اخبار ارز دیجیتال

۹ نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی


به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

با ۹ نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی، کشف کنید که چگونه هوش مصنوعی بخش مالی را متحول می کند.

هوش مصنوعی (AI) بخش مالی را متحول می‌کند و شیوه عملکرد بانک‌ها، مؤسسات مالی و سرمایه‌گذاران را متحول می‌کند. در اینجا ۹ نمونه از هوش مصنوعی در امور مالی و نحوه تغییر این صنعت آورده شده است.

تشخیص تقلب

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند، ناهنجاری‌ها و الگوهایی را که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های متقلبانه باشند را شناسایی کرده و به بانک‌ها برای انجام اقدامات مناسب هشدار دهند. نمونه ای از کشف تقلب با استفاده از هوش مصنوعی، سیستم تشخیص تقلب PayPal است. پی پال از الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های مبتنی بر قانون برای نظارت بر تراکنش های بلادرنگ و شناسایی فعالیت های جعلی احتمالی استفاده می کند.

این سیستم نقاط داده‌ای مانند مکان کاربر، تاریخچه تراکنش و اطلاعات دستگاه را بررسی می‌کند تا ناهنجاری‌ها و الگوهایی را شناسایی کند که می‌تواند نشان‌دهنده فعالیت جعلی باشد. این فناوری به تیم تحقیق درباره تقلب پی پال از تراکنش های بالقوه کلاهبرداری اطلاع می دهد تا بتوانند تراکنش را بیشتر بررسی کنند یا تراکنش را مسدود کنند. به لطف این راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی، میزان تراکنش های جعلی در شبکه ما به طور چشمگیری کاهش یافته است و استفاده از PayPal را ایمن تر و ایمن تر می کند.

خدمات مشتری

چت ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مشاوره‌های مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به سؤالات مشتریان پاسخ دهند و کارهای معمولی مانند افتتاح حساب‌های جدید و به‌روزرسانی اطلاعات مشتری را خودکار کنند.

ربات چت مسترکارت KAI که به مشتریان در پرس و جوهای حساب، سابقه تراکنش و ردیابی هزینه ها کمک می کند، نمونه ای از نحوه استفاده از هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری است. KAI از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای ارائه کمک و بینش مالی متناسب با مشتری در کانال‌های مختلف مانند پیام کوتاه، واتس‌اپ و مسنجر استفاده می‌کند.

تجارت الگوریتمی

هوش مصنوعی می تواند روندهای گذشته و فعلی بازار را به دقت ارزیابی کند، الگوها را شناسایی کند و قیمت های آینده را پیش بینی کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تراکنش‌ها را در زمان واقعی با قوانین و شرایط از پیش برنامه‌ریزی‌شده برای بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و به حداکثر رساندن بازده اجرا کنند.

مؤسسات مالی و سرمایه‌گذاران از این فناوری سود زیادی خواهند برد و به آنها اجازه می‌دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را اتخاذ کنند و در دنیای بسیار رقابتی تجارت، برتری خود را حفظ کنند.

مطالب مرتبط: سکه های رمزنگاری شده با هوش مصنوعی (AI) چیست و چگونه کار می کنند؟

مدیریت بحران

با تجزیه و تحلیل داده های مالی پیچیده، هوش مصنوعی می تواند خطرات بالقوه را شناسایی کرده و سناریوهای آینده را برای کمک به بانک ها و سایر موسسات مالی در تصمیم گیری آگاهانه پیش بینی کند.

نمونه ای از استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک، پلتفرم علاءالدین بلک راک است. پلتفرم علاءالدین، هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مالی، شناسایی ریسک‌ها و فرصت‌ها و ارائه بینش‌های بی‌درنگ به مدیران سرمایه‌گذاری ترکیب می‌کند.

این پلتفرم به مدیران سرمایه گذاری کمک می کند تا با بررسی عواملی مانند نوسانات بازار، ریسک اعتباری و ریسک نقدینگی، ریسک را رصد و مدیریت کنند. مدیران سرمایه گذاری به لطف قابلیت های مدیریت ریسک علاءالدین می توانند استراتژی های سرمایه گذاری را بهبود بخشند و تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. این خطر ضرر را کاهش می دهد و بازده را بهبود می بخشد.

مدیریت پورتفولیو

هوش مصنوعی حجم وسیعی از داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل می‌کند، بینش‌هایی درباره روند سرمایه‌گذاری، ریسک‌ها و فرصت‌ها ارائه می‌کند و به سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. نمونه‌ای از مدیریت پورتفولیو با استفاده از هوش مصنوعی Wealthfront است، یک مشاور روبو که از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مدیریت سبد سرمایه‌گذاری مشتری استفاده می‌کند.

Wealthfront تئوری سنتی پورتفولیو را با هوش مصنوعی ترکیب می کند تا سبد سرمایه گذاری سفارشی شده را بر اساس اهداف مشتریان، تحمل ریسک و موقعیت مالی ایجاد کند. همانطور که شرایط بازار و اهداف مشتری تغییر می کند، پلتفرم به طور خودکار پورتفولیو را مجددا تنظیم می کند در حالی که به طور مداوم بر عملکرد نظارت می کند. بسیاری از سرمایه‌گذاران Wealthfront را جایگزینی جذاب می‌دانند، با مدیریت پورتفولیوی مبتنی بر هوش مصنوعی که برنامه‌های سرمایه‌گذاری سفارشی و بهینه‌سازی شده را امکان‌پذیر می‌کند.

امتیازدهی اعتباری

الگوریتم‌های هوش مصنوعی تاریخچه اعتباری، صورت‌های مالی و سایر داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا نمرات اعتباری دقیقی را ارائه کنند و به وام‌دهندگان کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری برای وام‌دهی بگیرند. به عنوان مثال، پلتفرم یادگیری ماشین خودکار Zest (ZAML) ZestFinance از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل عوامل ریسک اعتباری و ارائه یک امتیاز اعتباری دقیق‌تر برای بهبود تصمیم‌های وام‌دهی و کاهش ریسک نکول استفاده می‌کند.

مشاوره مالی شخصی

مشاوران رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند مشاوره مالی شخصی و استراتژی های سرمایه گذاری را بر اساس وضعیت مالی، اهداف و تحمل ریسک مشتری ارائه دهند. برای مثال، اریکا، ربات چت هوش مصنوعی بانک آمریکا، می‌تواند مشاوره مالی شخصی‌سازی شده ارائه دهد، به سؤالات مشتریان پاسخ دهد و کارهای روتین را خودکار کند.

پذیره نویسی بیمه

هوش مصنوعی می تواند نقاط مختلف داده مانند اطلاعات جمعیت شناختی، سوابق سلامت و سابقه رانندگی را تجزیه و تحلیل کند تا بیمه نامه دقیقی ارائه دهد. به عنوان مثال، برای بهبود دقت و کاهش تقلب در بازار بیمه، Lemonade، یک شرکت بیمه مبتنی بر هوش مصنوعی، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارزیابی ادعاها و بیمه‌نامه استفاده می‌کند.

مطالب مرتبط: تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی

انطباق شرکتی

هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل تراکنش‌ها، کشف تقلب و حصول اطمینان از انطباق با «مشتری خود را بشناسید» و مقررات مبارزه با پولشویی، به مؤسسات مالی کمک کند تا از مقررات پیچیده پیروی کنند.

برای مثال، ComplyAdvantage از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای نظارت بر تراکنش‌های مالی و شناسایی فعالیت‌های بالقوه پول‌شویی استفاده می‌کند و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از تعهدات قانونی پیروی کنند و از جریمه اجتناب کنند.



نویسنده: Alice Ivey

به این مطلب چه امتیازی می‌دهید؟

میانگین امتیارها ۰ / ۵. مجموع آرا: ۰

دیدگاهتان را بنویسید

دکمه بازگشت به بالا