ارز دیجیتال

9 مثال از هوش مصنوعی در امور مالی


با 9 نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی، کشف کنید که چگونه هوش مصنوعی صنعت مالی را متحول می کند.

هوش مصنوعی (AI) با ایجاد انقلابی در شیوه کار بانک‌ها، مؤسسات مالی و سرمایه‌گذاران، صنعت مالی را متحول می‌کند. در اینجا 9 نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی و نحوه تغییر این صنعت آورده شده است:

تشخیص تقلب

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، ناهنجاری‌ها و الگوهایی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند را شناسایی کرده و به بانک‌ها برای انجام اقدامات مناسب هشدار دهند. نمونه ای از کشف تقلب با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم تشخیص تقلب پی پال است. PayPal از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های مبتنی بر قوانین برای نظارت بر تراکنش‌های بلادرنگ و شناسایی فعالیت‌های تقلبی احتمالی استفاده می‌کند.

این سیستم نقاط داده مانند مکان کاربر، تاریخچه تراکنش و اطلاعات دستگاه را بررسی می کند تا ناهنجاری ها و الگوهایی را که ممکن است نشان دهنده رفتار متقلبانه باشد را شناسایی کند. این فناوری می‌تواند تیم تحقیقاتی PayPal را از یک تراکنش تقلبی احتمالی مطلع کند تا آنها بتوانند بیشتر تحقیق کنند یا تراکنش را مسدود کنند. به لطف این راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی، میزان تراکنش های جعلی در شبکه به میزان قابل توجهی کاهش یافته است و پی پال را امن تر می کند.

خدمات مشتری

چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به سوالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای معمولی مانند افتتاح حساب‌های جدید یا به‌روزرسانی اطلاعات مشتری را خودکار کنند.

چت ربات مسترکارت “KAI” که به مشتریان در پرس و جوی حساب، تاریخچه تراکنش ها و ردیابی هزینه ها کمک می کند، نمونه ای از نحوه استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری است. KAI از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کند تا به مشتریان کمک کند و بینش‌های مالی را در کانال‌های مختلف، از جمله SMS، WhatsApp، و Messenger ارائه دهد.

تجارت الگوریتمی

هوش مصنوعی می تواند به طور دقیق روندهای بازار گذشته و فعلی را ارزیابی کند، الگوها را شناسایی کند و قیمت های آینده را پیش بینی کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند معاملات را در زمان واقعی، با استفاده از قوانین و شرایط از پیش برنامه‌ریزی‌شده، بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و به حداکثر رساندن بازده، انجام دهند.

موسسات مالی و سرمایه گذاران به طور قابل توجهی از این فناوری سود می برند، که آنها را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند و مزیت خود را در دنیای رقابتی شدید تجارت حفظ کنند.

مطالب مرتبط: سکه های هوش مصنوعی (AI) چیست و چگونه کار می کنند؟

مدیریت ریسک

با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی پیچیده، هوش مصنوعی می‌تواند ریسک‌های بالقوه را شناسایی کرده و سناریوهای آینده را پیش‌بینی کند، و بینش‌های ارزشمندی را ارائه می‌دهد که بانک‌ها و سایر موسسات مالی را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند.

نمونه ای از مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی، پلتفرم علاءالدین بلک راک است. پلتفرم علاءالدین هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها و ارائه بینش‌های بی‌درنگ به مدیران سرمایه‌گذاری ترکیب می‌کند.

این پلتفرم به مدیران سرمایه گذاری کمک می کند تا با بررسی عواملی مانند نوسانات بازار، ریسک اعتباری و ریسک نقدینگی، ریسک ها را رصد و مدیریت کنند. مدیران سرمایه‌گذاری می‌توانند استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود را اصلاح کنند و با قابلیت‌های مدیریت ریسک علاءالدین که خطر ضرر را کاهش می‌دهد و بازده را افزایش می‌دهد، تصمیم‌های مبتنی بر داده‌ها اتخاذ کنند.

مدیریت پورتفولیو

هوش مصنوعی می‌تواند حجم وسیعی از داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌هایی درباره روند سرمایه‌گذاری، ریسک‌ها و فرصت‌ها ارائه دهد و به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند. نمونه ای از مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی Wealthfront است، یک مشاور رباتیک که از الگوریتم های هوش مصنوعی برای مدیریت سبد سرمایه گذاری مشتریان استفاده می کند.

Wealthfront تئوری سنتی سبد سهام را با هوش مصنوعی ترکیب می کند تا سبد سرمایه گذاری سفارشی برای مشتریان بر اساس اهداف، تحمل ریسک و وضعیت مالی آنها ایجاد کند. همانطور که شرایط بازار و اهداف مشتری تغییر می کند، به طور خودکار پورتفولیو را مجدداً متعادل می کند در حالی که به طور مداوم بر عملکرد پلت فرم نظارت می کند. بسیاری از سرمایه گذاران Wealthfront را به دلیل مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی که برنامه های سرمایه گذاری سفارشی و بهینه را ارائه می دهد، جایگزینی جذاب می دانند.

امتیازدهی اعتباری

الگوریتم های هوش مصنوعی به وام دهندگان این امکان را می دهد تا با تجزیه و تحلیل تاریخچه اعتباری، صورت های مالی و سایر داده ها برای اطمینان از امتیازات اعتباری دقیق، تصمیمات بهتری برای وام بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم یادگیری ماشین خودکار Zest (ZAML) ZestFinance از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل عوامل ریسک اعتباری و ارائه امتیازات اعتباری دقیق‌تر، بهبود تصمیمات وام و کاهش ریسک پیش‌فرض استفاده می‌کند.

مشاوره مالی شخصی

مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند مشاوره مالی شخصی و استراتژی های سرمایه گذاری بر اساس امور مالی، اهداف و تحمل ریسک مشتری ارائه دهند. به عنوان مثال، ربات چت هوش مصنوعی بانک آمریکا، اریکا، می‌تواند مشاوره مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهد، به سؤالات مشتریان پاسخ دهد و کارهای روتین را خودکار کند.

پذیره نویسی بیمه

هوش مصنوعی می‌تواند طیف وسیعی از داده‌ها، از جمله اطلاعات جمعیتی، سوابق سلامتی و سابقه رانندگی را تجزیه و تحلیل کند تا بیمه نامه دقیقی ارائه دهد. به عنوان مثال، Lemonade، یک شرکت فناوری بیمه مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ادعاها و بیمه‌نامه‌های مطمئن برای بهبود دقت و کاهش تقلب در بازار بیمه استفاده می‌کند.

مطالب مرتبط: تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی

انطباق با مقررات

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل تراکنش‌ها، کشف تقلب و حصول اطمینان از انطباق با «مشتری خود را بشناسید» و مقررات مبارزه با پولشویی، به مؤسسات مالی کمک کند تا از مقررات پیچیده پیروی کنند.

برای مثال، ComplyAdvantage به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای نظارت بر تراکنش‌های مالی و شناسایی فعالیت‌های بالقوه پول‌شویی، از تعهدات قانونی پیروی کنند و از جریمه‌ها اجتناب کنند.




نویسنده: Alice Ivey

اشتراک گذاری و حمایت

امیر کرمی

امیر کرمی

کارشناس تولید محتوا و علاقه مند به ارز دیجیتال و دنیای فناوری 😉

دیدگاهتان را بنویسید

© کپی بخش یا کل هرکدام از مطالب رسانه مستقل فناوری دیجیتیو تنها با کسب مجوز مکتوب امکان پذیر است.
قدرت گرفته از سرور های لیموهاست
طراحی سایت نویدفلاح