Künstliche Intelligenz ist bereits ein fester Bestandteil vieler Finanzinstitute und hat enorme Fortschritte gemacht.
Es wird angenommen, dass keine Technologie im letzten Jahrzehnt einen größeren Einfluss auf die Welt hatte als künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz verleiht Robotern die Fähigkeit, datenbasiert zu lernen und wird in den Arbeits- und Lebensalltag der Menschen integriert.
Da KI zeitaufwändige Aufgaben automatisiert, die Effizienz auf die nächste Stufe hebt und strenge Sicherheits- und Schutzstandards einhält, spielt sie eine wichtige Rolle bei der Verbesserung bestehender Branchen, die vom Gesundheitswesen, dem Transportwesen, dem Bildungswesen, dem Management, dem Marketing usw. reichen. Wie groß ist die Branche der künstlichen Intelligenz und wie viele Orte auf der Welt haben diese Technologie in ihre Arbeitsabläufe integriert?
Laut einer Studie des Forschungsunternehmens Gartner haben 37 % der Unternehmen auf der ganzen Welt diese Technologie bereits integriert Umfang: Künstliche Intelligenz ist in ihren Arbeitsablauf integriert. Der weltweite Marktwert künstlicher Intelligenz wird bis 2021 auf 87 Milliarden US-Dollar geschätzt, bis 2030 soll der Marktwert bei 1.597,1 Milliarden US-Dollar liegen.
Allerdings spielt künstliche Intelligenz in der Finanzbranche eine besonders wichtige Rolle. Dieser Artikel konzentriert sich speziell auf künstliche Intelligenz im Finanzwesen. Wir werden die vielfältigen Möglichkeiten untersuchen, wie künstliche Intelligenz (KI) das Finanzwesen in den letzten Jahren verändert hat, von der Bereitstellung überlegener Betrugserkennung und finanziellem Risikomanagement bis hin zur Revolutionierung der Bankenbranche.
Angesichts des Erfolgs der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahrzehnten ist es keine Überraschung, dass Banken versuchen, künstliche Intelligenz in jeden Aspekt ihres Geschäfts zu integrieren. Dies verschafft ihnen einen Vorsprung gegenüber ihren Mitbewerbern und rationalisiert verschiedene Prozesse.
Durch die Integration künstlicher Intelligenz in das Banking eliminieren sie nicht nur mühsame Aufgaben und sparen Zeit und Geld, sondern verbessern auch das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung von Service-Chatbots, 24-Stunden-Zugang zu Finanzberatern, überlegene Sicherheit und Betrugserkennung usw. Erfahrung.
Einer der größten Vorteile der künstlichen Intelligenz im Bankensektor ist ihre Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage umfassender Datenanalysen vorzuschlagen. Die Idee hinter einer solchen Anwendung besteht darin, dass KI-Modelle umfangreichere Datenmengen, darunter frühere Kreditzahlen und finanzielle Vermögenswerte der Kunden, besser analysieren können, um künftige Kreditoptionen vorherzusagen, während sich Bankmanager möglicherweise in erster Linie auf persönliche Vorurteile und menschliche Erkenntnisse verlassen.
Algorithmen der künstlichen Intelligenz können eine Vielzahl von Daten analysieren, darunter Kredithistorie, Einkommens- und Konsummuster, um eine genauere Einschätzung des Kreditrisikos einer Person anhand spezifischer Parameter zu erstellen. Finanzinstitute können diese Informationen nutzen, um fundiertere Kreditentscheidungen zu treffen und Risiken zu reduzieren.
Ähnlich wie bei der Kreditfinanzierung kann künstliche Intelligenz Banken neue Einnahmequellen eröffnen. Das KI-Modell geht einen ähnlichen Schritt, indem es Millionen historischer Einnahmequellen durchsucht, um die zuverlässigsten und lohnendsten zu finden. Mithilfe von KI können beispielsweise Kundendaten analysiert werden, um Muster zu erkennen und Verhalten vorherzusagen. Diese Informationen können genutzt werden, um fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung, Marketingstrategie und Risikomanagement zu treffen. Künstliche Intelligenz kann auch zur Analyse von Markttrends und zur Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten eingesetzt werden und hilft Unternehmen dabei, datengesteuerte Investitionsentscheidungen zu treffen.
Ein wesentlicher Vorteil der künstlichen Intelligenz sind die potenziellen Kosteneinsparungen durch die Automatisierung zeitaufwändiger Prozesse wie Kundenservice und Backoffice-Vorgänge. Laut einer Analyse von Insider Intelligence werden Banken im nächsten Jahr voraussichtlich Kosten in Höhe von 447 Milliarden US-Dollar einsparen. Dies liegt daran, dass immer mehr Banken künstliche Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe integrieren und sogar neue und einzigartige Möglichkeiten erfinden, diese Technologie in ihren Dienstleistungen zu nutzen.
Eine weitere Möglichkeit, wie künstliche Intelligenz das Risikomanagement unterstützt, besteht darin, die Betrugserkennung zu verbessern. Betrug gibt es seit der Erfindung des Geldes, daher ist es wichtig, sich gut dagegen zu verteidigen. Bankkreditkarten können vom Karteninhaber verwendet werden oder von Kriminellen gestohlen oder erraten werden, was sowohl für den Kontoinhaber als auch für das Bankinstitut eine Gefahr darstellt.
Banken sind für Betrug verantwortlich, der Einzelpersonen widerfährt, um Anreize für die Sicherheit von Geldern zu schaffen. Niemand möchte über eine Transaktion im Wert von Tausenden von Dollar stolpern, und Banken möchten nicht für den Verlust durch Diebstahl verantwortlich gemacht werden. Durch den Einsatz der Betrugserkennung können illegale Transaktionen abgebrochen werden, was beiden Parteien wertvolle Zeit und Kosten spart.
Die Betrugserkennung hat sich in den letzten Jahrzehnten erheblich verbessert, was zu einem langwierigen Krieg zwischen Unternehmen und Betrügern geführt hat. Mit jedem Schritt, den Unternehmen unternehmen, um ihren Finanzzugang zu sichern, entwickeln Betrüger immer neue und immer kreativere Wege, um an Finanztransaktionen zu gelangen. Dennoch ist es keine Überraschung, dass Bankinstitute und Finanzinstitute künstliche Intelligenz nutzen: 58 % des Finanzsektors nutzen sie als neueste Verteidigungslinie gegen Betrug.
Laut einer Studie von Statista Research verursachte Cyberbetrug im Jahr 2021 allein in den Vereinigten Staaten Verluste in Höhe von 756 Millionen US-Dollar. Alle Finanzsektoren geben jedes Jahr erhebliche Geldbeträge für die Modernisierung von Betrugserkennungssystemen aus.
Die bisherige Betrugserkennung durch künstliche Intelligenz wurde manuell von Ermittlerteams durchgeführt. Eine gängige Technik besteht darin, Benutzerdaten mit mehreren Datenbanken zu vergleichen und nach potenziellen Übereinstimmungen zu suchen, was sehr zeitaufwändig sein kann.
Diese Methode ist nicht nur langsam, sondern auch anfällig für menschliche Fehler. Um dieses Problem zu lösen, wurden Unternehmenslösungen entwickelt, um Prozesse zu beschleunigen, indem mehr Informationen aus einem breiteren Spektrum von Quellen gesammelt und schneller verarbeitet werden, als es einem menschlichen Team möglich wäre.
Durch die Integration künstlicher Intelligenz in das Betrugserkennungssystem können wir betrügerische Transaktionen schnell erkennen und blockieren. Verhindern Sie betrügerische Transaktionen von vornherein, um ernsthafte Schäden zu verhindern. Das Modell ist dann in der Lage, verschiedene Muster und Erkenntnisse zu untersuchen, um zwischen dem, was als normales Kaufverhalten der Kunden gilt, und dem, was als verdächtig gilt, zu unterscheiden.
Transaktionsort, Kaufgewohnheiten, plötzliche große Transaktionen usw. sind alles Faktoren, die Betrug verhindern. Banken werden automatisierte Textnachrichten an Karteninhaber senden, die versuchen, an verschiedenen geografischen Standorten Kreditkarten zu kaufen. Beispielsweise ist es für einen Karteninhaber unmöglich, einen normalen Einkauf in einem örtlichen Lebensmittelgeschäft zu tätigen und gleichzeitig am anderen Ende der Welt eine Transaktion durchzuführen.
Mit künstlicher Intelligenz können wir mehr Transaktionen in kürzerer Zeit verarbeiten. Dies ermöglicht es Institutionen, Millionen täglicher Transaktionen mit weniger menschlichem Eingreifen auf Betrug zu prüfen. Mit dem Einzug der künstlichen Intelligenz in den Finanzbereich, insbesondere der Betrugserkennung, können Banken mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz jeden Tag verdächtige Finanztransfers unter Millionen von Überweisungen erkennen. KI kann sogar winzige Details erkennen, die menschliche Bediener normalerweise vermasseln würden. Betrügerische Überweisungen werden dann vollständig eliminiert oder gefiltert und an einen menschlichen Bediener weitergeleitet oder mit einer 2-Faktor-Authentifizierung integriert, um die Gültigkeit der Transaktion zu überprüfen. Wie genau werden Betrugserkennungsalgorithmen ursprünglich erstellt?
Die Betrugserkennung basiert auf maschinellem Lernen, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, durch die Nutzung großer Mengen organisierter und gekennzeichneter Daten zu lernen. Bei der Betrugserkennung werden maschinelle Lernmodelle trainiert, indem große Mengen früherer Finanztransaktionen absorbiert werden. Diese Datensätze umfassen sowohl betrügerische als auch nicht betrügerische Transaktionen, mit vielen Randfällen dazwischen. Beim überwachten maschinellen Lernen wird jede Transaktion als wahr (betrügerische Transaktion) oder falsch (nicht betrügerische Transaktion) gekennzeichnet, manchmal mit menschlichem Eingreifen.
Wie bei jedem maschinellen Lernmodell gilt: Je mehr Daten Sie ihm zuführen, desto besser wird es seine Aufgabe erfüllen. Im Falle der Betrugserkennung kann das Modell weiterhin aus den Tausenden neuen Transaktionen lernen, die jeden Tag eingehen, sodass sich das Betrugserkennungsmodell im Laufe der Zeit weiter verbessern kann. Das Modell speichert dann das als normal angesehene Verhalten und vergleicht alle Kundentransaktionen damit. Wenn eine Anfrage abnormal ist, markiert das Modell sie direkt als verdächtig und verhindert so, dass solche Transaktionen stattfinden.
Die Betrugserkennung ist zu einem entscheidenden Bestandteil der Strategie jedes Finanzinstituts geworden. Die Datenexplosion macht die Betrugsbekämpfung schwieriger denn je. Allerdings reicht es nicht aus, nur über neue Tools und technische Fähigkeiten zu verfügen – Behörden müssen wissen, wie sie diese am besten einsetzen können, um die neuesten Bedrohungen aus der effektivsten Perspektive zu erkennen. Man geht davon aus, dass künstliche Intelligenz bald in der Lage sein wird, Finanzbetrug zu erkennen, bevor er auftritt.
Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, Daten zu nutzen, Risiken zu verwalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Obwohl künstliche Intelligenz viele Perspektiven bietet, weist sie auch bestimmte Einschränkungen und Mängel auf, die anerkannt werden müssen. Alles in allem ist jede Branche anders, daher gibt es keine einheitliche Lösung, die für alle funktioniert. Die Entscheidung eines Unternehmens zur Implementierung von KI hängt von seinen wichtigsten Zielen, seiner Strategie und seinen Fähigkeiten ab.
Daten sind eine der wichtigsten Komponenten eines maschinellen Lernmodells, da die Leistung des Modells in direktem Zusammenhang mit der Qualität der Eingabedaten steht. Wenn es um die Anwendung künstlicher Intelligenz im Finanzwesen geht, ist es von entscheidender Bedeutung, den Vertrauensfaktor in die Modellleistung zu verbessern, indem sichergestellt wird, dass die verwendeten Daten umfangreich, vielfältig und regelmäßig aktualisiert werden. Der Prozess der Datenerfassung sollte nicht auf die leichte Schulter genommen werden, da der Aufbau eines qualitativ hochwertigen Datensatzes viel Zeit und Mühe erfordert.
Eine der größten Herausforderungen für künstliche Intelligenz im Finanzbereich ist die Datensicherheit. Dies liegt daran, dass die großen Datenmengen, die in diesen Modellen verwendet werden, als hochsensibel angesehen werden können. In diesen Daten können Namen, Alter, Adressen, Kreditkartennummern, Bankkonto und andere Informationen der Kunden enthalten sein. In diesem Fall würde eine Datenschutzverletzung die Privatsphäre der Kunden gefährden und Angreifern gleichzeitig den Zugriff auf deren finanzielle Vermögenswerte ermöglichen. Um dieses Problem anzugehen, müssen weitere Sicherheitsvorkehrungen getroffen werden, um zu verhindern, dass sensible Daten in die falschen Hände geraten.
Wenn man künstliche Intelligenz im Finanzbereich aus historischer Perspektive betrachtet, ist es offensichtlich, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen seit den 1980er Jahren weit verbreitet sind. Künstliche Intelligenz im Finanzwesen begann als hochtheoretische Forschung, hat aber in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und ist zu einem festen Bestandteil vieler Finanzinstitute geworden.
Künstliche Intelligenz eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten, von der Bereitstellung der Möglichkeit für Banken und Finanzinstitute, ihre Dienstleistungen in einem sich ständig ändernden und mehrdeutigen Umfeld zu maximieren und ihnen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern zu verschaffen Bereitstellung vollautomatischer Dienste wie Chatbots und persönlicher Finanzberater, wodurch die Anzahl der Betrugsspuren bei allen Finanztransaktionen drastisch reduziert und bessere Einblicke in bevorstehende Kreditvergabe- und Finanzrisiken ermöglicht werden.
Ohne den Beitrag künstlicher Intelligenz wäre die Finanzwelt ganz anders als heute. Die Grenzen der künstlichen Intelligenz sind noch nicht bekannt, umgekehrt sind die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz jedoch noch nicht ausgeschöpft. Eines ist jedoch klar: Die Welt hat sich durch künstliche Intelligenz grundlegend verändert.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Finanzinstitute die Technologie der künstlichen Intelligenz einführen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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