ИИ и машинное обучение в сфере финтеха: умные финансы для всех

Искусственный интеллект и машинное обучение захватывают многие отрасли, предоставляя им революционные технологии и улучшая их услуги. Финансовый сектор — это тот сектор, который внедрил многочисленные аспекты ИИ и МО в свои рабочие процессы и продукты, выводя сферу своих предложений на совершенно новый уровень.

В последнее время финтех-компании находятся на подъеме, поскольку все больше пользователей видят недостатки традиционных финансовых учреждений, которые сталкиваются с трудностями при внедрении новых технологий в свои услуги в полном объеме. С помощью ИИ и МО финтех-компании, такие как Swissmoney, автоматизируют процессы и предоставляют исключительный пользовательский опыт с быстрыми и умными платежными решениями, доступными по всему миру.

В этой статье мы подробно рассмотрим последние технологические достижения в финансовом мире и узнаем, как они изменят отрасль и создадут новое поколение финансовых услуг.

Изучение основных концепций искусственного интеллекта и машинного обучения

Прежде чем углубляться в революционное движение финтеха, давайте разберемся со сложными концепциями, кратко объяснив технологии, лежащие в основе ИИ и МО.

Искусственный интеллект — это новая концепция; по сути, это программное обеспечение, запрограммированное на выполнение сложных задач, таких как обучение, анализ и решение проблем, путем имитации человеческого интеллекта.

В последнее время ИИ стал спорной темой во многих заголовках из-за того, что эксперты выразили обеспокоенность по поводу регулирования, конфиденциальности и сингулярности. Тем не менее, с языковыми моделями, такими как OpenAI, и такими компаниями, как Microsoft, Google и Amazon, включающими передовые чипсеты ИИ, искусственный интеллект оказался полезным и конкурентоспособным.

Машинное обучение — это подраздел ИИ, который объединяет информатику и анализ данных для программирования машин для выполнения сложных задач ИИ. С помощью практик МО разработчики создают компьютерные алгоритмы, которые обучаются на исторических данных, интерпретируют их, создают новые вероятности и принимают рассчитанные решения.

ИИ и машинное обучение проложили себе путь в такие отрасли, как здравоохранение, финансы и розничная торговля, обеспечивая автоматизацию, стимулируя инновации и предоставляя улучшенные возможности обработки данных. Читайте дальше, чтобы узнать, как они меняют способ работы финтех-индустрии.

Интеграция машинного обучения и искусственного интеллекта в финтех-сферу

С внедрением машинного обучения и ИИ в финтех-сектор компании начали автоматизировать свои процессы и предлагать решения на основе данных и в целом более качественный пользовательский опыт. Ниже мы перечислили некоторые из основных областей в финтех-ландшафте, на которые технология будущего оказала положительное влияние:

Управление рисками

Одним из наиболее значимых направлений использования ИИ и МО в финтехе и банковском деле является сфера управления рисками. Алгоритмы ИИ можно обучить анализировать большие объемы данных, включая рыночные данные, финансовые отчеты и новостные статьи, выявлять закономерности и прогнозировать будущие рыночные тенденции и движения.

Эти практики меняют правила игры для финтех-компаний, позволяя им оценивать риски с более высокой точностью, тем самым создавая более точные и индивидуальные услуги, основанные на обоснованном принятии решений.

Обнаружение мошенничества

Алгоритмы ИИ можно запрограммировать на эффективный просмотр данных и анализ финансовых транзакций, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Их сложнее обнаружить людям и устаревшим системам управления; поэтому с помощью искусственного интеллекта компании могут сэкономить миллионы долларов на проблемах безопасности.

Благодаря лучшим практикам кибербезопасности финтех-компании быстро выявляют мошенническое поведение и устраняют неточности, сокращая количество поддельных транзакций или утечки данных. Такая повышенная безопасность позволяет компаниям сосредоточиться на более безопасных платежах и улучшить обработку транзакций за счет более быстрых глобальных переводов и поддержки многовалютных платежей.

Анализ настроений клиентов

Еще одним вариантом использования искусственного интеллекта является изучение поведения потребителей и настроений инвесторов. ИИ может выявлять тенденции среди многочисленных пользователей, анализируя их инвестиционные или финансовые решения на основе социальных профилей, демографических данных, истории покупок и т. д. В результате компании могут извлекать уроки из этих идей и предоставлять персонализированные услуги, которые отвечают потребностям пользователей и исправляют повторяющиеся закономерности.

Продукты и услуги Fintech, улучшенные с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения

Благодаря сотрудничеству между ИИ и финтехом, клиентам по всему миру были представлены новые услуги, чтобы сделать интеллектуальные финансы доступными для всех. Вот список некоторых финтех-продуктов на базе ИИ, которые могут изменить наш взгляд на принятие инвестиционных решений и финансовые услуги в целом:

Точный инвестиционный анализ

С помощью ИИ отслеживание портфеля инвестора стало проще и точнее, чем когда-либо прежде. Финтех-сервисы теперь обладают необходимой технологией для анализа больших наборов торговых данных своих пользователей и выявления поведенческих моделей. Инвесторы получат выгоду от персональной аналитики портфеля, с помощью которой они смогут улучшить принятие финансовых решений и эффективность инвестиций.

Финансовые прогнозы и советы

Искусственный интеллект имеет доступ к большим наборам данных, которые он просматривает и находит закономерности, которые затем используются для прогнозирования будущей волатильности рынка, тенденций и возможностей. Таким образом, пользователи могут получать индивидуальные финансовые консультации на основе личных целей, стратегий и уровня толерантности к риску.

Возможности алгоритмической (автоматизированной) торговли

Алгоритмическая, или автоматизированная торговля, использует компьютерные программы для выполнения транзакций на финансовых рынках без необходимости вмешательства инвестора. Эта удобная функция экономит время пользователей и, что самое важное, исключает риск человеческой ошибки, выполняя транзакции без каких-либо эмоциональных предубеждений.

Поддержка клиентов и чат-боты

Искусственный интеллект имеет доступ к большим наборам данных, которые он просматривает и находит закономерности, которые затем используются для прогнозирования будущей волатильности рынка, тенденций и возможностей. Таким образом, пользователи могут получать индивидуальные финансовые консультации на основе личных целей, стратегий и толерантности к риску.

Будущее и предстоящие задачи

С неоспоримыми преимуществами ИИ и машинного обучения трудно сомневаться, что эти технологии обгонят финансовый сектор. Те, кто продвигает инновации ИИ, верят, что у него светлое будущее, и предлагают много возможностей для предприятий и частных лиц накапливать богатство, одновременно упрощая и делая рабочие процессы более точными. Кроме того, пользователи могут пользоваться простыми в использовании и индивидуальными услугами и, таким образом, принимать выгодные финансовые решения.

Однако, как и в случае с каждой новой концепцией, впереди еще неопределенность в интеграции ИИ в финансовую индустрию. ИИ — спорная тема, которая затрагивает человеческие и этические аспекты. Сколько работников потеряют работу из-за искусственного интеллекта и превзойдут ли машины человеческий интеллект — это вопросы, волнующие общество. В результате правительства вводят разные правила по всему миру, что делает прогнозирование того, куда пойдет ИИ, сложной задачей.

Используя ИИ и машинное обучение, финтех-компании добились значительного прогресса в финансовом секторе, повысив качество обслуживания клиентов и создав авангардные финансовые и технологические решения. Поскольку проблемы и неопределенности сохраняются, инвесторы могут извлечь наибольшую выгоду, оставаясь в курсе последних тенденций, новостей и правил в сфере финтеха и ИИ.

Читайте также: Повышение точности распознавания лиц с помощью ИИ с помощью глубокого обучения