Как используют искусственный интеллект в финансах

Искусственный интеллект (AI) в финансах меняет способы взаимодействия с деньгами, упрощая и оптимизируя процессы. Его решения применимы ко многим направлениям в отрасли - начиная от принятия кредитных решений и заканчивая количественной торговлей и управлением финансовыми рисками.

🔸Кредитные решения

Искусственный интеллект помогает банкам и кредиторам принимать более взвешенные решения по андеррайтингу, используя различные факторы, позволяющие оценивать традиционно недостаточно обслуживаемых заемщиков.

Примеры компаний:

▫️Enova. Создатели платформы Colossus, использующей AI и машинное обучение для предоставления расширенной аналитики и технологий потребителям, предприятиям и банкам, чтобы способствовать ответственному кредитованию.
▫️ZestFinance. Создатели платформы Zest Automated Machine Learning (ZAML), которая помогает компаниям проводить оценку заемщиков, которые не имеют достаточной кредитной информации или истории.

🔸Управление рисками

Финансовые рынки все больше и больше обращаются к машинному обучению (ML), подмножеству искусственного интеллекта, для создания более точных и гибких моделей управления рисками. Эти прогнозы помогают финансовым экспертам использовать существующие данные для точного определения тенденций, выявления рисков и предоставления более качественной информации для будущего планирования. 

▫️Kensho. Предлагает аналитические решения, использующие облачные вычисления. Системы компании могут дать ответы на сложные финансовые вопросы на простом языке.
▫️Ayasdi. Для компаний, работающих в сфере финансовых технологий, Ayasdi используется для понимания и управления рисками, прогнозирования потребностей клиентов и даже помощи в процессах борьбы с отмыванием денег.

🔸Количественная торговля

Системы AI могут анализировать большие и сложные наборы данных быстрее и эффективнее, чем люди. Полученные в результате алгоритмические торговые процессы автоматизируют сделки и экономят драгоценное время.

▫️Kavout. Платформа использует машинное обучение и количественный анализ для обработки огромных наборов неструктурированных данных и выявления закономерностей на финансовых рынках в реальном времени.
▫️Alpaca. Использует запатентованную технологию Deep Learning я и высокоскоростное хранилище данных для создания приложений для краткосрочного и долгосрочного прогнозирования.

🔸Персонализированный банкинг 

Традиционный банкинг не справляется с современными потребителями, разбирающимися в цифровых технологиях.

Исследование Accenture, в котором приняли участие около 33 000 банковских клиентов, показало, что 54% из них нуждаются в инструментах, помогающих им контролировать свой бюджет и корректировать расходы в режиме реального времени.

▫️Kasisto. Компания помогает банкам сократить объем колл-центров, предоставляя клиентам варианты и решения для самообслуживания. Кроме того, чат-боты на базе AI также дают пользователям рассчитанные рекомендации и помогают принимать другие финансовые решения.
▫️Abe AI. Виртуальный финансовый помощник, который интегрируется с Google Home, Amazon Alexa, веб-сайтом и мобильными устройствами, чтобы предоставить клиентам более удобное банковское обслуживание.

Кибербезопасность и обнаружение мошенничества

Необходимость наращивания усилий по кибербезопасности и обнаружению мошенничества в настоящее время является необходимостью для любого банка или финансового учреждения, и AI играет ключевую роль в повышении безопасности онлайн-финансов.

▫️Vectra. Платформа автоматизирует обнаружение угроз, выявляет злоумышленников, специально нацеленных на финансовые учреждения, ускоряет расследования после инцидентов и даже выявляет скомпрометированную информацию. 
▫️Shape Security. Программа, используемая ведущими банками США, сдерживает мошенничество с кредитными заявками, подмену учетных данных, очистку и взлом подарочных карт, точно определяя поддельных пользователей.

По материалам builtin

Источник "Финансы на пальцах" @finance_forkid #tech_forkid