10 вариантов использования и реальных примеров генеративного ИИ в финансовых услугах

Вы когда-нибудь задумывались об удивительной точности и росте финансовой индустрии? Это область, где ошибки минимальны, точность имеет первостепенное значение, а прогресс бесконечен. Но что на самом деле заставляет все это происходить за кулисами? Ну, это Генеративный ИИ.

Генеративный искусственный интеллект в финансах стал ценным инструментом инноваций в этом секторе, предлагая преимущества, которые меняют представление о том, как проводятся финансовые операции и предоставляются услуги.

Его интеграция в финансовые учреждения значительно повышает эффективность, процесс принятия решений и взаимодействие с клиентами. Автоматизируя повторяющиеся задачи и оптимизируя рабочие процессы, Generative AI оптимизирует операции, уменьшает количество ошибок и затраты, что в конечном итоге увеличивает прибыль бизнеса.

В приведенной выше таблице показано, что среднегодовой темп роста генеративного ИИ в секторе финансовых услуг, как ожидается, составит 28,1% в период с 2022 по 2032 год. При такой траектории роста ожидается, что к 2032 году размер рынка генеративного ИИ в финансах превысит 9,48 миллиарда долларов.

Растущий размер рынка ясно указывает на значительные возможности для финансирования предприятий для инвестиций в генеративный искусственный интеллект, что позволяет им извлечь выгоду из его преобразующих возможностей и открыть новые пути роста и инноваций.

В этом блоге будут рассмотрены различные аспекты генеративного искусственного интеллекта в финансовом секторе, включая варианты его использования, примеры из реальной жизни и многое другое. Итак, без лишних слов, давайте перейдем к деталям.

Генеративный ИИ в финансах: углубленное исследование

В финансовом секторе генеративный искусственный интеллект стал инструментом, который финансовые учреждения не могут себе позволить игнорировать. Оно трансформирует операции и процессы принятия решений с помощью непревзойденных возможностей.

Инновационная технология имеет потенциал для значительного развития бизнеса. Согласно отчету Deloitte, достижения в области генеративного искусственного интеллекта могут повысить рост производительности бизнеса на 1,5 процентных пункта. Таким образом, финансовый бизнес может добиться существенного повышения производительности и доходов за счет интеграции генеративного ИИ в свои процессы.

В отчете также говорится о том, как генеративный ИИ может улучшить рабочие процессы предприятий и финансов за счет внедрения контекстуальной осведомленности и возможностей принятия решений, подобных человеческим, что потенциально революционизирует традиционные рабочие процессы. Эти достижения стали возможными благодаря базовым моделям, в которых используются алгоритмы глубокого обучения, вдохновленные организацией нейронов в человеческом мозге.

Кроме того, согласно отчету BCG, финансовые функции в глобальных компаниях используют преобразующий потенциал инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и Google Bard. Ожидается, что эти инструменты изменят будущее работы финансовой службы, революционизируя процессы, повышая эффективность и стимулируя инновации, что потребует от финансовых директоров более детального понимания их воздействия.

Ожидается, что интеграция генеративного искусственного интеллекта в финансовые операции будет следовать S-образной траектории, что указывает на значительный потенциал роста.

В настоящее время финансовые команды активно изучают возможности генеративного искусственного интеллекта для оптимизации процессов, особенно в таких областях, как генерация текста и исследования.

Заглядывая в будущее, Generative AI готов совершить революцию в основных операциях и изменить бизнес-партнерство в финансовом секторе. Кроме того, ожидается, что он будет сотрудничать с традиционными инструментами прогнозирования на базе искусственного интеллекта для повышения мощности и эффективности финансовых функций.

Читайте также: Преобразующее влияние искусственного интеллекта в финансах

Основные примеры использования генеративного ИИ в финансовом секторе

Конвергенция генеративного искусственного интеллекта и финансов представляет собой передовой синтез, преобразующий традиционные финансовые практики с помощью сложных алгоритмов. Использование генеративного искусственного интеллекта в финансах охватывает широкий спектр приложений, включая оценку рисков, алгоритмическую торговлю, обнаружение мошенничества, автоматизацию обслуживания клиентов, оптимизацию портфеля и финансовое прогнозирование.

Давайте углубимся в множество способов использования генеративного искусственного интеллекта в FinTech и развития бизнеса.

Консультации по изменениям нормативного кодекса

Генерирующий искусственный интеллект в финансах может анализировать огромные объемы нормативных данных и предоставлять организациям информацию о том, как эффективно адаптироваться к изменениям нормативного кодекса. Интерпретация сложных нормативных требований помогает предприятиям соблюдать требования и эффективно снижать регуляторные риски.

Индивидуальные финансовые консультации

Генеративный искусственный интеллект и финансы объединяются, чтобы предлагать индивидуальные финансовые консультации, используя передовые алгоритмы и анализ данных для предоставления персонализированных рекомендаций и аналитической информации частным лицам и предприятиям. Такой индивидуальный подход повышает удовлетворенность клиентов и помогает людям принимать обоснованные решения об инвестициях, сбережениях и финансовом планировании.

Упрощенный поиск и синтез финансовых документов

Генеративный искусственный интеллект в финансах упрощает процесс поиска и синтеза финансовых документов за счет автоматического извлечения соответствующей информации из различных источников. Эта возможность экономит время финансовых аналитиков и улучшает процесс принятия решений, предоставляя исчерпывающую информацию.

Автоматизированные бухгалтерские процессы

Генеративный ИИ очень полезен при автоматизации рутинных задач бухгалтерского учета, таких как ввод данных, сверка и категоризация финансовых транзакций. Сокращение ручного труда и минимизация ошибок повышают эффективность и точность ведения финансового учета.

Эффективное создание финансовых отчетов

Генеративный ИИ может упростить процесс создания финансовых отчетов за счет синтеза данных из нескольких источников и представления их в структурированном формате. Это позволяет предприятиям предоставлять своевременные и точные отчеты для заинтересованных сторон, регулирующих органов и инвесторов.

Обнаружение мошенничества и обеспечение конфиденциальности данных

Одним из эффективных применений генеративного ИИ в финансах является обнаружение мошенничества и безопасность данных. Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта могут обнаруживать аномалии и закономерности, указывающие на мошеннические действия в финансовых транзакциях. Кроме того, он обеспечивает конфиденциальность данных за счет внедрения надежных методов шифрования и мониторинга доступа к конфиденциальной финансовой информации.

(Также читайте: ИИ в банковском деле – как искусственный интеллект используется в банках)

Решения для управления портфелем и рисками

Генерирующий искусственный интеллект в финансах обеспечивает сложную оптимизацию портфеля и управление рисками путем анализа исторических данных, рыночных тенденций и факторов риска. Это помогает финансовым учреждениям принимать решения на основе данных, чтобы максимизировать прибыль и минимизировать риски.

Реализация алгоритмических торговых стратегий

Генеративные алгоритмы ИИ разрабатывают и реализуют алгоритмические торговые стратегии, анализируя рыночные данные и выявляя прибыльные торговые возможности. Это повышает эффективность торговли и позволяет трейдерам извлекать выгоду из колебаний рынка в режиме реального времени.

Оптимизация налоговых процессов

Генеративный ИИ автоматизирует процессы соблюдения налогового законодательства, анализируя налоговое законодательство, нормативные акты и финансовые данные для оптимизации налогового планирования и отчетности. Это помогает предприятиям минимизировать налоговые обязательства, обеспечивая при этом соблюдение налогового законодательства.

Анализ настроений клиентов

Генеративный ИИ может анализировать отзывы клиентов из различных источников, таких как социальные сети, опросы и взаимодействие со службой поддержки, чтобы оценить отношение к финансовым продуктам и услугам. Финансовые учреждения могут адаптировать свои предложения и маркетинговые стратегии для лучшего удовлетворения потребностей и предпочтений клиентов, понимая настроения клиентов.

Оценка кредитного риска

Одним из ярких применений генеративного ИИ в финансах является оценка кредитного риска. Генеративные алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать различные источники данных, включая кредитную историю, финансовую отчетность и экономические показатели, для оценки кредитного риска для отдельных заемщиков или предприятий. Это позволяет кредиторам принимать более точные и обоснованные решения относительно одобрения кредитов, процентных ставок и кредитных лимитов, что в конечном итоге минимизирует риски дефолта и оптимизирует кредитные портфели.

Разработка чат-ботов и виртуальных помощников для финансов

Генеративный искусственный интеллект поддерживает чат-ботов и виртуальных помощников, которые обеспечивают персонализированную поддержку клиентов, отвечают на запросы и выполняют повседневные финансовые задачи. Эти помощники на базе искусственного интеллекта улучшают качество обслуживания клиентов и оптимизируют взаимодействие между финансовыми учреждениями и клиентами.

Реальные примеры генеративного ИИ в финансовых услугах

Давайте углубимся в то, как ведущие игроки отрасли используют возможности генеративного искусственного интеллекта в банковском деле и финансах, чтобы революционизировать свой подход, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить прибыльность.

Благодаря детальному исследованию мы раскроем оптимистическое влияние генеративного искусственного интеллекта на финансы.

Джей Пи Морган

JPMorgan Chase, ведущее мировое финансовое учреждение, продемонстрировало твердую приверженность инновациям благодаря активным инвестициям в передовые технологии искусственного интеллекта. Среди этих достижений Generative AI выделяется как ключевой инструмент, используемый брендом для улучшения различных аспектов своей деятельности.

Генеративный искусственный интеллект играет многогранную роль в экосистеме JPMorgan: от совершенствования систем управления рисками до совершенствования торговых стратегий и улучшения качества обслуживания клиентов.

Голдман Сакс

Goldman Sachs, известный своим мастерством в инвестиционно-банковской сфере и управлении активами, воспользовался преобразующим потенциалом технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, включая генеративный искусственный интеллект.

Включая генеративный искусственный интеллект в свои торговые операции, Goldman Sachs стремится оптимизировать инвестиционные стратегии, совершенствовать протоколы управления рисками и опережать рыночные тенденции.

Морган Стенли

Morgan Stanley, стойкий приверженец управления активами и финансовых услуг, находится в авангарде изучения инноваций на основе искусственного интеллекта для повышения своей конкурентоспособности. Уделяя особое внимание использованию генеративного искусственного интеллекта, Morgan Stanley стремится расширить свои возможности по обнаружению мошенничества, оптимизировать процессы управления портфелем и предоставлять персонализированные финансовые консультации своим клиентам.

Множественные генеративные модели искусственного интеллекта для поиска операций в финансовом секторе

Индустрия FinTech процветает благодаря инновациям, постоянно ищет новые способы усовершенствовать свой подход и повысить прибыльность. Генеративные модели искусственного интеллекта играют ключевую роль в этом стремлении к прогрессу, предлагая ряд ценных инструментов и методов, которые финансовые компании используют для достижения своих целей.

Давайте углубимся в каждую из этих моделей и выясним, как они способствуют успеху сектора FinTech.

Вариационные автоэнкодеры (VAE)

VAE — это архитектуры нейронных сетей, которые учатся кодировать и декодировать многомерные данные, такие как изображения или текст. Они широко используются для получения реалистичных и разнообразных результатов.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые обучаются вместе на конкурентной основе. GAN превосходно создают реалистичные изображения, видео и другие формы данных.

Авторегрессионные модели

Модели авторегрессии, такие как авторегрессионное скользящее среднее (ARMA) и авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), прогнозируют будущие значения во временных рядах на основе прошлых наблюдений. Они обычно используются для задач прогнозирования временных рядов.

Модели Трансформаторов

Модели трансформеров, такие как серия GPT (Generative Pre-trained Transformer) от OpenAI, основаны на механизме самообслуживания, который позволяет им более эффективно обрабатывать последовательности данных. Эти модели универсальны и могут генерировать текст, изображения и другие типы данных.

Модели глубокого обучения с подкреплением (DRL)

Модели DRL сочетают глубокое обучение с методами обучения с подкреплением для изучения сложного поведения и создания последовательностей действий. Они часто используются в робототехнике и других динамических средах.

ПиксельCNN

PixelCNN — это тип авторегрессионной модели, разработанный специально для генерации изображений с высоким разрешением попиксельно. Он фиксирует пространственные зависимости между соседними пикселями для создания реалистичных изображений.

Модели на основе потока

Модели на основе потоков — это генеративные модели, которые преобразуют простое распределение вероятностей в более сложное посредством серии обратимых преобразований. Эти модели используются для генерации изображений, оценки плотности и задач сжатия данных.

Вариационный автоэнкодер с нормализацией потоков (VANF)

VANF сочетает в себе сильные стороны вариационных автоэнкодеров (VAE) и потоков нормализации для создания высококачественных разнообразных выборок из сложных распределений данных. Он использует нормализацию потоков для моделирования сложных распределений в скрытом пространстве и достижения лучшего качества выборки.

Как внедрить генеративный искусственный интеллект в ваши финансовые операции – ключевые шаги

Давайте углубимся в понимание целостного и стратегического подхода, необходимого для интеграции генеративного ИИ в финансовые услуги. Благодаря всестороннему пониманию системных методологий и партнерству с надежной фирмой-разработчиком предприятия могут эффективно использовать преобразующий потенциал генеративного искусственного интеллекта для стимулирования инноваций и достижения своих целей.

Оценка потребностей и цели

Начните с фазы комплексного исследования, чтобы глубже вникнуть в тонкости финансовых проектов. Это предполагает проведение тщательной оценки потребностей для точного выявления и определения стоящих задач и целей.

Сбор и подготовка данных

На этапе сбора данных тщательно соберите финансовые данные из различных источников. Затем тщательно очистите и предварительно обработайте данные, чтобы удалить ошибки и стандартизировать форматы. Дополните набор данных дополнительными соответствующими функциями, чтобы повысить его богатство и разнообразие. Обеспечьте соблюдение нормативных требований на протяжении всех этих процессов, чтобы обеспечить целостность данных.

Разработка и реализация модели

Имея на руках солидный набор данных, пришло время приступить к разработке и внедрению моделей генеративного искусственного интеллекта, специально предназначенных для финансирования проектов. Этот этап включает в себя внедрение правильных алгоритмов и методологий для решения выявленных проблем и достижения поставленных целей.

Тестирование и проверка

После завершения разработки модели установите строгие протоколы тестирования и проверки. Это предполагает проведение исчерпывающего тестирования моделей генеративного искусственного интеллекта в различных сценариях использования в сфере финансов. Выявите и устраните любые потенциальные недостатки или несоответствия, чтобы обеспечить надежность модели перед ее развертыванием.

Интеграция в рабочий процесс программного обеспечения

Тесно сотрудничайте с разработчиками программного обеспечения, чтобы легко интегрировать модели в существующие рабочие процессы программного обеспечения, обеспечивая взаимодействие UI/UX и повышая операционную эффективность в финансовой сфере.

Непрерывный мониторинг и оптимизация

Используйте непрерывный мониторинг и совершенствование после развертывания, чтобы адаптироваться к меняющимся финансовым тенденциям. Внедряйте отслеживание производительности в режиме реального времени, анализ данных и итеративные улучшения для поддержания эффективности и актуальности моделей.

Удовлетворение спроса: решения проблем генеративного искусственного интеллекта в финансовых услугах

Давайте приступим к всестороннему исследованию огромных проблем, с которыми сталкиваются финансовые предприятия, когда они осваивают сферу генеративного искусственного интеллекта. Мы углубимся в эти проблемы, предложив инновационные решения, способные преодолеть эти препятствия и проложить путь к преобразующему прогрессу в финансовой отрасли.

Качество данных и предвзятость

Генеративные модели ИИ подвержены предвзятости в данных, на которых они обучаются. Это может привести к несправедливым результатам в таких областях, как одобрение кредитов, кредитный скоринг или алгоритмическая торговля. Необъективные данные могут увековечить историческое неравенство и привести к дискриминационной практике.

Решения

• Внедрите надежные методы очистки данных для выявления и устранения систематических ошибок в наборах обучающих данных.
• Включайте разнообразные источники данных для представления более широкого спектра финансовой информации.
• Разработайте показатели справедливости и инструменты мониторинга для отслеживания потенциальной систематической ошибки в результатах модели.
• Используйте процессы человеческого надзора и анализа для принятия важных финансовых решений, принимаемых ИИ.
• Расставьте приоритеты в отношении принципов и стратегии ответственного ИИ, чтобы избежать предвзятости данных и обеспечить справедливые и равноправные результаты.

Объяснимость и интерпретируемость

Генеративные модели ИИ могут быть сложными, что затрудняет понимание того, как они достигают конкретных результатов. Отсутствие прозрачности может стать проблемой для финансовых учреждений, которым необходимо обосновывать рекомендации или решения, принимаемые ИИ.

Решения

• Используйте объяснимые методы искусственного интеллекта (XAI), чтобы получить представление о процессе рассуждения модели. Это может помочь укрепить доверие и обеспечить соблюдение нормативных требований.
• Разработайте удобочитаемые интерпретации результатов модели, чтобы облегчить понимание финансовым специалистам.
• Уделяйте приоритетное внимание разработке интерпретируемых моделей генеративного искусственного интеллекта, специально разработанных для финансовых приложений.

Интеграция и управление изменениями

Интеграция моделей генеративного ИИ с существующими финансовыми системами может оказаться сложной задачей. Кроме того, финансовым учреждениям необходимо подготовить свою рабочую силу к интеграции ИИ, решая потенциальные проблемы с увольнением и потребности в переподготовке.

Решения

• Разработайте поэтапный подход к внедрению ИИ, начиная с пилотных проектов по проверке возможности интеграции.
• Инвестируйте в программы обучения сотрудников, чтобы вооружить их навыками, необходимыми для эффективной работы с генеративным ИИ.
• Развивайте культуру инноваций и сотрудничества, чтобы обеспечить плавную интеграцию искусственного интеллекта в финансовые рабочие процессы.
• Открыто сообщайте о потенциальных преимуществах ИИ для решения проблем сотрудников и поощрения позитивных изменений.

Обобщаемость и адаптивность модели

Финансовые рынки постоянно развиваются, и исторические данные не всегда могут быть точным предсказателем будущих тенденций. Генеративные модели ИИ, обученные на статических наборах данных, могут с трудом адаптироваться к этим изменениям, что приводит к неточным или устаревшим результатам.

Решение

• Постоянно обновляйте данные обучения новой информацией, чтобы обеспечить возможность обобщения модели.
• Разрабатывайте адаптивные модели генеративного искусственного интеллекта, которые смогут обучаться и корректировать свои выходные данные на основе потоков данных в реальном времени.
• Используйте методы трансферного обучения, чтобы использовать знания существующих моделей в новых финансовых сценариях.

(Также читайте: Предотвращение коллапса модели ИИ: устранение неотъемлемого риска синтетических наборов данных)

Ограниченная доступность данных

Генеративные модели ИИ хорошо работают на больших наборах высококачественных данных. Получение финансовых данных может быть дорогостоящим, поскольку они разрознены по разным учреждениям и подлежат строгим правилам конфиденциальности. Этот ограниченный доступ к данным может препятствовать развитию и эффективности моделей генеративного ИИ в финансах.

Решение

• Изучите альтернативные источники данных, такие как настроения в социальных сетях или экономические показатели, чтобы дополнить традиционные финансовые данные.
• Разработайте соглашения о сотрудничестве в области данных между финансовыми учреждениями для обмена анонимными данными для обучения моделей, соблюдая при этом правила конфиденциальности.
• Используйте методы генерации синтетических данных для создания искусственных, но реалистичных наборов финансовых данных для учебных целей, обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности данных.

Глобальная фрагментация регулирования

Нормативно-правовая база в области ИИ, особенно в отношении использования генеративного ИИ в финансах, все еще развивается и различается в разных странах. Отсутствие последовательных глобальных правил создает неопределенность для международных финансовых институтов и препятствует широкому внедрению технологий.

Решение

• Выступайте за четкие и последовательные глобальные правила использования генеративного искусственного интеллекта в финансах посредством отраслевого сотрудничества и взаимодействия с регулирующими органами.
• Разработайте системы обеспечения соответствия, которые гарантируют, что модели генеративного ИИ соответствуют существующим финансовым правилам и новым рекомендациям.
• Будьте в курсе изменений рыночного регулирования и соответствующим образом адаптируйте методы искусственного интеллекта, чтобы обеспечить соблюдение требований.

Революционируйте свой финансовый бизнес с помощью передовых услуг Appinventiv по разработке генеративного искусственного интеллекта

Appinventiv, специализирующаяся на разработке финансового программного обеспечения, предлагает комплексный подход к внедрению генеративного искусственного интеллекта в финансовый бизнес, характеризующийся тщательным планированием проектов, углубленным исследовательским анализом и передовыми технологическими решениями. Наша команда идейных лидеров сочетает исключительный сервис с опытом в этой области, обеспечивая индивидуальный подход как для ветеранов, так и для новых клиентов.

Благодаря нашему обширному опыту разработки решений на основе искусственного интеллекта мы разрабатываем и внедряем индивидуальные решения генеративного искусственного интеллекта, адаптированные к уникальным потребностям каждого финансового проекта.

Как компания, занимающаяся разработкой генеративного ИИ, мы уделяем приоритетное внимание интеллектуальному лидерству, постоянно ища способы расширить границы возможного с использованием генеративного ИИ в финансах.

Свяжитесь с нами, чтобы создать инновационные финансовые приложения, оснащенные решениями генеративного искусственного интеллекта, которые расширяют взаимодействие и улучшают качество обслуживания пользователей в финансовом секторе.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как можно использовать генеративный искусственный интеллект в финансах?

Ответ. Генеративный искусственный интеллект предлагает множество приложений в сфере финансов, от взаимодействия с клиентами до управления рисками. Его можно использовать для анализа настроений клиентов, получения персонализированных финансовых рекомендаций и автоматизации инвестиционных стратегий.

Кроме того, Generative AI помогает генерировать синтетические финансовые данные для обучения прогнозных моделей, оптимизации управления портфелем и оптимизации обработки финансовых документов.

Вопрос. Как генеративный ИИ может помочь в создании синтетических финансовых данных для обучения прогнозных моделей?

А. Генеративный ИИ в финансах играет решающую роль в создании синтетических данных для обучения прогнозных моделей путем имитации закономерностей и характеристик реальных финансовых данных. С помощью таких методов, как генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративный ИИ может создавать синтетические наборы данных, которые очень похожи на реальные финансовые данные, сохраняя при этом конфиденциальность и конфиденциальность.

Вопрос. Каковы основные проблемы, с которыми сталкиваются предприятия при интеграции генеративного ИИ в свои финансовые проекты?

О. Предприятия сталкиваются с рядом проблем при адаптации генеративного ИИ в финансовых проектах, включая проблемы конфиденциальности данных, интерпретируемость моделей, интеграцию с устаревшими системами, соблюдение правил, привлечение талантов и анализ затрат. Решение этих проблем с помощью такого экспертного технологического партнера, как Appinventiv, имеет важное значение для успешного внедрения и внедрения инноваций в сфере финансов.

Внедрение надежных методов шифрования данных для повышения конфиденциальности, разработка объяснимых моделей искусственного интеллекта для лучшей интерпретируемости и предложение комплексных программ обучения для устранения дефицита кадров являются потенциальными решениями этих проблем.