Aplikasi AI Generatif di Sektor Kewangan

Pengenalan

Industri kewangan adalah asas kepada mana -mana pembangunan negara, kerana ia memacu pertumbuhan ekonomi dengan memudahkan urus niaga yang cekap dan ketersediaan kredit. Kemudahan urus niaga yang berlaku dan kredit dapat menentukan ketidakstabilan pasaran. Ia juga menggalakkan pelaburan dan memupuk inovasi. Di samping itu, peningkatan permintaan untuk perkhidmatan kewangan menjadikannya kritikal untuk sentiasa mengemas kini teknologi yang terlibat dalam perkhidmatan ini. Dan trend terkini dalam hal ini ialah penggunaan generatif AI (genai) dalam sektor kewangan.

McKinsey Global Institute (MGI) menganggarkan bahawa di seluruh sektor perbankan global, Guean boleh menambah antara $ 200 bilion dan $ 340 bilion dalam nilai setiap tahun, atau 2.8 hingga 4.7 peratus daripada jumlah pendapatan industri, terutamanya melalui peningkatan produktiviti.

Ini mungkin membuat anda tertanya -tanya jika industri kewangan beralih dari AI tradisional kepada AI generatif. Nah, mari kita meneroka beberapa aplikasi AI generatif dalam industri kewangan.

Gambaran Keseluruhan

• Terokai pelbagai kegunaan AI generatif dalam sektor kewangan.
• Memahami bagaimana model genai dalam perkhidmatan kewangan membantu analisis senario, pengesanan penipuan, dll.
• Ketahui bagaimana syarikat seperti PayPal, BlackRock, dan MasterCard menggunakan AI generatif dalam aliran kerja mereka untuk meningkatkan produktiviti dan hiper memperibadikan komunikasi.

Jadual Kandungan

• Penjanaan data sintetik untuk analisis senario dan pengesanan penipuan
• Peningkatan produktiviti dengan integrasi genai
• Komunikasi yang diperibadikan untuk kepuasan pelanggan
• Pengurusan Aset/Portfolio dengan AI Generatif
• Soalan yang sering ditanya

Penjanaan data sintetik untuk analisis senario dan pengesanan penipuan

Institusi kewangan mempunyai banyak data pelanggan. Oleh itu, adalah adil untuk mengandaikan bahawa latihan model akan menjadi mudah. Tetapi lebih mudah dikatakan daripada dilakukan.

Satu masalah yang dihadapi oleh institusi kewangan sementara model latihan untuk pengesanan penipuan atau analisis senario adalah kekurangan contoh yang cukup dari insiden tersebut. Bayangkan satu senario di mana anda mempunyai dataset berjuta -juta urus niaga di mana hanya 100 transaksi adalah penipuan. Ia sangat mungkin bahawa model pengesanan penipuan gagal meramalkan keadaan penipuan akibat ketidakseimbangan kelas dalam dataset latihan.

Begitu juga dengan senario yang tidak pernah berlaku sebelum ini di syarikat perkhidmatan kewangan itu? Mana -mana perkhidmatan kewangan akan mahu modelnya meramalkan senario kewangan yang buruk yang mana ia tidak boleh dilatih. Tetapi sejak model yang sedia ada tidak dilatih dalam senario yang melampau, walaupun analisis senario kelihatan seperti mimpi yang jauh. Di sinilah data sintetik dimainkan.

Anda boleh menjana data sintetik untuk melatih model anda untuk senario yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Ini boleh terdiri daripada penipuan kewangan yang paling penting untuk bagaimana bank akan melaksanakan apabila bencana makroekonomi menyerang. Oleh itu, penggunaan genai yang betul ke dalam perkhidmatan kewangan boleh menjadi penukar permainan untuk mana -mana ekonomi.

Contoh utama perkhidmatan kewangan yang mengamalkan ini adalah MasterCard, yang menggunakan data sintetik untuk meningkatkan model pengesanan penipuannya.

Juga Baca: Pengguna Kad Kredit AI Shields Visa Canggih Visa Terhadap Ancaman Siber

Peningkatan produktiviti dengan integrasi genai

Salah satu titik kesakitan yang mendesak perkhidmatan kewangan adalah menyampaikan hasil secepat mungkin. Oleh itu, penyepaduan AI generatif ke dalam aliran kerja mereka adalah penting untuk membawa kecekapan maksimum ke dalam sistem.

Platform Genai PayPal, Cosmos.ai, Operasi Powers AI-Driven, membolehkan tugas-tugas seperti pengesanan penipuan dan perkhidmatan pelanggan yang diperibadikan. Menggunakan teknik seperti generasi pengambilan semula (RAG) dan caching semantik, cosmos.ai meningkatkan fungsi chatbot, meningkatkan kecekapan aliran kerja PayPal dan mengurangkan kos operasi.

Satu lagi contoh di mana Integrasi Genai meningkatkan produktiviti adalah gergasi teknologi pinjaman zest ai's lulu. Ia membantu institusi pemberian pinjaman menganalisis prestasi portfolio, akses pandangan industri, dan mengoptimumkan keputusan dengan arahan bahasa semula jadi.

Lulu membolehkan peminjam bertanya seperti "Bagaimana kadar kelulusan saya melihat dari masa ke masa?" dan menerima tindak balas segera, didorong data, meningkatkan pengambilan keputusan dan ketangkasan.

Komunikasi yang diperibadikan untuk kepuasan pelanggan

Bayangkan anda memohon pinjaman rumah. Berikut adalah satu langkah yang kasar yang akan anda ikuti melalui proses:

1. Anda menghubungi bank dan meminta pinjaman rumah.
2. Mereka menghantar butiran pinjaman, yang mengandungi terma dan syarat yang ditulis secara teknikal, bersama -sama dengan borang.
3. Anda mengisi borang (anda mungkin berfikir, mengapa bank tidak mengisi butiran apabila mereka sudah mempunyai data anda) dan menghantarnya ke bank.
4. Kemudian, proses wajar diikuti sebelum meluluskan atau menolak permohonan pinjaman.

Bunyi membosankan, bukan?

Sekarang, mari kita bayangkan senario di mana komunikasi ini diambil alih oleh alat AI generatif yang dikuasakan oleh LLM. LLM ini disesuaikan untuk memahami peraturan kewangan dan peraturan geografi. Ia juga mempunyai akses kepada pangkalan data yang berkaitan dengan bank dan dasar dokumen pinjaman rumah. Inilah yang berpotensi bagaimana prosesnya akan mengalir:

1. Anda boleh memohon pinjaman rumah pada halaman yang berkaitan.
2. LLM memeriksa kelayakan anda untuk pinjaman berdasarkan pendapatan, skor kredit, dan maklumat lain.
3. Sekiranya anda layak mendapat pinjaman, ia secara automatik mengisi borang dengan butiran yang tersedia. Sekiranya alat itu tidak mempunyai maklumat tertentu, ia menghantar mesej yang meminta anda mengisi medan itu dan akhirnya menyemak semula borang yang telah dipenuhi.
4. Sekiranya anda tidak layak mendapat pinjaman, mesej yang diperibadikan akan dihantar kepada anda, memetik sebab penolakan.

Perhatikan bahawa semua ini berlaku dalam beberapa minit! Ya, sebahagian kecil masa berbanding dengan kaedah tradisional.

Institusi kewangan seperti DBS, Standard Chartered, dan NCR Voyix telah mula menggunakan GENAI untuk proses ini dengan mengintegrasikan Kasisto. Platform pengalaman digital terkemuka ini membantu mereka mengikat komunikasi dan proses lain yang melibatkan interaksi bank-bank. Di samping itu, anda juga boleh mendapatkan jawapan kepada soalan seperti, "Berapa banyak yang saya habiskan untuk makan bulan lepas?" Tanpa membuat lembaran cemerlang itu. Tidak perlu dikatakan, ia akan menjadi masa yang menarik di hadapan, menjejaki perbelanjaan anda dan mendapatkan pemeriksaan realiti mengenai perbelanjaan anda.

Pengurusan Aset/Portfolio dengan AI Generatif

Pengurusan aset adalah satu lagi kes penggunaan efektif AI generatif dalam kewangan. Ia berkaitan dengan memaksimumkan nilai portfolio dengan membeli atau menjual aset seperti stok, bon, hartanah, dan lain -lain sambil meminimumkan risiko mengikut matlamat pelanggan dan cakrawala masa.

Terdahulu, beberapa perkhidmatan kewangan menggunakan alat perisikan perniagaan seperti PowerBi dan Tableau untuk menyediakan carta, mendapatkan maklumat mengenai prestasi portfolio, dan menilai risiko. Ia adalah proses yang memakan masa kerana banyak kerja manual perlu dilakukan, dan peranan pekerjaan adalah terhad kepada orang-orang yang menggunakan alat tersebut.

Walau bagaimanapun, dengan GueLy, anda boleh menulis segera dan mendapatkan maklumat. Efront (sebahagian daripada BlackRock) telah melancarkan copilotnya, yang meningkatkan pengambilan keputusan dan analisis data untuk pelabur pasaran swasta. Alat pertanyaan portfolio ini meningkatkan kecekapan dengan mengautomasikan aliran kerja data dan memberikan pandangan masa nyata, menghapuskan keperluan untuk generasi laporan manual.

Seseorang boleh bertanya kepada Efront Copilot, "Apakah pendedahan saya kepada sektor perkilangan?" atau "Kumpulan data mengikut negara" dengan mudah, dan voila !! Anda akan mendapat output anda.

Kesimpulan

AI Generatif adalah Holy Grail, memberikan kehidupan baru kepada industri kewangan. Dari meningkatkan kecekapan, membuat keputusan, dan pengalaman pelanggan untuk penjanaan data sintetik untuk pengesanan penipuan, komunikasi pelanggan yang diperibadikan, dan pengurusan portfolio masa nyata, Genai menulis semula proses tradisional. Penerimaan ini datang dengan faedah menggunakan keupayaan AI yang maju untuk kekal berdaya saing, mengurangkan kos, dan menyampaikan perkhidmatan peribadi yang hiper. Ia akan menarik untuk melihat bagaimana pengangkatan berlangsung sebagai dunia generatif AI bergerak ke hadapan.

Juga Baca: Aplikasi Pembelajaran Mesin dan AI dalam Perbankan dan Kewangan pada tahun 2024

Soalan yang sering ditanya

Q1. Bagaimanakah AI generatif boleh digunakan dalam kewangan?

A. Pada masa ini, industri kewangan berada pada peringkat awal ketika datang ke penggunaan AI generatif. Ia digunakan dalam kewangan untuk menghasilkan data sintetik untuk analisis senario dan pemodelan risiko. Selanjutnya, ia juga membantu dalam mengasingkan komunikasi dan pengurusan aset/portfolio.

S2. Apakah masa depan AI generatif dalam kewangan?

A. Masa depan AI generatif dalam menjanjikan peribadi yang dipertingkatkan, pengesanan penipuan yang lebih baik, dan membuat keputusan yang lebih cekap. Dengan keupayaannya untuk menjana wawasan masa nyata dan mengautomasikan aliran kerja, Genai akan memacu inovasi dalam pengurusan portfolio, dan perkhidmatan pelanggan, membentuk semula industri untuk ketangkasan dan ketepatan yang lebih besar.

Q3. Apakah risiko menggunakan AI generatif dalam kewangan?

A. Risiko yang paling menonjol adalah perselisihan dengan pihak berkuasa pengawalseliaan semasa penggunaan AI generatif, dan risiko privasi kerana data akan dikongsi dengan LLM. Di samping itu, cabaran penghijrahan dari sistem tradisional ke sistem Benari baru juga sesuatu yang perlu dipertimbangkan.

Q4. LLM mana yang boleh digunakan untuk membina alat AI generatif untuk kewangan?

A. Anda boleh menggunakan LLM yang popular seperti CHATGPT OpenAI, Google Gemini, atau LLM lain dan menyempurnakannya seperti yang diperlukan. Sebagai alternatif, anda boleh Finetune Open Source LLMS atau membina LLM anda sendiri yang terlatih khusus untuk keperluan organisasi anda.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi AI Generatif di Sektor Kewangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!