هوش مصنوعی (AI) امور مالی را متحول می کند و نحوه عملکرد بانک ها، موسسات مالی و سرمایه گذاران را متحول می کند. در ادامه این مقاله 9 نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی، و چگونگی تغییر این صنعت آورده شده است.
تشخیص تقلب
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تراکنش ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند. ناهنجاری ها و الگوهایی را که ممکن است نشان دهنده فعالیت های متقلبانه باشند را شناسایی می کنند. همین طور به بانک ها برای انجام اقدامات مناسب هشدار دهند. نمونه ای از تشخیص تقلب با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم تشخیص تقلب PayPal است. PayPal از الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های مبتنی بر قوانین برای نظارت بر تراکنش های بلادرنگ و شناسایی فعالیت های تقلبی استفاده می کند.
این سیستم نقاط اطلاعاتی مانند موقعیت مکانی کاربر، تاریخچه تراکنش و اطلاعات دستگاه را بررسی می کند. تا ناهنجاری ها و الگوهایی را شناسایی کند که می توانند به رفتارهای متقلبانه اشاره کنند. این فناوری می تواند تیم تحقیقاتی PayPal را در مورد یک تراکنش احتمالاً تقلبی مطلع کند تا آنها بتوانند آن را بیشتر بررسی کنند یا تراکنش را مسدود کنند. به لطف این راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی، میزان تراکنش های جعلی در شبکه به طور چشمگیری کاهش یافته است. همچنین استفاده از PayPal را ایمن تر و ایمن تر می کند.
خدمات مشتری
چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی می توانند مشاوره های مالی شخصی سازی شده ارائه دهند. به سوالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای معمولی مانند باز کردن حساب های جدید یا به روز رسانی اطلاعات مشتری را خودکار کنند.
چت بات “KAI” از Mastercard که به مشتریان در پرس و جوهای حساب، تاریخچه تراکنش ها و ردیابی هزینه ها کمک می کند. نمونه ای از روش استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری است. KAI از الگوریتم های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده می کند تا به مصرف کنندگان کمک های متناسب و بینش های مالی را در کانال های مختلف ارائه دهد.
معاملات الگوریتمی
هوش مصنوعی می تواند به طور دقیق روندهای بازار گذشته و حال را ارزیابی کند. الگوها را مشخص کند و قیمت های آینده را پیش بینی کند. الگوریتم های هوش مصنوعی همچنین می توانند تراکنش ها را در زمان واقعی با استفاده از قوانین و شرایط از پیش برنامه‌ریزی شده، بهینه سازی استراتژی های سرمایه گذاری و به حداکثر رساندن بازده انجام دهند.
موسسات مالی و سرمایه گذاران به طور قابل توجهی از این فناوری سود می برند. همچنین آنها را قادر می سازد تصمیمات مبتنی بر اطلاعات اتخاذ کنند و مزیت خود را در دنیای رقابتی شدید تجارت حفظ کنند.
مدیریت ریسک
با تجزیه و تحلیل اطلاعات مالی پیچیده، هوش مصنوعی می تواند خطرات بالقوه را شناسایی کند. همچنین سناریو های آینده را پیش بینی کند. می تواند بینش های ارزشمندی را ارائه دهد که بانک ها و سایر موسسات مالی را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند.
نمونه ای از مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی، پلتفرم علاءالدین بلک راک است. پلتفرم علاءالدین برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات مالی، شناسایی ریسک ها و فرصت ها و ارائه بینش های بی درنگ به مدیران سرمایه گذاری، هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین را ترکیب می کند.
این پلتفرم با بررسی عناصری مانند نوسانات بازار، ریسک اعتباری و ریسک نقدینگی، به مدیران سرمایه گذاری در نظارت و مدیریت ریسک ها کمک می کند. مدیران سرمایه گذاری ممکن است استراتژی های سرمایه گذاری خود را بهبود بخشند. همچنین تصمیم های مبتنی بر اطلاعات را به لطف قابلیت های مدیریت ریسک علاءالدین اتخاذ کنند. تا خطر ضرر و زیان را کاهش می دهد و بازده را افزایش می دهد.
مدیریت پورتفولیو
هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌هایی در مورد روند سرمایه‌گذاری، ریسک‌ها و فرصت‌ها ارائه دهد. همین طور به سرمایه گذاران در تصمیم گیری آگاهانه کمک کند. نمونه ای از مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی Wealthfront است. یک مشاور روبو که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای مدیریت سبد سرمایه گذاری برای مشتریان استفاده می کند.
Wealthfront برای ایجاد پورتفولیوهای سرمایه گذاری سفارشی برای مشتریان بر اساس اهداف، تحمل ریسک و موقعیت مالی آنها، تئوری کلاسیک نمونه کارها و هوش مصنوعی را ترکیب می کند. همانطور که شرایط بازار و اهداف مشتری تغییر می کند، پلتفرم به طور خودکار پورتفولیو را مجدداً متعادل می کند در حالی که به طور مداوم بر عملکرد آن نظارت می کند. بسیاری از سرمایه گذاران Wealthfront را به دلیل مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی، جایگزینی جذاب می دانند که برنامه های سرمایه گذاری سفارشی و بهینه را امکان پذیر می کند.
امتیازدهی اعتباری
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند سوابق اعتباری، صورت های مالی و سایر داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا امتیازات اعتباری دقیقی ارائه کنند. وام دهندگان را قادر می سازد تا تصمیمات بهتری برای وام دهی بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم یادگیری ماشین خودکار Zest (ZAML) ZestFinance از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل عوامل ریسک اعتباری و ارائه امتیازات اعتباری دقیق تر، بهبود تصمیمات وام و کاهش ریسک نکول استفاده می کند.
مشاوره مالی شخصی
مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند مشاوره مالی شخصی و استراتژی های سرمایه گذاری بر اساس وضعیت مالی، اهداف و تحمل ریسک مشتری ارائه دهند. به عنوان مثال، ربات چت هوش مصنوعی بانک آمریکا، اریکا، می تواند مشاوره مالی شخصی سازی شده ارائه دهد. همچنین به سؤالات مشتریان پاسخ دهد و کارهای روتین را خودکار کند.
پذیره نویسی بیمه
هوش مصنوعی می تواند طیف وسیعی از داده‌ها، از جمله اطلاعات دموگرافیک، سوابق سلامت و سابقه رانندگی را تجزیه و تحلیل کند تا بیمه نامه دقیقی ارائه دهد.
انطباق با مقررات
هوش مصنوعی می تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا با تجزیه و تحلیل تراکنش ها، کشف تقلب، و اطمینان از انطباق با مشتری خود را بشناسید و مقررات مبارزه با پولشویی، از مقررات پیچیده پیروی کنند.
