10 KI teknologier som forvandler finans

Kunstig intelligens ( KI ) har raskt blitt et sentralt fokus på tvers av bransjer, spesielt finans. Finansielle tjenester og regnskap genererer store mengder data, som kan samles inn, raffineres og tas i bruk på en rekke måter.

KI er en paraplybetegnelse for flere avanserte teknologier. Å forstå disse kjernefeltene hjelper finansfolk med å identifisere de riktige verktøyene for sine behov og utfordringer.

Denne artikkelen presenterer det mest relevante KI Teknologier og teknikker som gir reell innvirkning innen finans, slik at du kan finne ut hvilke som passer best for din bedrift.

KI modeller og teknikker har hatt betydelig innvirkning på finanssektoren, og tilbyr sofistikerte verktøy for å analysere transaksjonsdata, masterdata , regnskapsmateriale osv. Her er noen KI Teknikker som vanligvis brukes i analyse av økonomiske data:

Avansert KI modeller trent på massive tekstdatasett. LLM- er utmerker seg i å generere, oppsummere og tolke naturlig språk, noe som gjør dem ideelle for oppgaver som å automatisere økonomisk rapportering, analysere kontrakter, svare på samsvarsspørsmål og forbedre kundekommunikasjon. LLM-er er teknisk sett en delmengde av dyp læring og regnes ofte som en del av naturlig språkbehandling (NLP).

Disse inkluderer veiledede læringsmodeller som regresjonsanalyse (lineær og logistisk regresjon) for å forutsi fremtidige trender basert på tidligere data og uveiledede læringsmodeller som klynging (K-gjennomsnitt, hierarkisk klynging) for å segmentere data i meningsfulle grupper.

Nevrale nettverk, spesielt dype nevrale nettverk (DNN-er), konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN-er) og tilbakevendende nevrale nettverk (RNN-er), er kraftige for kompleks mønstergjenkjenning i data, noe som gjør dem egnet for svindeldeteksjon, analyse av kundeatferd og prediktiv analyse.

Brukes til å analysere økonomiske dokumenter, rapporter og nyheter for å hente ut verdifull innsikt, sentimentanalyse eller for å automatisere kundeservice og rådgivningstjenester.

Som overvåkede ML-modeller er beslutningstrær og tilfeldige skoger nyttige for klassifiserings- og regresjonsoppgaver, som kredittscoring, risikovurdering og kundesegmentering.

Modeller som ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) brukes til å prognostisere økonomiske tall og analysere tidsmessige mønstre i finansmarkedene.

Anvendt i algoritmisk handel for å utvikle strategier som maksimerer belønningen basert på historiske data.

Anomalideteksjon er ikke en modelltype i seg selv, men snarere en applikasjon, og kan brukes til å identifisere avvik eller uvanlige mønstre i økonomiske transaksjoner, noe som kan indikere svindel eller feil i dataene.

Effektiv i å oppdage komplekse relasjoner og nettverk, som å avdekke svindelaktiviteter gjennom analyse av transaksjonsnettverk.

Mens LLM-er håndterer tekst, er generative KI kan også brukes på andre datatyper som generering av syntetiske data , scenariomodellering og rapportautomatisering . Innen finans kan dette være nyttig for å simulere økonomiske scenarier for risikostyring, generere syntetiske, men realistiske transaksjonsdata for testing av modeller og lage dynamiske økonomiske prognoser og rapporter.

Disse KI Teknikker kan skreddersys til spesifikke økonomiske oppgaver, fra å automatisere regnskapsprosesser og optimalisere økonomiske strategier til å forbedre mekanismer for svindeldeteksjon og kundeopplevelser.

Valg av teknologi, modell og hvordan du bruker den avhenger av en rekke faktorer, inkludert spesifikk anvendelse innen finans og regnskap, datatilgjengelighet og ønsket nøyaktighet av resultatene.

Data er den mest verdifulle ressursen i KI -drevet transformasjon for økonomiske prosesser. Forbedring av nåværende praksis for datahåndtering forbereder bedrifter på å ta i bruk neste generasjons verktøy. For å forbli konkurransedyktige er det viktig for bedrifter å prioritere konvertering av ustrukturerte data til strukturerte data , etablere en infrastruktur for utveksling, implementere organisasjonsomfattende standarder og prioritere digitale sanntidsprosesser.

For videre lesning og praktisk veiledning, last ned vår whitepaper KI for finansteam eller utforsk Qvalias KI løsninger for finansprosesser .