Искусственный интеллект в финансах: топ-8 способов применения

24 января 2023, 12:19 MSK
25 января 2023, 09:10 MSK

Искусственный интеллект (ИИ) применяют во многих сферах. В том числе, ИИ-решения приобрели популярность в финансовом секторе. Редакция BeInCrypto собрала топ-8 вариантов применения технологий на базе искусственного интеллекта в мире финансов.

Хотите обсудить перспективы ИИ с другими участниками рынка? Приходите в Телеграм-канал BeInCrypto. У нас не только новости и обзоры, но и живое общение с трейдерами, инвесторами и просто фанатами криптовалюты. Задавайте вопросы экспертам, участвуйте в промоакциях, будьте в курсе вместе с BeInCrypto.

В этой статье:

Почему ИИ важен для финансового сектора

Искусственный интеллект открывает массу возможностей для финансового сектора. При этом применение ИИ-технологий, помимо очевидных плюсов, также несет в себе ряд минусов. Рассмотрим преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта в финансах.

Плюсы применения ИИ в финансах:

  • Автоматизация рутинной работы.
  • Снижение расходов за счет автоматизации части работы, а также оперативного выявления мошенничества и возможных ошибок.
  • Улучшение качества обслуживания клиентов через персонализацию услуг и расширение перечня доступных сервисов. Например, ИИ можно использовать для составления прогнозов по интересующим активам и автоматизации операций.
  • Повышение качества работы за счет снижения возможных человеческих ошибок.
  • Повышение безопасности бизнеса. ИИ может постоянно анализировать системы на предмет уязвимостей.

Плюсы и минусы применения ИИ в финансах:

  • Закрытость ИИ-систем. Далеко не все компании отчитываются о том, какие данные им помогают собирать автоматизированные системы на базе искусственного интеллекта. Например, в начале 2019 года Google признался, что непреднамеренно собирал личную информацию из учетных записей своих пользователей.
  • Не исключены ошибки в коде ИИ.
  • Искусственный интеллект не может заменить человека во многих вопросах. Например, ИИ не в состоянии дать рекомендацию в сложных ситуациях.
  • Автоматизация бизнес-процессов способствует сокращению рабочих мест.
  • ИИ-системы подразумевают централизованное управление. Бизнес может пострадать в случае, если контроль попадет в неправильные руки.

Применение ИИ в финансах: топ-8 вариантов

Представители финансово сектора нашли массу применений ИИ в бизнесе. Рассмотрим самые популярные варианты.

1. Оценка рисков и прогнозирование

ИИ может оперативно обрабатывать большой объем информации, чтобы дать оценку риска предоставления финансовой услуги, например, займа, конкретному человеку. Для этого система анализирует кредитную историю и другие записи, которые помогают определить перспективы заключения договора.

Применение искусственного интеллекта для выявления недобропорядочных клиентов помогает финансовым организациям улучшать показатели за счет переориентирования бизнеса на платежеспособную аудиторию.

2. Выявление мошенничества и борьба с ним

По данным IBM, к 2025 году убытки от мошенничества в мире достигнут $44 млрд. Около 72% руководителей компаний считают такой уровень потенциальных потерь серьезной проблемой. Помощником финансовых организаций в борьбе с мошенничеством стал искусственный интеллект.

Прогноз роста рынка искусственного интеллекта
Прогноз роста рынка искусственного интеллекта. Источник: Statista

ИИ анализирует большие объемы данных, с целью выявления подозрительных операций. Например, искусственный интеллект может сравнивать поведение пользователя и с паттернами, заложенными в программе. Действия мошенников часто выходят за пределы обычных операций, что позволяет ИИ оперативно фиксировать подозрительную активность и оповещать о ней представителей кредитной организации.

3. Финансовые консультации

Автоматизированные советники на базе ИИ могут оперативно давать рекомендации пользователям, исходя из результатов обработки информации о состоянии рынка, или оценить эффективность портфельных активов клиента финансовой организации. Например, такие системы могут предоставлять инвестиционные советы, руководствуясь историческими тенденциями.

Самостоятельный поиск вариантов для инвестиций может занять много времени. При этом не исключены ошибки из-за человеческого фактора. Автоматизация процесса, в свою очередь, помогает экономить время и открывает новые возможности для заработка.

Интересно! По прогнозам Statista, к 2025 году 478,89 млн пользователей будут использовать ИИ в своих схемах управления активами.

4. ИИ в трейдинге

Иногда поведение финансового рынка может сбить с толку даже самых опытных трейдеров. ИИ способен анализировать его движения в прошлом, анализировать новостной фон, выявлять важные паттерны и сопоставлять их с текущими реалиями, чтобы составлять прогнозы и проводить выгодные сделки. При этом искусственный интеллект может учиться на своих ошибках.

Человек не в состоянии соревноваться с ИИ в вопросах скорости обработки данных. Поэтому многие трейдеры используют в работе сигналы искусственного интеллекта. Некоторые предпочитают автоматизировать торговлю, предоставляя ИИ доступ к открытию и закрытию сделок.

Интересно! По данным JPMorgan, уже в 2020 году более 60% сделок на сумму более $10 млн проводили с помощью алгоритмов. По мнению экспертов, к 2024 году показатель достигнет $19 млн.

5. Персонализация финансовых услуг

Индивидуальный подход – один из факторов качественного сервиса. Ручная настройка предложений под каждого клиента занимает много времени. Поэтому многие компании используют для этих целей ИИ.

Искусственный интеллект может проанализировать паттерны поведения клиента и выявить его предпочтения, исходя из доступных записей. Результаты помогут программе персонализировать финансовые услуги для конкретного пользователя. Как итог, клиенты банка получат хороший сервис, а кредитная организация – расположение аудитории.

6. Автоматизация операций

Искусственный интеллект забирает на себя существенную часть рутинной работы, которая отбирает много времени и сил. Например, ИИ может самостоятельно делать рассылку, подсчитывать объем инвестиционных активов клиентов и даже обрабатывать некоторые запросы пользователей кредитных организаций.

Статистика расходов на автоматизацию и перевод бизнеса на ИИ-решения
Статистика расходов на автоматизацию и перевод бизнеса на ИИ-решения. Источник: Statista

Как итог, автоматизация систем помогает банкам высвободить ценных сотрудников и направить ресурсы на решение более важных задач. Также ИИ может заменять часть штата, а значит – помогает банкирам экономить на зарплате.

7. Регулирование и контроль соблюдения правил

Заложенные в ИИ скрипты помогают банкам соблюдать правила и внутренние установки при взаимодействии с клиентами. В моментах, где реальный консультант может оступиться и, например, поддаться эмоциям, искусственный интеллект продолжит выполнять свою работу по строго регламентированным правилам.

Также ИИ может оперативно сопоставлять данные, например, для выявления законности той или иной операции.

8. Бизнес-прогнозы

При помощи ИИ можно оперативно получать актуальные финансовые сводки и прогнозы, необходимые для грамотного управления бизнесом.

Интересно! По данным Forbes, 70% финансовых учреждений уже используют машинное обучение для прогнозирования входящих денежных потоков и кредитных рейтингов.

Напомним, ранее редакция BeInCrypto также составила топ-9 акций для инвестиций в ИИ, который помогут заработать на развитии рынка искусственного интеллекта.

Дисклеймер

Вся информация на нашем сайте публикуется, основываясь на принципах добросовестности и только для общего ознакомления. Любые действия, основанные на информации, публикуемой на этом сайте, предпринимаются читателем исключительно под его собственную ответственность.
В разделе «База знаний» нашей приоритетной задачей является предоставление высококачественной информации. Мы тщательно определяем, изучаем и создаем образовательный контент, полезный для наших читателей.
Для поддержания этих стандартов на высоком уровне и дальнейшего создания качественного контента наши партнеры могут выплачивать нам вознаграждение за размещение информации о них в наших статьях. Однако такие выплаты никак не влияют на процессы создания объективного, честного и полезного контента.