10 tekoälyteknologiaa, jotka muuttavat rahoitusta

Tekoälystä (AI) on tullut nopeasti keskeinen painopiste eri toimialoilla, erityisesti finanssialalla. Rahoituspalvelut ja kirjanpito tuottavat suuria määriä dataa, jota voidaan kerätä, jalostaa ja hyödyntää monin eri tavoin.

Tekoäly on sateenvarjotermi useille kehittyneille teknologioille. Näiden keskeisten alojen ymmärtäminen auttaa rahoitusalan ammattilaisia tunnistamaan oikeat työkalut omiin tarpeisiinsa ja haasteisiinsa.

Tässä artikkelissa esitellään tärkeimpiä tekoälyteknologioita ja -tekniikoita, joilla on todellista vaikutusta rahoitusalalla, jotta voit määrittää, mitkä niistä sopivat parhaiten omaan liiketoimintaasi.

Tekoälymallit ja -tekniikat ovat vaikuttaneet merkittävästi rahoitusalaan, sillä ne tarjoavat kehittyneitä työkaluja transaktiotietojen, masterdatan, kirjanpitotietojen jne. analysointiin. Seuraavassa on joitakin tekoälytekniikoita, joita käytetään yleisesti rahoitusalan tietojen analysoinnissa:

Kehittyneet tekoälymallit, jotka on koulutettu massiivisilla tekstitietoaineistoilla. LLM-mallit ovat erinomaisia luonnollisen kielen tuottamisessa, tiivistämisessä ja tulkinnassa, joten ne soveltuvat erinomaisesti esimerkiksi taloudellisen raportoinnin automatisointiin, sopimusten analysointiin, säännösten noudattamista koskeviin kysymyksiin vastaamiseen ja asiakasviestinnän parantamiseen. LLM:t ovat teknisesti syväoppimisen osajoukko, ja niitä pidetään usein osana luonnollisen kielen käsittelyä (NLP).

Näihin kuuluvat valvotut oppimismallit, kuten regressioanalyysi (lineaarinen ja logistinen regressio), jolla ennustetaan tulevia trendejä aiempien tietojen perusteella, ja valvomattomat oppimismallit, kuten klusterointi (K-means, hierarkkinen klusterointi), jolla segmentoidaan tietoja mielekkäisiin ryhmiin.

Neuroverkot, erityisesti syvät neuroverkot (deep neural networks, DNN), konvoluutiohermoverkot (convolutional neural networks, CNN) ja rekursiiviset neuroverkot (recurrent neural networks, RNN), ovat tehokkaita monimutkaisessa hahmontunnistuksessa, joten ne soveltuvat petosten havaitsemiseen, asiakaskäyttäytymisen analysointiin ja ennakoivaan analytiikkaan.

Käytetään taloudellisten asiakirjojen, raporttien ja uutisten analysointiin arvokkaiden oivallusten keräämiseksi, tunneanalyysiin tai asiakaspalvelun ja neuvontapalvelujen automatisointiin.

Valvottuina ML-malleina päätöspuut ja satunnaismetsät ovat hyödyllisiä luokittelu- ja regressiotehtävissä, kuten luoton pisteytyksessä, riskinarvioinnissa ja asiakassegmentoinnissa.

ARIMA:n (Autoregressiivinen integroitu liukuva keskiarvo) kaltaisia malleja käytetään taloudellisten tunnuslukujen ennustamiseen ja rahoitusmarkkinoiden ajallisten mallien analysointiin.

Sovelletaan algoritmisessa kaupankäynnissä sellaisten strategioiden kehittämiseksi, jotka maksimoivat historiatietoihin perustuvat palkkiot.

Anomalian havaitsemista ei ole mallityyppi sinänsä, vaan pikemminkin sovellus, ja sitä voidaan käyttää tunnistamaan poikkeamia tai epätavallisia malleja rahoitustapahtumissa, jotka voivat viitata petoksiin tai virheisiin tiedoissa.

Tehokas monimutkaisten suhteiden ja verkostojen havaitsemisessa, kuten petollisen toiminnan paljastamisessa transaktioverkostoja analysoimalla.

LLM:t käsittelevät tekstiä, mutta generatiivista tekoälyä voidaan soveltaa myös muihin tietotyyppeihin, kuten synteettisten tietojen tuottamiseen, skenaarioiden mallintamiseen ja raporttien automatisointiin. Rahoitusalalla tämä voi olla hyödyllistä simuloitaessa taloudellisia skenaarioita riskinhallintaa varten, tuotettaessa synteettisiä mutta realistisia transaktiodatoja mallien testaamista varten ja luotaessa dynaamisia rahoitusennusteita ja -raportteja.

Nämä tekoälytekniikat voidaan räätälöidä tiettyihin rahoitustehtäviin, kuten kirjanpitoprosessien automatisointiin ja rahoitusstrategioiden optimointiin, petosten havaitsemismekanismien tehostamiseen ja asiakaskokemuksen parantamiseen.

Teknologian, mallin ja käyttötavan valinta riippuu monista tekijöistä, kuten rahoitus- ja kirjanpitosovelluksesta, tietojen saatavuudesta ja tulosten halutusta tarkkuudesta.

Tieto on arvokkain voimavara tekoälyyn perustuvassa rahoitusprosessien muutoksessa. Nykyisten tiedonhallintakäytäntöjen hiominen valmistelee yrityksiä ottamaan käyttöön seuraavan sukupolven työkalut. Pysyäkseen kilpailukykyisinä yritysten on tärkeää asettaa etusijalle jäsentymättömän datan muuntaminen jäsennellyksi dataksi, luoda infrastruktuuri tiedonvaihtoa varten, ottaa käyttöön organisaation laajuiset standardit ja priorisoida digitaaliset reaaliaikaiset prosessit.

Jos haluat lisätietoja ja käytännön ohjeita, lataa whitepaper AI for finance teams tai tutustu Qvalian tekoälyratkaisuihin talousprosesseja varten.