인공 지능 (AI)는 금융 서비스에서 많이 채택 된 훌륭한 도구입니다. 이는 기업에 엄청난 잠재력을 제공하며 신중하고 신중하게 배치 할 수 있습니다.
사기 탐지, 알고리즘 거래, 최고의 암호 화폐 거래소, 챗봇, 가상 대표자 및 위험 통제는 AI를 사용하여 적극적으로 이익을 얻을 수있는 몇 가지 영역입니다.
자동화는 새로운 측면이 아닙니다. 투자 은행 (IB). Excel로 작업하는 많은 주니어 은행 전문가는 매크로를 쉽게 작성하고 재무 모델링에 도움을 줄 수 있습니다. 그러나이 프로세스는 여전히 노동 집약적이고 시간이 많이 걸립니다. 프로세스를 자동으로 계산하는 동안에도 숫자를 처리하면 약간의 시간 만 절약됩니다. 이것은 개인이 화면을 응시하는 데 많은 시간을 낭비한다는 것을 의미합니다.
AI의 발전은 빠르게 변화하고 있습니다. 투자 은행 산업. 이 기사에서는 AI가 IB의 미래를 형성하는 방식에 대해 더 깊이 탐구하고 고려해 보겠습니다.
예측 분석 데이터를 적용하여 비즈니스의 미래 결과를 예측합니다. 과거 데이터의 협력을 통해 AI 알고리즘은 과거와 현재의 행동을 분석하여 미래의 결과를 예측합니다. BNP Paribas라는 프랑스 은행은 2017 년에“Smart Chaser”라는 AI 기반 도구를 사용하여 거래 매칭 방법을 간소화하고 예측 분석. 이제 도구는 BNP 증권 서비스를 통해 이루어진 거래의 데이터 기록을 사용하여 모든 유형의 패턴을 더욱 용이하게하여 실패로 이어집니다. 이것은 또한 가까운 미래에 수동 개입이 필요할 수있는 특별 거래의 가능성을 예측하는 데 유용합니다. Smart Chaser 도구는 관련 예측을 얻는 데 98 %의 정확도를 제공 할 수 있다고합니다.
은행가의 워크 플로우를 자동화하는 새로운 기술뿐만 아니라 AI 도구를 배포함으로써 점진적인 효율성을 빠르게 개발할 수 있습니다. 전체 프로세스 범위 투자 은행 산업 영향을받을 것이다 기계 학습 (ML) 및 AI. 일관된 디지털화의 일부로 AI를 현명하게 구현 전략. 초기 단계에서 전략, 전체 프로세스를 재구성하는 것을 기반으로합니다. 사람들이 일하는 방식을 보완하고 보완하기 때문에 다른 직원들도 AI에 적응하도록하십시오.
간단한 AI 시스템은 모든 것을 제거하는 데 매우 유용합니다. 일하는 사람에 대한 위협 데이터 과부하 투자 은행 상사. 이 회사에서 일하는 전문가는 최신 발전에 대한 최신 정보를 유지해야합니다. AI 시스템은 자동으로 데이터를 수집하고 추가 시장 예측을 위해 조사합니다.
Qualtrics의 보고서에 따르면 연구원의 약 97 %가 인공 지능 결국 시장 분석, 통계 학자 (95 %) 및 분석가 (94 %)의 역할이 중복 될 것입니다.
AI 시스템은 자체 공급을 위해 방대한 양의 데이터를 필요로하기 때문에 기술 향상은 단순히 방법이 여러 소스에서 수집 된 데이터를 쉽게 자동 공급할 수 있음을 의미합니다.
XNUMXD덴탈의 투자 은행 산업 AI를 활용하여 고객의 거래 처리를 자동화 할 수 있습니다. 이것은 더 빠른 거래를 제공하고 몇 가지 솔루션은 고객이 고려할 수있는 가능한 투자 전략을 식별 할 수 있습니다. 이것은 또한 여러 시장에서 거래를 실행할 수 있습니다.
거래 자동화 솔루션은 거래자의 매수 / 매도 주문을 브로커, 증권 거래소 또는 주문을 이행 할 수있는 기타 거래 시스템과 일치시키기 위해 ML 알고리즘이 필요합니다. 많은 전자 경로는 유동성을 제한하고 거래자의 비용을 최대화하지만 알고리즘은 시간이 지남에 따라 거래를 실행하는 가장 저렴하고 안전한 방법을 찾기 위해 향상 될 수 있습니다.
AI 기술의 발전으로 IB 산업은 훨씬 더 정확한 의사 결정에 효과적으로 집중할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 인터넷이 완전히 새로운 비즈니스 모델을 발명 한 것 같습니다. AI는 IB 산업에도 똑같이 할 것입니다.
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출처 : https://datafloq.com/read/ways-ai-shaping-investment-banking-industry/15730
