Сегодня финансовый сектор является лидером в использовании искусственного интеллекта (ИИ) для решения бизнес-задач в таких областях, как инвестирование и банковские услуги. В 2023 году в проекты ИИ для сферы финансовых услуг было вложено около 35 миллиардов долларов. В рамках этих инвестиций банковская отрасль оказалась на первом месте, собрав более чем 21 миллиард долларов.
Финансовое моделирование и прогнозирование – ключевые направления таких проектов. Однако в то же время среди преимуществ использования ИИ в индустрии финансов можно выделить:
- Оптимизацию процесса обработки данных;
- Автоматизацию ключевых и второстепенных бизнес-процессов;
- Персонализацию практически применимых данных о состоянии бизнеса.
Решения для финансового моделирования и прогнозирования позволяют руководителям компаний успешно адаптировать свои стратегии в условиях динамичной рыночной среды.
Исходя из обширного опыта ISsoft в разработке приложений и платформ для финансового сектора, мы подготовили для вас этот обзор возможностей и преимуществ использования ИИ в моделировании бизнес-процессов.
Что такое финансовое моделирование и прогнозирование с помощью ИИ?
Финансовое моделирование использует собранные данные о функционировании бизнеса на протяжении времени для того, чтобы оценить успешность тех или иных сценариев в будущем.
Традиционные методы моделирования требуют отраслевых знаний и больших затрат. Аналитики-эксперты зачастую отталкиваются от интуитивных решений, взвешивая финансовые факторы исходя из личного опыта и текущего состояния рынка.
Финансовые модели на основе ИИ способны без человеческого вмешательства моментально выявлять едва заметные закономерности. Они используются для обнаружения новых источников прибыли, устранения уязвимостей и оптимизации процессов на основе собранной действенной аналитики данных.
И это не просто слова, мы знаем это по личному опыту. В одном из проектов команда ISsoft использовала ИИ, чтобы помочь глобальной технологической компании создать модель для отслеживания ключевых показателей эффективности бизнеса.
Нам не только удалось создать угол обзора в 360 градусов на доходы и прибыльность компании – мы также смогли оптимизировать финансовое прогнозирование. Так, внедрив наше решение, мы сократили затрачиваемое на прогнозы время от нескольких недель до 1-3 дней.
Сферы применения финансового прогнозирования на основе ИИ
Финансовое моделирование на базе искусственного интеллекта позволяет анализировать обширные наборы данных, выявляя закономерности, которые часто ускользают даже от опытных аналитиков.
Системы финансового прогнозирования обеспечивают более точные прогнозы, персонализированный пользовательский опыт, оптимизированные процессы и быстрое принятие обоснованных решений. Все это делает их движущей силой инноваций, стимулируя развитие бизнеса.
Давайте подробнее рассмотрим, как технология искусственного интеллекта проникает в анализ бизнес-операций и формирует различные оттенки финансовой аналитики.
Финансовое планирование и анализ (FP&A)
Благодаря ИИ финансовое планирование и анализ становятся намного эффективнее.
Модели искусственного интеллекта со временем совершенствуются, адаптируясь к таким изменениям, как рыночные сдвиги и тенденции в экономике. Это дает возможность экспертам по FP&A делать точные и гибкие прогнозы.
Цифровые двойники используются как виртуальные копии процессов или продуктов и позволяют бизнесу проверять предположения и готовиться к любым результатам, выступая в качестве эффективного решения по управлению рисками.
Siemens – хороший пример компании, использующей ИИ для улучшения своей финансовой отчетности. Благодаря передовым моделям искусственного интеллекта данные обрабатываются и преобразуются в действенную информацию, представленную на интерактивных информационных панелях.
Менеджеры Siemens используют эту аналитику для принятия обоснованных решений. Так, финансовое моделирование с помощью искусственного интеллекта позволило команде Siemens повысить точность своих прогнозов на 10%.
Управление рисками
В современном динамично развивающемся мире предприятиям инструменты анализа данных в реальном времени необходимы для оценки рисков и предотвращения неблагоприятных исходов.
Компании сталкиваются с различными угроз: от давления кредитных обязательств до колебаний фондового рынка. ИИ превосходит традиционные методы, обеспечивая глубокое понимание и возможности прогнозирования для предотвращения рисков.
BlackRock, компания по управлению активами, использует искусственный интеллект для повышения качества данных и их анализа. Обладая расширенными возможностями управления рисками c помощью искусственного интеллекта, они могут анализировать более 5000 стенограмм отчетов о прибыли и убытках каждый квартал и более 6000 брокерских отчетов ежедневно.
Оценка кредитного риска
ИИ ускоряет кредитный процесс для банков, автоматизируя кредитовое авизо и контракты. Программа генерирует специальный алгоритм поиска и анализа кредитных данных, предоставляя комплексное представление о профилях рисков клиентов и давая оценку вероятности дефолта.
Upstart, платформа онлайн-кредитования на базе искусственного интеллекта, взвешивает факторы, выходящие за рамки традиционных кредитных показателей, чтобы предложить более точную и справедливую кредитную оценку. Это позволяет им обслуживать лиц с ограниченной кредитной историей. Их решение одобряет на 44,28% заемщиков больше, чем традиционные модели, при этом сокращая годовую процентную ставку на 36%.
Предупреждение мошенничества
Искусственный интеллект и основанные на нем современные решения, такие как нейронные сети и генеративные модели, позволяют экспертам анализировать обширные наборы данных для выявления мошеннических действий. ИИ дает возможности мониторинга в реальном времени и превентивного подхода к защите от мошенничества.
Имея более широкий обзор данных и быстро выявляя закономерности, аномалии и корреляции, специалисты могут блокировать мошеннические действия с максимальной эффективностью.
Например, большинство владельцев eCommerce-магазинов знают, что Shopify использует алгоритмы искусственного интеллекта для выявления потенциально мошеннических транзакций на своей платформе. Эти алгоритмы анализируют различные факторы, включая местоположение транзакции, информацию об устройстве пользователя и историю его поведения, чтобы оценить вероятность мошеннических побуждений.
Менеджмент портфеля инвестора
Скорость обработки ИИ при анализе финансовых данных помогает инвесторам в принятии решений. Решения на базе ИИ прогнозируют проблемы с ликвидностью, позволяя сделать осознанный выбор в отношении приобретения или продажи активов. ИИ определяет инвестиции с низким уровнем риска и помогает собирать консервативные портфели, обеспечивая стабильную прибыль.
С помощью таких решений можно создавать устойчивые портфели, способные противостоять волатильности рынка, что также позволяет формировать авторитетный профиль инвестора.
Например, BlackRock использует искусственный интеллект для построения и анализа различных портфелей, а их аналитическая платформа Aladdin на базе искусственного интеллекта обогащает пользовательский опыт инвестора.
Управление личными финансами
Технологии искусственного интеллекта позволяют населению всего мира получать доступ к банковским услугам, используя только идентификатор и номер телефона. Управление расходами и составление бюджета полностью автоматизированы, создавая прибыльный рынок. Инструменты искусственного интеллекта также могут прогнозировать финансовое влияние на кредитный рейтинг и предлагать советы по управлению долговыми обязательствами.
Например, онлайн-банк SoFi использует искусственный интеллект в своих решениях для личных финансов и кредитования, анализируя данные клиентов, чтобы предложить сниженные процентные ставки и увеличить возможности для сбережений.
Еще один отличный пример применения ИИ в личных финансах – Wally. Приложение автоматически классифицирует все расходы клиентов и источники дохода по связанным чековым, сберегательным, кредитным картам, кредитным и инвестиционным счетам. Их встроенный в приложение чат-бот WallyGPT еще больше упрощает этот процесс для пользователей.
Автоматизированный трейдинг
Решения автоматизированного трейдинга теперь используют ИИ для преобразования переменных в торговые предложения. Адаптивное обучение позволяет менять стратегию в случае финансовых изменений. Инструменты искусственного интеллекта анализируют рыночные данные, прогнозируют будущие движения и помогают трейдерам ориентироваться в колебаниях рынка.
По словам Федерико Домингеса, основателя инвестиционной платформы MyStockDNA с более чем 30 годами опыта в финансах и технологиях, «ни один человек не может идти в ногу с темпами изменений современных рынков, ведь они так быстро и непрерывно развиваются. Ни одна стратегия, алгоритм или ТА не будет обеспечивать хорошие результаты всегда; торговые стратегии имеют тенденцию со временем приходить в упадок, причем некоторые быстрее, чем другие. Некоторые показывают хорошие результаты, на какое-то время впадают в немилость, а затем вновь обретают виртуозность. Нам нужно передавать создание новых и более успешных трейдинг—алгоритмов другим алгоритмам».
Прогнозы на фондовом рынке
Волатильность и сложность фондового рынка бросают вызов трейдерам и инвесторам. Алгоритмы искусственного интеллекта быстро оценивают технические индикаторы, такие как EMA, RSI, полосы Боллинджера, уровни Фибоначчи и стохастические осцилляторы, и помогают найти прибыльные варианты трейдинга.
Работая с хедж-фондами и другими компаниями по управлению активами, наша команда разработчиков ИИ в ISsoft заметила, что ИИ для финансового моделирования повышает точность прогнозирования цен на акции почти до 80%.
Недавние отчеты показали, что доходность хедж-фондов, основанных на искусственном интеллекте, почти в три раза превышает средний мировой показатель по отрасли, превосходя традиционные инвестиционные дома по всем показателям.
Страхование и ценообразование полисов
Андеррайтинг с использованием искусственного интеллекта позволяет устанавливать точные цены, улучшать управление рисками и предлагать персонализированные предложения. Делается это на основе различных данных, таких как истории путешествий, особенности пунктов назначения и оценки рисков.
Это позволяет страховщикам предлагать индивидуальные планы, основанные на уникальных профилях рисков клиентов. Например, для прогнозного моделирования страховщики имущества могут использовать данные «умного дома», а страховщики жизни – данные фитнес-трекеров.
Allianz, мировой лидер в сфере страхования, сообщил, что после интеграции искусственного интеллекта в свою деятельность, особенно в андеррайтинге и ценообразовании на туристическое страхование, компания добилась годового роста доходов на 15% и снижения операционных расходов на 30–50%.
Инвестиции в недвижимость
Инструменты искусственного интеллекта могут улучшить традиционные методы оценки недвижимости, которые полагаются на динамику рынка и локальные тенденции. Чтобы предсказать будущие тенденции и потенциальную стоимость недвижимости, эти решения анализируют обширные данные в режиме реального времени.
Взвешиваются многие взаимосвязанные факторы, включая рыночные условия, особенности климата, погодные условия и поведение людей в социальных сетях.
Возможности ИИ в упреждающем профилактическом обслуживании способствуют поддержанию объекта в рабочем состоянии, сохраняя его инвестиционную ценность.
Джим Фрид, президент и основатель Sandstone Realty Advisors, высоко оценивает значимость инструментов искусственного интеллекта в сфере недвижимости. Вот что он сказал о DeepBlocks, платформе для инвестиций в недвижимость на базе ИИ:
«Я использовал Deepblocks для объекта недвижимости, который присматривал, и это, вероятно, сэкономило мне полторы недели на отправку его кому-то и 10 тысяч долларов – на его оценку. Использование этого решения стало для меня поворотным моментом».
Финансовое моделирование на основе ИИ: состояние рынка
В 2024 году финансовый сектор сталкивается с такими технологическими проблемами, как интеграция с генеративным ИИ, миграция в облако, мошенничество и риски кибербезопасности. Такие концепции, как встроенное финансирование, размывают границы отрасли. Мировая экономика замедляется на фоне разнообразия условий торговли, сбоев в цепочках поставок, сдвигов на фондовой бирже и геополитической напряженности.
Чтобы справиться с этой турбулентностью, добиться гибкости и эффективности в принятии решений, лидеры финансовой сферы должны использовать преимущества инновационных технологий, таких как ИИ. Вот некоторые из текущих тенденций финансового моделирования:
- Ожидается, что к 2030 году 95% финансовых моделей будут учитывать параметры окружающей среды, социальной сферы и управления (ESG).
- С 2021 года количество облачных платформ финансового моделирования выросло на 150%, а спрос на квалифицированных специалистов в области финансового моделирования вырос на 60% по сравнению с 2020 годом.
- Согласно отчету Gartner «Технические тенденции в финансах за 2024 год», 72% финансовых компаний планируют увеличить свои расходы на программное обеспечение в следующем году, уделив особое внимание ИТ-безопасности и управлению.
- Исследование NVIDIA в сфере финансовых услуг выявило, что впечатляющие 86% финансовых учреждений, испытывают положительное влияние ИИ на прибыльность, а 82% отметили снижение затрат.
- В том же отчете NVIDIA утверждается, что такой оптимистичный расклад побудил ошеломляющие 97% компаний планировать увеличение инвестиций в технологии искусственного интеллекта в ближайшем будущем.
- Кроме того, 75% компаний, предоставляющих финансовые услуги, считают свои возможности искусственного интеллекта ведущими в отрасли или средними.
Как работает ИИ в финансовом моделировании
ИИ в финансовом моделировании объединяет различные источники данных и использует вычислительные методы для прогнозирования финансовых результатов, выявления закономерностей и принятия обоснованных решений на основе аналитики данных:
1.Сбор и подготовка данных
Для начала мы собираем обширный набор исторических данных, имеющих отношение к финансовой модели. Этот набор данных может включать:
- Финансовую отчетность за прошлые периоды – подробная финансовая отчетность для компаний или организаций, которые вы собираетесь моделировать, составляет основу для анализа.
- Рыночные данные – получение исторических цен на акции, объемов торгов и рыночных индексов.
- Экономические индикаторы – макроэкономические данные, включая процентные ставки, уровень инфляции и данные о росте ВВП.
- Анализ настроений в социальных сетях – настроения, выраженные на таких платформах, как Twitter или LinkedIn.
- Мониторинг спутниковых изображений – аозможность следить за изменениями в инфраструктуре или логистике.
- Веб-скрапинг для получения финансовой информации – извлечение данных с веб-сайтов для получения конкретной финансовой информации.
Далее мы выполняем очистку и предварительную обработку данных для устранения пропущенных значений и выбросов и для приведения данных к общему формату, обеспечивая их пригодность для анализа:
- Исследовательский анализ данных – изучение средних и медианных значений данных, оценка изменчивости, проверка распределения данных и изучение взаимосвязей.
- Очистка данных – устранение пропущенных значений, удаление дубликатов и обработка выбросов.
- Разработка функций – создание новых функций или преобразование существующих для повышения производительности прогнозной модели.
- Нормализация – стандартизация числовых характеристик и подведение к общему масштабу.
2. Выбор и разработка модели
В зависимости от сложности проблемы и характера данных могут использоваться различные модели ИИ:
- Линейная и логистическая регрессия подходят для простых прогнозов и классификаций.
- Деревья решений и методы случайного леса обрабатывают нелинейные отношения и классификации.
- Нейронные сети и глубокое обучение превосходно фиксируют сложные закономерности и взаимосвязи в больших наборах данных.
- Анализ временных рядов полезен для прогнозирования будущих значений на основе последовательностей исторических данных.
- Обучение с подкреплением представляет собой методы ИИ, которые эффективно применяются для разработки адаптивных торговых стратегий.
3. Обучение модели ИИ
При обучении ИИ модель учится на примерах наборов данных, чтобы уточнить свои прогнозы. Иногда в параметры модели вносятся корректировки, чтобы она могла обучаться быстрее с каждой итерацией.
В финансовом моделировании параметры модели настраиваются для повышения точности прогнозов.
Цикл обратной связи, количественно выражаемый функцией потерь, измеряет отклонение прогноза и помогает минимизировать ошибки. Цель состоит в том, чтобы достичь конвергенции, согласовав прогнозы модели с обучающими данными.
4. Оценка, тестирование и проверка модели
После обучения модель проверяется и тестируется на новых данных для оценки ее производительности и способности к обобщению. Для этих оценок используются такие показатели, как точность, полнота и среднеквадратическая ошибка.
Ключевыми элементами валидации модели являются:
- Метрики для финансовых моделей. Метрики используются для оценки точности и эффективности финансовых моделей при прогнозировании и оценке рисков.
- Методы перекрестной проверки. Перекрестная проверка оценивает эффективность финансовой модели на новых данных, подтверждая ее обобщенность и надежность.
- Тестирование на исторических данных и моделирование. Тестирование на исторических данных проверяет производительность модели в реальных условиях, а моделирование используется для симуляции рыночных условий.
- Интерпретируемость и объяснимость модели. Интерпретация финансовых моделей имеет решающее значение для лиц, принимающих решения. Прозрачные модели повышают доверие и помогают в выборе стратегий.
Используя показатели производительности, разработчики модели оптимизируют ее и оценивают, готова ли модель к развертыванию. Изменение параметров, выбор функций или корректировка архитектуры могут улучшить успешность ИИ в моделировании и финансовом прогнозировании.
5. Развертывание и мониторинг
После оптимизации модель ИИ развертывается в реальных бизнес-условиях, что позволяет ей на основе получаемых данных делать прогнозы и способствовать принятию решений в режиме реального времени.
Важно постоянно отслеживать эффективность модели, поскольку финансовые рынки и экономические условия могут быстро меняться, делая прошлые стратегии неэффективными.
6. Постоянное развитие и интеграция
В идеальном сценарии модели ИИ, используемые в финансовом моделировании, постоянно учатся на новых данных. Такое адаптивное обучение гарантирует, что модель останется актуальной и точной с течением времени, адаптируясь к возникающим тенденциям и закономерностям.
Технологии искусственного интеллекта, используемые в финансовом моделировании
Использование инструментов искусственного интеллекта для финансового прогнозирования – это революционное движение в отрасли, обеспечивающее более точные прогнозы, эффективные процессы и принятие решений на основе данных.
Вот список технологий, используемых в решениях на основе искусственного интеллекта:
Машинное обучение
Алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать различные результаты, обучаясь на основе исходных данных. В сфере финансов они анализируют рыночные тенденции и кредитный риск. Например, модели кредитного скоринга оценивают кредитоспособность, учитывая такие факторы, как активность в социальных сетях и история транзакций.
Глубокое обучение
Глубокое обучение использует многоуровневые нейронные сети, которые превосходно справляются с обнаружением мошенничества, анализом настроений и оптимизацией портфеля инвестора. Возможность обрабатывать неструктурированные данные, такие как новости или сообщения в социальных сетях, оказывается полезной для прогнозирования финансовых рынков.
Обработка естественного языка (NLP)
NLP помогает компьютерам понимать человеческий язык и извлекать информацию из финансовых текстов. Это дает возможность оценивать настроения рынка и улучшать обслуживание клиентов с помощью чат-ботов.
Прогнозная аналитика
Прогнозные модели в финансах прогнозируют цены на акции и экономические показатели, помогая принимать инвестиционные решения и управлять рисками.
Аналитика больших данных
Большие данные трудно обрабатывать традиционными инструментами. Финансовое моделирование и прогнозирование на основе ИИ помогают извлекать из больших данных ценную информацию, выявляя тенденции и аномалии в транзакциях, рыночных данных и социальных сетях.
Автоматизированный трейдинг
Количественные модели математически оценивают инвестиционные стратегии. Алгоритмический трейдинг на базе искусственного интеллекта автоматизирует сделки, быстро реагирует на изменения рынка, оптимизирует стратегии и снижает предвзятость.
Роботизированная автоматизация процессов (RPA)
RPA автоматизирует повторяющиеся финансовые задачи, такие как ввод данных и проверки соответствия, повышая эффективность и точность и освобождая людей для более важных задач.
Ищете инженеров по финансовому моделированию с использованием ИИ?
Сегодняшняя динамичная бизнес-среда требует от компаний гибкости и быстрого реагирования, поэтому использование передовых методов прогнозирования, оценки рисков и принятия стратегических решений выходит на первый план.
Готовы использовать весь потенциал ИИ в финансовом моделировании? Обратитесь к экспертам ISsoft прямо сейчас и получите индивидуальные решения, адаптированные к потребностям вашего бизнеса.
Преимущества использования ИИ в финансовом прогнозировании
Узнайте, как ИИ через новые механизмы принятия бизнес-решений существенно улучшает финансовое прогнозирование:
Повышенная точность прогнозного анализа
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют исторические данные и эффективно выявляют закономерности. Используя машинное и глубокое обучение, ИИ повышает точность прогнозирования рыночных тенденций и цен на акции, помогая разрабатывать новые стратегии.
Повышенная эффективность процессов разработки продуктов
ИИ упрощает такие задачи, как анализ данных и оценка рисков, повышая общую эффективность. RPA автоматизирует рутинные процессы, освобождая финансовых специалистов для решения стратегических задач.
Соответствие нормам и стандартам
ИИ помогает обеспечить финансовое соответствие, отслеживая транзакции, выявляя нарушения и обеспечивая соблюдение правовых норм. Инструменты NLP извлекают ценную информацию из нормативных документов, обеспечивая соответствие корпоративным стандартам.
Анализ данных в реальном времени
ИИ развивает финансовые модели с помощью обработки данных в реальном времени и прогнозной аналитики, позволяя быстро реагировать на изменения рынка. Это балансирует портфель инвестора и способствует скоростному трейдингу.
Индивидуальные прогнозы
ИИ предоставляет прогнозы с учетом контекста и предлагает персонализированные инвестиционные советы, основанные на профиле риска и целях человека.
Сокращение расходов и операционных затрат
ИИ снижает затраты и предлагает отказоустойчивые решения для автоматизированного управления ресурсами. Компании могут улучшить свои бизнес-процессы и логистику, внедряя новый софт, а чат-боты берут на себя поддержку клиентов.
Управление рисками и предотвращение мошенничества
Модели ИИ превосходно предотвращают финансовые потери за счет обнаружения аномалий. Они могут выявлять необычные закономерности, оценивать кредитный риск и обнаруживать мошеннические транзакции.
Оптимизация портфеля инвестора
ИИ оценивает соотношение риска и доходности, корреляцию активов и рыночные условия. Такие решения оптимизируют портфель за счет оценки множества факторов, способствуя диверсификации и максимизации прибыли.
Анализ сценариев и стресс-тестирование
Модели стресс-тестирования на базе ИИ позволяют легко оценить, как работают портфели во время рыночных спадов или экономических кризисов. Действенная аналитика определяет стратегии снижения рисков.
Прогнозный анализ поведения клиентов
ИИ анализирует данные о клиентах, чтобы прогнозировать поведение, предпочтения и уровень оттока клиентов. Финансовые учреждения используют эту информацию для адаптации маркетинговых кампаний, улучшения качества обслуживания клиентов и удержания клиентов.
Проблемы и ограничения ИИ в финансовом моделировании
Хотя ИИ имеет огромный потенциал в финансовом моделировании, некоторые ограничения не позволяют ему раскрыться в полной мере:
Качество и доступность данных
Качественные данные жизненно важны для точного финансового моделирования. Тем не менее проблемы с качеством данных и ограничения доступа из-за конфиденциальности могут привести к неточным прогнозам. Крайне важно поддерживать чистоту и актуальность данных.
Переоснащение и недостаточное оснащение модели
Переоснащение дает слишком сильное соответствие исходным (входным) данным, что приводит к плохому обобщению. В противоположном сценарии недостаточная подгонка и упрощенная архитектура модели может привести к неудачам в выявлении ключевых закономерностей. Балансировка сложности модели имеет решающее значение для надежных прогнозов.
Недостаточная прозрачность механизма прогнозов
Модели искусственного интеллекта, особенно с глубоким обучением, не обладают достаточной прозрачностью. Они прогнозируют точно, но мало что дают для понимания принятых решений. Такой характер «черного ящика» поднимает этические и нормативные проблемы.
Проблемы этики и конфиденциальности
Финансовые модели ИИ могут закреплять искажения в данных, что приводит к предвзятым решениям и дискриминации. В то же время обширный сбор данных вызывает проблемы конфиденциальности, особенно в отношении информации личного характера.
Нормативные проблемы
Финансовые учреждения должны соблюдать определенные правила при внедрении ИИ. Регулирующие органы все чаще проверяют модели ИИ на предмет справедливости, прозрачности и подотчетности. Нахождение баланса между инновациями и соблюдением требований – деликатная задача.
Динамика рынка и непредсказуемость
На финансовые рынки влияют сложные взаимодействия сторон, геополитические события и настроения инвесторов. Модели искусственного интеллекта не всегда способны уловить внезапные сдвиги, события «черного лебедя» или изменения настроений на рынке. Прогнозирование экстремальных событий остается сложной задачей.
Проверка модели и бэк-тестирование
Проверка моделей ИИ на исторических данных имеет важное значение. Однако финансовые рынки развиваются, делая прошлые данные менее актуальными. Модели, которые хорошо работают при бэк-тестировании, могут потерпеть неудачу в реальных сценариях из-за динамичности рынка.
Взаимосвязь и системные риски
Модели искусственного интеллекта могут непреднамеренно усилить системные риски. Их коллективное использование, особенно в условиях скоростного трейдинга, может привести к нестабильности рынка. Понимание того, как ИИ взаимодействует с другими моделями и влияет на всю финансовую систему в целом, имеет решающее значение.
Сотрудничество человека и искусственного интеллекта
Также непросто найти правильный баланс между человеческим суждением и прогнозами ИИ. Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к появлению «слепых зон», а игнорирование выводов искусственного интеллекта может замедлить или исказить принятие решений. Здесь важное значение имеет эффективное сотрудничество между людьми и ИИ.
Интерпретируемость и объяснимость
Финансовым специалистам необходимо понимать решения моделей ИИ. Разработка интерпретируемых методов ИИ (например, объяснимого ИИ) имеет решающее значение для укрепления доверия и обеспечения подотчетности в финансовых инициативах.
Избегайте предвзятости и ошибок при использовании решений прогнозирования на основе ИИ
Готовы ли вы произвести революцию в прогнозировании вашего бизнеса? Наша команда опытных инженеров отлично справляется с решением сложных задач по адаптации ИИ, гарантируя, что ваши модели прогнозирования будут не только эффективны, но и надежны.
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией. Давайте вместе исследуем возможности улучшения вашей системы прогнозирования и результатов в вашем бизнесе.
Примеры использования ИИ в финансовой сфере
Решения для финансового моделирования, основанные на искусственном интеллекте, приносят революционные открытия и достижения по широкому кругу проектов в различных отраслях.
Крупнейшие финансовые учреждения, такие как JPMorgan Chase и Goldman Sachs, используют эмитентов и платежных агентов (IPA) для автоматизации и оптимизации операций. Mastercard и PayPal используют системы ИИ, которые анализируют данные транзакций в режиме реального времени. Эти системы быстро выявляют и предотвращают мошенническую деятельность, обеспечивая безопасность финансовых транзакций.
Давайте подробнее рассмотрим некоторые из наиболее известных проектов с использованием ИИ для финансового моделирования и прогнозирования.
AlphaSense: бизнес-аналитика для принятия разумных решений
AlphaSense – платформа для анализа рынка и поисковая система, которая обслуживает банки, инвестиционные фирмы и компании из списка Fortune 500. Используя обработку естественного языка и анализируя ключевые слова в документах, стенограммах, исследованиях и новостях, это решение выявляет изменения и тенденции на финансовых рынках.
С 2011 года их технология на основе искусственного интеллекта помогает профессионалам принимать обоснованные решения, предоставляя ценную информацию из обширной библиотеки рыночных данных.
Брокеры и трейдеры могут использовать платформу для доступа к информации как о частных, так и о государственных компаниях и использовать ее для принятия более разумных бизнес-решений с уверенностью и намного быстрее обычного.
Kavout: аналитическая инвестиционная платформа
Kavout использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для выявления закономерностей на финансовых рынках в реальном времени. Одним из примечательных решений является K Score – система ранжирования акций на базе ИИ. K Score анализирует обширные наборы данных, включая отчеты SEC и структуру цен, и сводит эту информацию в числовой рейтинг акций.
Kavout работает на стыке передового искусственного интеллекта и больших данных, что позволяет ему получать более глубокое понимание и вдохновлять игроков рынка на принятие более смелых инвестиционных решений.
Simudyne: управления рисками через моделирование
Платформа Simudyne позволяет финансовым учреждениям проводить стресс-тесты и оценивать масштабы эффекта «заражения» рынка. Компания предлагает решения управления рисками через моделирование ситуаций, а также экологических, социальных и управленческих сценариев.
Глобальные финансовые учреждения, органы власти и биржи используют эту масштабируемую, готовую к использованию платформу для максимально эффективного анализа финансовых преступлений, анализа рыночного движения и антикризисного управления.
Обеспечивая наиболее точное моделирование реальных сценариев, Simudyne создает инновационный подход к принятию решений и ускорению роста на основе тестирования.
Zest AI: оптимизация андеррайтинга и оценки
Используя тысячи точек данных, Zest AI обеспечивает прозрачность, которая позволяет кредиторам более эффективно оценивать группы населения, традиционно считающиеся «группами риска». Благодаря этим возможностям, компании удается повысить точность прогнозирования рисков и минимизировать потери более чем на 25%.
Кредиторы, внедрившие Zest, теперь могут принимать обоснованные решения и предоставлять более качественные кредитные продукты, что приводит к увеличению доходов, снижению рисков и упрощению соблюдения требований.
Enova: превосходство в сфере кредитных услуг
Enova – известная технологическая компания, предлагающая финансовые онлайн-услуги на основе машинного обучения через свою кредитную платформу. Она удовлетворяет потребности неосновных потребителей и малого бизнеса, которым традиционные банки часто отказывают.
За годы работы Enova обслужила более 9 миллионов клиентов, предоставив кредиты и финансирование на общую сумму более 52 миллиардов долларов. Их лидирующие на рынке продукты открывают клиентам путь к повышению их финансового благосостояния.
Извлекаем уроки из неудачных запусков проектов ИИ в сфере финансов
Обширный анализ и отраслевые дискуссии показывают, что неудачные проекты ИИ часто сталкиваются с общими проблемами:
- Отсутствие четко определенной стратегии;
- Качество и согласованность данных не на должном уровне;
- Недооценка необходимости изменений корпоративной культуры;
- Игнорирование важности объяснимости данных;
- Этические аспекты разработки ИИ.
Финансовые организации, преодолевшие эти трудности, отдают приоритет широкому внедрению методологий искусственного интеллекта и ставят эти инициативы впереди других бизнес-задач. Такая стратегия позволяет им стимулировать рост доходов, расширять взаимодействие с клиентами и продолжать развивать свои каналы продаж за счет приобретения новых возможностей для своих решений на основе ИИ.
Воспользуйтесь преимуществами ИИ для финансового прогнозирования вместе с ISsoft
Мы – ISsoft, ведущая компания по разработке программных решений с более чем 30-летним опытом работы, специализирующаяся на консалтинге и разработке ИИ.
Наши персонализированные системы финансового прогнозирования на базе искусственного интеллекта тщательно адаптированы к уникальным требованиям вашего бизнеса.
Будь то локальные, облачные или SaaS-решения, мы поможем вам добиться наилучших результатов в финансовом планировании и анализе, превращая этот процесс в стратегический ресурс вашего бизнеса.
Присоединяйтесь к лучшей команде в области разработки решений искусственного интеллекта!
Считаете себя опытным специалистом в области разработки ИИ? Ищете команду, с которой вам будет легко и комфортно сотрудничать, работая над проектами, полностью раскрывающими ваш потенциал?
Искать больше не нужно! ISsoft предлагает вам присоединиться к таким же талантливым и амбициозным ребятам, как и вы. Познакомьтесь ближе с нашей экспертизой, узнайте больше о нашей корпоративной культуре и не забудьте рассмотреть бонусы, которые мы с радостью предоставим вам как члену нашей дружной команды. Ждем ваше резюме!
Почему ISsoft?
- Обширный опыт внедрения финансовых систем B2B.
- 30-летний опыт работы в релевантных технологиях.
- Экспертиза в платформах Tableau, Qlik и Power BI.
- 1,5–2X скорость разработки ИИ.
- 95% довольных клиентов.
- 0–50% сокращение затрат разработки ИИ.
Часто задаваемые вопросы
Как решения для прогнозирования на базе искусственного интеллекта интегрируются с существующими системами?
Опираясь на более чем 30-летний опыт, ISsoft фокусируется на плавном внедрении систем финансового моделирования на базе искусственного интеллекта в текущие бизнес-операции. В начале каждой инициативы на этапе исследования команда выбирает технический стек, который дополняет и улучшает существующую систему.
Такая методика постепенного внедрения гарантирует целостное слияние с существующими финансовыми процессами, хранилищами данных и аналитическими инструментами. Это способствует бесперебойному обмену данными и снижает вероятность простоев.
Какова ожидаемая рентабельность инвестиций в систему финансового прогнозирования с использованием ИИ?
Произвести оценку рентабельности инвестиций в финансовое прогнозирование сложно. Это зависит от масштаба развертывания, операционной совместимости и стратегических целей компании. Крайне важно учитывать преимущества, выходящие за рамки сокращения затрат.
Количественные выгоды включают финансовую экономию за счет автоматизации, повышение производительности за счет переориентации сотрудников на стратегические задачи и масштабируемость. Качественные преимущества, хотя их и труднее измерить, включают повышение точности прогнозов, повышение удовлетворенности работой за счет устранения рутинных задач и улучшение контроля за финансовыми процессами.
Как решения на базе искусственного интеллекта обеспечивают безопасность данных и соответствие требованиям?
Чтобы обеспечить соответствие нормативным требованиям, в решения финансового прогнозирования на основе ИИ встроены следующие меры защиты:
- Защита данных, независимо от того, хранятся они или передаются, а также недоступность их для неавторизованных лиц.
- Средства контроля доступа для конкретных ролей, позволяющие пользователям взаимодействовать только с информацией, имеющей отношение к их должностным функциям.
- Использование искусственного интеллекта для обнаружения нестандартных закономерностей, которые могут указывать на пробелы в безопасности или неправильное использование.
- Настройка систем искусственного интеллекта на соответствие финансовым и другим нормам, таким как GDPR, CCPA и SOX.
- Отслеживание и документирование событий доступа и изменения данных в специальном журнале.
- Защита конфиденциальных данных на этапах тестирования и обучения модели ИИ.
- Быстрое внедрение обновлений для защиты от угроз безопасности системы.
- Механизмы, устанавливающие соответствие систем искусственного интеллекта таким стандартам, как PCI DSS, и других систем безопасности платежных данных.
- Обучение пользователей передовым методам обеспечения безопасности для минимизации рисков и человеческого фактора.
Может ли система искусственного интеллекта адаптироваться к нашим конкретным потребностям в прогнозировании и развиваться?
Платформы финансового прогнозирования на базе искусственного интеллекта, как правило, гибки и предназначены для роста бизнеса и удовлетворения конкретных потребностей. Они используют машинное обучение для обеспечения точности и интегрируют его с различными входными данными и приложениями для комплексного анализа. Они могут адаптироваться к сложности данных, новым методологиям, правилам и стратегическим изменениям. В то же время системы обратной связи обеспечивают актуальность и эффективность таких решений.
