برنامه های جالب AI ، ML ، NLP در امور مالی و بیمه

بسیاری از وبلاگ ها به تأثیر هوش مصنوعی در صنایع مالی و بیمه می پردازند ، اما بسیاری از آنها بر روی مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که هنوز در هر دو اثبات یا پیاده سازی نشده اند ، تمرکز می کنند. لیست "استفاده" در زیر جزئیات رویکردهای برنامه یا استراتژی هایی که اکنون در حال استفاده هستند ، اگرچه به آرامی ، آهسته و پشت صحنه.

شش روش ما معتقدیم که AI باید در صنایع بانکی استفاده شود و در زیر ذکر شده است.

1) تشخیص کلاهبرداری

یکی از مورد علاقه ترین کاربردهای هوش مصنوعی در امور مالی ، تشخیص کلاهبرداری است که تصور می شود قادر به تشخیص میلیاردها دلار در معاملات غیرقانونی است. در حالی که AI در حال حاضر به طور گسترده در بخش مالی مورد استفاده قرار می گیرد ، پیش بینی می شود که تا پایان سال 2021 مبلغ صرف شده برای AI در امور مالی ، با تأکید بر تشخیص کلاهبرداری ، سه برابر خواهد شد. با توجه به 72 درصد مدیران شرکت ، کلاهبرداری را به عنوان یک مشکل فزاینده و پیش بینی 44 میلیارد دلار ضرر به دلیل کلاهبرداری در پنج سال آینده می بینند ، این جای تعجب ندارد.

بلمی

برای دوز هفتگی خود از آنچه در فناوری نوظهور وجود دارد ثبت نام کنید.

2) ارزیابی سرمایه گذاری ها

شبکه های عصبی چند لایه یادگیری ماشین ، که از مکانیسم های مغز انسان تقلید می کند ، می تواند در بخش اوراق بهادار یک بانک سرمایه گذاری ، در هر دو میز معاملات سهام عدالت و کارکردهای شرکت پاکسازی درآمد ثابت ، و همچنین بهبود عملکرد و دقت در بخش های بانکداری سرمایه گذاری اصلی استفاده شود. به عنوان بازارهای سرمایه ، محصولات و خدمات مشاوره شرکت و نهادی و بانکداری بازرگان. این مورد در شرکت هایی مانند ING و Barclays مشاهده شده است ، که هم از هوش مصنوعی برای کمک به معامله گران اوراق بهادار استفاده می کنند تا گزینه های سریعتر و دقیق تر قیمت گذاری را انجام دهند و همچنین تصمیمات پرداخت و تجارت را بهبود بخشند. برای به دست آوردن نتایج دقیق از این دستگاه ها ، داده های آموزش بسیار مهم است و Cogito Tech LLC داده های آموزشی با کیفیت بالا را ارائه می دهد.

3) مدیریت ریسک

در حال حاضر چندین تغییر در چارچوب های اعتبار سنجی فعلی ، تعداد پیشنهادهای محصول فروشنده هوش مصنوعی که به مدیریت ریسک در بخش مالی می پردازند ، اندکی زیر 15 ٪ و در حال رشد است. افزایش قابل توجه در ظرفیت محاسبات و پردازش می تواند به مدیریت داده های ساختاری و بدون ساختار کمک کند و به رایانه ها اجازه می دهد تا تاریخ موقعیت های خطر را ارزیابی کرده و سیگنال های هشدار دهنده اولیه از مشکلات احتمالی آینده را تشخیص دهند.

4) تشخیص تغییرات جزئی

وقتی صحبت از پول می شود ، متن زیادی و اطلاعات مهم در پایین نوشته می شود ، جایی که NLP مفید است. اندازه گیری تغییر متنی و مقایسه اسناد یک تلاش وقت گیر برای انسان است ، اما شناسایی پول ، ریسک و تغییرات بازار در امور مالی یک روش ساده و سریع است. NLP همچنین برای ارزیابی اطلاعات بدون ساختار و الگوهای جزئی متوسط که ممکن است در بازار مالی تأثیر داشته باشد ، استفاده می شود.

5) تجارت با استفاده از هوش مصنوعی

چندین شرکت برای یافتن ایده های سرمایه گذاری و ساخت اوراق بهادار از تحقیقات هوش مصنوعی استفاده می کنند. اکنون به دلیل بررسی آسان داده های در دسترس ، استفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی بازار با دقت در حال رشد امکان پذیر است."تجارت های تجاری" ، در حالی که هنوز به ورودی انسان تکیه می کنند و از این رو کاملاً خودمختار نیست ، اکنون می تواند توافق نامه های تجاری را بر اساس مجموعه ای از قوانین انجام دهد. در حالی که رباتهای تجاری صرفاً هوش مصنوعی نیستند ، تلاش های اخیر برای بهبود این سیستم ها از هوش مصنوعی برای ارزیابی پارامترهای بهینه برای یک استراتژی خاص یا اجازه دادن به هوش مصنوعی از روشهای مختلف موجود استفاده کرده است.

6) بانکداری فردی

براساس یک مطالعه منتشر شده ، بانکهایی که در AI و همکاری با ماشین های انسانی شرکت می کنند ، ممکن است 34 درصد افزایش درآمد را تا سال 2022 مشاهده کنند. منظورت از آن چیست؟به عنوان مثال ، مشاوران مالی مجازی ممکن است از معاملات قبلی برای شخصی سازی پاسخ ها استفاده کنند ، و یادگیری ماشین می تواند سؤالات و پاسخ های از پیش تعریف شده ای را ایجاد کند که برای پاسخگویی و کارآمد ساده است. این سرویس ها تعامل قبلی را پیگیری می کنند و می توانند بر اساس آن اطلاعات ، پلتفرم یا تجربه شما را تنظیم کنند.

در حالی که ما هنوز مسیری طولانی از هوش مصنوعی داریم که همه در فیلم های ضرب و شتم ما در فیلم ها دیده ایم ، اما به آرامی اما به طور پیوسته در صنایع گنجانیده و مورد استفاده قرار می گیرد. امور مالی منطقه ای است که ممکن است به نفع افزایش شخصی سازی ، امنیت و تشخیص خطر تغییر چشمگیری داشته باشد. هنوز مشخص است که آیا هوش مصنوعی می تواند یک تغییر دهنده بازی برای صنایع بانکی و بیمه باشد ، اما با توجه به اینکه کارشناسان پیش بینی می کنند میلیارد ها پس انداز و همچنین شخصی سازی و امنیت بیشتر از طریق ادغام ، به نظر می رسد که اگر درست انجام شود ، ممکن است بسیار مهم باشدبشر