9 примеров использования искусственного интеллекта в финансах

Обнаружение мошенничества

Алгоритмы ИИ способны анализировать транзакции в режиме реального времени, выявлять аномалии и шаблоны, которые могут указывать на мошенническую деятельность, и предупреждать банки о необходимости принятия соответствующих мер. Примером обнаружения мошенничества с использованием ИИ является система обнаружения мошенничества PayPal. PayPal использует алгоритмы машинного обучения и системы на основе правил для мониторинга транзакций в режиме реального времени и выявления потенциально мошеннических действий.

Система проверяет точки данных, такие как местоположение пользователя, историю транзакций и информацию об устройстве, чтобы найти аномалии и шаблоны, которые могут указывать на мошенническое поведение. Эта технология способна уведомить группу по расследованию мошенничества PayPal о возможной мошеннической транзакции, чтобы они могли продолжить расследование или заблокировать транзакцию. Благодаря этому решению на основе искусственного интеллекта мошеннические онлайн-транзакции значительно сократились, что делает использование PayPal более безопасным и надежным.

Обслуживание клиентов

Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут предоставлять персонализированные финансовые консультации, отвечать на запросы клиентов и автоматизировать рутинные задачи, такие как открытие новых учетных записей или обновление информации о клиентах.

Чат-бот Mastercard «KAI», который помогает клиентам с запросами по счетам, историями транзакций и отслеживанием расходов, является примером использования ИИ в поддержке клиентов. KAI использует алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка, чтобы предлагать потребителям персонализированную помощь и финансовую информацию по различным каналам, включая SMS, WhatsApp и Messenger.

Алгоритмическая торговля

ИИ может точно оценивать прошлые и настоящие рыночные тенденции, выявлять закономерности и прогнозировать будущие цены. Алгоритмы ИИ также могут выполнять транзакции в режиме реального времени, используя заранее запрограммированные правила и условия, оптимизируя инвестиционные стратегии и максимизируя прибыль.

Финансовые учреждения и инвесторы получают большую выгоду от этой технологии, позволяя им принимать решения на основе данных и сохранять преимущество в высококонкурентном мире торговли.

Управление рисками

Анализируя сложные финансовые данные, ИИ может выявлять потенциальные риски и прогнозировать будущие сценарии, предоставляя ценную информацию, которая позволяет банкам и другим финансовым учреждениям принимать обоснованные решения.

Примером управления рисками с помощью ИИ является платформа BlackRock Aladdin. Чтобы анализировать огромные объемы финансовых данных, выявлять риски и возможности и предоставлять инвестиционным менеджерам информацию в режиме реального времени, платформа Aladdin сочетает в себе алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Изучая такие элементы, как волатильность рынка, кредитный риск и риск ликвидности, платформа помогает инвестиционным менеджерам отслеживать и управлять рисками. Инвестиционные менеджеры могут улучшать свои стратегии и принимать решения на основе данных с помощью возможностей управления рисками Aladdin, чтобы снизить риск убытков и увеличить прибыль.

Управление портфелем

ИИ может анализировать огромные объемы финансовых данных и давать представление об инвестиционных тенденциях, рисках и возможностях, помогая инвесторам принимать обоснованные решения. Примером управления портфелем ИИ является Wealthfront, робот-консультант, который использует алгоритмы ИИ для управления инвестиционными портфелями клиентов.

Чтобы создавать индивидуальные инвестиционные портфели для клиентов на основе их целей, устойчивости к риску и финансового положения, Wealthfront сочетает классическую теорию портфеля и искусственный интеллект. По мере изменения рыночных условий и целей клиента платформа автоматически перебалансирует портфель, постоянно отслеживая его показатели. Многие инвесторы считают Wealthfront привлекательной альтернативой благодаря управлению портфелем на основе искусственного интеллекта, который позволяет им создавать индивидуальные и оптимальные инвестиционные планы.

Кредитный скоринг

Для предоставления точных кредитных рейтингов алгоритмы ИИ могут анализировать кредитные истории, финансовые отчеты и другие данные, позволяя кредиторам принимать более обоснованные решения о кредитовании. Например, платформа Zest Automated Machine Learning (ZAML) ZestFinance использует ИИ для анализа факторов кредитного риска и предоставления более точных кредитных рейтингов, улучшения кредитных решений и снижения риска дефолта.

Индивидуальные финансовые консультации

Боты-консультанты на базе ИИ могут предоставлять персонализированные финансовые консультации и инвестиционные стратегии в зависимости от финансового положения, целей и допустимого риска клиента. Например, чат-бот с искусственным интеллектом от Bank of America, Erica, может давать персонализированные финансовые консультации, отвечать на запросы клиентов и автоматизировать рутинные задачи.

Финансовая сфера отлично подходит для чат-ботов и других приложений ИИ. Одним из примеров является Erica из Bank of America, чат-бот, который обеспечивает онлайн-обслуживание клиентов, отвечая на основные запросы.

Страховой андеррайтинг

Чтобы обеспечить точную страховку, ИИ может анализировать ряд данных, включая демографическую информацию, медицинские записи и историю вождения. Например, чтобы повысить точность и уменьшить мошенничество на страховом рынке, Lemonade, страховая технологическая компания, работающая на базе искусственного интеллекта, использует алгоритмы искусственного интеллекта для оценки требований и заключения страховых полисов.

Соответствие нормативным требованиям

ИИ может помочь финансовым учреждениям соблюдать сложные правила, анализируя транзакции, выявляя мошенничество и применяя правила «Знай своего клиента» и по борьбе с отмыванием денег.

Например, ComplyAdvantage помогает предприятиям соблюдать юридические обязательства и избегать штрафов, используя ИИ и алгоритмы машинного обучения для отслеживания финансовых транзакций и выявления потенциальных действий по отмыванию денег.