Если вы работаете в сфере финансовых технологий (Финтех), то наверняка слышали о ChatGPT. Этот инструмент, созданный на основе генеративного искусственного интеллекта, и в последнее время он активно обсуждается в интернете.
ChatGPT — это модель, которая может генерировать тексты и изображения на основе данных. Она использует алгоритмы генеративных сетей (GAN), чтобы предсказывать информацию, которая может быть полезна в различных ситуациях.
В финтех-индустрии модели генеративного ИИ находят широкое применение. Они помогают создавать разнообразные решения — от систем борьбы с мошенничеством до инструментов управления активами.
В этой статье мы расскажем лучших примерах использования генеративного ИИ.
Согласно исследованию Allied Market Research, мировой рынок технологий обнаружения и предотвращения мошенничества в 2023 году составил 29,5 миллиарда долларов. К 2032 году этот рынок, как ожидается, достигнет объёма более 252 миллиардов долларов. И генеративный ИИ в сфере финансовых технологий сыграет в этом решающую роль.
С развитием возможностей искусственного интеллекта, обучающие модели могут анализировать большие объёмы данных о транзакциях и искать необычные закономерности, которые могут указывать на мошеннические операции.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) может непрерывно обучаться на основе новых данных и шаблонов. Это позволяет ему эффективно выявлять потенциальные угрозы и минимизировать финансовые потери. Однако компаниям может потребоваться периодически обновлять набор данных вручную для повышения скорости обучения.
В целом, компании, могут использовать эту технологию для предотвращения и защиты своих служб поддержки клиентов от любого вида цифрового мошенничества.
PayPal использует генеративный ИИ для выявления закономерностей и аномалий в поведении пользователей. Они определяют мошеннические схемы, через необычную активность пользователей.
PayPal собирает различные данные, включая информацию об устройстве пользователя, данные о его сеансах и данные от сторонних поставщиков. Это помогает компании создавать подробные профили пользователей и их транзакций.
ИТ-отдел использует модели машинного обучения для анализа данных устройств, сеансов, проверок верификации, IP-адресов и поведения пользователей, чтобы обеспечить безопасность транзакций.
Компании могут применять генеративный искусственный интеллект (ИИ) для анализа актуальных рыночных тенденций, истории транзакций, покупательских привычек и других важных данных. Это позволяет им принимать более обоснованные и эффективные решения.
В частности, финансовые организации используют генеративный ИИ для анализа личности, уменьшения предвзятости и составления общего прогноза кредитоспособности человека.
Кроме того, банки используют алгоритмы генеративного ИИ, чтобы предлагать индивидуальные варианты кредитования бизнес-заемщикам. Алгоритмы генерируют персональные рекомендации по кредитным продуктам на основе финансового состояния компании с использованием вариационных автокодеров (VAE).
Алгоритмическая торговля на рынке Форекс — это процесс, при котором торговые решения принимаются автоматически и программируются заранее. Они определяют цену, время и объем сделок.
С помощью генеративного искусственного интеллекта можно анализировать рыночные тенденции и условия в режиме реального времени. Это позволяет делать прогнозы на будущее. Также можно автоматизировать процесс торговли финансовыми продуктами и совершать сделки на основе анализа данных и идентификации алгоритмических паттернов.
Bridgewater Associates — крупнейший в мире хедж-фонд — уже давно использует искусственный интеллект. После многих лет анализа компания пришла к выводу, что ИИ и большие языковые модели легко анализируют данные, проверяют теории и положительно влияют на принятие решений.
С помощью решений на основе генеративного ИИ финансовые рекомендации, такие как инвестиционные решения и финансовое планирование, становятся более точными и требуют меньше времени. Теперь IT-отдел может анализировать расходы, предлагать инвестиции, управлять рисками и составлять индивидуальные инвестиционные планы для вас.
Например, генеративный ИИ может создавать инвестиционные портфели, адаптированные к целям человека и его готовности к риску, изменяя предложения по мере необходимости. Это позволит финансовым учреждениям предоставлять своим клиентам персонализированные услуги.
Одно из наиболее актуальных применений генеративного искусственного интеллекта в финансовой сфере заключается в его способности обрабатывать и синтезировать огромные объемы неструктурированных данных.
Финансовые новости, настроения в социальных сетях и нормативные документы, которые раньше игнорировались из-за их огромного объёма и изменчивости, теперь могут быть собраны и проанализированы с помощью генеративных моделей искусственного интеллекта.
Это позволяет специалистам по управлению активами получать ценную информацию о настроениях рынка и инвестиционных стратегиях, выявлять потенциальные риски и инвестиционные возможности, которые могут быть скрыты за традиционными наборами данных. Кроме того, генеративный ИИ даёт более детальное представление о постоянно развивающемся финансовом рынке.
Наиболее успешная интеграция генеративного ИИ предполагает синергетическое сотрудничество между человеческой интуицией и прогностическим анализом на основе ИИ.
Ведущий поставщик инвестиционных исследований MSCI использует генеративный ИИ для обогащения своих данных о климатических рисках.
ИИ может анализировать огромное количество спутниковых снимков и других данных об окружающей среде для создания более полных оценок рисков для активов, расположенных в районах, уязвимых к изменению климата. Это позволяет инвесторам принимать обоснованные решения об экологически устойчивых портфелях.
Финтех и генеративный искусственный интеллект (ИИ) меняют подход к обслуживанию клиентов, предлагая новые возможности для автоматизации взаимодействия с виртуальными помощниками и улучшения качества обслуживания в целом.
Это позволяет чат-ботам, основанным на искусственном интеллекте, обрабатывать более широкий спектр запросов и вести более естественные беседы. В результате клиенты могут быстрее и эффективнее решать свои проблемы.
Например, платформа для аренды жилья Airbnb использует генеративный ИИ, чтобы оптимизировать общение между хозяевами и гостями. Искусственный интеллект может отвечать на часто задаваемые вопросы о списке удобств, процедурах бронирования и переводить сообщения между пользователями на разных языках. Это способствует более гладкому взаимодействию с пользователем и снижает необходимость в ручном вмешательстве сотрудников службы поддержки Airbnb.
Использование возможностей генеративного ИИ позволяет финтех-компаниям открыть новую эру финансовых услуг. Эти услуги будут не только безопасными и эффективными, но и персонализированными и инновационными. 1. Повышенная безопасность
Генеративный ИИ отлично распознаёт образы и обнаруживает аномалии. Это делает его идеальным для создания надежных систем обнаружения мошенничества. Такие системы могут непрерывно отслеживать финансовые транзакции в режиме реального времени, выявлять подозрительные действия и потенциальные угрозы.
2. Повышение операционной эффективности
Повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, обработка документов и одобрение кредита, могут быть автоматизированы с помощью генеративного ИИ. Это освобождает человеческие ресурсы для выполнения более стратегических задач и значительно сокращает время обработки.
3. Персонализированный опыт работы с клиентами
Генеративный ИИ анализирует обширные наборы данных о поведении клиентов, привычках тратить деньги и финансовых тенденциях. Это позволяет финансовым компаниям создавать персонализированный финансовый опыт с использованием инструментов на основе генеративного ИИ.
Кроме того, генеративный ИИ может персонализировать маркетинговые кампании и рекомендации по продуктам, что приводит к более широкому вовлечению клиентов и их удовлетворенности.
Генеративный ИИ обучается на больших наборах данных, которые могут содержать ошибки. Если эти ошибки попадут в модель, она может их усилить и распространить. Это может привести к дискриминации в кредитовании и финансовых операциях, недобросовестным инвестиционным рекомендациям и предвзятой алгоритмической торговле.
Ещё одна проблема — конфиденциальность. Хотя синтетические данные полезны для моделирования, важно, чтобы они не раскрывали информацию о реальных данных, на которых обучалась модель.
Проблемы с регулированием
Существующие законы и правила были созданы для мира, где главную роль играет человек. Непрозрачность моделей генеративного ИИ затрудняет установление четких стандартов ответственности и соответствия требованиям. Регулирующим органам необходимо разработать механизмы, обеспечивающие ответственное создание, внедрение и использование генеративного ИИ в финансовом секторе.
Будущее генеративного ИИ в финансовой индустрии
Хотя приложений с генеративным ИИ пока не так много, они способны вызвать значительные изменения в финансовой сфере.
Расширенные персонализированные финансовые консультации
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) изменит подход к персонализации, предоставляя индивидуальные предложения каждому клиенту. Он будет анализировать индивидуальные финансовые условия, такие как расходы, зарплата, сбережения и инвестиции, и предлагать решения, соответствующие потребностям клиента.
Это позволит создать широкий спектр персонализированных стратегий для клиентов, что значительно снизит нагрузку на компании, оказывающие финансовые услуги. Такой подход сэкономит время, обеспечит удовлетворённость клиентов и улучшит их опыт.
Оценка рисков и снижение их последствий
ИИ будет продолжать развиваться и станет более точно выявлять потенциальные риски. Благодаря развитию и усовершенствованию обучающих наборов данных, он сможет обнаруживать мошенничество и уведомлять вас об этом. В целом, ИИ усилит меры безопасности и сократит финансовые потери.
Персонализированное ценообразование
Сейчас вам приходится платить высокие комиссии или цены за финансовые услуги и консультации. Однако с помощью ИИ можно получать доступ к вашему финансовому профилю в реальном времени с доступными требованиями и информацией.
Кроме того, финансовые органы могут предлагать встроенные финансовые услуги, такие как платежные шлюзы, другим компаниям, чтобы помочь им использовать персонализированное ценообразование.
В целом, ИИ обеспечит справедливые цены на финансовые услуги и сделает их более доступными для широких масс.
Упрощает принятие решений
Анализируя различные модели, риски и тенденции рынка, генеративный ИИ поможет принимать достойные и просчитанные финансовые решения. Это поможет бизнесу устранить риски и мошенничество, и улучшить финансовые результаты.
Теперь вы знаете о пяти основных способах совместной работы генеративного ИИ и финтеха. От повышения уровня безопасности до персонализации услуг — ИИ обладает огромным потенциалом для улучшения индустрии финансовых услуг. Вы увидели лишь малую часть того, что можно достичь с помощью этой передовой технологии.
FIRECODE — компания по разработке генеративного ИИ. Мы поможем вашему финтех-бизнесу использовать возможности генеративного ИИ для улучшения вашего взаимодействия с клиентами.