Investire è parte integrante dell’attività bancaria ed è anche la parte più rischiosa. C’è un modo per proteggere i tuoi beni da rischi ingiustificati e aumentare l’efficienza di ogni nuovo investimento? Sì, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale nel settore bancario stanno spingendo i suoi confini, rendendolo ancora più promettente, redditizio, intelligente e sicuro. In questo articolo, esamineremo il futuro di queste tecnologie per il settore fintech e ci concentreremo sull’uso dell’IA e del machine learning per la gestione degli investimenti.
Intelligenza artificiale nel settore bancario 2021: cosa aspettarsi
Ad oggi, l’intelligenza artificiale nel settore bancario è una delle tecnologie più promettenti da utilizzare per scopi diversi. A causa delle grandi opportunità di personalizzazione, analisi dei dati e diverse capacità di risoluzione delle attività, nonché del prezzo accessibile da implementare, l’uso dell’IA e dell’apprendimento automatico nel settore bancario è un’altra tendenza fintech che si sta evolvendo, secondo questa infografica.
Apprendimento automatico nei vantaggi bancari
Questo rapido e, soprattutto, pervasivo aumento del valore dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per il settore bancario ha solide basi, poiché queste tecnologie promettono vantaggi completamente nuovi e altamente efficaci.
Analisi avanzata dei dati . In precedenza, le banche erano costrette ad analizzare i dati con accesso limitato alle informazioni. Ad esempio, quando un cliente arriva con una richiesta di emettere un prestito, la decisione è stata presa solo sulla base delle dichiarazioni dei redditi, delle attività e passività correnti del cliente e della sua storia creditizia. Al momento, l’intelligenza artificiale in ambito bancario permette di analizzare enormi quantità di informazioni, fino alla richiesta dell’utente nei social network, per prendere decisioni più competenti e meno rischiose.
Il vantaggio all’avanguardia . L’apprendimento automatico nel settore bancario può renderti più competitivo a seconda dell’attività che desideri risolvere con il suo aiuto. Inoltre, ci soffermeremo sull’intelligenza artificiale nei casi di studio bancari in modo che tu possa trovare l’attività rilevante per la tua attività e risolvibile con l’intelligenza artificiale allo stesso tempo.
Riduzione dei costi . A seconda del modo in cui utilizzi AI e ML per il tuo istituto finanziario, potresti ridurre alcuni costi. Ad esempio, l’utilizzo di robo-advisor come parte del team di supporto può ridurre il costo della manutenzione del personale.
Migliore sicurezza . L’intelligenza artificiale nel settore bancario può essere applicata in diversi modi se si desidera ottenere una maggiore sicurezza. Ad esempio, il rilevamento delle frodi con carta di credito tramite l’apprendimento automatico è diventato un’applicazione abbastanza standard della tecnologia, mentre telecamere innovative con riconoscimento facciale possono determinare se le intenzioni di un cliente sono false a giudicare dalle loro espressioni facciali.
Esempi di casi di studio sull’intelligenza artificiale nel settore bancario
Per quanto riguarda l’applicazione pratica di queste innovazioni nel campo della panificazione e delle finanze, AI e ML possono essere utilizzati con successo per:
Miglioramento del servizio clienti t. Ad esempio, un chatbot può aiutare i clienti a navigare nel sito Web e nell’applicazione della banca, suggerire di effettuare pagamenti regolari e avvisare gli utenti in caso di spese eccessive. I chatbot ancora più avanzati aiutano già i clienti con la pianificazione del budget, il risparmio di denaro e la gestione degli investimenti.
Valutazione del rischio . Fare soldi con denaro è sempre un processo rischioso, quindi AI e ML possono aiutare a valutare correttamente i rischi quando si emette un prestito e assicurarsi che il cliente non sia coinvolto in attività di riciclaggio di denaro e finanziamento del terrorismo. Inoltre, anche l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti e la valutazione del rischio è molto utile.
Rilevamento delle frodi con AI e machine learning . Il rilevamento delle frodi con carta di credito tramite l’apprendimento automatico non è l’unico esempio di utilizzo di questa tecnologia per scopi di sicurezza. Inoltre, l’intelligenza artificiale può proteggere le caselle di posta dei tuoi dipendenti dalle e-mail di phishing, oltre a proteggere i dati dei tuoi clienti nelle applicazioni di mobile banking. In alternativa, puoi utilizzare una soluzione di sicurezza già pronta o collaborare con un’azienda con esperienza nel rilevamento di frodi come SPD Group per creare il tuo sistema di prevenzione delle frodi basato sulle minacce principali che devi affrontare.
Gestione degli investimenti . Per quanto riguarda l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti, di seguito sono riportati ulteriori approfondimenti su questo argomento.
Cosa si intende per gestione degli investimenti?
Come definito da Investopedia, “La gestione degli investimenti si riferisce alla gestione di attività finanziarie e altri investimenti, non solo all’acquisto e alla vendita. La gestione include l’elaborazione di una strategia a breve o lungo termine per l’acquisizione e la cessione di partecipazioni in portafoglio. Può anche includere servizi e doveri bancari, di bilancio e fiscali. “
In che modo ML e AI possono trarre vantaggio dalla gestione degli investimenti?
Se diamo un’ultima occhiata alle infografiche sopra, scopriremo che l’apprendimento automatico per la gestione degli investimenti può essere utile con tutti gli aspetti fondamentali di questo processo.
Realizza nuove forme di dati sottoposte ad un’analisi accurata . Non puoi mai essere sicuro di prendere in considerazione tutte le informazioni che conosci. A sua volta, l’IA è in grado di scavare più a fondo e trovare relazioni invisibili che influenzano direttamente i benefici degli investimenti.
Diminuire l’influenza dei pregiudizi umani nel processo decisionale . L’intelligenza artificiale non ha emozioni ed è totalmente indifferente alla decisione che prendi. Il suo compito è solo suggerire un accordo migliore con uno sguardo imparziale.
Chiarire i possibili rischi e opportunità . Come abbiamo detto, la valutazione del rischio è un vantaggio di apprendimento automatico competente per la gestione degli investimenti. Grazie a questa opportunità, sarai in grado di prendere le decisioni di investimento più sane.
Fai previsioni accurate. L’intelligenza artificiale per la gestione degli investimenti può anche essere alimentata da un predittore che ti consentirà di ottenere previsioni il più accurate possibile tenendo conto dei dati storici e in tempo reale.
Suggerire la decisione migliore guidati da determinati parametri . Ad esempio, se stai cercando l’opportunità di investire in immobili in una determinata regione, ci sono già due parametri su cui il modello può essere guidato nella ricerca delle migliori opzioni.
Quali sono i principali tipi di strategie di investimento e in che modo il machine learning può essere utile per ciascuna
Ecco come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale possono funzionare per rendere sicure e vantaggiose strategie di investimento diverse.
Definizione della strategia Il modo per applicare ML e AI
Investimento di valore Questa strategia significa investire in titoli sottovalutati ma promettenti. ML e AI possono cercare tali titoli utilizzando le capacità predittive dell’analisi dei dati.
Investimenti a reddito Lo scopo di questa strategia è ottenere un flusso costante di reddito passivo. Il compito di AI e ML sarà analizzare i diversi mercati e le tendenze attuali con l’obiettivo di trovare le offerte più promettenti di reddito passivo.
Investire nella crescita L’obiettivo di questa strategia è aumentare il capitale. L’esempio più semplice è un deposito con un’opzione di capitalizzazione degli interessi. Un sistema basato sull’intelligenza artificiale può analizzare diverse opzioni, calcolare il possibile aumento di capitale per un dato periodo e suggerire la migliore soluzione tra tutte quelle disponibili.
Investimenti a bassa capitalizzazione Questa è la strategia di investimento nelle azioni delle società con una piccola capitalizzazione di mercato. AI e ML possono cercare e suggerire azioni delle società small cap più promettenti.
Investimento socialmente responsabile Questa strategia suggerisce di investire in progetti verdi e / o socialmente promettenti. Il modello ML può ricercare le tendenze sociali attuali per scoprire quali progetti sono i più promettenti su cui investire.
Conclusione
Come puoi vedere, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale sono abbastanza promettenti per il settore bancario e finanziario, soprattutto in un ambiente di rischio aumentato e mancanza di garanzie, ovvero nella gestione degli investimenti e nel contrasto alle frodi bancarie. Nel 2021, dovresti concentrarti su queste sfide e sfruttare l’innovazione fintech per ottenere anche un vantaggio aggiuntivo.
