کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی

منبع: https://emeritus.org

یادگیری ماشینی (ML) بخشی از هوش مصنوعی است که مجموعه داده‌های بزرگی را برای شناسایی الگوها، تولید پیش‌بینی‌ها و توصیه‌ها و بهبود اثربخشی در طول زمان پردازش می‌کند. این توانایی برای بهبود دقت و سرعت در تصمیم‌گیری و کار انسانی به طور موثر، پتانسیل تغییر صنعت مالی را دارد و در حال حاضر نیز این کار را انجام می‌دهد. بیایید نگاهی به مزایا و کاربردهای بالقوه یادگیری ماشینی در امور مالی بیندازیم. 

مزایای یادگیری ماشین در امور مالی

پیاده سازی یادگیری ماشینی در امور مالی دارای چندین مزیت است، از جمله موارد زیر. 

1. به حداقل رساندن خطاهای انسانی

خطای انسانی اجتناب ناپذیر است. با این حال، برای بخش مالی، حتی کوچکترین خطا می تواند تأثیر شدیدی داشته باشد و منجر به ضرر میلیون ها دلار شود. با جایگزینی یا تکمیل الگوریتم های یادگیری ماشینی، می توان خطاهای انسانی را به میزان قابل توجهی کاهش داد و از پردازش دقیق داده ها اطمینان حاصل کرد. 

2. زمان کارآمد

یادگیری ماشینی زمان‌بر کمتری است و راه‌حل‌های بی‌درنگ ارائه می‌دهد. می تواند روند دستی را تسریع کند و به تصمیم گیری های پیچیده و پیش بینی های دقیق کمک کند. 

3. مقرون به صرفه

فناوری هوش مصنوعی و ML با گذشت زمان بهبود می یابد. علاوه بر سرمایه گذاری اولیه و هزینه های عملیاتی، می تواند در بلندمدت سرمایه گذاری ارزشمندی باشد. 

4. کاهش حجم کار

یادگیری ماشینی می تواند وظایف پیچیده، تکراری و زمان بر را به طور موثر انجام دهد و به کاهش حجم کار کمک کند. 

5. عاری از تعصب

در مقایسه با قضاوت انسان، الگوریتم‌های یادگیری ماشین معمولاً در انتخاب داده‌ها و تصمیم‌گیری معقول‌تر هستند. چنین قضاوت بدون سوگیری و شفاف توسط یادگیری ماشینی برای صنعت مالی ضروری است. 

چگونه می توان از یادگیری ماشین در امور مالی استفاده کرد؟

برخی از پرکاربردترین کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی شامل تشخیص تقلب، مدیریت ریسک، اتوماسیون فرآیند، تجزیه و تحلیل داده ها، پشتیبانی مشتری و تجارت الگوریتمی است. استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی در حال تکامل است و هدف آن حرکت به سمت تامین مالی مستقل است. طبق نظرسنجی مدیران مالی گارتنر، امور مالی به شدت در فناوری سرمایه گذاری کرده است: فناوری دفتر کل، راه حل بسته مالی یا اتوماسیون گردش کار. این فناوری ها قبلاً در بیش از نیمی از عملکردها به کار گرفته شده اند. این مطالعه همچنین خاطرنشان می‌کند که اکثر مدیران در نظر دارند تا سال 2025 یک بسته مالی بدون تماس داشته باشند، به این معنی که کل فرآیند بسته مالی به طور مستقل و بدون دخالت کارکنان انسانی اجرا می‌شود. واضح است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در حال تبدیل شدن به آینده خدمات مالی هستند. 

چرا باید از یادگیری ماشینی در امور مالی استفاده کنیم؟

انتخاب فناوری مناسبی که بتواند ارزش ارائه دهد برای سرمایه گذاری بسیار مهم است. در اینجا هفت مورد استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی وجود دارد که باید در نظر بگیرید. 

پیش بینی مالی

یادگیری ماشینی در پیش بینی روندهای مالی بی نظیر است. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، می‌تواند روندهای آینده را پیش‌بینی کند و ریسک‌ها و فرصت‌های پیش‌رو را شناسایی کند که تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتری را هدایت می‌کند. 

پشتیبانی مشتری پیشرفته

یادگیری ماشینی می تواند تجربه و پشتیبانی مشتری را با کمک چت بات ها تا حد زیادی بهبود بخشد. این ربات‌های چت پشتیبانی فوری و توصیه‌های شخصی، مشاوره مالی و حل سوالات اساسی را ارائه می‌کنند. این مورد استفاده از پشتیبانی مشتری پیشرفته مخصوصاً برای مشاغل با پایگاه مشتری بزرگ ارزشمند است. 

مدیریت پورتفولیو

مشاوران Robo به ایجاد و مدیریت سبد مالی سرمایه گذار کمک می کنند. این برنامه های کاربردی آنلاین از الگوریتم هایی برای نظارت بر سرمایه گذاری ها و بهینه سازی دارایی های مشتریان مطابق با اولویت های ریسک و اهداف مالی مورد نظرشان استفاده می کنند. 

کشف و پیشگیری از تقلب

الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طراحی چارچوب‌های تشخیص تقلب برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه در شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کنند. با افزایش تراکنش های دیجیتال، ML می تواند دارایی ارزشمندی در شناسایی فعالیت های مشکوک در زمان واقعی و مسدود کردن آنها برای به حداقل رساندن ضرر باشد.   

تجارت الگوریتمی

معاملات الگوریتمی جایگزینی موثر و بدون تعصب برای تجارت دستی است که به تصمیم گیری بهتر در معاملات کمک می کند. هزاران منبع داده و شرایط بازار را برای شناسایی الگوها، توسعه استراتژی‌ها و در نهایت افزایش شانس سود بیشتر تجزیه و تحلیل می‌کند.  

پذیره نویسی و امتیازدهی اعتباری

یادگیری ماشینی فرآیند پذیره نویسی را تسهیل می کند. با آموزش الگوریتم‌ها بر روی مقادیر زیادی از داده‌های مشتری، این سیستم می‌تواند تصمیم‌گیری سریع در مورد تعهدنامه و امتیازدهی اعتبار بگیرد و به کارمندان کمک کند تا به طور مؤثر کار کنند. 

خودکارسازی فرایند

اتوماسیون فرآیند شاید یکی از رایج ترین اما موثرترین موارد استفاده از یادگیری ماشین در صنعت مالی باشد. اتوماسیون، مانند اتوماسیون مرکز تماس، ربات‌های گفتگو، گیمیفیکیشن آموزش کارکنان، و اتوماسیون کاغذبازی، می‌تواند به شرکت‌ها اجازه دهد تا کار دستی را جایگزین کنند، خدمات را بهبود بخشند و بهره‌وری کسب و کار را افزایش دهند.  

چرا شرکت های مالی به ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی نیاز دارند؟

• به دست آوردن بینش از حجم عظیمی از داده ها 
• ساده سازی و خودکارسازی فرآیندها برای افزایش بهره وری 
• افزایش تجربه مشتری 
• ارائه خدمات شخصی به مشتریان  
• تقویت امنیت 
• کشف و جلوگیری از تقلب 
• کاهش سطوح خطر