7 zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Zobacz

- Reklama -

Globalny sektor sztucznej inteligencji na rynku technologii finansowych odnotowuje znaczący wzrost. Wstępnie szacowano, że do roku 2020 rynek ten osiągnie wartość 7,9 miliarda dolarów. Aktualnie oczekuje się, że do końca 2021 roku osiągnie on wartość 26,7 miliarda dolarów. Wszystko po to, żeby sprostać ciągle zmieniającej się sytuacji w branży. Wdrażając inteligentne rozwiązania, organizacje finansowe zyskują przewagę nad konkurencją.

Zastosowanie technologii w sektorze przyczyniło się do usprawnienia usług bankowych. Można teraz wykonywać najważniejsze zadania w dziedzinie bankowości online tak naprawdę z dowolnego urządzenia podłączonego do internetu. Jak wynika z jednego z badań przeprowadzonych przez Financial Express, branża technologii finansowych podąża za rozwojem technologii.

Wśród trendów technologicznych, które będą kształtować branżę w 2021 roku i później, należy wymienić m.in.:

·       Automatyzacja Procesów Robotycznych (RPA), dzięki której zaawansowana technologia i roboty będą wykonywać zadania, które wcześniej były wykonywane przez ludzi.

·       Wdrożenie Blockchain (architektury przechowywania informacji w sposób gwarantujący niezmienność danych historycznych) w celu zwiększenia przejrzystości transakcji finansowych.

·       Sztuczna inteligencja i rozwiązania w dziedzinie uczenia się maszyn Branża technologii finansowych będzie w dużym stopniu charakteryzowała się rozwojem procesów uczenia się maszyn (ML) i sztucznej inteligencji (AI).

·       Upowszechnienie biometrycznych systemów zabezpieczeń, umożliwiających zdalne wykonywanie większości czynności bankowych.

W jaki sposób sztuczna inteligencja przekształca branżę technologii finansowych

Technologia finansowa należy do sektorów, które umacniają się nawet w obliczu recesji wywołanej przez pandemię. Bardziej niż kiedykolwiek wcześniej, sektor finansowy dostosowuje się do nowej rzeczywistości poprzez wdrożenie najnowocześniejszych zaawansowanych technologii, głównie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w znaczący sposób zmieniło sposób funkcjonowania sektora finansowego. Jak zauważono w artykule opublikowanym w magazynie „Fintech News”, większość działań finansowych jest obecnie wykonywana za pośrednictwem aplikacji, co otwiera ogromne możliwości dla klientów.

Oto siedem sposobów, w jaki sztuczna inteligencja zmienia branżę technologii finansowych:

1. Analiza zdolności kredytowej klienta

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do badania rachunków kredytowych, gotówkowych i inwestycyjnych w celu określenia ogólnej kondycji finansowej klienta. Dzięki sztucznej inteligencji, banki są w stanie nadążyć za zmianami w czasie rzeczywistym, ponieważ sztuczna inteligencja tworzy zindywidualizowane porady w oparciu o wszelkie nowe dane napływające od klientów.

Inaczej niż w przeszłości, instytucje bankowe mogą przetwarzać ogromne ilości informacji dotyczących swoich klientów. Dane te są porównywane i analizowane w celu ustalenia, czy klient kwalifikuje się do otrzymania produktu lub usługi, o które wnioskuje.

2. Kontrola i optymalizacja procesu

Według badań przeprowadzonych przez instytut badawczy Mordor Intelligence, automatyzacja procesów była jednym z najważniejszych czynników stymulujących rozwój sztucznej inteligencji w organizacjach finansowych. Obecnie szybko ewoluuje ona w kierunku kognitywnej automatyzacji procesów, wykorzystując systemy sztucznej inteligencji do realizacji nawet złożonych procesów automatyzacji.

Rok 2020 był rokiem zaawansowanego zastosowania sztucznej inteligencji do wykonywania złożonych zadań. Na przykład, firma Traydstream współpracowała z Infosys Finacle w celu stworzenia technologii blockchain, która w znacznym stopniu zautomatyzowała finansowanie transakcji handlowych. Technologia ta umożliwia skanowanie dokumentów, co nie tylko zwiększa dokładność, ale także skraca czas sprawdzania przepisów i regulacji dotyczących finansowania transakcji handlowych.

W miarę jak cyfryzacja staje się nieuniknioną rzeczywistością, specjaliści z branży technologii finansowych wykorzystują technologie do usprawnienia typowych procesów biznesowych. Odchodzi się od pracy ręcznej, a technologia szybko ją zastępuje, usprawniając procesy biznesowe.

Optymalizacja procesów jest stosowana w wielu działach, m.in. w sprzedaży, infoliniach, księgowości, szkoleniach i rozwoju. Większość procesów jest zautomatyzowana, co zwiększa ogólną produktywność instytucji.

3. Wykrywanie nadużyć finansowych

Nadużycia finansowe zawsze stanowiły uporczywy problem w sektorze finansowym. Jednak dzięki sztucznej inteligencji, firmy obsługujące karty kredytowe wdrażają analitykę predykcyjną do swoich procesów wykrywania oszustw, znacznie ograniczając liczbę fałszywych alarmów.

Narzędzia analityczne sztucznej inteligencji zbierają i analizują dane poprzez uczenie się i monitorowanie wzorców zachowań użytkownika. Jest to następnie wykorzystywane do identyfikacji zagrożeń i wszelkich znaków ostrzegawczych w kontekście oszustw i prób ich popełnienia.

Przykładowo, w 2020 r. MILIZE, japońska firma zajmująca się sztuczną inteligencją i technologiami finansowymi, zaoferowała instytucjom finansowym na całym świecie dostarczanie najnowocześniejszych rozwiązań w zakresie wykrywania oszustw i prania pieniędzy. Uważa się, że rozwiązanie to wykrywa nieuczciwe transakcje z ponad 90-procentową dokładnością, co może być dużym udogodnieniem dla firm obsługujących karty kredytowe.

4. Obsługa klienta

Jednym z najbardziej znanych zastosowań sztucznej inteligencji są boty. Choć istnieją one od niedawna, instytucje finansowe dynamicznie je wykorzystują. W konsekwencji, wdrażane są zaawansowane chatboty (wirtualni asystenci), które usprawniają interakcje z klientami.

Z powodu pandemii koronawirusa, społeczeństwo musi nauczyć się żyć z regulacjami dotyczącymi dystansu społecznego przez cały rok 2021. Ze względu na blokady i ograniczenia w podróżowaniu, instytucje finansowe wykorzystują chatboty sztucznej inteligencji do zdalnego rozwiązywania problemów klientów.

5. Zwiększone wykorzystanie zautomatyzowanych wirtualnych asystentów finansowych

Ci, którzy biorą udział w transakcjach na rynku Forex, doskonale rozumieją wagę zautomatyzowanych wirtualnych asystentów. Mogą oni monitorować tendencje cen akcji i obligacji oraz odpowiednio doradzać przedsiębiorcom. Ich analiza może być dostosowana do indywidualnych potrzeb klienta, co pozwala na udzielanie porad finansowych w oparciu o jego osobisty portfel i cele finansowe.

Obecnie nawet osoby bez doświadczenia na giełdzie mogą brać w niej udział dzięki Robo-doradcom (systemom używającym algorytmów, aby udzielać porad finansowych na podstawie zgromadzonych informacji). Wirtualni asystenci i planiści podpowiadają, jakie akcje i obligacje należy sprzedać lub kupić.

6. Precyzyjne podejmowanie decyzji

Decyzja jest zawsze świadoma, jeśli jest oparta na danych. Klienci mogą korzystać z aplikacji technologii finansowych, które posiadają narzędzia do wizualizacji danych. Narzędzia te pozwalają przekształcić złożone dane w prostą formę, którą nawet zwykli obywatele są w stanie zrozumieć i przeanalizować. Usprawnia to podejmowanie przez nich decyzji finansowych.

Na poziomie firmy, decyzje oparte na danych w znacznym stopniu zmieniły sposób podejścia do różnych kwestii. Zamiast na pracy ekspertów, menedżerowie opierają swoje decyzje na podstawie informacji generowanych przez maszyny. Maszyny te potrafią analizować dane i dostarczać najbardziej realnych i praktycznych wskazówek.

7. Analiza predykcyjna

Sukces wielu instytucji finansowych zależy od tego, jak dobrze potrafią one analizować bieżące trendy biznesowe i przewidywać ewentualną przyszłość. Według ostatniego badania przeprowadzonego przez „Entrepreneur”, sztuczna inteligencja zapewnia analitykę predykcyjną, wpływając na optymalizację zasobów, generowanie przychodów i rozwój sprzedaży.

Analityka predykcyjna jest istotnym czynnikiem zmieniającym reguły gry, ponieważ usprawnia operacje biznesowe i poprawia procesy wewnętrzne, dając organizacjom finansowym przewagę konkurencyjną. Zastosowanie najnowocześniejszych algorytmów pomaga dostarczać rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb każdego klienta.

Autor: Anna Serebryannikova, DataArt

- Reklama -

Polecamy

- Reklama -