Блог

Останнім часом ми спостерігали розвиток та появу нових технологій, які суттєво полегшили та забезпечили більш комфортне життя людини та бізнесу. Ключовими складовими у процесі розробки передових технологій доступних сьогодні є штучний інтелект, машинне навчання та наука про дані. Їх розвиток значно вплинув на операційні можливості у різних галузях та покращення показників продуктивності за допомогою доступності якісної інформації та даних.

Така технологічна революція вплинула і на сферу фінансових послуг. З’явилися стартапи, які використовують штучний інтелект та науку про дані з метою прогнозування грошових потоків, оцінки кредитоспроможності та виявлення шахрайства. Зі свого боку, це дозволяє компаніям отримувати конкурентну перевагу, приймаючи більш ефективні рішення на основі даних, автоматизуючи завдання тощо. За прогнозами, глобальні витрати на ШІ перевищать 110 млрд. доларів США до 2024 року, що вдвічі більше, ніж у 2020 році.

Кредитування

Важливим застосуванням ШІ у фінансовій сфері є кредитний скоринг. Банки та фінансові компанії використовують ШІ для точної оцінки потенційних позичальників. У процесі визначення кредитоспроможності певного клієнта ШІ та машинне навчання використовують розширені алгоритми класифікації з різними пояснювальними змінними (демографічні дані, дохід, заощадження, історія транзакцій, кредитна історія, цифровий слід тощо). Це дозволяє організаціям приймати обґрунтоване рішення щодо надання кредиту, а позичальникам без великої кредитної історії отримати кредит.

Розширений алгоритмічний трейдинг

Штучний інтелект використовує такі методи, як еволюційні обчислення, глибоке навчання та імовірнісна логіка. Такі методи допомагають трейдерам систематизувати реалізацію та розробку стратегії майбутніх угод, а також прогнозувати результати. Також ШІ надає можливість відстежити та оцінити ризики, коригувати чи закривати позиції залежно від потреб користувача повністю автоматично. Надання конкурентних цін, управління ліквідністю, оптимізація процесів можливі завдяки ШІ та машинному навчанню. Також системи ШІ використовують NLP (обробка природної мови), що надає трейдерам можливість визначати настрої користувачів, використовуючи Twitter, Reddit, новини тощо в якості джерел.

Запобігання шахрайству

Існують алгоритми машинного навчання, які здатні виявити та запобігти транзакціям з метою шахрайства. Традиційні методи боротьби із шахрайством передбачали наявність закодованих правил. У цьому випадку був ризик виявлення шахраями цих правил та використання їх у своїх цілях. Нові рішення, засновані на ШІ здатні адаптуватися до нових патернів у транзакційних даних (поведінка в минулому, місце розташування, моделі витрат тощо). Це надає можливість створити більш безпечну та захищену систему, що дозволяє виявити аномалії та запустити попередження.

Персоналізований банківський досвід

Останніми роками популярність чат-ботів різко зросла. Для кращого розуміння потреб клієнтів банки використовують можливості ШІ та методів NLP. Також, у процесі досягнення фінансових цілей вони використовують великі обсяги даних, щоб проаналізувати звички споживачів і в подальшому надати їм індивідуальні фінансові рекомендації.

Автоматизація процесів

ШІ володіє безліччю функцій, однак, найважливішою є автоматизація. Системи, засновані на ШІ, здатні легко отримувати інформацію з документів, оцифровувати її, обробляти тощо. Оптичне розпізнавання тексту значно підвищує ефективність трудомістких процесів. Використання ШІ надає фінансовим організаціям можливості ефективного управління, контролю та мінімізації ризиків.

Штучний інтелект, машинне навчання та наука про дані роблять фінансову галузь надійною та стійкою, а також забезпечує безпечні, ефективні та прозорі способи роботи.