Искусственный интеллект использовался в различных областях, и почти каждая отрасль получает выгоду от внедрения этой технологии.

По сути, ИИ — это отрасль информатики, которая интегрирует человеческий интеллект в машины. Это дает машине возможность принимать решения, как человек. Основная цель, которую можно достичь с помощью ИИ, — создать машины, которые могут действовать как человек. Черты, с которыми он должен справиться, - это знание, решение проблем, рассуждение, обучение, планирование, восприятие и способность импульса.

На самом деле, использование этой технологии расширяется и переопределяет различные отрасли. Тем не менее, проблемы, которые он решает в финансовой отрасли, огромны. Ранее индустрия финансовых услуг осознала необходимость развития, поскольку традиционные подходы требовали очень много времени и были неэффективными.

Этой отрасли приходится иметь дело с большими наборами данных, разнообразными финансовыми услугами и сложным глобальным рынком. В таких аспектах только Искусственный интеллект может предоставить качественные решения и привить эффективность в рабочем процессе. Эта технология может повлиять на различные секторы финансовой индустрии, посмотрите, как она может работать.

Управление портфелем

Многим поставщикам финансовых услуг и экспертам сложно создать хороший портфель в соответствии с поставленной задачей. Алгоритмы ИИ, считающиеся «роботами-консультантами», могут создавать качественные и относительные портфели, соответствующие конечной цели пользователей. Это также может подчеркивать относительную толерантность к риску. Эти возможности выгодны и могут помочь привлечь потребителей-миллениалов, которые всегда ищут консультанта по инвестициям. Эта цифровая помощь может оказать им правильную помощь, и им не нужно нанимать человека-консультанта.

Выявление мошенничества
Мошенничество очень распространено в финансовой сфере. Ранее были внедрены различные системы обнаружения мошенничества. Но они в значительной степени полагаются на сложный набор правил и не являются возможным решением. Для сравнения, системы на основе искусственного и машинного обучения очень продвинуты. Они просто не могут определить ошибки, но также могут пометить их для групп безопасности, чтобы группа могла предпринять необходимые действия и найти решения. Кроме того, эти системы также могут определять местоположение, аномалии, транзакции и проверять местонахождение клиентов. Во время этой идентификации, если он обнаруживает какую-либо ошибку, он помечает данные и помечает конфиденциальные трансграничные перемещения.

Соответствие нормативным требованиям

Для каждой компании соблюдение нормативных требований является очень важным аспектом, поскольку оно не только помогает понять конечную цель. Но также позволяет понять, что все соответствует соответствующим законам и политикам. В этом задании велика вероятность ошибки. Хотя этого можно избежать с помощью ИИ. ИИ может помнить и соблюдать все соответствующие политики и законы. С такой системой проблема человеческого фактора может быть устранена. Кроме того, документы также можно анализировать с помощью обработки естественного языка. В целом, эти системы могут предоставить всесторонний обзор связанных сторон, регулирования и процессов.

Создавайте конкурентоспособные продукты

С системой ИИ легко сравнивать продукты и услуги, тогда нет необходимости предлагать кредиты на продукты. Банкам сложно понять, какая услуга может привлечь больше клиентов и привлечь их в банки. С помощью системы искусственного интеллекта они могут анализировать надежность всех доступных услуг и выяснять, какая услуга хорошо работала с течением времени. Анализируя реакцию пользователей, банки могут создавать конкурентоспособные продукты.

Торговля

Инструменты на базе ИИ могут быть полезны для управления большим количеством данных и могут позволить работать эффективно и результативно. Сегодня есть некоторые хедж-фонды, которые частично используют ИИ для контроля и управления рисками. В таких заведениях менеджеры играют небольшую роль. Однако алгоритмические системы могут совершать миллионы сделок в день, поэтому термин «высокочастотная торговля» занимает промежуточное положение.

Прогнозирование запасов

Интеллектуальные системы могут анализировать публичные высказывания и сравнивать исторические данные. Таким образом, с такой технологией прогнозирование запасов упрощается.

Помимо этого, ИИ также может быть полезен при стресс-тестировании, улучшении обслуживания клиентов и многом другом. Эта технология имеет большой потенциал. Через передний край, он может предложить различные строгие решения для отрасли. Эта технология предназначена не только для создания интеллектуальных машин, но и для сокращения человеческого труда в различных задачах.