Zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Sztuczna inteligencja nigdy nie była równie popularna, jak współcześnie. Wartość rynku AI rośnie z roku na rok, a eksperci przewidują, że do 2024 roku osiągnie ona aż 25 miliardów dolarów. Firmy z różnorodnych sektorów wykorzystują tę technologię, aby między innymi móc tworzyć bardziej atrakcyjne dla klienta oferty, optymalizować procesy, a także lepiej dbać o bezpieczeństwo przechowywanych informacji. Wymienione zastosowania sztucznej inteligencji są wyjątkowo popularne w sektorze finansowym, w którym działanie AI organizacji opiera się w dużym stopniu na analizie dostępnych danych.

W tym artykule przyjrzymy się bliżej jak różnorodne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji znajdują zastosowanie w branży finansowej. Skupimy się przede wszystkim na przeciwdziałaniu różnego rodzaju oszustwom i praniu pieniędzy, ale AI w finansach to znacznie więcej!

Sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze finansowym

Jedną z głównych cech branży finansowej jest dostęp do bardzo dużych zasobów danych, także personalnych. Dzięki sztucznej inteligencji firmy są w stanie stworzyć rozwiązania, które umacniają ich pozycję na rynku i pozwalają na optymalizację, a często wręcz automatyzację wielu powtarzalnych procesów i zadań. O jakich konkretnie rozwiązaniach mowa?

Przeciwdziałanie oszustwom oraz wyłudzeniom

Klienci, powierzając swoje środki instytucjom finansowym, chcą mieć pewność, że ich pieniądze oraz dane są  w pełni bezpieczne. Każda sytuacja, w której zaufanie do instytucji finansowej lub banku zostaje zachwiane, skutkuje dużymi stratami finansowymi dla firmy oraz utratą klientów. Aby przeciwdziałać takim sytuacjom, instytucje mogą wykorzystać AI, aby stworzyć profil zachowań typowych dla danego klienta. Taki profil oparty na jego wcześniejszej aktywności finansowej. Dzięki temu możliwe jest wykrywanie wszelkich nieprawidłowości i podejrzanych zachowań, które mogą być wynikiem działalności przestępców lub hakerów. Dzięki temu, za każdym razem gdy na danym koncie pojawi się nietypowa aktywność, algorytmy AI mogą natychmiast poinformować obsługę banku i zasygnalizować konieczność bliższego przyjrzenia się tej sprawie. Takie algorytmy mogą działać na przykład, gdy klient próbuje zlecić jednorazowy przelew na bardzo wysoką kwotę, podczas gdy jego wcześniejsze zakupy były raczej skromne.

Da przykładu, korporacja IBM stworzyła rozwiązanie, które służy do budowy modeli sztucznej inteligencji, których zadaniem jest m.in. przeciwdziałanie praniu pieniędzy. Platforma IBM Watson® Studio zapewnia kompleksowe rozwiązanie do analizy danych. Rozwiązanie to może być wykorzystane nie tylko do wykrywania podejrzanych zachowań, ale również przewidywania wyników danych decyzji, rekomendacji działań, a także przetwarzania danych, które mogą być wykorzystane przez różne zespoły w organizacji działającej w branży finansowej.  

A tutaj możesz zobaczyć, jak działają algorytmy IBM przeciwdziałające oszustwom finansowym:

 

Inne rozwiązania AI w finansach

Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest tworzenie aplikacji mobilnych opartych na technologii AI. Takie rozwiązania znacznie usprawniają codzienną pracę banku oraz zwiększają poziom zadowolenia wśród klientów. Zazwyczaj bardzo ważnym elementem takich aplikacji jest chatbot lub personalny asystent. Dzięki nim klienci nie muszą spędzać wielu godzin, oczekując na swoją kolej na infolinii. Zamiast tego, przez całą dobę mają dostęp do systemu, który może szybko odpowiedzieć na najczęstsze nurtujące ich pytania. Takie rozwiązanie jest również bardzo korzystne dla konsultantów, którzy w tym czasie są w stanie zająć rozwiązywaniem bardziej złożonych problemów.

Co więcej, aplikacja może pomagać klientowi w zarządzaniu jego budżetem między innymi poprzez tworzenie statystyk na podstawie jego zachowań lub wysyłanie informacji o subskrypcjach, o których mógł zapomnieć.

Jedną z pierwszych aplikacji bankowych i tym samym prekursorem tego rozwiązania była Eno stworzona przez amerykańską firmę Capital One. Aplikacja trafiła do klientów w 2017 roku. Umożliwiła ona kontakt z personalnym asystentem za pośrednictwem SMS-ów oraz dostęp do statystyk i powiadomień o zmianach cen subskrypcji lub podejrzanych aktywnościach na koncie.

Minimalizowanie ryzyka

Jedną z najważniejszych kompetencji w branży finansowej jest szacowanie ryzyka i przewidywanie konsekwencji podejmowanych decyzji. Również w tym obszarze możliwe jest wykorzystanie sztucznej inteligencji, która na podstawie danych o kliencie pomoże oszacować poziom ryzyka związanego z udzieleniem mu pożyczki lub kredytu hipotecznego.

Firma Zest Finance stworzyła technologię stworzoną dla banków w celu minimalizowania wcześniej wspomnianego ryzyka. Algorytm AI Zest Finance stale monitoruje oraz analizuje dane klientów (w tym starających się o kredyt) w taki sposób, aby nie pozwolić na żadną ryzykowną decyzję ze strony banku. W ten sposób minimalizowane jest ryzyko poniesienia strat finansowych przez daną organizację.

Personalizowane rekomendacje

Rekomendowanie produktów pasujących do upodobań oraz zachowań obecnych i potencjalnych klientów jest jednym z kluczowych elementów efektywnej sprzedaży firm działających chyba we wszystkich branżach. Klienci, którzy zamiast losowych reklam, widzą produkty dostosowane do ich potrzeb, czują się traktowani indywidualnie i są bardziej zadowoleni z poziomu obsługi. Proponowanie spersonalizowanych produktów może być oparte na danych uzyskanych z profilu konsumenta, jego wcześniejszych zakupów oraz informacji o oferowanych przez bank usługach, które mogą go potencjalnie zainteresować.

Wspomaganie działań na giełdach papierów wartościowych

Kolejnym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji jest wspomaganie decyzji giełdowych. Przed podjęciem ostatecznej decyzji każdy inwestor powinien dokonać analizy szeregu czynników, które mogą mieć wpływ na ceny akcji oraz przyszłe zyski. Algorytmy AI znacznie ułatwiają monitorowanie tych czynników w czasie rzeczywistym. Biorą pod uwagę więcej czynników i nie kierują się emocjami lub intuicją. Zwracają one również uwagę na informacje, które mogą być istotne dla naszych potencjalnych działań. Rozpoznają wzorce, które występują na rynku oraz przewidują przyszłe ceny akcji.

Firmy zajmujące się tworzeniem rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji stworzyły wiele platform i aplikacji ułatwiających działania na giełdzie. Jedną z nich jest firma Trading Technologies, z pomocą której użytkownicy mogą prowadzić pogłębioną analizę danych i trendów z wielu rynków giełdowych. Informacje analizowane są w realnym czasie, dzięki czemu inwestorzy mogą korzystać z najświeższych analiz.

Jak widać, wykorzystanie sztucznej inteligencji znacznie ułatwiło pracę firm i instytucji finansowych. Technologia ta zwraca uwagę na informacje i trendy, które nie są widoczne dla ludzkiego oka, co znacznie usprawnia procesy decyzyjne, przewidywanie potencjalnego ryzyka i skutków działań. Ze sztucznej inteligencji korzysta również dział obsługi klienta, którego pracownicy często mogą zostać wyręczeni przez bota znającego odpowiedź na większość pytań regularnie zadawanych konsultantom. Możemy spodziewać się, że w przyszłości zostaną wdrożone nowe rozwiązania sztucznej inteligencji dla sektora finansowego. W końcu jest to branża, której działanie opiera się na ogromnej ilości danych!

Jeśli prowadzisz firmę działającą w szeroko rozumianej branży finansowej i chciałbyś dowiedzieć się, w jaki sposób rozwiązania bazujące na AI mogą usprawnić Twoją pracę – zapraszamy do kontaktu! Zespół DIH4.ai składa się z ponad 20 podmiotów, które są wyspecjalizowane w różnych gałęziach AI. Z naszą pomocą znajdziesz i wdrożysz rozwiązanie dopasowane do potrzeb Twojego biznesu!