Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale in finanza?
Risposte
05/10/2024
Nev
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono utilizzati in finanza nei seguenti modi:
Valutazione della solvibilità creditizia
L'intelligenza artificiale aiuta le banche a emettere credito in modo più sicuro a coloro che superano i controlli di sistema. Per questo, programmi e algoritmi analizzano tutte le informazioni disponibili su un potenziale mutuatario, studiano la loro storia creditizia, i cambiamenti nel loro livello dei salari e su questa base determina l'affidabilità del cliente e la sicurezza del prestito. Inoltre, le banche cinesi sono già andate oltre e hanno deciso di non limitarsi all'analisi esclusiva dei dati.
Hanno iniziato a introdurre la tecnologia di riconoscimento delle microespressioni facciali. Ciò consente loro di scoprire se i clienti mentono sulla loro situazione finanziaria quando vengono a prendere prestiti. Per fare ciò, hanno sviluppato sistemi di intelligenza artificiale che, con l'aiuto di fotocamere per smartphone, rilevano cambiamenti minimi nelle espressioni facciali che sono invisibili a occhio nudo. Pertanto, le banche identificano potenziali truffatori e hanno già ridotto le loro perdite da prestiti non pagati del 60%.
Il Processo Decisionale
Questo è un compito globale che viene risolto con successo attraverso l'introduzione di AI e ML nei servizi finanziari. Quando un algoritmo può analizzare tutti i dati strutturati e non strutturati disponibili (sia interni ai processi aziendali che esterni come le richieste dei clienti e le loro azioni sui social media), un istituto finanziario può scoprire tendenze utili e potenzialmente pericolose. Aiuta a valutare i livelli di rischio e consente alle persone di prendere le decisioni più informate.
Protezione dalle frodi
Le banche e i sistemi di pagamento hanno già sviluppato modelli per identificare e bloccare le transazioni più fraudolente. Questi modelli sono basati sulla cronologia delle transazioni del cliente e sul comportamento del cliente su Internet. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale che rilevano le frodi online sono stati sviluppati dalle tecnologie Big Data.
Anche l'ingegneria sociale fraudolenta verrà ridotta dall'intelligenza artificiale. Ad esempio, quando un impostore che finge di essere un impiegato di banca falsifica i dati, la sua attività verrà neutralizzata. Tali sistemi renderanno l'inganno finanziario non redditizio per i criminali e la maggior parte dei piani criminali "moriranno".
Miglioramento del livello di servizio
Molte banche hanno implementato applicazioni basate sull'intelligenza artificiale che consentono ai clienti di ottenere risposte alle domande attuali. Ad esempio, un cliente può scoprire le sue spese questo mese, l'importo speso per il cibo, il debito della carta di credito, l'assicurazione più conveniente, ecc.
Esistono applicazioni che, quando connesse a un sistema di pagamento, analizzano i conti. Ad esempio, per la comunicazione mobile o Internet. Questi offrono al proprietario più potenziale per risparmiare e fare soldi. Algoritmi sofisticati analizzano il comportamento degli utenti online e consentono agli istituti finanziari di sviluppare offerte più personalizzate e reciprocamente vantaggiose. Ad esempio, se un cliente è alla ricerca di opportunità per acquistare un'auto, la banca può sviluppare un'offerta di prestito adeguata dopo aver analizzato la situazione finanziaria del cliente.
Fidelizzazione e acquisizione del cliente basate sull'analisi dei dati
Sulla base dell'analisi del comportamento finanziario individuale di un cliente, le banche stanno sviluppando pubblicità o proposte adeguate. In questo modo, le banche ricevono anche informazioni sulle intenzioni di un cliente o di un potenziale cliente. Hanno l'opportunità di attrarre un nuovo cliente che attualmente necessita di un'offerta personalizzata e possono anche adottare misure per trattenere i servizi se il cliente intende rifiutare di lavorare con questa banca.
Sì.Poco più di un decennio fa, quando ero a Morgan Stanley, ho costruito un modello Monte Carlo in Excel che modellava un accordo ABS supportato da centinaia di noleggi di aeromobili, ciascuno assunto come predefinito secondo una distribuzione di Poisson.Era solo un diavolo di un modello goffo che correva su VBA - ci sono voluti dodici PC 15 ore ciascuno per eseguire 10,000 circuiti.I risultati di...
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono utilizzati in finanza nei seguenti modi:
Valutazione della solvibilità creditizia
L'intelligenza artificiale aiuta le banche a emettere credito in modo più sicuro a coloro che superano i controlli di sistema. Per questo, programmi e algoritmi analizzano tutte le informazioni disponibili su un potenziale mutuatario, studiano la loro storia creditizia, i cambiamenti nel loro livello dei salari e su questa base determina l'affidabilità del cliente e la sicurezza del prestito. Inoltre, le banche cinesi sono già andate oltre e hanno deciso di non limitarsi all'analisi esclusiva dei dati.
Hanno iniziato a introdurre la tecnologia di riconoscimento delle microespressioni facciali. Ciò consente loro di scoprire se i clienti mentono sulla loro situazione finanziaria quando vengono a prendere prestiti. Per fare ciò, hanno sviluppato sistemi di intelligenza artificiale che, con l'aiuto di fotocamere per smartphone, rilevano cambiamenti minimi nelle espressioni facciali che sono invisibili a occhio nudo. Pertanto, le banche identificano potenziali truffatori e hanno già ridotto le loro perdite da prestiti non pagati del 60%.
Il Processo Decisionale
Questo è un compito globale che viene risolto con successo attraverso l'introduzione di AI e ML nei servizi finanziari. Quando un algoritmo può analizzare tutti i dati strutturati e non strutturati disponibili (sia interni ai processi aziendali che esterni come le richieste dei clienti e le loro azioni sui social media), un istituto finanziario può scoprire tendenze utili e potenzialmente pericolose. Aiuta a valutare i livelli di rischio e consente alle persone di prendere le decisioni più informate.
Protezione dalle frodi
Le banche e i sistemi di pagamento hanno già sviluppato modelli per identificare e bloccare le transazioni più fraudolente. Questi modelli sono basati sulla cronologia delle transazioni del cliente e sul comportamento del cliente su Internet. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale che rilevano le frodi online sono stati sviluppati dalle tecnologie Big Data.
Anche l'ingegneria sociale fraudolenta verrà ridotta dall'intelligenza artificiale. Ad esempio, quando un impostore che finge di essere un impiegato di banca falsifica i dati, la sua attività verrà neutralizzata. Tali sistemi renderanno l'inganno finanziario non redditizio per i criminali e la maggior parte dei piani criminali "moriranno".
Miglioramento del livello di servizio
Molte banche hanno implementato applicazioni basate sull'intelligenza artificiale che consentono ai clienti di ottenere risposte alle domande attuali. Ad esempio, un cliente può scoprire le sue spese questo mese, l'importo speso per il cibo, il debito della carta di credito, l'assicurazione più conveniente, ecc.
Esistono applicazioni che, quando connesse a un sistema di pagamento, analizzano i conti. Ad esempio, per la comunicazione mobile o Internet. Questi offrono al proprietario più potenziale per risparmiare e fare soldi. Algoritmi sofisticati analizzano il comportamento degli utenti online e consentono agli istituti finanziari di sviluppare offerte più personalizzate e reciprocamente vantaggiose. Ad esempio, se un cliente è alla ricerca di opportunità per acquistare un'auto, la banca può sviluppare un'offerta di prestito adeguata dopo aver analizzato la situazione finanziaria del cliente.
Fidelizzazione e acquisizione del cliente basate sull'analisi dei dati
Sulla base dell'analisi del comportamento finanziario individuale di un cliente, le banche stanno sviluppando pubblicità o proposte adeguate. In questo modo, le banche ricevono anche informazioni sulle intenzioni di un cliente o di un potenziale cliente. Hanno l'opportunità di attrarre un nuovo cliente che attualmente necessita di un'offerta personalizzata e possono anche adottare misure per trattenere i servizi se il cliente intende rifiutare di lavorare con questa banca.
Se vuoi saperne di più, non esitare a esplorare il mio articolo: Apprendimento automatico in finanza: vantaggi, casi d'uso e opportunità