هوش مصنوعی (AI) بخش مالی را متحول می کند و نحوه عملکرد بانک ها، موسسات مالی و سرمایه گذاران را متحول می کند. در اینجا نه نمونه هایی از هوش مصنوعی در امور مالی و چگونگی تغییر صنعت:

تشخیص تقلب

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، ناهنجاری‌ها و الگوهایی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند را شناسایی کرده و بانک‌ها را برای انجام اقدامات مناسب هشدار دهند. نمونه ای از کشف تقلب با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم تشخیص تقلب PayPal است. PayPal از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های مبتنی بر قوانین برای نظارت بر تراکنش‌های بلادرنگ و شناسایی فعالیت‌های تقلبی بالقوه استفاده می‌کند.

این سیستم نقاط داده‌ای مانند موقعیت مکانی کاربر، تاریخچه تراکنش و اطلاعات دستگاه را بررسی می‌کند تا ناهنجاری‌ها و الگوهایی را شناسایی کند که می‌تواند به رفتارهای کلاه‌برانگیز اشاره کند. این فناوری می‌تواند 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 و استفاده از PayPal را ایمن تر و ایمن تر می کند.

خدمات مشتری

چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به سوالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای معمولی مانند باز کردن حساب‌های جدید یا به‌روزرسانی 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 نحوه استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری است. KAI استفاده می کند الگوریتم های یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی برای ارائه کمک‌های متناسب و بینش مالی به مصرف‌کنندگان در کانال‌های مختلف، از جمله SMS، WhatsApp و Messenger.

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. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی، با استفاده از قوانین و شرایط از پیش برنامه‌ریزی‌شده، بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و به حداکثر رساندن بازده انجام دهند.

موسسات مالی و سرمایه گذاران به طور قابل توجهی از این فناوری سود می برند، که آنها را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند و مزیت خود را در دنیای رقابتی شدید تجارت حفظ کنند.

مربوط: سکه های رمزنگاری هوش مصنوعی (AI) چیست و چگونه کار می کنند؟

مدیریت ریسک

با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی پیچیده، هوش مصنوعی می‌تواند خطرات بالقوه را شناسایی کرده و سناریوهای آینده را پیش‌بینی کند، و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهد که بانک‌ها و سایر موسسات مالی را قادر می‌سازد 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 داده‌های مالی، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها و ارائه بینش‌های بی‌درنگ به مدیران سرمایه‌گذاری، هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند.

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 سرمایه‌گذاری ممکن است استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود را بهبود بخشند و تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها را به لطف قابلیت‌های مدیریت ریسک علاءالدین اتخاذ کنند، که خطر زیان را کاهش می‌دهد و بازده را افزایش می‌دهد.

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 و به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند. نمونه‌ای از مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی Wealthfront است، یک مشاور روبو که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت سبد سرمایه‌گذاری برای مشتریان استفاده می‌کند.

Wealthfront برای ایجاد سبدهای 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 سبد 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

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوابق اعتباری، صورت‌های مالی و سایر داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا امتیازات اعتباری دقیقی ارائه کنند و وام دهندگان را قادر می‌سازد تا تصمیمات بهتری برای وام‌دهی 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 دقیق‌تر، بهبود تصمیم‌گیری‌های وام و کاهش ریسک نکول استفاده می‌کند.

مشاوره مالی شخصی

مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند مشاوره مالی شخصی و استراتژی های سرمایه گذاری را 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 ارائه دهد، به سوالات مشتریان پاسخ دهد و کارهای روتین را خودکار کند.

پذیره نویسی بیمه

هوش مصنوعی می‌تواند طیف وسیعی از داده‌ها، از جمله اطلاعات دموگرافیک، سوابق سلامت و سابقه رانندگی را تجزیه و تحلیل کند تا بیمه نامه دقیقی ارائه دهد. به عنوان مثال، برای بهبود دقت و کاهش تقلب در بازار بیمه، Lemonade، یک شرکت بیمه فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ادعاها و بیمه‌نامه استفاده می‌کند.

مربوط: تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی

انطباق با مقررات

هوش مصنوعی می تواند به مؤسسات مالی کمک کند تا با تجزیه و تحلیل تراکنش ها، کشف تقلب و حصول اطمینان از انطباق با مقررات پیچیده، به آنها کمک کند. مشتری خود را بشناسید و ضد پول شویی آئین نامه.

به عنوان مثال، ComplyAdvantage به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای نظارت بر تراکنش‌های مالی و شناسایی فعالیت‌های بالقوه پول‌شویی، از تعهدات قانونی پیروی کنند و از جریمه اجتناب کنند.