AI ในด้านการเงิน? กรณีการใช้งาน ประโยชน์ และความท้าทาย

AI ในด้านการเงิน? หากคุณไม่คุ้นเคยกับชุดค่าผสมนี้ มีโอกาสที่คุณจะพลาดชุดค่าผสมจำนวนมาก เป้าหมายหลักของสถาบันการเงิน – ธนาคาร เฮดจ์ฟันด์ และบริษัทประกัน – คือการลดความเสี่ยง ลดต้นทุน และให้บริการลูกค้าระดับไฮเอนด์แก่ลูกค้าโดยใช้ AI

ด้วยข้อมูลทางการเงินจำนวนมหาศาล การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการความเสี่ยง บริการเฉพาะบุคคล และการจัดการพอร์ตโฟลิโอมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ จากการสำรวจในปี 2023 โดย NVIDIA ในสถาบันการเงิน 200 แห่ง บริษัทต่างๆ ซึ่งตั้งอยู่ในอเมริกาและยุโรปกำลังทำงานกับกรณีการใช้งานต่อไปนี้:

26% กำลังทำงานกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่23% บนระบบผู้แนะนำ23% ในการเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ22% ในการตรวจจับการฉ้อโกง

ครึ่งหนึ่งของผู้ตอบแบบสอบถาม เชื่อว่า AI จะเพิ่มผลตอบแทนต่อปีได้ 10% และหนึ่งในสามประมาณว่า AI จะลดค่าใช้จ่ายต่อปีได้ 10%

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับกรณีการใช้ AI ในด้านการเงิน ประโยชน์ของมัน และความท้าทายที่สถาบันการเงินต้องเผชิญในขณะที่ใช้ AI

AI ในด้านการเงิน

AI คือการรวมกันของข้อมูล พลังการคำนวณ และเทคโนโลยี แง่มุมทางเทคโนโลยีของ AI มีดังนี้

การเรียนรู้ของเครื่อง: การเรียนรู้ของเครื่องประกอบด้วยอัลกอริทึมที่สามารถฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลทางการเงิน ทั้งแบบมีการควบคุมและไม่ได้ควบคุม สำหรับการจำแนกประเภท ทำนาย และค้นหาความผิดปกติในข้อมูลทางการเงิน

การเรียนรู้เชิงลึก: การเรียนรู้เชิงลึกใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การเรียนรู้เชิงลึกนั้นเหมาะสมเมื่อเรามีข้อมูลการตลาดนับพันล้านรายการ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การประมวลผลภาษาธรรมชาติในด้านการเงินใช้ในการวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากสัญญา การวิเคราะห์อารมณ์ของตลาดการเงิน และปรับปรุงลูกค้า ประสบการณ์ด้านฟินเทคโดยใช้แชทบอท

กรณีการใช้งาน AI ทางการเงินมีอะไรบ้าง

การตรวจจับการฉ้อโกง

การฉ้อฉลในระบบธนาคารและการเงินไม่เพียงแต่ทำให้เกิดความทุกข์ทางการเงินเท่านั้น ยังส่งผลต่อภาพลักษณ์ของสถาบันอีกด้วย AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตและสามารถแยกแยะธุรกรรมทั่วไปจากความผิดปกติได้ เมื่อมีข้อมูลและวิธีการวิจัยมากขึ้น ความแม่นยำของระบบ AI ในการตรวจจับการฉ้อโกงจะเพิ่มขึ้นอีก

การประเมินความเสี่ยง

การประเมินความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญในการตรวจสอบสิทธิ์สินเชื่อและความน่าจะเป็นของ ผู้กู้ผิดนัดเงินกู้ AI สามารถวิเคราะห์ประวัติเครดิตและงบการเงินเพื่อประเมินความเสี่ยงของผู้กู้ นอกจากนี้ ผู้ตรวจสอบสามารถใช้ AI เพื่อตรวจสอบบันทึกทางการเงินเพื่อให้แน่ใจว่าบริษัทปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง

การซื้อขาย

AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลทางการเงินเป็นเวลาหลายปีและสามารถระบุแนวโน้มที่ มองเห็นด้วยตาเปล่าได้ยาก พูดง่ายๆ ก็คือ AI สร้างสัญญาณการซื้อขายที่ดีกว่า AI สามารถใช้ในการซื้อขายที่มีความถี่สูง ซึ่งการซื้อขายจะเกิดขึ้นในเสี้ยววินาทีเมื่อราคาผันผวนเล็กน้อย บริษัทจัดการพอร์ตโฟลิโอสามารถพัฒนาระบบ AI เพื่อให้ได้อัตราผลตอบแทนที่สูงขึ้น ซึ่งจะทำให้ได้รับความไว้วางใจจากลูกค้า และนำมาซึ่งธุรกิจมากขึ้น

บริการลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

ในด้านธนาคาร แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้บริการลูกค้าตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันด้วยการตอบคำถามทั่วไป ด้วยการถือกำเนิดของ ChatGPT ไม่มีการปฏิเสธศักยภาพทางธุรกิจของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

การใช้ AI ในด้านการเงินมีประโยชน์อย่างไร

ประหยัดเวลา

AI ในด้านการเงินช่วยประหยัดเวลาด้วยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ทำให้มนุษย์มีอิสระในการจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อน ผู้สอบบัญชีไม่จำเป็นต้องอ่านบันทึกทางการเงินของบริษัทในขณะที่ทำการตรวจสอบ ยิ่งไปกว่านั้น การใช้แชทบอทสนับสนุนลูกค้าในแอปฟินเทคช่วยประหยัดเวลา เร่งกระบวนการ และให้บริการตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

ประหยัดเงิน

AI ช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการพอร์ตโฟลิโอ และความเสี่ยง การประเมินในขณะที่ให้สินเชื่อสินเชื่อ ดังนั้น การใช้ AI สามารถช่วยสถาบันการเงินในการตัดสินใจอย่างรอบรู้ซึ่งลดการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด

มีประสิทธิภาพ

ข้อผิดพลาดของมนุษย์ในระบบนิเวศทางการเงินอาจส่งผลในทางลบ ระบบ AI มีประสิทธิภาพในการตัดสินใจที่ซับซ้อน ช่วยลดความเสี่ยงจากความผิดพลาดของมนุษย์

ความท้าทายของการใช้ AI ในด้านการเงิน

คุณภาพของข้อมูล

Garbage In, Garbage ออก. การสร้างกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับสถาบันการเงินจำเป็นต้องมีการตรวจสอบสถานะ การระบุและตรวจสอบแหล่งข้อมูล รวบรวม และแปลงเป็นรูปแบบที่จำเป็นอาจเป็นเรื่องยากสำหรับภาคการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

สถาบันการเงินใช้ข้อมูลส่วนบุคคลทุกๆ วัน. ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่พวกเขาควรใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคล นอกจากนี้ พวกเขาควรปฏิบัติตามกฎหมายควบคุมข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจการใช้ข้อมูลอย่างถูกกฎหมาย

อคติ

พฤติกรรมที่ไม่รู้เหตุผลต่อตัวแปรต่างๆ เช่น สีผิว เชื้อชาติ ชาติพันธุ์ หรือเพศ เรียกว่าอคติใน AI. ข้อมูลการฝึกอบรมที่ผ่านมาอาจมีอคติที่สามารถแปลเป็นระบบ AI การสมัครที่ลำเอียงอาจเป็นอันตรายได้:  ข้อจำกัดในการให้กู้ยืมแก่ชนกลุ่มน้อย การประเมินความเสี่ยงและการจัดการเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน ai ที่เป็นกลาง

AI ในด้านการเงิน-Way Forward

AI ในด้านการเงินสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกง ประเมินความเสี่ยง ช่วยในการ กลยุทธ์การซื้อขายสำหรับกองทุนเฮดจ์ฟันด์และอะไรก็ตาม ระบบนิเวศ AI (แอปพลิเคชันและวิธีการวิจัย) มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และลูกค้าต่างพึ่งพาประสบการณ์ที่ไม่ยุ่งยาก สถาบันการเงินควรอัปเดตระบบ AI อย่างต่อเนื่องตามความต้องการของลูกค้าและกรณีการใช้งาน AI ที่ทันสมัย