۷ مورد استفاده جذاب از هوش مصنوعی در امور مالی

هوش مصنوعی، مدل های زبان بزرگ و یادگیری ماشینی صنعت مالی را برای بیش از یک دهه مختل کرده است. چیزی که کوچک با روال‌های ساده شروع شد، اکنون کاربردهای ممکن را به موارد استفاده پیچیده‌تر و دقیق‌تر گسترش داده است. توانایی خواندن، پردازش و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و اخبار تاریخی، چگونه هوش مصنوعی می‌تواند رضایت مشتری را افزایش دهد و تصمیمات آگاهانه‌تری در امور مالی بگیرد، متحول می‌کند.

الگوریتم های معاملاتی

سیستم های معاملاتی و معاملات خودکار سابقه طولانی در تجارت دارند. چه در قالب استراتژی‌های معاملاتی قابل کدگذاری، اتصالات API بین پلتفرم‌های معاملاتی، کارگزاران و بورس‌ها یا اتوماسیون تجارت. آنچه در گذشته باید به صورت دستی انجام می شد، اکنون می تواند به طور خودکار با استفاده از هوش مصنوعی مولد پردازش شود. بسیار موثر نرم افزار معاملات سهام هوش مصنوعی سیگنال های معاملاتی را بر اساس استراتژی های ارزیابی شده الگوریتمی ارزیابی می کند.

هوش مصنوعی کل تاریخ سهام را پردازش و تجزیه و تحلیل می کند تا الگوی معاملاتی را که در گذشته بهترین عملکرد را داشته است شناسایی کند، با توجه به اینکه سودهای آتی مشابه عملکرد گذشته خواهد بود. هوش مصنوعی همچنین به‌طور خودکار سفارش‌های خرید و فروش را از طریق یک کارگزار آنلاین به بورس می‌دهد، جایی که بهترین شانس را دارد تا با بهترین قیمت ممکن پر شود.

مشاوره روبو

مشاوران Robo از استراتژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای به حداقل رساندن ریسک استفاده می‌کنند و با شناسایی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری هوشمند، فعالانه به دنبال بازده بالاتر از میانگین هستند. این استراتژی‌های سرمایه‌گذاری با مضامین سرمایه‌گذاری تعریف شده و سطوح ریسکی که مشتریان می‌توانند انتخاب کنند، تنظیم شده‌اند.

هوش مصنوعی تعیین می‌کند که کدام دارایی را در کدام موضوع سرمایه‌گذاری تخصیص دهد، از خرید و فروش دارایی‌های اولیه مراقبت می‌کند، و تعادل مجدد مناسب پورتفولیوی مشاور روبو را تضمین می‌کند.

الگوریتم‌های مشاور روبو مبتنی بر هوش مصنوعی کار را از مدیران دارایی با شناسایی خودکار بهترین استراتژی‌های سرمایه‌گذاری ممکن با در نظر گرفتن عوامل اساسی مانند افق سرمایه‌گذاری، بازده مورد انتظار و تحمل ریسک برای دستیابی به استراتژی‌های سرمایه‌گذاری فردی که مشتریان می‌توانند انتخاب کنند، بر عهده می‌گیرند.

مدیریت ثروت

مشاوره مالی در قالب مشاوران روبو تنها یک مورد استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت ثروت است. هوش مصنوعی به شرکت های مدیریت ثروت کمک می کند تا تعاملات مشتری را با چت ربات های خودکار بهینه کنند. آنچه که با روال‌های ربات چت ساده شروع شد و تنها به سؤالات اساسی پاسخ می‌داد، مسیریابی اکثر کاربران به سمت کارکنان میز کمک انسانی، اکنون یک فرآیند بسیار بهینه مبتنی بر هوش مصنوعی است. مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به سیستم‌های چت بات کمک می‌کنند تا درخواست‌ها را بهتر درک کنند و پاسخ‌های بهتری تولید کنند.

فناوری هوش مصنوعی دقت و کارایی را افزایش می دهد و درها را به روی پتانسیل و تطبیق پذیری عظیم در فرآیندهای مدیریت ثروت باز می کند. هوش مصنوعی تأثیرات تغییر دهنده بازی در مدیریت ثروت دارد و نتایج تأثیرگذاری قابل انتظار است.

برنامه ریزی مالی

الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند اسناد مالی مانند بیمه نامه ها و اظهارنامه مالیاتی را بخوانند و بلافاصله داده های تجزیه و تحلیل شده را برای شناسایی بینش های کلیدی برنامه ریزی مالی مرتبط خلاصه کنند. موارد استفاده بالقوه در برنامه ریزی مالی عبارتند از کاهش مالیات بر املاک، پس انداز تبدیل Roth و برنامه ریزی سناریوی مالیاتی، وام مسکن، بدهی دانشجویی و بیمه پزشکی.

مشاوران مالی می توانند از ابزارهای برنامه ریزی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ایفای نقش فعالانه با ارائه سناریوهای برنامه ریزی مالیاتی به مشتریان خود بسیار سریعتر استفاده کنند. هوش مصنوعی داده‌های مشتری را در عرض چند دقیقه می‌خواند و به سرعت آن‌ها را خلاصه می‌کند تا توصیه‌هایی برای بهینه‌سازی مالیات و فرصت‌های صرفه‌جویی مالیاتی ارائه دهد.

گزارش مالی

استفاده از هوش مصنوعی برای گزارشگری مالی به خودکارسازی فرآیندها، بهبود انطباق و کیفیت، بهبود تجزیه و تحلیل داده ها و افزایش امنیت کمک می کند. سازمان هایی که از قدرت هوش مصنوعی برای گزارشگری مالی استفاده می کنند، برتری آشکاری نسبت به رقبا دارند. همانند ظهور اینترنت، دیگر این سوال مطرح نیست که آیا هوش مصنوعی معقول است یا خیر، بلکه این سوال مطرح است که چه زمانی باید استفاده از هوش مصنوعی را شروع کرد.

گزارش‌دهی مالی در شرکت‌های بزرگ کار فشرده و زمان‌بر است، و آن را پرهزینه و کاربرد عالی هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرآیندها و صرفه‌جویی در هزینه می‌کند. تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی و پیش‌بینی مالی دو نمونه از متقاعدکننده‌ترین نمونه‌هایی هستند که هوش مصنوعی می‌تواند مزایای خود را آشکار کند.

تحلیل داده ها

هوش مصنوعی برای تقویت خواندن، تمیز کردن، شکل‌دهی مجدد و مدل‌سازی جدید داده‌های بدون ساختار به داده‌های با ساختار مناسب برای شناسایی اطلاعات ارزشمند استفاده می‌شود. به لطف هوش مصنوعی، پردازش داده ها بسیار سریعتر است و حجم داده های پردازش شده از تجزیه و تحلیل داده های قبل از هوش مصنوعی معنادارتر است.

شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند با جمع‌آوری مجموعه داده‌ها از منابع قابل اعتماد شروع می‌کنند. سپس هوش مصنوعی مراقب حذف اطلاعات نامربوط از داده‌های خام و استخراج داده‌ها برای تمرکز بر روی آنها در طول تجزیه و تحلیل داده‌ها است. تجزیه و تحلیل داده ها به داده ها نگاه می کند تا بینش های ارزشمند را قبل از مرحله نهایی تفسیر داده ها شناسایی کند، که به تصمیم گیری صحیح بر اساس داده های تجزیه و تحلیل شده کمک می کند.

مدیریت ریسک

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های آموزش‌دیده را می‌توان برای تخمین دقیق اعتبار مشتریان با تجزیه و تحلیل تاریخچه اعتباری و رشد درآمد مشتری و همچنین در نظر گرفتن شرایط بازار استفاده کرد. بانک‌ها همچنین از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای ترکیب داده‌های داخلی مشتریان با داده‌های خارجی اضافی استفاده می‌کنند تا دیدگاه منحصربه‌فردی از ریسک به دست آورند.

بخش دیگری از مدیریت ریسک شرکت، اتوماسیون است که به کاهش ریسک و احتمال خطاهای دستی، کاهش ریسک و کارایی عملیاتی کمک می کند.

اتاق خبر و تحریریه VentureBeat در ایجاد این محتوا دخالتی نداشتند.