Использование искусственного интеллекта в финансах

Считается, что никакая другая технология не оказала на мир большего влияния за последние десять лет, чем ИИ. Искусственный интеллект, дающий роботам возможность учиться исключительно на основе данных, внедряется почти во все аспекты нашей повседневной жизни.

С искусственным интеллектом, автоматизирующим трудоемкие задачи, повышающим эффективность до нового уровня и поддерживающим строгие стандарты безопасности, он играет важную роль в улучшении всех существующих отраслей, от здравоохранения, транспорта, образования, управления, маркетинга и т. д. Итак, насколько велика индустрия искусственного интеллекта и какая часть земного шара интегрирует эту технологию в свой рабочий процесс?

Согласно исследованию, проведенному компанией Gartner, 37% предприятий со всего мира в той или иной степени внедрили ИИ в свой рабочий процесс. По оценкам, глобальная рыночная стоимость искусственного интеллекта в 2021 году составила 87 миллиардов долларов, а ожидаемая рыночная стоимость — 1597,1 миллиарда долларов в 2030 году.

При этом финансовая отрасль — это та отрасль, в которой ИИ играет особенно важную роль. В этой статье мы сосредоточимся на ИИ именно в финансовом секторе. Мы рассмотрим ряд способов, которыми искусственный интеллект (ИИ) изменил финансовую игру за последние годы, от обеспечения превосходного обнаружения мошенничества и управления финансовыми рисками до полной революции в банковском секторе.

Преимущества ИИ в банковском деле

Учитывая успех искусственного интеллекта за последние несколько десятилетий, неудивительно, что банки пытаются интегрировать искусственный интеллект во все аспекты своего бизнеса. Давая им преимущество перед конкурентами и упрощая различные процессы.

Внедряя искусственный интеллект в банковский сектор, они не только устраняют утомительные задачи со своей стороны, экономя время и деньги, но также улучшают качество обслуживания клиентов, предоставляя сервисные чат-боты, круглосуточный доступ к финансовым консультантам, превосходную безопасность и обнаружение мошенничества. и более.

Принятие обоснованных решений

Одним из основных преимуществ ИИ в банковской сфере является его способность предлагать решения на основе обширного анализа данных. Идея такого приложения заключается в том, что модели ИИ лучше анализируют массивные наборы данных, включая данные о предыдущих кредитах и ​​финансовые активы клиентов, для прогнозирования будущих вариантов кредита, в отличие от банковских менеджеров, которые могут в первую очередь полагаться на личные предубеждения и человеческое понимание. .

Алгоритмы ИИ могут анализировать широкий спектр данных, включая кредитную историю, структуру доходов и расходов, чтобы обеспечить более точную оценку кредитного риска человека с учетом конкретных параметров. Эта информация может использоваться финансовыми учреждениями для принятия более обоснованных кредитных решений и снижения рисков.

Обнаружение новых потоков доходов

Подобно кредитному финансированию, ИИ может предоставить банкам новые источники дохода. Модель ИИ предпринимает аналогичные шаги, просматривая миллионы исторических потоков доходов в поисках наиболее надежных источников дохода с наибольшей отдачей. Например, ИИ можно использовать для анализа данных о клиентах, выявления закономерностей и прогнозирования поведения. Затем эту информацию можно использовать для принятия обоснованных решений о разработке продукта, маркетинговых стратегиях и управлении рисками. ИИ также можно использовать для анализа рыночных тенденций и определения инвестиционных возможностей, помогая организациям принимать инвестиционные решения на основе данных.

Снижение бизнес-затрат

Одним из ключевых преимуществ ИИ является потенциальная экономия средств за счет автоматизации трудоемких процессов, таких как обслуживание клиентов и операции бэк-офиса. Согласно анализу Insider Intelligence, предполагается, что в следующем году банки сэкономят ошеломляющие 447 миллиардов долларов за счет экономии средств. Это связано с тем, что все больше банков внедряют ИИ в свой рабочий процесс и даже изобретают новые и уникальные методы использования таких технологий в своих услугах.

Преимущества ИИ в обнаружении мошенничества

Еще один способ, которым ИИ помогает в управлении рисками, — это улучшенное обнаружение мошенничества. Мошенничество существует с тех пор, как были изобретены деньги, поэтому важно иметь надежную защиту от него. Банковской кредитной картой может пользоваться как ее владелец, так и преступники, которые крадут или угадывают номер счета, создавая угрозу как для владельца счета, так и для банковского учреждения.

Банки берут на себя ответственность за мошеннические действия, совершаемые физическими лицами, чтобы обеспечить безопасность и сохранность средств. Никто не хочет наткнуться на многотысячную транзакцию, которую он не совершал, и банк не хочет покрывать убытки от кражи. Благодаря обнаружению мошенничества незаконные транзакции могут быть отменены, что экономит время и деньги обеих сторон.

За последние несколько десятилетий обнаружение мошенничества значительно продвинулось вперед, что спровоцировало затяжную войну между корпорациями и мошенниками. С каждым шагом, предпринимаемым корпорацией для защиты доступа к финансам, мошенники придумывают новые и все более изобретательные способы присвоить себе финансовые транзакции. При этом неудивительно, что банковские учреждения и финансовые организации воспользовались преимуществами ИИ, а 58 процентов финансового сектора внедрили его в качестве последней линии защиты от мошенничества.

Согласно исследованию, проведенному Исследовательским отделом Statista, предполагаемые потери в размере 756 миллионов долларов США в результате онлайн-мошенничества только в Соединенных Штатах в 2021 году; ежегодно тратятся огромные состояния на модернизацию систем обнаружения мошенничества во всех финансовых секторах.

Как искусственный интеллект помогает предотвратить финансовое мошенничество?

Обнаружение мошенничества до искусственного интеллекта выполнялось вручную группами следователей. Распространенным методом является сравнение пользовательских данных с несколькими базами данных и поиск потенциальных совпадений, что может занять очень много времени.

Этот метод не только медленный, но и подвержен человеческим ошибкам. Для борьбы с этой проблемой были созданы корпоративные решения, которые ускоряют процесс, собирая больше информации из самых разных источников и обрабатывая ее быстрее, чем любая человеческая команда могла надеяться справиться.

Обнаружение мошенничества в режиме реального времени

С помощью искусственного интеллекта, встроенного в системы обнаружения мошенничества, мы можем быстро обнаруживать и останавливать любые мошеннические транзакции. Предотвращение мошеннических транзакций в первую очередь для устранения любого серьезного ущерба. Затем модель способна изучать различные закономерности и идеи, чтобы различать то, что считается нормальным покупательским поведением, и то, что считается подозрительным.

Место транзакции, покупательские привычки, внезапные крупные транзакции и многое другое — все это факторы, способствующие предотвращению мошенничества. Различные банки будут отправлять автоматические текстовые сообщения держателям карт, пытающимся совершить покупку в совершенно других географических точках, чем недавние предыдущие покупки. Например, владелец карты не может совершить обычную покупку в местном продуктовом магазине, а также совершить транзакцию на другом конце земного шара за один и тот же час.

Обработка экспоненциально большего количества данных

С помощью ИИ мы можем обрабатывать большее количество транзакций за значительно меньшее время. Это позволяет учреждениям проверять миллионы ежедневных транзакций на предмет мошенничества с меньшим вмешательством человека. С внедрением искусственного интеллекта в финансовый сектор и особенно в обнаружение мошенничества банки могут использовать алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения любых подозрительных финансовых переводов среди миллионов ежедневных переводов. Искусственный интеллект может обнаруживать даже мельчайшие детали, которые операторы-люди обычно упускают из виду. Затем мошеннические переводы полностью исключаются или фильтруются и передаются оператору-человеку или включают двухфакторную аутентификацию для проверки действительности транзакции. Итак, как именно строится алгоритм обнаружения мошенничества?

Обнаружение мошенничества построено с использованием машинного обучения, которое является подполем искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам учиться, используя огромные объемы организованных и размеченных данных. В случае обнаружения мошенничества модель машинного обучения обучается путем обработки огромного количества предыдущих финансовых транзакций. Эти наборы данных включают как мошеннические, так и немошеннические транзакции с множеством промежуточных случаев. В случае контролируемого машинного обучения каждая транзакция будет помечена либо как истинная (мошенническая транзакция), либо как ложная (не мошенническая транзакция), а иногда и как возможная, в которой требуется вмешательство человека.

Будущее ИИ в обнаружении мошенничества

Как и в случае с любой другой моделью машинного обучения, чем больше данных мы передаем ей, тем лучше она справляется с поставленной задачей. В случае обнаружения мошенничества модель может продолжать учиться на тысячах новых транзакций, которые она получает ежедневно, что позволяет модели обнаружения мошенничества постоянно улучшаться с течением времени. Затем модель сохраняет то, что считается нормальным поведением, и сравнивает с ним все транзакции клиентов. Если запрос выходит за рамки обычного, то модель напрямую помечает его как подозрительный, предотвращая такую ​​транзакцию.

Выявление мошенничества стало важной частью стратегии любого финансового учреждения. Взрыв данных сделал борьбу с мошенничеством более сложной задачей, чем когда-либо прежде. Тем не менее, недостаточно просто иметь в своем распоряжении новые инструменты и технические возможности — учреждениям необходимо знать, как лучше всего их применять, чтобы они могли обнаруживать новейшие угрозы с наиболее эффективной точки зрения. Прогнозируется, что искусственный интеллект скоро сможет обнаруживать финансовые аферы еще до того, как они произойдут.

Недостатки ИИ в финансах

ИИ может помочь предприятиям использовать свои данные, управлять рисками и принимать более обоснованные решения. Несмотря на многие обещания ИИ, существуют также определенные ограничения и недостатки, которые необходимо признать. В общем, каждый бизнес индивидуален, поэтому не существует универсального решения, подходящего для всех. Решение компании о внедрении ИИ будет зависеть от ее ключевых целей, стратегий и возможностей.

Качество данных

Данные являются одним из наиболее важных компонентов модели машинного обучения, поскольку производительность модели напрямую связана с качеством данных, в которые она поступает. Когда дело доходит до использования ИИ в финансовом секторе, важно повысить фактор доверия к производительности модели, убедившись, что используемые данные огромны, разнообразны и часто обновляются. К процессу сбора данных нельзя относиться легкомысленно, так как создание высококачественного набора данных требует много времени и усилий.

Безопасность данных

Одной из самых сложных задач ИИ в финансовом секторе является безопасность данных. Это связано с тем, что большое количество данных, используемых в этих моделях, можно считать высокочувствительными. В такие данные могут быть включены имена, возраст, адреса клиентов, номера кредитных карт, банковские счета и другая информация. В этих обстоятельствах утечка данных поставит под угрозу личную конфиденциальность клиентов, а также предоставит злоумышленникам доступ к их финансовым активам. Чтобы решить эту проблему, необходимо принять дополнительные меры безопасности, чтобы предотвратить попадание конфиденциальных данных в чужие руки.

Влияние ИИ на финансовые услуги

Глядя на ИИ в финансах с исторической точки зрения, становится ясно, что искусственный интеллект и машинное обучение широко используются с 1980-х годов. ИИ в финансах начинался как высокотеоретическое исследование, но в последние годы он добился огромных успехов, став неотъемлемой частью многих финансовых учреждений.

ИИ открывает мир возможностей: от предоставления банкам и финансовым учреждениям возможности максимизировать свои услуги в постоянно меняющейся и неоднозначной среде, что дает им значительное конкурентное преимущество перед конкурентами, до предоставления полностью автоматизированных услуг, таких как чат-боты и личные финансовые консультанты. , резко сокращая количество следов мошенничества во всех финансовых транзакциях и предлагая лучшее понимание предстоящих кредитов и финансовых рисков.

Без вклада искусственного интеллекта финансовый мир выглядел бы совсем иначе, чем сегодня. Пределы ИИ пока неизвестны, но, наоборот, возможности ИИ еще предстоит реализовать. Однако ясно одно; мир уже коренным образом изменяется под его влиянием.