10 AI-teknologier som forvandler finans

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

AI 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 de mest relevante AI-teknologiene og -teknikkene som gir reell innvirkning innen finans, slik at du kan finne ut hvilke som passer best for din bedrift.

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

Avanserte AI-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.

Selv om LLM-er håndterer tekst, kan generativ AI også brukes på andre datatyper som syntetisk datagenerering , 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 AI-teknikkene 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 AI-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 å konvertere 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 AI for finansteam eller utforsk Qvalias AI-løsninger for finansprosesser .