Kecerdasan buatan sudah menjadi sebahagian daripada banyak institusi kewangan dan telah mencapai kemajuan yang luar biasa.
Adalah dipercayai bahawa tiada teknologi mempunyai kesan yang lebih besar kepada dunia sepanjang dekad yang lalu daripada kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan memberi robot keupayaan untuk belajar berdasarkan data, dan ia sedang disepadukan ke dalam kerja dan kehidupan harian manusia.
Memandangkan AI mengautomasikan tugas yang memakan masa, meningkatkan kecekapan ke tahap baharu dan mengekalkan standard keselamatan dan keselamatan yang ketat, ia memainkan peranan penting dalam meningkatkan industri sedia ada, daripada penjagaan kesihatan Penjagaan kesihatan, pengangkutan, pendidikan, pengurusan, pemasaran dan banyak lagi. Jadi, sejauh manakah industri kecerdasan buatan, dan berapa banyak tempat di seluruh dunia yang telah menyepadukan teknologi ini ke dalam aliran kerja mereka?
Menurut kajian yang dijalankan oleh firma penyelidikan Gartner, 37% syarikat di seluruh dunia bekerja dalam beberapa cara sudah pun memasukkan kecerdasan buatan ke dalam aliran kerja mereka. Nilai pasaran global kecerdasan buatan dianggarkan berjumlah AS$87 bilion menjelang 2021, dan menjelang 2030, nilai pasarannya dijangka berjumlah AS$1,597.1 bilion.
Setelah berkata demikian, kecerdasan buatan memainkan peranan yang sangat penting dalam industri kewangan. Artikel ini akan memberi tumpuan khusus kepada kecerdasan buatan dalam kewangan. Kami akan menyemak pelbagai cara kecerdasan buatan (AI) telah mengubah permainan kewangan dalam beberapa tahun kebelakangan ini, daripada menyediakan pengesanan penipuan dan pengurusan risiko kewangan yang unggul kepada merevolusikan industri perbankan.
Memandangkan kejayaan AI sejak beberapa dekad yang lalu, tidak hairanlah bank cuba mengintegrasikan AI ke dalam setiap aspek perniagaan mereka. Ini memberi mereka kelebihan berbanding pesaing mereka dan menyelaraskan pelbagai proses.
Dengan menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam perbankan, mereka bukan sahaja menghapuskan tugas yang membosankan dan menjimatkan masa dan wang, tetapi juga dengan menyediakan bot sembang perkhidmatan, akses 24 jam kepada penasihat kewangan, keselamatan yang unggul dan pengesanan penipuan, dsb. , meningkatkan pengalaman pelanggan.
Salah satu faedah utama kecerdasan buatan dalam industri perbankan ialah keupayaannya untuk mencadangkan pembuatan keputusan berdasarkan analisis data yang meluas. Idea di sebalik aplikasi sedemikian ialah model AI lebih baik dalam menganalisis set data besar-besaran, termasuk angka pinjaman sebelumnya dan aset kewangan pelanggan, untuk meramalkan pilihan pinjaman masa depan, manakala pengurus bank mungkin bergantung terutamanya pada berat sebelah peribadi dan daya cerapan manusia.
Algoritma kecerdasan buatan boleh menganalisis pelbagai data, termasuk sejarah kredit, pendapatan dan corak perbelanjaan, untuk menghasilkan penilaian yang lebih tepat tentang risiko kredit individu berdasarkan parameter khusus. Institusi kewangan boleh menggunakan maklumat ini untuk membuat keputusan pinjaman yang lebih termaklum dan mengurangkan risiko.
Sama seperti pembiayaan pinjaman, kecerdasan buatan boleh menyediakan aliran hasil baharu kepada bank. Model AI mengambil langkah yang sama dengan menjelajah berjuta-juta aliran hasil sejarah untuk mencari yang paling boleh dipercayai dan bermanfaat. Sebagai contoh, AI boleh digunakan untuk menganalisis data pelanggan untuk mengenal pasti corak dan meramalkan tingkah laku. Maklumat ini boleh digunakan untuk membuat keputusan termaklum mengenai pembangunan produk, strategi pemasaran dan pengurusan risiko. Kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk menganalisis arah aliran pasaran dan mengenal pasti peluang pelaburan, membantu organisasi membuat keputusan pelaburan berasaskan data.
Faedah utama kecerdasan buatan ialah potensi penjimatan kos daripada automasi proses yang memakan masa seperti perkhidmatan pelanggan dan operasi pejabat belakang. Bank dijangka menjimatkan kos $447 bilion sepanjang tahun depan, menurut analisis oleh Insider Intelligence. Ini kerana semakin banyak bank menggunakan kecerdasan buatan ke dalam aliran kerja mereka dan juga mencipta cara baharu dan unik untuk menggunakan teknologi ini dalam perkhidmatan mereka.
Satu lagi cara kecerdasan buatan boleh membantu pengurusan risiko ialah dengan memperbaik pengesanan penipuan. Penipuan telah wujud sejak penciptaan wang, jadi adalah penting untuk mengekalkan pertahanan yang kukuh terhadapnya. Kad kredit bank boleh digunakan oleh pemegang kad atau boleh dicuri atau diteka oleh penjenayah, yang menimbulkan ancaman kepada kedua-dua pemegang akaun dan institusi perbankan.
Bank bertanggungjawab terhadap penipuan yang berlaku kepada individu untuk memberi insentif kepada keselamatan dan keselamatan dana. Tiada siapa yang mahu tersandung pada urus niaga bernilai beribu-ribu dolar, dan bank tidak mahu bertanggungjawab atas kerugian daripada kecurian. Dengan menggunakan pengesanan penipuan, transaksi haram boleh dibatalkan, menjimatkan masa dan perbelanjaan berharga kedua-dua pihak.
Pengesanan penipuan telah bertambah baik secara mendadak sejak beberapa dekad yang lalu, mencetuskan perang yang berlarutan antara perniagaan dan penipu. Dengan setiap langkah yang diambil oleh perniagaan untuk mendapatkan akses kewangan mereka, penipu akan menghasilkan cara baharu dan semakin kreatif untuk mendapatkan urus niaga kewangan mereka. Oleh itu, tidak menghairankan bahawa institusi perbankan dan institusi kewangan memanfaatkan kecerdasan buatan, dengan 58% daripada sektor kewangan menggunakannya sebagai barisan pertahanan terkini mereka terhadap penipuan.
Menurut kajian yang dijalankan oleh Statista Research, pada tahun 2021, penipuan dalam talian menyebabkan kerugian sebanyak AS$756 juta di Amerika Syarikat sahaja; semua sektor kewangan membelanjakan sejumlah besar wang setiap tahun untuk meningkatkan sistem pengesanan penipuan.
Pengesanan penipuan sebelumnya oleh AI dilakukan secara manual oleh pasukan penyiasat. Teknik biasa ialah membandingkan data pengguna dengan berbilang pangkalan data dan mencari padanan yang berpotensi, yang boleh memakan masa yang lama.
Kaedah ini bukan sahaja lambat tetapi juga terdedah kepada kesilapan manusia. Untuk menyelesaikan masalah ini, penyelesaian perusahaan telah dicipta untuk mempercepatkan proses dengan mengumpulkan lebih banyak maklumat daripada rangkaian sumber yang lebih luas dan memprosesnya dengan lebih pantas daripada yang boleh diuruskan oleh mana-mana pasukan manusia.
Dengan menyepadukan kecerdasan buatan ke dalam sistem pengesanan penipuan, kami dapat mengesan dan menyekat sebarang transaksi penipuan dengan cepat. Cegah urus niaga penipuan daripada berlaku di tempat pertama untuk menghapuskan sebarang bahaya serius daripada berlaku. Model itu kemudiannya dapat mengkaji corak dan cerapan yang berbeza untuk membezakan antara perkara yang dianggap tingkah laku pembelian pelanggan biasa dan perkara yang dianggap mencurigakan.
Lokasi urus niaga, tabiat pembelian, urus niaga besar secara tiba-tiba, dsb. adalah semua faktor yang menghalang penipuan. Bank akan menghantar mesej teks automatik kepada pemegang kad yang cuba membeli kad kredit di pelbagai lokasi geografi. Sebagai contoh, adalah mustahil bagi pemegang kad untuk membuat pembelian biasa di kedai runcit tempatan semasa membuat transaksi di seberang dunia pada waktu yang sama.
Dengan kecerdasan buatan, kami boleh memproses lebih banyak transaksi dalam masa yang singkat. Ini membolehkan institusi menyemak penipuan dalam berjuta-juta transaksi harian dengan kurang campur tangan manusia. Apabila kecerdasan buatan memasuki bidang kewangan, terutamanya pengesanan penipuan, bank boleh menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengesan sebarang pemindahan kewangan yang mencurigakan antara berjuta-juta pemindahan setiap hari. AI juga boleh melihat butiran kecil yang biasanya akan dikacau oleh pengendali manusia. Pemindahan penipuan kemudiannya dihapuskan atau ditapis sepenuhnya dan diserahkan kepada pengendali manusia atau digabungkan dengan pengesahan 2 faktor untuk menyemak kesahihan transaksi. Jadi, bagaimana sebenarnya algoritma pengesanan penipuan dibina di tempat pertama
Pengesanan penipuan dibina menggunakan pembelajaran mesin, subbidang kecerdasan buatan yang membolehkan komputer melaksanakan tugas dengan memanfaatkan sejumlah besar kajian data yang teratur dan berlabel. Dalam kes pengesanan penipuan, model pembelajaran mesin dilatih dengan menyerap sejumlah besar transaksi kewangan sebelumnya. Set data ini termasuk transaksi penipuan dan bukan penipuan, dengan banyak kes kelebihan di antaranya. Dalam kes pembelajaran mesin yang diselia, setiap transaksi akan dilabelkan sebagai benar (urus niaga penipuan) atau palsu (urus niaga bukan penipuan), kadangkala dengan campur tangan manusia.
Seperti mana-mana model pembelajaran mesin, lebih banyak data yang anda suapkan, lebih baik ia akan melaksanakan tugasnya. Dalam kes pengesanan penipuan, model boleh terus belajar daripada beribu-ribu transaksi baharu yang diterima setiap hari, membolehkan model pengesanan penipuan terus bertambah baik dari semasa ke semasa. Model itu kemudiannya menyimpan perkara yang dianggap sebagai tingkah laku biasa dan membandingkan semua transaksi pelanggan terhadap mereka. Jika permintaan tidak normal, model akan menandakannya secara langsung sebagai mencurigakan, sekali gus menghalang transaksi sedemikian daripada berlaku.
Pengesanan penipuan telah menjadi bahagian penting dalam strategi mana-mana institusi kewangan. Ledakan data menjadikan memerangi penipuan lebih mencabar berbanding sebelum ini. Walau bagaimanapun, hanya mempunyai alatan baharu dan keupayaan teknikal tidak mencukupi – agensi perlu mengetahui cara terbaik untuk menggunakannya untuk mengesan ancaman terkini dari sudut pandang yang paling berkesan. Diramalkan bahawa kecerdasan buatan tidak lama lagi akan dapat mengesan penipuan kewangan sebelum ia berlaku.
Kepintaran Buatan boleh membantu syarikat memanfaatkan data, mengurus risiko dan membuat keputusan yang lebih baik. Walaupun kecerdasan buatan mempunyai banyak prospek, ia juga mempunyai batasan dan kekurangan tertentu yang mesti diakui. Secara keseluruhannya, setiap industri adalah berbeza, jadi tidak ada penyelesaian yang sesuai untuk semua orang. Keputusan syarikat untuk melaksanakan AI akan bergantung pada objektif, strategi dan keupayaan utamanya.
Data ialah salah satu komponen terpenting dalam model pembelajaran mesin, kerana prestasi model berkaitan secara langsung dengan kualiti data input. Apabila ia datang kepada aplikasi kecerdasan buatan dalam kewangan, adalah penting untuk meningkatkan faktor keyakinan dalam prestasi model dengan memastikan bahawa data yang digunakan adalah besar, pelbagai dan dikemas kini dengan kerap. Proses pengumpulan data tidak boleh dipandang ringan, kerana membina set data berkualiti tinggi memerlukan banyak masa dan usaha.
Salah satu cabaran terbesar yang dihadapi oleh kecerdasan buatan dalam bidang kewangan ialah keselamatan data. Ini kerana sejumlah besar data yang digunakan dalam model ini boleh dianggap sangat sensitif. Nama pelanggan, umur, alamat, nombor kad kredit, akaun bank dan maklumat lain mungkin disertakan dalam data ini. Dalam kes ini, pelanggaran data akan menjejaskan privasi peribadi pelanggan sambil turut membolehkan penyerang mengakses aset kewangan mereka. Untuk menangani isu ini, langkah berjaga-jaga keselamatan selanjutnya mesti diambil untuk mengelakkan data sensitif daripada jatuh ke tangan yang salah.
Melihat kecerdasan buatan dalam bidang kewangan dari perspektif sejarah, jelas sekali bahawa kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah digunakan secara meluas sejak 1980-an. Kecerdasan buatan dalam kewangan bermula sebagai penyelidikan yang sangat berteori, tetapi telah mencapai kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun kebelakangan ini dan telah menjadi sebahagian daripada banyak institusi kewangan.
Kecerdasan Buatan membuka dunia yang penuh kemungkinan, daripada menyediakan bank dan institusi kewangan dengan keupayaan untuk memaksimumkan perkhidmatan dalam persekitaran yang sentiasa berubah dan samar-samar, memberikan mereka kelebihan daya saing yang ketara berbanding pesaing mereka, kepada menyediakan automatik sepenuhnya. perkhidmatan seperti chatbots dan penasihat kewangan peribadi, mengurangkan secara drastik bilangan kesan penipuan dalam semua transaksi kewangan dan memberikan pandangan yang lebih baik tentang risiko pinjaman dan kewangan yang akan datang.
Tanpa sumbangan kecerdasan buatan, dunia kewangan akan menjadi sangat berbeza daripada hari ini. Had kecerdasan buatan belum diketahui, tetapi sebaliknya, keupayaan kecerdasan buatan masih belum direalisasikan. Walau bagaimanapun, satu perkara yang jelas, dunia telah diubah secara asas oleh kecerdasan buatan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Institusi Kewangan Mengguna pakai Teknologi Kepintaran Buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
