Mindennapi pénzügyeink és a mögötte lévő mesterséges intelligencia motor 

💭 Mindennapi pénzügyeink során a mesterséges intelligencia egyre meghatározóbb tényezővé válik. Ezt a technikai / technológiai fejlődést a pénzintézetek ki is aknázzák, hogy minél professzionálisabb szolgáltatásokat biztosíthassanak az Ügyfelek részére.

✍️ Írásommal elmélkedésre próbállak inspirálni Téged is, s a 🔗 mesterséges intelligencia pénzügyi szolgáltatási ágazatban lévő szerepéről értekezek.

Mi lehet a mesterséges intelligencia szerepe a pénzügyi szolgáltatási ágazatban a mindennapi pénzügyeink során❓

A mesterséges intelligencia hatékony eszköznek bizonyul azon pénzintézetek számára, amelyek működésük javítására, kockázatkezelésre és portfóliójuk hatékonyabb optimalizálására törekszenek. Az (MI) tehát egyre fontosabb szerepet játszik a pénzügyi szolgáltatási ágazatban.

Prediktív analitika

A prediktív analitika az, amely segíthet a pénzügyi cégeknek abban, hogy jobban megértsék és előre jelezzék az ügyfelek igényeit, preferenciáikat és viselkedésüket, az MI egyik legismertebb felhasználási módja.

✅ Ezt az információt aztán felhasználhatják arra, hogy személyre szabottabb árukat és szolgáltatásokat hozzanak létre.

Kockázatkezelés és csalásfelderítés

Ezenkívül a mesterséges intelligenciát a kockázatkezelés és a csalásfelderítés javítására is használják a pénzügyi szolgáltatási ágazatban. Az MI-rendszerek nagy mennyiségű adat valós időben történő kiértékelésével gyorsan azonosítani tudják a szokatlan mintákat és tranzakciókat, amelyek csalásra utalhatnak. Ez segítheti a pénzügyi szervezeteket az általános pénzügyi kockázat csökkentésében és a csalással kapcsolatos veszteségek megelőzésében.

Gépi tanulás előnye a pénzügyi szektorban

Plusz az MI-t portfólióoptimalizálásra és pénzügyi előrejelzésekre is használják. A gépi tanulási algoritmusok és a prediktív elemzések használatával a pénzintézetek optimalizálhatják portfólióikat, és pontosabb befektetési döntéseket hozhatnak.

Hogyan hasznosul a gépi tanulás, a mély tanulás és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) a mindennapi pénzügyeink során❓

📣 A gépi tanulás, a mély tanulás és az NLP segíti a pénzintézeteket működésük javításában, az ügyfelek élményének javításában és a megalapozottabb döntések meghozatalában. Ezek a technológiák várhatóan a következő években egyre jelentősebb szerepet fognak játszani a pénzügyi szektorban.

Gépi tanulás

A pénzintézetek jobb döntéseket hozhatnak, ha 🔗 gépi tanulást alkalmaznak inkább a hatalmas adatmennyiség vizsgálatára és trendek feltárására. A gépi tanulás például felhasználható többek között a részvényárfolyamok, a hitelkockázat és a hitelmulasztások előrejelzésére is.

Mélytanulás

A mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely neurális mintájú hálózatok sokaságát használja a bonyolult problémák modellezésére és megoldására. A mély tanulást például a pénzügyekben használják a csalások felderítésére, az értékpapírok célárazására és a portfóliók kezelésére szolgáló modellek létrehozására.

A természetes nyelvi feldolgozást (NLP) a pénzügyekben használják annak érdekében, hogy a számítógépek megértsék az emberi nyelvet és megfelelően reagáljanak. Az NLP-t pénzügyi chatbotokban, virtuális asszisztensekben és 🔗 hangulatelemző eszközökben használják.

Lehetővé teszi a pénzintézetek számára, hogy javítsák az ügyfélszolgálatot, automatizálják az ügyfelekkel folytatott interakciókat, és jobb termékeket és szolgáltatásokat fejlesszenek ki.

💡 Hogyan segít a mesterséges intelligencia a csalások felderítésében és a kockázatkezelésben a pénzügyi szolgáltatások terén❓

👏 A mesterséges intelligencia hatékony eszköznek bizonyul a csalásfelderítési és kockázatkezelési folyamataikat javítani kívánó pénzügyi vállalatok számára, lehetővé téve számukra, hogy hatékonyabban és eredményesebben működjenek, miközben minimalizálják a lehetséges veszteségeket❗

Az alábbi lépésekkel tudja az MI segíteni mondjuk csalások és kockázatkezelés témájában a pénzügyi szektort:

• Adatgyűjtés

Az első lépésben több forrásból kell adatokat gyűjteni, beleértve a piaci, vevői és tranzakciós adatokat. Ezután a gépi tanulási modellek képzése történik ezen adatok felhasználásával.

• Adatok előfeldolgozása

Az adatok összegyűjtése után azokat meg kell „tisztítani”, hogy megszabaduljunk a hibáktól vagy következetlenségektől. Ez garantálja az adatok megbízhatóságát és pontosságát.

• Gépi tanulási modellezése

A lehetséges csalárd tevékenységek vagy kockázatok azonosítása érdekében ezt követően gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak az előfeldolgozott adatok vizsgálatára. Az algoritmusok például arra taníthatók, hogy észlelhessék a csalárd viselkedési mintákat a tranzakciós adatokban, vagy előre jelezzék a befektetésekhez kapcsolódó lehetséges veszélyeket.

• Valós idejű megfigyelés

A mesterséges intelligencia rendszereit ezután a tranzakciók szemmel tartására és a lehetséges csalások észlelésére használják. Ez lehetővé teszi a pénzintézetek számára a gyors cselekvést és a veszteségek megállítását.

• Megfelelőség

A mesterséges intelligencia a pénzüggyel foglalkozó cégeket is segítheti a kockázat– és csaláskezelésre vonatkozó jogi normák teljesítésében. Az algoritmusai például felhasználhatók a pénzmosás elleni (AML) törvények esetleges megsértésének észlelésére, és azon területek meghatározására, ahol a kockázatkezelési eljárásokat javítani kell. Jómagam esszenciális kérdéskörnek azért nem tartom a pénzmosás problematikáját, hiszen teljes mértékben nyilvánvalóvá vált már a Covid-19 idején is, hogy némi humort belecsempésszek írásomba : míg Te a kezedet mostad, addig azok akik megtehetik a pénzüket 😉Offshore cégek és alapítványok jórésze pont ezt a célt szolgálja. Érdekességként mondom például a „Magyarország” nevű állam az AML törvényt jogharmonizáció útján a Pmt. azaz 2017. évi LIII. törvény keretében tette magáévá.

• Folyamatos fejlesztés 

Az MI-modelleket folyamatosan frissíteni és javítani kell a friss információk és a felhasználói adatok alapján. Ez garantálja, hogy a modellek továbbra is megbízhatóak és hatékonyak maradjanak a csalások azonosításában és a kockázatok ellenőrzésében.

Mi a haszna a chatbotoknak és a virtuális asszisztenseknek a pénzügyi szektorban❓

A chatbotok és a virtuális asszisztensek értékes eszközöknek bizonyulnak azon pénzkezelő, például 🔗 fintech cégek számára, amelyek javítani kívánják az ügyfélélményt. Ezek csökkentik a költségeket és hatékonyabban működnek. Persze a fejlődéshez azért még hosszú utat kell bejárni, mert például az elmúlt hónapokban a médiára zúdított chatbot őrület az emberek számára mégis megvilágította a helyzetet, hogy a média a chatbotok értelmi képességét igencsak túlmisztifikálta.

A chatbotokról

A chatbotokat és a virtuális asszisztenseket személyre szabott szolgáltatások és segítségnyújtás biztosítására használják, ami javítja az ügyfélélményt. Az ügyfelek valós időben kommunikálhatnak ezekkel az MI-alapú eszközökkel, és részleteket kaphatnak számláikról, tranzakcióikról és egyéb pénzügyi szolgáltatásaikról, melyeket igénybe vesznek.

ℹ️ Használhatók arra is, hogy válaszoljanak a gyakran feltett kérdésekre, pénzügyi tanácsot kínáljanak, és segítséget nyújtsanak az ügyfeleknek kihívást jelentő problémák esetén.

Egy pénzügyi szituáció

Tegyük fel, hogy egy banki ügyfél kérdést szeretne feltenni egy közelmúltbeli tranzakcióval kapcsolatban, de a bank ügyfélszolgálati központja bezárt. Az Ügyfél használhatja a bank chatbotját vagy virtuális asszisztensét, hogy valós időben kapja meg a szükséges információkat, ahelyett, hogy másnapig kellene várnia, míg az ügyfélszolgálat munkaideje ismét elkezdődik.

A virtuális asszisztens vagy chatbot ellenőrizheti az ügyfél azonosítását, és hozzáférést biztosíthat számlaegyenlegéhez vagy tranzakciós adataihoz. Ha az ügyfélnek összetettebb problémája van, a chatbot vagy a virtuális asszisztens továbbíthatja azt egy emberi képviselőnek további segítségért. Ez azt jelenti, hogy az MI-alapú chatbotok és virtuális asszisztensek azonnali választ tudnak adni az ügyfelek megkereséseire, csökkentve a várakozási időt és javítva az ügyfelek elégedettségét.

Az MI a pénzügyi szektorban kiadáscsökkentő

Mivel éjjel-nappal elérhetőek, a chatbotok és a virtuális asszisztensek hasznos erőforrások azoknak az ügyfeleknek, akiknek a hagyományos munkaidőn kívül is szükségük van támogatásra. Az ismétlődő folyamatok automatizálásával és a humán támogatás igényének kiküszöbölésével a pénzügyi szervezeteket is segíthetik a kiadások csökkentésében, s egyébként ha nem óhajtunk naivan viselkedni, pont ez a lényeg. Az elmúlt pár év időszakának adatai is pont azt mutatják meg számunkra, hogy az emberek – leginkább a fiatalok túlnyomó többsége – kifejezetten kerüli a bankokkal történő személyes konzultációt.

A jövőnek a trendje, hogy a mesterséges intelligencia és a pénzügyi szektor, ennél már csak jobban fog összefonódni, nagyon is reális képet fest❗

✅ Úgy érzem ez a téma amit cikkemben feszegetek nagyon érdekes, de azért számomra tényállás, hogy bizony van még hova fejlődni.

Az viszont kétségtelen, hogyha a hagyományos bankszektor különböző IT szolgáltatásait összehasonlítom a fintech cégek által nyújtott lehetőségekkel, akkor utóbbi startup vállalatok ezen a területen sokkal jobb ügyfélélményt nyújtanak. Azért az online pénzkezelés körüli szakmai témákat és gyakorlati teszteket, és lehetőségek felkutatását nem ma kezdtem, így van viszonyítási alapom. A 🔗 Revolut Rita nevű chatbotja ha egyszerűen fogalmazunk számára, sokszor hatékony segítség tud lenni. Bár számtalan esetben feladja és átkapcsol egy ügyfélszolgálati munkatárs számára.

Mi hát a jövőkép a pénzügyi szektorban❓

A mesterséges intelligencia jövője a pénzügyekben izgalmas,

a hatékonyság, a pontosság és az ügyfélélmény javításának opcióival.

Mindazonáltal elengedhetetlen lesz, hogy a pénzügyi cégek körültekintően kezeljék az MI használatával kapcsolatos kockázatokat és kihívásokat. A mesterséges intelligencia pénzügyi szolgáltatásokban való felhasználása jelentős mértékben javíthatja az ágazatot, amit jelen témámban érintettem.

A pénzügyi szektor számos aspektusát már így is átformálta az MI

• csalások felderítését,
• a kockázatkezelést,
• a portfólióoptimalizálást
• és az ügyfélszolgálatot.

Nyilván a lényeg, a döntéshozatal automatizálása lesz

Ez ugyanis az egyik olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia várhatóan nagy hatással lesz a jövőben. Ez magában foglalhatja hatalmas mennyiségű pénzügyi adat vizsgálatát a már hivatkozott gépi tanulási algoritmusok segítségével, majd befektetési ajánlások megfogalmazását.

✅ A mesterséges intelligencia segítségével személyre szabott befektetési portfóliók hozhatók létre az Ügyfelek számára kockázatvállalási és pénzügyi céljaiktól függően.

Az MI pénzügyekben való felhasználása azonban potenciális kihívásokat is rejt magában. Ide tartoznak az adatvédelmi aggályok, a szabályozási megfelelési problémák. Fontos lesz, hogy a pénzintézetek gondoskodjanak arról, hogy a mesterséges intelligencia felelősségteljes és etikus módon kerüljön felhasználásra, és megfelelő biztosítékok, például átlátható algoritmusok és rendszeres ellenőrzések legyenek érvényben az esetleges kockázatok csökkentése érdekében.

👋 Érdekes, izgalmas és mindenképpen fejlődőképes területnek tartom, de azért ott még nem tartunk, hogy a Mesterséges Intelligencia elvegye például a pénzügyi asszisztensek feladatkörét 😉