Финансовая индустрия претерпевает радикальные преобразования благодаря появлению искусственного интеллекта (ИИ). Поскольку ИИ становится все более мощным, он меняет то, как мы управляем нашими деньгами и инвестициями. По данным PwC, к 2030 году объем мировой экономики, основанной на искусственном интеллекте, может составить почти 16 триллионов долларов.
Это явление получило название ‘финтех’ – обобщающий термин для всех инновационных способов использования технологий в банковском деле, инвестировании, страховании и других финансовых услугах. От автоматизированных торговых платформ до инструментов обнаружения мошенничества, вот пять ключевых способов, которыми ИИ трансформирует финансовую индустрию. Фото для обложки от DeepMind.
Проведение оценки рисков
Оценка рисков включает в себя оценку потенциальных рисков, связанных с конкретным предприятием. Благодаря ИИ эти оценки теперь можно проводить более точно и быстро, чем когда-либо прежде.
Алгоритмы на базе ИИ могут мгновенно обрабатывать огромные объемы данных для выявления закономерностей, на разгадку которых людям обычно требуются часы, если не дни. Это означает, что анализ рисков теперь можно проводить за меньшую часть времени, чем обычно, экономя время и деньги компаний. Кроме того, оценки рисков, основанные на ИИ, стали более точными, чем когда-либо, поскольку они менее подвержены человеческим ошибкам или предвзятости.
Системы ИИ также могут выполнять моделирование ‘что, если», которое позволяет исследовать различные сценарии для минимизации потенциальных потерь от рискованных предприятий. Эти симуляции помогают лицам, принимающим решения, понять, как их инвестиции могут окупиться при других обстоятельствах, и, таким образом, могут предоставить им ценную информацию о том, как снизить риски, связанные с венчурным предприятием.
По словам Картера Сьюта, автора Credit Summit, “Оценка рисков, основанная на искусственном интеллекте, революционизирует то, как мы управляем нашими инвестициями, и сводит к минимуму нашу подверженность потенциальным потерям. Это захватывающее событие будет иметь далеко идущие последствия для финансовой индустрии в ближайшие годы ”.
Использование методов обнаружения мошенничества и управления ими
Решения на базе искусственного интеллекта позволяют более точно и своевременно выявлять случаи мошенничества и более эффективно и рентабельно управлять ими. Кроме того, компании теперь могут обнаруживать более тонкие схемы подозрительной деятельности благодаря мощным алгоритмам, используемым в системах искусственного интеллекта.
Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы данных и обнаруживать отклонения, которые в противном случае остались бы незамеченными. Кроме того, системы на базе ИИ также можно использовать для автоматизации процесса расследования и разрешения случаев мошенничества, предоставляя автоматические оповещения и рекомендации о наилучшем способе действий.
Это означает, что компании могут экономить время и деньги, обеспечивая при этом эффективное управление делами с минимальными усилиями. Кроме того, технология ИИ может отслеживать счета клиентов в режиме реального времени и мгновенно обнаруживать подозрительные действия или транзакции.
Это обеспечивает дополнительный уровень безопасности от финансовых преступников’ которые могут попытаться воспользоваться счетами клиентов или манипулировать рынками с помощью инсайдерской торговли.
Предоставление финансовых консультационных услуг
ИИ оказывает огромное влияние на финансовую индустрию, особенно в предоставлении финансовых консультационных услуг. С помощью ИИ финансовые консультанты могут быстро анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения относительно предоставления консультаций. Например, алгоритмы, управляемые ИИ, могут оценивать уровни толерантности к риску и предлагать варианты инвестирования, которые наилучшим образом соответствуют потребностям каждого инвестора. ИИ также позволяет финансовым консультантам предлагать персонализированные рекомендации с учетом обстоятельств каждого клиента.
“Финансовые консультационные услуги, основанные на искусственном интеллекте, становятся все более популярными, поскольку они позволяют консультантам предоставлять более точные и своевременные рекомендации своим клиентам”, — говорит Том Голубович, руководитель отдела маркетинга Ninja Transfers. “Это помогает клиентам принимать более обоснованные решения относительно своих инвестиций и гарантирует, что они получат максимальную отдачу”.
Кроме того, искусственный интеллект обеспечивает автоматизированные услуги по управлению портфелями, чтобы клиенты могли управлять своими портфелями с минимальным участием человека или надзором. Это освобождает время для финансового консультанта, чтобы сосредоточиться на предоставлении содержательных и подробных советов вместо того, чтобы тратить время на ручное управление портфелями. Кроме того, доступны инструменты на базе искусственного интеллекта для оптимизации распределения активов на основе желаемого уровня толерантности к риску и целей клиента.
Наконец, искусственный интеллект позволяет консультантам быть в курсе рыночных тенденций и изменений нормативных актов, а также отслеживать портфели своих клиентов в режиме реального времени. Быстро и точно обнаруживая необычную активность или подозрительные транзакции, финансовые консультанты могут предоставлять своевременные предупреждения или рекомендации.
Кроме того, благодаря методам машинного обучения, таким как обработка естественного языка (NLP), финансовые консультанты могут быстрее, чем когда-либо прежде, получать доступ к огромным объемам информации из источников, таких как новостные статьи или исследовательские отчеты, что помогает им более эффективно предоставлять рекомендации более высокого качества.
Автоматизация торговли
Благодаря достижениям в области ИИ и машинного обучения компьютерные алгоритмы быстро становятся достаточно сложными, чтобы принимать решения и совершать сделки автономно. Это позволяет трейдерам извлекать выгоду из рыночных движений быстрее, чем когда–либо прежде, — с гораздо большей точностью. В результате автоматическую торговлю можно разделить на две основные категории: алгоритмическую торговлю и высокочастотную торговлю.
Фото: Сай Киран Анагани
Алгоритмический трейдинг использует сложные алгоритмы для анализа финансовых данных и выявления тенденций и возможностей для прибыльных сделок. Затем он автоматически выполняет необходимые сделки от имени трейдера. Высокочастотная торговля делает еще один шаг вперед, используя мощные компьютеры, которые позволяют быстро исполнять ордера без вмешательства человека. Это позволит трейдерам извлекать выгоду даже из самых незначительных колебаний цен в считанные секунды.
Однако преимущества автоматической торговли выходят за рамки скорости и точности. Автоматизируя определенные части торгового процесса, трейдеры могут высвободить время для более важных задач, таких как анализ закономерностей, формулирование стратегий или просто отслеживание рыночных условий.
По словам Марка Пирса, генерального директора Cloud Peak Law Group, “автоматизированный трейдинг избавляет от необходимости строить догадки при инвестировании и может сэкономить время и деньги в долгосрочной перспективе. Он позволяет трейдерам быстро и эффективно использовать открывающиеся возможности, не жертвуя точностью или надежностью.”
Кроме того, автоматизированные системы снижают вероятность дорогостоящих человеческих ошибок из-за усталости или принятия решений, основанных на эмоциях. Наконец, внедрение алгоритмов на базе ИИ в уравнение позволяет трейдерам получать информацию из огромных объемов данных, которые было бы невозможно обработать вручную за такое короткое время.
Учитывая все эти преимущества, неудивительно, что автоматизация быстро меняет финансовую индустрию – трейдерам, как крупным, так и малым, становится проще, чем когда-либо, уверенно принимать обоснованные решения.
Анализ кредитоспособности
Искусственный интеллект и машинное обучение используются для более точного прогнозирования кредитоспособности человека с учетом огромных объемов данных, с которыми традиционные методы просто не справляются.
Эти данные включают в себя все: от истории работы, уровня дохода и образования до активности в социальных сетях и моделей покупок. Принимая во внимание все эти факторы, ИИ может сделать высокоточный прогноз относительно того, сможет ли человек погасить свой долг вовремя.
“Алгоритмы на базе ИИ могут оценить кредитоспособность заемщика точнее и быстрее, чем когда-либо прежде”, — сказал Грег Хайлерс, соучредитель Jolly SEO. “Это означает, что кредиторы могут принимать более обоснованные решения с большей уверенностью, снижая вероятность дефолта и в конечном итоге экономя свое время и деньги”.
Речь идет не только о прогнозировании кредитоспособности; ИИ также может помочь кредитным учреждениям выявить потенциальных клиентов, которые были упущены из виду из-за традиционных методов анализа.
Например, эти люди могут иметь отличные кредитные баллы, но считаются ‘недостойными’ из-за некоторых факторов, таких как недостаточно длительный опыт работы или слишком большая задолженность. ИИ может помочь кредиторам идентифицировать тех людей, которые могут быть в состоянии погасить свои долги, несмотря на то, что показывают традиционные модели.
Искусственный интеллект также изменил то, как кредиторы оформляют кредиты, позволив им быстро и точно получать доступ к более сложным наборам данных. Обрабатывая данные в режиме реального времени и выявляя корреляции между различными индивидуальными факторами, кредиторы могут лучше оценить профиль рисков каждого заявителя, помогая им решить, предлагать ли кому-либо кредит за меньшее время, чем раньше.
Заключение
ИИ быстро трансформирует финансовую индустрию, открывая новые возможности. Автоматизируя рутинные задачи, такие как торговля и андеррайтинг, трейдеры и кредиторы могут принимать более уверенные решения. ИИ также может по-новому взглянуть на данные о клиентах, помогая идентифицировать потенциальных клиентов, которых, возможно, не заметили. В конечном счете, ИИ производит революцию в работе финансовых учреждений – и это только начало.
