Как ИИ меняет определение финансового менеджмента

С ростом внедрения цифровых технологий искусственный интеллект революционизирует способы принятия решений и автоматизации задач в организациях.

Глобальная эволюция технологии подтолкнула финансовых консультантов и компании по всему миру к внедрению ИИ для содействия развитию бизнеса на основе инноваций. Использование таких технологий, как искусственный интеллект, обработка естественного языка и машинное обучение, начинает менять динамику финансовой отрасли.

AI также преобразовал управление корпоративными финансами, чтобы предоставить новые возможности и принести пользу банкирам, инвесторам и предпринимателям во многих отношениях. Учитывая важность ИИ, предварительным условием его использования в финансовой отрасли является поддержание здорового баланса между решениями, принимаемыми людьми и машинами.

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект включает использование машин для выполнения человеческих действий, таких как решение проблем и принятие решений. В первую очередь он основан на использовании алгоритмов принятия решений путем анализа данных в реальном времени. Алгоритмы выполняют мгновенный анализ, комбинируя информацию, доступную из разных источников. Значительно улучшились аналитические методы, системы хранения и скорость обработки.

Одним из примеров такого мгновенного анализа является внедрение автоматической торговли акциями для оптимизации портфелей акций. Анализ рынка и инвестиционные решения принимаются с помощью финансовых алгоритмов, основанных на сборе информации о рыночных сделках.

«Раньше мы были ограничены временем отклика человека, которое составляло около половины секунды или мгновение ока. Теперь, когда вы думаете о торговле, все происходит в наносекундах или определенно в миллисекундах», - говорит Брэд Бейли, директор по исследованиям Celent .

Приложения в финансах

Искусственный интеллект трансформирует предприятия в индустрии финансовых услуг, помогая им улучшить связь и обслуживание клиентов.

Оценка риска. ИИ построен с использованием алгоритмов машинного обучения. Финансовая деятельность, такая как ведение учета кредитных карт, активных ссуд и привычек отдельных лиц в отношении погашения ссуд, требует машинной обработки. Точно так же машинные алгоритмы предназначены для анализа тысяч финансовых записей за секунды и выявления необнаружимых ошибок или несоответствий. Во многих областях финансов была создана автоматизация с использованием ИИ для интеллектуального анализа данных и общения с клиентами с помощью чат-ботов.

Финансовый консалтинг . Технологические подходы, такие как автоматизация процессов с помощью роботов и искусственный интеллект, играют важную роль в решении проблем финансовых компаний. Возросшая конкуренция между финансовыми учреждениями значительно снизила комиссию на отдельные инвестиции.

Несомненно, совместные усилия машинных вычислений и человеческого понимания приводят к более продуктивным результатам. ИИ может выступать в качестве активного финансового советника при принятии стратегических бизнес-решений.

Торговля. Банки и инвестиционные компании внедряют передовые технологии и вкладывают больше средств в инновации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Алгоритмы искусственного интеллекта хорошо предсказывают правильную сумму инвестиций для получения максимальной отдачи от инвестиций. Цены покупки и продажи акций можно оценить или спрогнозировать, чтобы избежать потерь, с круглосуточным финансовым анализом тенденций в режиме реального времени.

Служба поддержки. Спрос на оперативные и персонализированные услуги растет во всех промышленных сегментах, включая финансы. Использование технологий для этой цели требует понимания аналитики больших данных, чтобы предоставить клиентам индивидуальный подход. Это требует проектирования и разработки специализированного программного обеспечения, основанного на потребностях банковского учреждения.

Потребительское финансирование. Программное обеспечение, обеспечивающее безопасные и безопасные онлайн-платежи, может стать одним из самых больших и позитивных изменений в финансовой индустрии, поскольку кибератаки и онлайн-мошенничество являются одними из основных проблем, с которыми сегодня сталкиваются клиенты. Ожидается, что убытки от онлайн-мошенничества вырастут до 48 миллиардов долларов в год в следующие два года. Способность ИИ анализировать информацию и обнаруживать аномалии или ошибки может помочь в разработке безопасной системы онлайн-платежей.

Быстрые и прогрессивные изменения, вносимые ИИ в бизнес-операции финансовых учреждений, призваны улучшить качество обслуживания клиентов. Кроме того, такие инвестиции помогают финансовым компаниям увеличивать свою долю рынка и оставаться конкурентоспособными.

Генри Белл - руководитель отдела продуктов в Vendorland.