модели мошенничества, которые могут остаться незамеченными традиционными системами, основанными на правилах.

Алгоритмы обнаружения аномалий являются ярким примером использования ИИ в финансах для обнаружения мошенничества. Они могут выявлять необычные закономерности и отклонения от нормального поведения, выдавая предупреждения для дальнейшего расследования. Например, если клиент внезапно совершает несколько крупных транзакций из незнакомого места, система ИИ может сразу пометить это как потенциальный случай мошенничества.

ИИ используется JPMorgan Chase для выявления мошенничества в бизнесе кредитных карт. Банк создал собственный алгоритм, который исследует особенности каждой транзакции по кредитной карте в режиме реального времени, чтобы выявить схемы мошенничества.

Решения ИИ для финансов используют различные источники данных, включая социальные сети и внешние базы данных, для расширения возможностей обнаружения мошенничества. Включая неструктурированные данные и используя обработку естественного языка (NLP), системы искусственного интеллекта могут выявлять признаки мошенничества и точно обнаруживать мошеннические действия.

3. Оценка кредитного риска

Оценка кредитного риска — важнейший процесс в финансовой отрасли, и искусственный интеллект произвел революцию в этой области, предоставив передовые финансовые решения на основе искусственного интеллекта. Благодаря интеграции ИИ в финансовые услуги модели оценки кредитных рисков в финансовой отрасли стали более точными и эффективными.

Традиционно оценка кредитного риска основывалась на ручной оценке и субъективном принятии решений. Однако с появлением ИИ в финансовом секторе финансовые учреждения могут автоматизировать и оптимизировать этот процесс. Алгоритмы машинного обучения и прогнозная аналитика анализируют обширные данные, включая кредитную историю, финансовые отчеты и рыночные тенденции, чтобы оценить риск, связанный с предоставлением кредита.

Отличным примером применения ИИ и МО в финансах является использование моделей кредитного скоринга на основе ИИ. Эти модели анализируют исторические данные, выявляют закономерности и прогнозируют вероятность дефолта или просрочки. Кредиторы могут принимать обоснованные решения, улучшать управление рисками и предлагать конкурентоспособные процентные ставки кредитоспособным заемщикам.

ИИ в банковском деле и финансах позволяет отслеживать кредитный риск в режиме реального времени. Системы искусственного интеллекта в финансовой отрасли постоянно анализируют финансовые данные и рыночные условия, чтобы предоставлять ранние предупреждения и оповещения о потенциальных кредитных дефолтах или ухудшении кредитоспособности.

4. Персонализированное управление капиталом

Благодаря передовым алгоритмам и возможностям машинного обучения (ML) ИИ трансформирует роль ИИ в финансах и предоставляет творческие решения ИИ для финансов. Персонализированное управление капиталом — одна из ключевых областей, в которых искусственный интеллект совершает революцию в финансах.

Интеграция ИИ в финансовые услуги позволяет учреждениям предлагать персонализированные советы и решения. Благодаря анализу огромных объемов данных, включая рыночные тенденции и исторические показатели, ИИ предоставляет ценную информацию для принятия обоснованных решений. Используя ИИ для финансов, учреждения могут настраивать инвестиционные стратегии в соответствии с индивидуальными предпочтениями, устойчивостью к риску и финансовыми целями.

Например, представьте себе инвестора, стремящегося оптимизировать свой портфель перед лицом рыночных колебаний. Благодаря использованию машинного обучения в финансах алгоритмы искусственного интеллекта могут постоянно отслеживать и анализировать рыночные условия, внося коррективы в инвестиционный портфель в режиме реального времени для максимизации прибыли.

Платформа Aladdin от BlackRock анализирует огромные объемы финансовых данных, выявляет риски и возможности и предоставляет инвестиционным менеджерам информацию в режиме реального времени.

Роль ИИ в финансах революционизирует отрасль, облегчая персонализированное управление капиталом и внедряя инновационные решения ИИ для финансов. Этот сдвиг парадигмы позволяет финансовым учреждениям предоставлять услуги высшего качества, повышая качество обслуживания клиентов и улучшая результаты. В сфере персонализированных финансовых услуг искусственный интеллект в финансах меняет принципы работы учреждений.

5. Соответствие

Соблюдение требований является важным аспектом финансовой индустрии, гарантируя, что предприятия соблюдают нормативные стандарты и юридические обязательства. ИИ изменил правила игры в этой области, произведя революцию в процессах соблюдения требований благодаря своим расширенным возможностям.

Использование ИИ в финансовых услугах значительно улучшило процедуры соответствия. Одним из ярких примеров использования ИИ в банковском деле и финансах является автоматизация задач соответствия, таких как процедуры «Знай своего клиента» (KYC). Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные клиентов, выявлять потенциальные риски и отмечать подозрительных лиц, упрощая процесс проверки. Это экономит время, снижает затраты и обеспечивает соблюдение нормативных требований.

Использование искусственного интеллекта в финансах произвело революцию в области соблюдения требований, автоматизировав ручные задачи и повысив общую эффективность финансовых услуг, банковского дела и финансов.

6. Финансовое планирование

Интеграция ИИ в финансы изменила финансовое планирование за счет использования аналитики данных и алгоритмов машинного обучения. Например, платформы на базе ИИ могут анализировать исторические финансовые данные, рыночные тенденции и экономические показатели для создания точных и персонализированных финансовых прогнозов. Эта функция искусственного интеллекта помогает банкам привлекать миллениалов, которые составляют важный сегмент клиентов в большинстве стран. Это позволяет отдельным лицам и предприятиям принимать обоснованные решения и оптимизировать свои финансовые стратегии.

Одним из ярких примеров ИИ в финансах является использование управляемых ИИ роботов-консультантов в сфере финансовых услуг. Эти платформы используют искусственный интеллект для финансирования, чтобы предлагать персонализированные инвестиционные рекомендации, основанные на индивидуальных целях, допустимости риска и рыночных условиях. С помощью сложных алгоритмов роботы-консультанты могут обеспечить экономически эффективное управление портфелем в режиме реального времени, позволяя людям получать доступ к профессиональным услугам финансового планирования за небольшую часть стоимости.

В последнее время набирает обороты диалоговый ИИ для финансов, позволяющий пользователям взаимодействовать с виртуальными помощниками для финансового планирования. Эти чат-боты на базе искусственного интеллекта могут отвечать на запросы, предоставлять информацию и даже выполнять финансовые транзакции, предлагая персонализированную помощь и удобство. Диалоговый ИИ, похоже, является будущим ИИ в финансах, поскольку он обещает внести тектонический сдвиг в способ финансового планирования.

7. Прогнозирование и управление безнадежной задолженностью

Прогнозирование безнадежных долгов и управление ими — важнейший аспект финансовых услуг, и использование ИИ в финансах меняет этот аспект управления финансами.

Использование ИИ в бухгалтерском учете и финансах, а также его применение в сфере финансовых услуг предоставило мощные инструменты для прогнозирования безнадежных долгов. Алгоритмы машинного обучения (ML) могут анализировать огромное количество исторических данных, включая модели платежей клиентов, кредитные рейтинги и экономические показатели, для выявления потенциальных рисков дефолта. Используя эту информацию, финансовые учреждения могут принимать решения на основе данных и принимать упреждающие меры для уменьшения безнадежной задолженности.

Более того, генеративный ИИ для финансов используется для разработки инновационных подходов к управлению безнадежными долгами. Например, генеративные модели ИИ могут моделировать различные экономические сценарии и оценивать их влияние на кредитные портфели, позволяя финансовым учреждениям оценивать потенциальные риски и соответствующим образом адаптировать свои стратегии.

Применение ИИ в финансах также распространяется на автоматизацию процессов взыскания долгов. Системы на базе ИИ могут анализировать поведение клиентов, модели общения и демографические данные, чтобы персонализировать усилия по взысканию долгов, повышая шансы на успешное взыскание долга при оптимизации ресурсов.

Генеративный ИИ для финансов, наряду с машинным обучением в финансах, меняет прогнозирование и управление безнадежными долгами. Используя аналитические возможности и автоматизацию ИИ, финансовые учреждения могут делать более точные прогнозы, разрабатывать эффективные стратегии и улучшать результаты взыскания долгов, улучшая свое общее финансовое состояние.

8. Создание финансовых отчетов

Роль ИИ в финансах в настоящее время становится все более заметной в области создания финансовых отчетов. Системы на базе ИИ могут анализировать огромные объемы финансовых данных, включая транзакции, счета-фактуры и выписки по счетам, чтобы автоматизировать процесс создания отчетов. Компании могут использовать возможности ИИ в сфере финансовых услуг, используя алгоритмы машинного обучения, которые могут извлекать необходимую информацию, выполнять проверку данных и создавать исчерпывающие и безошибочные финансовые отчеты.

Одним из ключевых вариантов использования ИИ в финансах является автоматизация нормативной отчетности. Финансовые учреждения обязаны соблюдать сложные правила и предоставлять точные отчеты регулирующим органам. Используя искусственный интеллект в финансах, компании могут оптимизировать этот процесс, автоматически извлекая необходимые данные, выполняя расчеты и создавая отчеты, соответствующие нормативным стандартам.

Кроме того, использование машинного обучения в финансах облегчает создание финансовых отчетов в режиме реального времени путем анализа данных почти в реальном времени, что позволяет заинтересованным сторонам получать доступ к актуальной информации для принятия решений. Интеграция ИИ в бухгалтерский учет и финансы произвела революцию в создании финансовых отчетов, изменив способы обработки, анализа и использования финансовых данных.

9. Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля — один из основных вариантов использования ИИ в финансах. Благодаря своим расширенным возможностям искусственный интеллект преобразует торговлю акциями, обеспечивая более быстрое и точное принятие решений на основе данных.

Широкое использование ИИ в финансах проложило путь к алгоритмической торговле. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта могут анализировать огромное количество рыночных данных, включая исторические ценовые тенденции, рыночные индикаторы и новостные настроения, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать движения рынка. Это позволяет финансовым учреждениям совершать сделки с точностью и эффективностью.

Разговорный ИИ в сфере финансовых услуг также играет важную роль в алгоритмической торговле. Виртуальные помощники, оснащенные возможностями искусственного интеллекта, могут обрабатывать запросы трейдеров на естественном языке, предоставлять информацию о рынке в режиме реального времени, анализировать торговые стратегии и совершать сделки на основе заранее определенных параметров.

Например, Virtu Financial — международная компания, занимающаяся электронной торговлей, которая использует искусственный интеллект для управления своей алгоритмической торговой платформой. Платформа компании на базе искусственного интеллекта может сканировать миллионы точек данных в режиме реального времени и совершать сделки по оптимальной цене. Основываясь на предопределенных торговых стратегиях и параметрах риска, система может автоматически совершать сделки в оптимальное время и по оптимальным ценам, используя рыночные возможности и сводя к минимуму человеческие ошибки.

Интеграция AI и ML в финансы позволяет алгоритмическим торговым системам постоянно учиться и адаптироваться к рыночным условиям. Алгоритмы машинного обучения могут динамически корректировать торговые стратегии на основе данных в реальном времени, оптимизируя производительность и максимизируя прибыль.

10. Автоматизация рутинных задач

Используя ИИ в финансах, финансовые организации автоматизируют свои операции и пожинают плоды этой технологии.

Одним из ярких примеров является использование разговорного ИИ для финансов. Виртуальные помощники на основе технологии искусственного интеллекта могут взаимодействовать с клиентами, оказывая поддержку и помощь в режиме реального времени. Эти интеллектуальные чат-боты могут обрабатывать рутинные запросы, управлять учетными записями и базовыми транзакциями, высвобождая человеческие ресурсы для более сложных задач.

Читайте также: Каковы варианты использования и преимущества RPA в финансах?

В финансовой отрасли сочетание ИИ и машинного обучения (МО) играет важную роль в автоматизации процессов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы финансовых данных, выявлять закономерности и делать прогнозы. Это позволяет автоматизировать ввод данных, обработку документов и согласование, сокращая объем ручных операций и повышая точность.

Преимущества ИИ в финансах значительны. Автоматизируя рутинные задачи, финансовые учреждения могут оптимизировать операции, сократить расходы и повысить точность. Кроме того, сотрудники могут сосредоточиться на более важных видах деятельности, таких как финансовый анализ и принятие решений, что приводит к улучшению стратегических результатов.

Использование ИИ в финансовых услугах для автоматизации рутинных задач меняет правила игры в финансовом секторе.

Используйте возможности искусственного интеллекта в своем финансовом бизнесе и предлагайте своим пользователям непревзойденный опыт, используя наши первоклассные услуги.

Посмотреть наши услуги

Как Appinventiv может помочь вам использовать возможности ИИ в финансах

Appinventiv — ваш надежный партнер в использовании возможностей ИИ в финансах. Благодаря нашему опыту в области технологий искусственного интеллекта и глубокому пониманию финансовой отрасли мы можем помочь вам раскрыть революционный потенциал искусственного интеллекта для ваших финансовых операций. Благодаря нашим исключительным услугам по разработке программного обеспечения для финансовых технологий мы можем помочь вам в разработке решений на основе ИИ, адаптированных к вашим конкретным потребностям, будь то автоматизация рутинных задач, улучшение обнаружения мошенничества или оптимизация инвестиционных стратегий. Благодаря нашему совместному подходу и передовым решениям в области искусственного интеллекта мы гарантируем, что вы будете оставаться впереди в динамичной сфере финансов и использовать всю мощь искусственного интеллекта для стимулирования роста и повышения эффективности вашей организации.

Часто задаваемые вопросы

В. Что такое ИИ в финансах

A. ИИ в финансах относится к применению технологий и методов искусственного интеллекта в финансовой индустрии. Он включает использование алгоритмов и машинного обучения для анализа огромных объемов финансовых данных для выполнения различных задач, связанных с финансами.

В. Как ИИ используется в финансах?

О. ИИ используется в финансах для автоматизации рутинных задач, анализа данных для получения информации, улучшения обнаружения мошенничества, оптимизации инвестиционных стратегий, персонализации клиентского опыта и улучшения оценки рисков и управления ими. Это позволяет финансовым учреждениям оптимизировать операции, принимать решения на основе данных, повышать эффективность и предоставлять более качественные услуги клиентам.

В. Почему ИИ — это будущее финансов?

О. ИИ считается будущим финансов, потому что он может произвести революцию в отрасли. Благодаря своим расширенным возможностям ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы финансовых данных быстрее и точнее, чем люди, что приводит к повышению эффективности и точности принятия решений.