Zobacz więcej

Sztuczna inteligencja w finansach: top 8 zastosowań AI w 2022

9 mins
Autor Chris Adede
Tłumaczenie Karol Nalepa
Dołącz do Naszej Społeczności na Telegramie

Sztuczna inteligencja to już nie tylko rzecz z gatunku science fiction. Obecnie maszyny potrafią się uczyć i samodzielnie podejmować decyzje, dzięki mocy algorytmów uczenia maszynowego. W ciągu ostatnich pięciu lat sztuczna inteligencja w finansach (AI) i jej realne przypadki użycia pojawiają się coraz częściej. W nadchodzącej dekadzie spodziewamy się jeszcze większego postępu. Według prognoz AI w branży fintech, globalny rynek ma osiągnąć wartość 26,6 miliarda dolarów do 2026 roku.

Wyjaśniamy tutaj, w jaki sposób AI jest stosowana w finansach, wyszczególniając osiem znaczących przypadków użycia.

W tym przewodniku:

Dlaczego AI jest tak ważna dla sektora finansowego?

sztuczna inteligencja w finansach

AI pomaga firmom podejmować mądrzejsze, szybsze i bardziej trafne decyzje w sektorze finansowym. Sztuczna inteligencja w finansach może pomóc w wykrywaniu oszustw, obsłudze klienta, zarządzaniu ryzykiem i przestrzeganiu przepisów.

Wymagania dotyczące sprawozdawczości regulacyjnej i planowania finansowego są ważne w każdej organizacji finansowej. Instytucje finansowe wykorzystują AI do usprawnienia procesów biznesowych, uzyskania lepszego wglądu w zachowania klientów oraz opracowania innowacyjnych produktów i usług, aby zachować konkurencyjność.

Korzyści z zastosowania AI w finansach

Sztuczna inteligencja może poprawić produktywność, efektywność i dokładność przy minimalnym wysiłku człowieka, co czyni ją niezwykle wydajną. Oto kilka powodów, dla których możesz być podekscytowany AI w finansach:

  • Lepszy wgląd w zachowania i preferencje klientów może być wykorzystany do projektowania lepszych produktów, usług i ofert.
  • Analitycy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do usprawnienia procesów decyzyjnych poprzez szybsze podejmowanie decyzji w oparciu o analizę danych.
  • Sztuczna inteligencja może pomóc firmom w poprawie ich finansów poprzez zwiększenie przychodów. Na przykład, potrafi ona zautomatyzować zadania, aby zaoszczędzić czas analityków na bardziej wartościową pracę, taką jak pomoc klientom lub generowanie nowych leadów biznesowych.
  • Sztuczna inteligencja w finansach może pomóc w redukcji kosztów na różne sposoby. Na przykład może poprawić wydajność procesów zarządzania inwestycjami poprzez automatyzację zadań i zmniejszenie liczby błędów ludzkich. W rezultacie, klienci uzyskają niższą opłatę transakcyjną.
  • Audyt odgrywa kluczową rolę w finansach. Firma może znacznie ograniczyć wewnętrzne oszustwa dzięki systemom wykrywania oszustw napędzanym przez AI, które monitorują aktywność kont 24/7 i jednocześnie zwiększają rentowność.
  • AI oferuje znaczące korzyści dla automatyzacji przepływu pracy.

Wyzwania związane z wykorzystaniem AI w finansach

  • Technologia sztucznej inteligencji stawia nowe wyzwania w zakresie prywatności i bezpieczeństwa danych. Na przykład na początku 2019 roku Google przyznał się do nieumyślnego zbierania danych osobowych z kont swoich użytkowników podczas korzystania z informacji o historii ich lokalizacji.
  • Podczas tworzenia systemów sztucznej inteligencji, tendencyjne algorytmy są ryzykowne ze względu na przypadkowe lub celowe błędy w procesie szkolenia. Błędy te mogą wynikać z uprzedzeń wbudowanych w istniejące zbiory danych używane do celów szkoleniowych lub nawet z ludzkich uprzedzeń na etapach rozwoju.
  • Dostęp do dużych ilości danych wysokiej jakości może być wyzwaniem dla wielu firm. Wynika to z faktu, że wymaga to znacznych inwestycji, czasu i wysiłku.
  • Firmy potrzebują dostępu do wysokiej jakości informacji, zanim będą mogły wytrenować system sztucznej inteligencji z dokładnymi przewidywaniami. Może to dotyczyć przyszłych wyników związanych z marżą zysku lub kosztów związanych z prowadzeniem działalności, takich jak kampanie marketingowe.

Sztuczna inteligencja w finansach – top 8 przypadki użycia

Sztuczna inteligencja (AI) jest już wykorzystywana w wielu zastosowaniach, w tym w ocenianiu kredytów i wykrywaniu oszustw. Oto kilka kolejnych potencjalnych przypadków użycia AI w finansach:

1. Ocena ryzyka

sztuczna inteligencja w finansach

AI pomaga organizacjom w ocenie ryzyka z wykorzystaniem wszystkich dostępnych danych, jak również w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu im. Ocena ryzyka jest krytyczna dla każdej instytucji finansowej, która zajmuje się pożyczaniem pieniędzy klientom lub inwestowaniem w papiery wartościowe.

Zastosowanie AI poszerzy możliwości banków i innych instytucji finansowych w zakresie podejmowania lepszych decyzji dotyczących zdolności kredytowej potencjalnych kredytobiorców. Zmniejszy to prawdopodobieństwo, że będą one udzielać pożyczek na niewłaściwe cele, takie jak finansowanie terroryzmu lub kredytobiorcy, którzy nie zamierzają spłacać zobowiązań.

Za pomocą algorytmów MLA i modeli DLM, AI może wykryć, czy kwalifikujesz się do pożyczki, czy nie. Analizuje przy tym różne wskaźniki odgrywające zasadniczą rolę, takie jak ocena kredytowa i poziom dochodów.

2. Wykrywanie oszustw

wykrywanie oszustw AI

Kolejne firmy zwracają się ku rozwiązaniom opartym na AI. Oznacza to, że wykrywanie oszustw staje się ważnym elementem infrastruktury finansowej każdej branży. Według IBM, globalne straty z tytułu oszustw wyniosą 44 miliardy dolarów do 2025 roku, a 72% liderów firm zalicza je do istotnych problemów.

AI może wykryć oszustwa poprzez analizę zachowania użytkownika i porównanie go z regularnymi wzorcami kupna, sprzedaży i handlu. Jeśli coś jest nie tak, to zostanie wygenerowany alert.

AI jest również dobra w pomaganiu bankom w zarządzaniu zgodnością. Jest to proces, dzięki któremu zapewniają one, że przestrzegają wszystkich praw i regulacji.

3. Usługi doradztwa finansowego z użyciem AI

AI finanse

Doradzanie klientom w sprawie ich sytuacji finansowej jest jednym z najbardziej krytycznych aspektów finansów. Doradca finansowy może pomóc Ci zaoszczędzić pieniądze, zainwestować we właściwe akcje i lepiej zarządzać swoimi zgromadzonymi środkami. Nie mogą jednak dostarczyć dokładnych porad, ponieważ brakuje im niezbędnych umiejętności globalnej, masowej analizy danych. W tym miejscu do gry wkracza AI. Ma ona na celu rozwiązanie problemów z analizą danych i zapewnienie dokładnych porad finansowych dla osób, które nie mają wystarczająco dużo czasu lub wiedzy, aby zająć się tym samodzielnie. Do 2025 roku Statista przewiduje, że będzie 478,89 mln użytkowników wykorzystujących AI do zarządzania majątkiem.

System może również rekomendować nowe inwestycje w oparciu o historyczne trendy lub pokazać, jak pasują one do ogólnej strategii inwestycyjnej. AI wykonuje ten proces bez konieczności wprowadzania jakichkolwiek danych do arkusza kalkulacyjnego Excel.

Na przykład, załóżmy, że masz 500 000 USD zainwestowane w fundusze inwestycyjne i akcje. Chcesz wiedzieć, które fundusze osiągały ostatnio dobre wyniki, a które nie radziły sobie tak dobrze w ciągu ostatnich kilku miesięcy lub lat (albo nawet dłużej). Sztuczna inteligencja pozwoli bankom przeanalizować Twoje inwestycje i dostarczyć spersonalizowany raport na temat ich wyników w czasie. W rezultacie będziesz mógł podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące swoich aktywów.

4. Sztuczna inteligencja w finansach: trading

trading ai sztuczna inteligencja w finansach

Rynki akcji istnieją od wieków, ale ich zachowanie nadal zaskakuje najbardziej doświadczonych traderów nawet dzisiaj. Dzieje się tak dlatego, że istnieje wiele czynników wpływających na to, jak kursy akcji czy kryptowalut poruszają się w górę lub w dół.

Systemy AI są obecnie w stanie uczyć się na przeszłych doświadczeniach i wyciągać na ich podstawie wnioski (tj. przewidywać). Możemy być świadkami bardziej trafnych niż kiedykolwiek wcześniej przewidywań dotyczących przyszłych zachowań rynku. Może to zaowocować lepszymi decyzjami inwestycyjnymi zarówno na poziomie instytucjonalnym, jak i osobistym.

W 2020 roku ponad 60% transakcji o wartości ponad 10 milionów dolarów zostało przeprowadzonych przez algorytmy, jak podaje JPMorgan. Według ekspertów, handel algorytmiczny osiągnie waluację na poziomie 19 mld dolarów już w 2024 roku, co oznacza wzrost o 4 mld dolarów.

W wyniku badania danych historycznych i odkrywania wzorców, AI może przewidywać przyszłe ceny akcji, obligacji i innych instrumentów finansowych. Może być również wykorzystywana do analizy wiadomości, które potencjalnie mogą mieć wpływ na rynek.

Oprócz analizowania ogromnych ilości danych szybciej niż człowiek, sztuczna inteligencja w finansach jest lepsza w dokonywaniu prognoz ze względu na zdolność do uczenia się na błędach. Na przykład, jeśli system AI przewiduje, że kurs Bitcoina pójdzie w górę, ale zamiast tego idzie w dół (częsty scenariusz). AI uwzględni ten błąd w swoich modelach, aby następnym razem mieć dostęp do dokładniejszych informacji przy przewidywaniu ceny BTC.

5. Decyzje kredytowe

decyzje kredytowe ai

W przeszłości decyzje kredytowe były podejmowane niemal w całości przez człowieka. Ale AI szybko staje się bardziej dokładna niż ludzie w tworzeniu prognoz. Firmy takie jak Kabbage wykorzystują AI do analizy tysięcy aspektów jednocześnie. Wyciągają one wzory, które przewidują, czy użytkownicy będą zalegać z płatnościami rat w przyszłości. Ten proces decyzyjny oparty na danych pomaga instytucjom finansowym zaoszczędzić czas, podejmując szybsze i dokładniejsze decyzje kredytowe.

AI jest już wykorzystywana do analizowania danych związanych z historią kredytową klientów – takich jak historia płatności i inna aktywność na koncie. Dzięki temu firmy mogą dokonywać oceny ryzyka, aby zatwierdzać lub odmawiać pożyczek. Według Forbes 70% instytucji finansowych już wykorzystuje uczenie maszynowe do przewidywania przychodzących przepływów pieniężnych i oceny kredytowej.

Technologia mogłaby zapewnić użytkownikowi porady finansowe lub nawet zaoferować mu nową pożyczkę lub refinansowanie kredytu o niższym oprocentowaniu. AI ma również potencjał, aby pomóc bankom w ograniczeniu oszustw poprzez uniemożliwienie hakerom kradzieży danych osobowych i tożsamości.

Technologia może być w stanie podjąć decyzje o tym, czy pożyczyć pieniądze w oparciu o czynniki takie jak dochód, wiek i rodzaj nieruchomości, którą chcesz kupić. Na przykład, pożyczkodawca odrzuci Twoją aplikację, jeśli jesteś zainteresowany kupnem drogiego domu, ale masz złą historię kredytową. AI mogłaby być wykorzystana do analizy różnych punktów danych związanych z indywidualnym wnioskodawcą przed podjęciem decyzji, czy kwalifikuje się on do pożyczki, czy nie.

6. Bankowość prywatna – personal banking

ai personal banking

Bankowość prywatna to najbardziej pożądany rodzaj usługi bankowej. Pozwala klientom cieszyć się usługami w oparciu o ich unikalne potrzeby i preferencje. Bankowy chatbot – “wirtualny asystent” prowadzony przez AI może zapewnić odpowiednie rekomendacje dla każdego klienta. Może to być poprzez wykorzystanie danych z wielu źródeł, w tym mediów społecznościowych, urządzeń mobilnych i historii kredytowej.

W efekcie banki i ich klienci mogą się skutecznie komunikować, co angażuje obie strony w proces. Co więcej, AI może być obecnie wykorzystywana do udzielania zindywidualizowanych porad finansowych na podstawie aktywności użytkownika i danych zebranych z innych aplikacji pozabankowych. DBS i RBC to tylko kilka instytucji, które już zaadoptowały technologie oparte na AI.

W dzisiejszym technologicznie zaawansowanym świecie ludzie przyzwyczaili się do używania chatbotów do wszystkiego. Na przykład, zamawiania jedzenia i rezerwacji lotów. Dlatego sensowne jest, aby banki oferowały klientom możliwość uzyskania pomocy za pośrednictwem chatbota zamiast czekania w kolejce na rozmowę telefoniczną.

Klienci mogą z łatwością korzystać z botów, aby przeglądać działania na swoich kontach bankowych, stan konta i miesięczne płatności.

7. Automatyzacja procesów

sztuczna inteligencja w finansach

Automatyzacja procesów to kolejny duży przypadek użycia sztucznej inteligencji w finansach. Obejmuje ona automatyzację powtarzalnych lub złożonych zadań, takich jak analiza danych rynkowych i zarządzanie inwestycjami.

Zadania mogą być zautomatyzowane przez ludzi lub maszyny w zależności od tego, czy wymagają umiejętności podejmowania decyzji przez człowieka, czy nie.

Na przykład:

  • Robot mógłby wykonywać proste działania matematyczne, aby obliczyć wartość aktywów na podstawie ich aktualnej ceny. W tym samym czasie ludzie muszą dokonywać bardziej skomplikowanych obliczeń w oparciu o czynniki takie jak inflacja i stopy procentowe.
  • Komputer mógłby również wykonywać bardziej skomplikowane zadania. Na przykład modelowanie finansowe (modelowanie wpływu pewnych zmiennych na wyniki finansowe organizacji). Wymagałoby to wykorzystania wielu punktów danych z raportów o zyskach z poprzednich lat lub trendów rynkowych. Człowiek może mieć trudności ze zrozumieniem wszystkich tych informacji bez wcześniejszej wiedzy. Dlatego też oprogramowanie może być lepiej przystosowane do tego zadania niż człowiek.

Ponadto, inteligentne oprogramowanie może zautomatyzować wiele z tych zadań i uwolnić czas specjalistów finansowych, aby mogli skupić się na bardziej wartościowej pracy. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku zadań, które wymagają ludzkiej intuicji, kreatywnego myślenia lub inteligencji emocjonalnej.

8. Przepisy i zasady

przepisy i regulacje AI

Zgodność z przepisami to ważna kwestia. A jednak przepisy i zasady są wciąż skomplikowane i trudne do zrozumienia. Na przykład, jeśli firma emituje obligację w USA, którą kupuje inwestor w Chinach, który chce sprzedać tę obligację w Hongkongu, skąd wiadomo, czy jest to legalne? A jeśli chcesz inwestować jako osoba fizyczna, a nie instytucja? Czy w każdym kraju obowiązują inne zasady?

To tylko jeden z przykładów tego, jak złożone mogą być te kwestie, gdy chodzi o zgodność z przepisami. Jest to również powód, dla którego AI może być pomocna: może pomóc nadać sens tym złożonym sytuacjom poprzez szybką i dokładną analizę ogromnych ilości informacji. To jest coś, do czego człowiek nie jest stworzony.

Jak więc sztuczna inteligencja w finansach może pomóc w zachowaniu zgodności z przepisami? Istnieje kilka sposobów, w jakie może ona ułatwić pracę. Na przykład system AI mógłby przeanalizować sprawozdania finansowe firmy, aby sprawdzić, czy są one zgodne z obowiązującymi regulacjami. Pozwoliłoby to na identyfikację wszelkich problemów, zanim staną się zbyt duże. Podobnie, algorytmy AI mogą analizować wzorce danych z przeszłości. W rezultacie, jeśli inne firmy miały podobne problemy w przeszłości, AI może pomóc w zapobieganiu przyszłym naruszeniom.

Zastosowania AI w finansach będzie coraz częstsze

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna w świecie finansów, ale wciąż jest w powijakach. Przypadki wykorzystania AI w finansach są liczne i będą się rozszerzać wraz z rozwojem technologii.

To dopiero początek sztucznej inteligencji w finansach i z czasem jej znaczenie będzie rosło. W miarę jak więcej firm przyjmuje rozwiązania AI, spodziewamy się, że konkurencja wzrośnie, a ceny dostępnych rozwiązań jeszcze bardziej spadną. Doprowadzi to do wyższych wskaźników adopcji we wszystkich branżach, w tym w finansach.

Sztuczna inteligencja w finansach: najczęściej zadawane pytania

Jaki rodzaj AI jest wykorzystywany w finansach?

Jak AI wpływa na rynki finansowe?

Czym jest AI dla rynków finansowych?

Czy branża finansowa zostanie całkiem zajęta przez AI?

Czym jest finansowa sztuczna inteligencja?

Jak AI pomaga w bankowości i finansach?

Jak AI jest wykorzystywana w finansach?

Najlepsze platformy dla krypto inwestorów | Czerwiec 2024

Trusted

Wyjaśnienie

Wszystkie informacje zawarte na naszej stronie internetowej są publikowane w dobrej wierze i wyłącznie w ogólnych celach informacyjnych. Wszelkie działania podejmowane przez czytelnika w związku z informacjami znajdującymi się na naszej stronie internetowej odbywają się wyłącznie na jego własne ryzyko.
W dziale Edukacja, naszym priorytetem jest dostarczanie najwyższej jakości sprawdzonych informacji. Poświęcamy czas na identyfikację, badanie i tworzenie treści edukacyjnych, które są przydatne dla naszych czytelników.
Aby utrzymać ten standard i nadal tworzyć niesamowite treści, nasi partnerzy mogą nagradzać nas prowizją za miejsca w naszych artykułach. Jednak te prowizje, w żaden sposób, nie wpływają na nasze procesy tworzenia bezstronnych, uczciwych i pomocnych treści.

TCPMHRYSU-U021BUZMVC0-9b6cacb5b296-512.jpg
Karol Nalepa
Tłumacz i redaktor w BeInCrypto od 2021 roku. W branży kryptowalut jest stosunkowym nowicjuszem. Aktualnie zajmuje się materiałami edukacyjnymi dla polskiej społeczności kryptowalutowej. Entuzjasta stakingu i sieci PoS.
READ FULL BIO
Sponsorowane
Sponsorowane