Mọi ngành trong nền kinh tế toàn cầu đều được hưởng lợi từ trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn. Chỉ còn là vấn đề thời gian cho đến khi các ngân hàng, tổ chức tài chính và tổ chức quản lý tài sản tận dụng công nghệ này để đạt được lợi thế cạnh tranh.

Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực tài chính. Ngành công nghiệp sẽ trở nên dựa trên dữ liệu kỹ thuật số nhiều hơn khi nhiều ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính áp dụng các giải pháp dữ liệu lớn và AI.

5 ứng dụng Big Data và AI trong ngành tài chính

Dữ liệu lớn và AI có vẻ giống như những từ thông dụng trong ngành, nhưng chúng khá đơn giản. Các giải pháp dữ liệu lớn cho phép các công ty sắp xếp thông tin thô thành những hiểu biết có thể hành động. AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ thường ngày, lặp đi lặp lại hoặc đơn điệu để giải phóng nhân viên xử lý các dự án phức tạp hơn.

“Các ứng dụng dữ liệu lớn và được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các tổ chức tài chính, ngân hàng, chuyên gia quản lý tài sản và người tiêu dùng hoạt động hiệu quả và năng suất hơn.” 

Dưới đây là những ví dụ về dữ liệu lớn và ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ biến đổi ngành tài chính trong những năm tới.

1. Phát hiện gian lận

Các tổ chức tài chính quản lý rất nhiều dữ liệu, dữ liệu này chỉ tăng lên khi thế giới trở nên kỹ thuật số hơn và số lượng khách hàng tiếp tục tăng. Phát hiện gian lận là ưu tiên hàng đầu trong lĩnh vực tài chính. Nhân viên con người không thể sàng lọc khối lượng lớn thông tin để tìm ra điểm bất thường, nhưng máy học (ML) và AI có thể làm điều đó. 

Phát hiện bất thường dựa trên AI có thể giúp các công ty tài chính xác định các sự cố gian lận cho khách hàng của họ. Ví dụ, Wells Fargo sử dụng phần mềm FICO để chống lại sự lừa dối trong thời gian thực, bảo vệ người tiêu dùng và doanh nghiệp. Các ngân hàng nổi tiếng thậm chí đã giành được 

Giải thưởng FICO Choice 2022 Industry Vanguard cho việc sử dụng ML và AI cho các quy trình phát hiện gian lận.

2. Chatbot đàm thoại

AI đàm thoại mô tả các giải pháp sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép các bot ảo tham gia vào các cuộc trò chuyện giống như con người trong thời gian thực với khách hàng. Các công ty thiếu lao động có thể sử dụng chatbot AI để xử lý các nhiệm vụ dịch vụ khách hàng cơ bản, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có ý nghĩa hơn.

“Các chatbot trò chuyện ngày càng trở nên phổ biến trong ngành tài chính, đặc biệt là khi nhu cầu về phản hồi dịch vụ khách hàng nhanh chóng, hữu ích tăng lên.” 

Một ví dụ điển hình về chatbot AI trong lĩnh vực tài chính là Erica của Bank of America. Erica là một bot được hỗ trợ bởi AI trong ứng dụng di động của ngân hàng. Các trợ lý tài chính ảo có thể trả lời câu hỏi về tài khoản ngân hàng, ứng dụng thẻ tín dụng, v.v. Người dùng có thể tránh gọi dịch vụ khách hàng cho nhiều câu hỏi, vì Erica có thể trả lời chúng một cách hiệu quả.

3. Thông tin chi tiết được cá nhân hóa

Một ứng dụng khác của phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo là khả năng các ngân hàng cá nhân hóa trải nghiệm quản lý tài chính và ngân hàng của khách hàng. Cạnh tranh rất khốc liệt — các tổ chức cung cấp cho khách hàng thông tin chi tiết được cá nhân hóa thường sẽ vượt trội so với những tổ chức khác. 

Mặc dù các ngân hàng biết thông tin được cá nhân hóa có giá trị như thế nào đối với khách hàng, chỉ 16% có giao thức chuẩn để phát triển các thuật toán cho nó, theo nghiên cứu từ McKinsey.

4. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán là một ứng dụng dữ liệu lớn có lợi mà các ngân hàng có thể sử dụng. Những giải pháp này đưa ra những dự đoán trong tương lai có ích cho khách hàng và doanh nghiệp. Các công ty thông tin tài chính thu thập sẽ trở nên vô dụng không có giải pháp phân tích, vì nó quá phức tạp và đồ sộ để nhân viên hiểu được.

Phân tích dự đoán cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường, dự đoán những thay đổi trong tương lai của ngành tài chính và xác định cách phục vụ khách hàng tốt nhất. Nó có thể tiếp quản một số công việc mà nhân viên con người làm, cho phép họ tập trung vào các dự án có ý nghĩa hơn cho tổ chức của họ. 

5. Quản lý tuân thủ quy định

Các ngân hàng phải tuân thủ nhiều yêu cầu quy định. Quản lý tuân thủ là một khía cạnh đầy thách thức của ngành tài chính, nhưng dù sao cũng quan trọng. Ví dụ, các ngân hàng phải theo dõi chống rửa tiền (AML), giúp giảm thiểu hoạt động đáng ngờ hoặc gian lận.

Các công ty đang chuyển sang sử dụng các giải pháp AI và dữ liệu lớn để hỗ trợ các quy trình quản lý tuân thủ quy định. Các hệ thống này cho phép các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác hợp lý hóa các quy trình tuân thủ của họ bằng cách giảm lỗi của con người và tự động hóa việc ra quyết định.

Năm ứng dụng này chỉ cung cấp một cái nhìn thoáng qua về lĩnh vực tài chính đang thay đổi. Một số ứng dụng cơ bản khác bao gồm:

• Quản lý rủi ro tín dụng
• Tối ưu hóa các chiến lược giao dịch
• Hỗ trợ giao dịch thuật toán
• Bảo lãnh phát hành và quản lý yêu cầu bồi thường

Bởi vì ngành tài chính rất rộng lớn, nên ngày nay dường như có vô số cơ hội cho các công ty tận dụng các giải pháp dữ liệu lớn và AI.

Các công ty tài chính: Tiếp tục tận dụng sức mạnh của Dữ liệu lớn và AI

Cũng như nhiều lĩnh vực khác trong nền kinh tế, ngành dịch vụ tài chính ngân hàng đang ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào công nghệ kỹ thuật số, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo cũng không ngoại lệ. 

“Các ngân hàng và tổ chức tài chính đang nâng cấp các hệ thống cũ của họ lên các giải pháp công nghệ cao, tiên tiến hơn để phục vụ khách hàng tốt hơn, thúc đẩy năng suất và hiệu quả.” 

Giờ là lúc các ngân hàng, chuyên gia quản lý tài sản và các công ty liên quan đến tài chính khác tận dụng AI, ML và dữ liệu lớn để theo kịp các đối thủ cạnh tranh và khách hàng của họ. Sẽ rất thú vị khi xem AI và dữ liệu lớn tiếp tục thay đổi bối cảnh dịch vụ tài chính như thế nào vào năm 2023 và hơn thế nữa. Trí tuệ nhân tạo không ngừng phát triển và chuyển đổi các ngành công nghiệp, và các công ty nên khôn ngoan để theo kịp những thay đổi.

Ngoài ra, đọc Kinh doanh mạnh mẽ như thế nào với trí tuệ nhân tạo

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.aiiottalk.com/data-and-ai-transform-financial-industry/