Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται σε τεχνολογία που βασίζεται σε αλγόριθμους και έχει σχεδιαστεί για να προσομοιώνει την ανθρώπινη νοημοσύνη. Κάτω από αυτόν τον γενικό όρο, έχουμε υποκατηγορίες όπως η μηχανική εκμάθηση, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η βαθιά εκμάθηση.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει κερδίσει εξέχουσα θέση στα χρηματοοικονομικά καθώς ο τομέας καθοδηγείται από την καινοτομία και την εστίαση στον αυτοματισμό. Από τις τεχνολογίες συναλλαγών έως τους αλγόριθμους και τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την πιο έξυπνη πρόληψη της απάτης, τη διαχείριση κινδύνου, την υποστήριξη πελατών και την αυστηρότερη συμμόρφωση, ο χρηματοοικονομικός κλάδος βασίζεται σε μεγάλο βαθμό στην τεχνητή νοημοσύνη. Το AI είναι απαραίτητο σε

τον εξορθολογισμό των εσωτερικών επιχειρηματικών διαδικασιών και τη βελτίωση της συνολικής εμπειρίας του πελάτη. Αυτή η τάση αναμένεται να επιταχυνθεί για να καλύψει τις απαιτήσεις των πελατών για ταχύτερες, πιο αποτελεσματικές και ασφαλείς χρηματοοικονομικές διαδικασίες.
Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση;

• AI

Το AI είναι ο γενικός όρος που αναφέρεται στη δημιουργία μηχανών που προσομοιώνουν τις ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες όπως η μάθηση και η επίλυση προβλημάτων, με τη μηχανική μάθηση να είναι η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Με τη μηχανική μάθηση, οι υπολογιστές μαθαίνουν και βελτιώνονται με βάση την εμπειρία.

• Μηχανική εκμάθηση

Η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει την εκπαίδευση αλγορίθμων υπολογιστών για την αναγνώριση δεδομένων και την εκτέλεση ορισμένων εργασιών με βάση αυτό το σύνολο πληροφοριών. Επειδή περιλαμβάνει την ανάπτυξη ενός αλγορίθμου που εστιάζει στην ολοκλήρωση μιας εργασίας με βάση ένα σύνολο δεδομένων, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση λύσεων για μια μεμονωμένη εργασία με την πάροδο του χρόνου.

Η μηχανική μάθηση είχε εκτιμώμενη αξία 1,41 δισεκατομμυρίων δολαρίων το 2020 και αναμένεται να φτάσει τα 8,81 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2025.

Εφαρμογές AI

Η πλειοψηφία της τεχνητής νοημοσύνης σήμερα θεωρείται ότι προσομοιώνει πτυχές της ανθρώπινης συμπεριφοράς και νοημοσύνης. Ωστόσο, πιο εξειδικευμένες εταιρείες τεχνολογίας εργάζονται για την ανάπτυξη ρομποτικών συστημάτων που μπορούν να είναι πιο προηγμένα, επιδεικνύοντας αυτόνομες διαδικασίες όπως η δράση ή η σκέψη από μόνα τους.

• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Το NLP αναλύει κείμενο, φωνή και άλλα δεδομένα επικοινωνίας για να επικοινωνήσει με τους χρήστες.
• Όραση υπολογιστή: Οι αρχές επιβολής του νόμου χρησιμοποιούν την όραση υπολογιστή για να βοηθήσουν στην αναγνώριση ατόμων, στην ανάλυση εικόνων και στον εντοπισμό πιθανών κινδύνων σε ένα συγκεκριμένο περιβάλλον.
• Εργαλεία προσβασιμότητας: Αυτό έχει να κάνει με την παροχή βοήθειας στους ανθρώπους στην καθημερινή τους ρουτίνα χρησιμοποιώντας αυτόνομα οχήματα, ιατρικά διαγνωστικά εργαλεία και εικονικούς βοηθούς στο σπίτι.

AI στα οικονομικά

Ο χρηματοπιστωτικός τομέας ενδιαφέρεται για την τεχνητή νοημοσύνη ως έναν τρόπο για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών και τη βελτίωση των συστημάτων συναλλαγών μέσω της αυτοματοποίησης. Για παράδειγμα, το ανθρώπινο στοιχείο και η πιθανότητα λάθους ελαχιστοποιείται με τη χρήση ρομπο-συμβούλων που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίοι μπορούν να παρέχουν αυτοματοποιημένες υπηρεσίες χρηματοοικονομικού σχεδιασμού που βασίζονται σε αλγόριθμους.

Παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης στα οικονομικά

1. Αυτοματοποίηση λειτουργιών Back-end

Οι μεγάλες χρηματοοικονομικές εταιρείες μπορούν να κλιμακώσουν τις δραστηριότητές τους μέσω της αυτοματοποίησης της επεξεργασίας συναλλαγών και των λειτουργιών back-end.

2. Βελτίωση της δραστηριότητας συναλλαγών

Οι ποσοτικές συναλλαγές βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για τον εντοπισμό επενδυτικών ευκαιριών, ενώ οι αλγοριθμικές συναλλαγές παρέχουν ανάλυση και ανοίγουν/κλείνουν θέσεις εκ μέρους του  έμπορου.

3. Τραπεζικές εργασίες

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε τραπεζικές υπηρεσίες, όπως  προσαρμοσμένες προσφορές και ειδοποιήσεις μέσω του ιστότοπου και της εφαρμογής για κινητά μιας τράπεζας, στη δρομολόγηση κλήσεων εξυπηρέτησης πελατών και στην επίλυση προβλημάτων.

4. Πιστωτικές αποφάσεις

Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στις τράπεζες να χρησιμοποιούν χαρακτηριστικά συμπεριφοράς, όπως πληροφορίες τηλεφώνου, λογαριασμούς/αρχεία πληρωμών και πληροφορίες μέσων κοινωνικής δικτύωσης για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML) για πιστωτικό κίνδυνο και αξιοπιστία.

5. Ασφάλεια

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό ύποπτων προτύπων δαπανών από πελάτες πιστώσεων και μπορεί να ενημερώσει ευρύτερες έρευνες σχετικά με παραβιάσεις δεδομένων.