Kuidas tehisintellekt (AI) häirib finantsteenuseid

By | september 16, 2022

Kuna suured andmetarkvara ettevõtted ja pilveteenuse pakkujad kasutavad ära suure hulga andmeid, on tehisintellekti praktiline rakendamine oluliselt suurenenud.

Tehisintellekti rakendatakse juba paljudes valdkondades konkreetsete ülesannete täitmiseks, nagu meditsiiniline diagnostika, kaugseire, elektrooniline kauplemine ja roboti juhtimine.

Finantsasutused on pikka aega kasutanud tehisnärvivõrku, et tuvastada süsteemimuutusi ja ebanormaalseid väiteid, hoiatades ja märgistades neid, et inimesed saaksid neid uurida.

Paljud pangad kasutavad tehisintellekti süsteeme, et pidada raamatupidamist, korraldada tegevusi, hallata kinnisvara ja investeerida aktsiatesse.

Tehisintellekt, mis on määratletud kui arvutisüsteemide teooria ja arendamine inimestega tavaliselt seotud ülesannete täitmiseks, nagu otsuste tegemine, visuaalne taju ja kõnetuvastus, on eksisteerinud pikka aega.

Arvutusriistvara, suurandmete ja masinõppe arenguga muutub tehisintellekt iga päevaga võimsamaks ja kasulikumaks.

Hiljutised edusammud tehisintellekti vallas on toonud sisse uue ajastu rahanduses ning lühikese aja jooksul on suurandmed ja masinõpe andnud läbimurdeid, mille tulemuseks on paranenud kliendikogemus ja tootlikkus.

Tarkvara mängib selles läbimurdes tohutut rolli ja lahendada on veel palju väljakutseid. Tarkvara tuleb kavandada ja optimeerida, et jõudluse parandamiseks täielikult ära kasutada aluseks oleva riistvara funktsioone. Arendusprotsessi kiirendamiseks on vaja ka teeke, raamistikke ja muid tööriistu sujuvamaks muuta. Mõned neist probleemidest on GPU arenemise tõttu lahendatud.

Siin on mõned finantsvaldkonnad, mida tehisintellekt juba mõjutab:

• Finantsteenuste pakkujad ja pangad kasutavad tehisintellekti, et aidata ennustada ja planeerida, kuidas kliendid oma raha haldavad, muutes tehisintellekti seega äriarenduse strateegia lahutamatuks osaks.

• Nutikate masinate võime muuta andmed klientide arusaamadeks ja parandada teenuseid muudab digitaalset kogemust. Kasutades keerulisi algoritme ja masinõpet, saab tehisintellekt töödelda tuhandeid struktureeritud ja struktureerimata andmepunkte ning kuna finantsspetsialistid sõltuvad suuresti andmetest, võib see võimalus oluliselt mõjutada nende tööd.

• Audiitorid tunnevad end tehisintellekti pakutava automatiseerimispotentsiaali tõttu vastutusest vabastatuna. Nad kasutavad tehisintellekti aeganõudvate ja käeliste tegevuste automatiseerimiseks, andes neile aega keskenduda olulisematele tööle. Tehisintellekt võib aidata audiitoritel lepinguid ja dokumente kiiremini üle vaadata, kasutades masinõppetehnoloogiat, mis suudab leida võtmefraase dokumentidest, mille dešifreerimine või tõlgendamine võtab palju aega. Praegu suudab tehisintellekt dokumendis keelt töödelda ja asjakohaseid tulemusi anda, mis on mänginud tootlikkuse parandamisel otsustavat rolli.

• Andmepõhine madalate kuludega juhtimisotsus toob kaasa uue juhtimisstiili ja tulevikus saavad juhid inimeste ekspertide asemel masinaid küsitleda. Masinad analüüsivad andmeid ja annavad soovituse, millele meeskonnajuhid otsuse tegemisel tuginevad.

• Manustatud rakendused lõppkasutajate seadmetes ja finantsasutuste serverites suudavad analüüsida suurt hulka andmeid, pakkudes kohandatud prognoose ja finantsnõustamist. Sellised rakendused võivad samuti aidata jälgida edusamme, töötada välja finantsplaane ja -strateegiaid.

• Isikupärastamine on suur valdkond, kus paljud pangad juba katsetavad erinevaid viise teenuste ja toodete sobitamiseks klientidele. Tehisintellekt võib aidata klientidel rahahaldusprotsessi lihtsustada ja anda algoritmide sobitamise abil soovitusi uuendamiseks.

Kokkuvõttes peavad finantsteenuste pakkujad pöörama tähelepanu tehisintellektile, kuna tehnoloogia areneb edasi ja muutub peavooluks. See, kuidas ettevõtted uuendusi teevad ja suuri strateegiaid rakendavad, on muutumas, ettevõtete organisatsioonid peavad tehisintellekti muul viisil omaks võtma, et trendi täielikult ära kasutada.

Category: gpu

Lisa kommentaar

Sinu e-postiaadressi ei avaldata.