Interessanti applicazioni di AI, ML, PNL in finanza e assicurazioni
Molti blog affrontano l’effetto dell’intelligenza artificiale nei settori finanziario e assicurativo , ma molti di essi si concentrano su concetti inverosimili di intelligenza artificiale e apprendimento automatico che devono ancora essere dimostrati o implementati in entrambi. L’elenco degli “usi” di seguito descrive in dettaglio gli approcci o le strategie applicative che sono ora in uso, anche se in modo graduale, lento e dietro le quinte.
I sei modi in cui riteniamo che l’IA dovrebbe essere utilizzata nei settori bancario e assicurativo sono elencati di seguito.
1) Rilevamento di frodi
Uno degli usi più ricercati dell’intelligenza artificiale nella finanza è il rilevamento delle frodi, che si ritiene sia in grado di rilevare miliardi di dollari in transazioni illegali. Sebbene l’IA sia attualmente ampiamente utilizzata nel settore finanziario, si prevede che entro la fine del 2021 l’importo speso per l’IA in finanza, con particolare attenzione al rilevamento delle frodi, sarà triplicato. Con il 72% dei dirigenti aziendali che considerano le frodi un problema crescente e le proiezioni di perdite di 44 miliardi di dollari dovute a frodi nei prossimi cinque anni, questo non dovrebbe sorprendere.
2) Valutazione degli Investimenti
Le reti neurali multistrato di Machine Learning , che imitano i meccanismi del cervello umano, possono essere utilizzate nella divisione titoli di una banca d’investimento, sia nei desk di negoziazione azionaria che nelle funzioni di società di compensazione del reddito fisso, oltre a migliorare notevolmente le prestazioni e la precisione nelle divisioni bancarie di investimento principali come come mercati dei capitali, prodotti e servizi di consulenza aziendale e istituzionale e merchant banking. Ciò è stato osservato in società come ING e Barclays, che utilizzano entrambe l’intelligenza artificiale per aiutare i trader di obbligazioni a fare scelte di prezzo più rapide e accurate, oltre a migliorare le decisioni di pagamento e di negoziazione. Per ottenere risultati accurati da queste macchine, i dati di addestramento sono fondamentali e Cogito Tech LLC fornisce dati di addestramento di alta qualità.
3) Gestione del rischio
Con molti che ora forniscono modifiche più mirate agli attuali framework di convalida, il numero di offerte di prodotti di fornitori di intelligenza artificiale che affrontano la gestione del rischio nel settore finanziario è leggermente inferiore al 15% e in crescita. I significativi aumenti della capacità di calcolo e di elaborazione possono aiutare nella gestione di dati sia strutturati che non strutturati, consentendo ai computer di valutare la storia delle situazioni di rischio e rilevare segnali di allerta precoce di potenziali problemi futuri.
4) Rilevamento di alterazioni minori
Quando si tratta di soldi, vengono annotati molti testi e informazioni cruciali, ed è qui che la PNL torna utile. Misurare il cambiamento testuale e confrontare i documenti è uno sforzo che richiede tempo per gli esseri umani, ma identificare possibili cambiamenti monetari, di rischio e di mercato nella finanza è una procedura semplice e rapida. La PNL viene anche utilizzata per valutare informazioni non strutturate e moderati modelli minori che potrebbero avere un’influenza sul mercato finanziario.
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5) Fare trading usando l’intelligenza artificiale
Diverse aziende stanno impiegando la ricerca basata sull’intelligenza artificiale per trovare idee di investimento e costruire portafogli. È ora possibile utilizzare l’intelligenza artificiale per le previsioni di mercato con una precisione crescente grazie al facile esame dei dati accessibili. I “bot commerciali”, pur facendo affidamento sull’input umano e quindi non completamente autonomi, possono ora condurre accordi commerciali basati su una serie di regole. Sebbene i bot di trading non siano puramente IA, i recenti sforzi per migliorare questi sistemi hanno utilizzato l’IA per valutare i parametri ottimali per una particolare strategia o per consentire all’IA di scegliere tra una varietà di metodi disponibili.
6) Banca individualizzata
Secondo uno studio pubblicato, le banche che si occupano di intelligenza artificiale e collaborazione uomo-macchina potrebbero vedere un aumento del 34% delle entrate entro il 2022 . Cosa vuoi dire con questo? I consulenti finanziari virtuali, ad esempio, possono utilizzare transazioni precedenti per personalizzare in modo proattivo le risposte e l’apprendimento automatico può creare domande e risposte predefinite a cui rispondere in modo semplice ed efficiente. Questi servizi tengono traccia delle interazioni precedenti e possono personalizzare la tua piattaforma o esperienza in base a tali informazioni.
Anche se siamo ancora molto lontani dall’essere l’IA l’applicazione di successo mondiale che abbiamo visto nei film, viene lentamente ma costantemente incorporata e utilizzata nelle industrie. La finanza è un’area che potrebbe subire cambiamenti significativi a favore di una maggiore personalizzazione, sicurezza e rilevamento dei rischi. Resta da vedere se l’ intelligenza artificiale può essere un punto di svolta per i settori bancario e assicurativo, ma con gli esperti che prevedono miliardi di risparmi e una maggiore personalizzazione e sicurezza attraverso l’integrazione, sembra che, se fatto bene, potrebbe essere molto importante .
