Как искусственный интеллект трансформирует финансовую индустрию?

Финансовая и банковская индустрия являются одним из крупнейших бенефициаров технологии искусственного интеллекта. От чат-ботов до когнитивных вычислений, машинного обучения и умных помощников — в финансовой и банковской сфере ИИ прочно нашел себе место. Благодаря растущей популяризации технологии все больше банков и других финансовых компаний обращают внимание на искусственный интеллект.

Этот процесс значительно ускорился благодаря аналитике больших данных, внедрению облачных сервисов и мощным системам обработки информации. Несмотря на рост, существует и множество проблем, связанных с доверием, предвзятостью и регулированием. Это вынуждает компании пока что занимать оборонительную позицию и вести себя осторожно, внедряя ИИ в медленном темпе, пока что лишь в качестве помощника для кадров.

Влияние ИИ на финансовую индустрию

Влияние ИИ на финансовую индустрию разнообразно: от сокращения затрат на человеческие ресурсы до обеспечения большей эффективности и профессионализма, что влияет на прибыль. Бэк-офисные операции на базе ИИ уже стали реальностью. Интеграция искусственного интеллекта с внешними сервисами и приложениями также ускоряет трансформацию компаний. Давайте кратко рассмотрим ключевые воздействия ИИ на финансовую индустрию.

• Повышение лояльности клиентов. Старые методы дифференциации между финансовыми компаниями перестают работать, ИИ дает банковским и финансовым учреждениям возможность конкурировать, управляя лояльностью клиентов.
• Самообслуживание в сфере финансов. Будущие клиенты финансового сектора воспринимают банки более интеллектуальными, если те используют ИИ. Внедрение искусственного интеллекта помогает автоматизировать финансовые операции клиентов и повышает эффективность.
• Совместные решения общих проблем. Коллективные решения, основанные на общих базах данных, могут значительно повысить точность, своевременность и эффективность тех функций, которые не влияют на конкуренция. Это повысит эффективность и безопасность банковских операций.
• Децентрализация структуры рынка. ИИ может упростить поиск и сравнение продуктов для клиентов. Это подтолкнет корпоративные структуры к игре на пределе в рамках рыночных условий. Такие условия увеличат отдачу для крупных игроков и в то же время создадут возможности для инновационных игроков.
• Альянсы в области данных. благодаря ИИ-экосистеме финансовые учреждения могут извлечь выгоду из разнообразия данных и могут управлять партнерскими отношениями с различными участниками рынка с меньшими операционными рисками.
• Расширение возможностей регуляторов. отраслевые нормативные акты, регулирующие конфиденциальность и мобильность данных, получат развитие благодаря ИИ. Управление данными на основе ИИ повысит способность финансовых и нефинансовых учреждений контролировать аномалии и угрозы безопасности эффективнее.
• Баланс талантов. Поиск и выявление талантов будет в числе наиболее заметных областей преимуществ от внедрения ИИ в финансовых учреждениях. Переход на поиск талантов в соответствии с технологическими потребностями займет центральное место.
• Несколько этических дилемм. Развитие ИИ будет способствовать коллективной оценке принципов и методов контроля для разрешения ряда неопределенностей в среде регулирования искусственного интеллекта, например такой проблемы как отбирание работы у людей.

3 основных области, где ИИ помогает развитию финансовой индустрии

Ниже описываются три основных способа каким образом искусственный интеллект способен помочь финансовой и банковской индустрии.

• Оценка риска

Опираясь на прошлые данные в финансовой индустрии, ИИ облегчает оценку рисков. В финансовой индустрии, где бухгалтерия и учет являются неотъемлемыми элементами бизнеса, подход ИИ к оценке, основанной на данных, очень эффективен.

Например: компании, предоставляющие кредитные карты и ссуды, используют кредитный скоринг для оценки лиц. Они могут использовать анализ данных на базе ИИ, чтобы получить подробную информацию о привычках погашения ссуд, количестве кредитных карт, используемых ссуд, активных займах и т. д. Система на основе ИИ, которая способна проанализировать тысячи личных финансовых записей, может оптимизировать данные для машинного обучения (МО).

Во многих отношениях ИИ в совокупности с МО являются лучшей и более эффективной альтернативой аналитикам-людям, в первую очередь, с преимуществом в скорости. Оценка искусственного интеллекта на основе машинного обучения выполняется более точно и не оставляет шансов на ошибки при анализе больших объемов данных. За счет автоматизации всех областей, нуждающихся в интеллектуальном анализе, ИИ облегчает оценку рисков для финансовых учреждений.

• Выявление мошенничества

ИИ занимает одно из первых мест в списке необходимых технологий, когда речь идет о борьбе с мошенничеством и повышении безопасности. Используя данные истории клиента, такие как проведение транзакций или запросы, связанные с аккаунтом, может обнаруживать аномалии и определять потенциальные риски.

• Торговля

И, наконец, искусственный интеллект может помочь инвестиционным компаниям, которые сильно зависят от дата-саентистов и компьютерных технологий для понимания будущих рыночных паттернов. Поскольку отрасль торговли и инвестиций в значительной степени зависит от предсказуемости, алгоритмы на основе ИИ могут обеспечить отличное понимание рынка на основе больших объемов данных.

Вывод

ИИ продолжает трансформировать финансовую индустрию. В предстоящие годы мы можем наблюдать большое количество инноваций, которые предложит рынку искусственный интеллект для стимулирования роста в этом секторе.

Об авторе:

Чираг Мудса — генеральный директор компании CMARIX TechnoLabs Pvt. Ltd, которая специализируется на веб-разработках и разработке мобильных приложений.

Linkedin - https://www.linkedin.com/in/chiragmudsa/