AI i uczenie maszynowe w FinTech.

Technologia finansowa, czyli FinTech, w ciągu ostatniej dekady radykalnie zmieniła branżę finansową. Kluczową siłą napędową tej transformacji jest integracja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Te potężne narzędzia znalazły wiele zastosowań w sektorze FinTech, z czego dwa najważniejsze to robo-doradcy i wykrywanie oszustw. W tym artykule przyjrzymy się roli AI i uczenia maszynowego w przemyśle FinTech, a także kluczową rolę rozwoju oprogramowania w przemyśle FinTech. Jak rewolucjonizują finanse, upraszczając strategie inwestycyjne i wzmacniając środki bezpieczeństwa w erze cyfrowej.

Robo-Advisors: Przyszłość zarządzania inwestycjami

Robo-advistory są platformami cyfrowymi, które korzystają z algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu zautomatyzowania procesu inwestycyjnego dla indywidualnych inwestorów. Te platformy stają się coraz bardziej popularne z kilku powodów:

1. Optymalizacja kosztów: Tradycyjne usługi doradztwa finansowego często wiążą się z wysokimi opłatami, co czyni je niedostępnymi dla wielu inwestorów. Z kolei robo-advistory oferują rozwiązania optymalizujące koszty, które zapewniają inwestorom spersonalizowane strategie inwestycyjne oparte na ich celach finansowych i tolerancji na ryzyko.
2. Dostępność: Roxy-advistory są dostępne 24/7 za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych, umożliwiając inwestorom monitorowanie swoich portfeli i podejmowanie decyzji inwestycyjnych w dogodnym dla nich czasie.
3. Decyzje oparte na danych: Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego analizują szeroki zakres danych finansowych, historyczne trendy na rynkach i wskaźniki ekonomiczne, aby podejmować przemyślane decyzje inwestycyjne. Ten podejście oparte na danych zapewnia, że strategie inwestycyjne pozostają adaptacyjne i dostosowane do warunków rynkowych.
4. Spersonalizowanie: Roxy-advistory wykorzystują uczenie maszynowe do dostosowywania portfeli inwestycyjnych do unikalnej sytuacji finansowej i celów każdego inwestora, tworząc bardziej spersonalizowane i efektywne doświadczenie inwestycyjne.
5. Zarządzanie ryzykiem: Zaawansowane algorytmy zarządzania ryzykiem mogą pomóc inwestorom radzić sobie z wahaniem na rynku poprzez automatyczne wyważanie portfeli i stosowanie strategii łagodzenia ryzyka.

Wykrywanie i zapobieganie oszustwom

Instytucje finansowe są stale zagrożone oszustwami finansowymi, z cyberprzestępcami wykorzystującymi coraz bardziej wyrafinowane taktyki. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pomagają instytucjom finansowym stawić czoła temu problemowi, poprawiając mechanizmy wykrywania i zapobiegania oszustwom:

1. Wykrywanie anomalii: Modele uczenia maszynowego mogą wykrywać anomalie w transakcjach finansowych przez analizę ogromnych ilości danych. Niezwykłe wzorce lub niezgodności mogą wywołać alert, pomagając instytucjom zidentyfikować potencjalne oszustwa.
2. Analiza zachowań: Systemy sztucznej inteligencji mogą analizować zachowanie użytkowników i wykrywać nietypowe wzorce. Na przykład, mogą zidentyfikować, czy karta kredytowa jest używana w miejscu odległym od typowego miejsca zamieszkania użytkownika lub czy występuje nagły wzrost częstotliwości transakcji.
3. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Algorytmy NLP mogą przeskanować i analizować dane oparte na tekście, takie jak e-maile, dzienniki rozmów i dokumenty w poszukiwaniu oznak oszustw lub złośliwego zamiaru. Mogą także być używane do monitorowania mediów społecznościowych w poszukiwaniu wskaźników przestępstw finansowych.
4. Monitorowanie w czasie rzeczywistym: Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybkie zidentyfikowanie i zapobieżenie działaniom oszustwa. Podejrzane transakcje mogą być oznaczane i badane w czasie rzeczywistym.
5. Analiza predykcyjna: Uczenie maszynowe może przewidywać potencjalne oszustwa, identyfikując wzorce w danych historycznych. Taki podejście proaktywne pomaga instytucjom podjąć działania zapobiegawcze przed wystąpieniem oszustw.

Handel algorytmiczny

AI i ML są wykorzystywane do opracowywania strategii handlu algorytmicznego, które analizują ogromne zestawy danych, identyfikują trendy na rynku i wykonują transakcje o dużej częstotliwości w milisekundach. Te systemy mogą optymalizować strategie handlowe i adaptować się do zmieniających się warunków rynkowych.

Korzyści płynące z handlu algorytmicznego:

1. Szybkość i efektywność: Handel algorytmiczny działa z niesamowitą szybkością, wykonując transakcje w ułamkach sekundy. Ta szybkość pozwala inwestorom skorzystać z ulotnych możliwości na rynku, zwłaszcza w handlu o wysokiej częstotliwości (HFT).
2. Zarządzanie ryzykiem: Algorytmy mogą uwzględniać parametry zarządzania ryzykiem w celu kontrolowania wielkości transakcji, ograniczania strat i ochrony przed skrajnymi wydarzeniami na rynku. Pomaga to inwestorom utrzymać spójność w swoich strategiach.
3. Zredukowane uczuciowe uprzedzenia: Emocje człowieka mogą prowadzić do impulsywnych i irracjonalnych decyzji inwestycyjnych. Algorytmy działają na podstawie wcześniej zdefiniowanych zasad, eliminując uczuciowe uprzedzenia z procesu handlu.
4. Dywersyfikacja: Handel algorytmiczny umożliwia inwestorom dywersyfikację swoich strategii na różnych aktywach i rynkach jednocześnie, co zapewnia bardziej zrównoważony portfel i ekspozycję na ryzyko.
5. Testowanie wsteczne: Przed rozpoczęciem rzeczywistego handlu, można przetestować algorytmy przy użyciu danych historycznych, aby ocenić ich wydajność i dokonać niezbędnych dostosowań. Pomaga to doskonalić i optymalizować strategie.
6. Świadczenie płynności: Niektóre strategie handlu algorytmicznego skupiają się na dostarczaniu płynności na rynku, działając jako twórcy rynku. Czerpią korzyści z różnicy między ofertą a popytem, a ich obecność poprawia efektywność rynku.

Ocena kredytowa i ocena ryzyka

Modele oceny kredytowej oparte na sztucznej inteligencji mogą dokładniej oceniać wiarygodność kredytową pożyczkobiorcy, uwzględniając szerszy zakres danych, w tym źródeł nienormatywnych. Dzięki temu można zwiększyć dostęp do kredytu dla niedotrzymujących kredytów osób.

Korzyści płynące z oceny kredytowej i oceny ryzyka za pomocą sztucznej inteligencji (AI):

1. Większa dokładność: Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego są w stanie przetwarzać duże ilości danych i analizować skomplikowane wzorce w celu dostarczenia bardziej precyzyjnych ocen kredytowych i ocen ryzyka. Wynika to z bardziej niezawodnych decyzji, zmniejszając ryzyko niewypłacalności i optymalizując zarządzanie ryzykiem dla pożyczkodawców.
2. Inkluzja: Modele oceny kredytowej oparte na sztucznej inteligencji mogą uwzględniać bardziej różnorodne źródła danych, w tym dane nietradycyjne. Ta inkluzja zwiększa dostęp do kredytu dla niedotrzymujących kredytów osób, takich jak osoby posiadające niewielki historię kredytową lub nietypowe źródła dochodu, tworząc bardziej równomierne szanse finansowe.
3. Szybkość i efektywność: Algorytmy sztucznej inteligencji potrafią przetwarzać dane i podejmować decyzje dotyczące udzielania pożyczek szybko, upraszczając proces składania wniosku i jego zatwierdzania. Ta efektywność korzysta zarówno pożyczkobiorcom, którzy otrzymują szybsze odpowiedzi, jak i pożyczkodawcom, którzy mogą obsłużyć większą liczbę wniosków przy mniejszej ingerencji manualnej.
4. Spersonalizowane produkty kredytowe: Ocena kredytowa oparta na sztucznej inteligencji pozwala instytucjom finansowym oferować bardziej spersonalizowane produkty kredytowe. Pożyczkobiorcy mogą uzyskać dostęp do pożyczek dopasowanych do ich unikalnej sytuacji, zapewniając im najbardziej odpowiednie warunki i zasady, co ostatecznie sprzyja poprawie ich sytuacji finansowej.

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w sektorze finansowym (FinTech) zrewolucjonizowała branżę, sprawiając, że usługi finansowe są bardziej dostępne, efektywne i bezpieczne. W miarę rozwoju FinTechu stanowi oczywiste, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą odgrywały coraz ważniejszą rolę w kształtowaniu krajobrazu finansowego. Przy odpowiedzialnym wdrożeniu i czujnym nadzorze połączenie sztucznej inteligencji i technologii finansowych obiecuje zapewnić jasną i bardziej bezpieczną przyszłość finansową dla wszystkich. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, skontaktuj się z nami jeszcze dziś.

—

Jeśli wolisz przeczytać ten artykuł w języku angielskim, znajdziesz go tutaj: AI and Machine Learning in FinTech