Dirbtinio intelekto taikymas finansų sektoriuje PDF

Dirbtinio intelekto taikymas finansų sektoriuje Algoritminė prekyba Dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja rinkos duomenis, kad galėtų priimti sprendimus dėl prekybos realiuoju laiku Blokų grandinė ir išmaniosios sutartys Dirbtinio intelekto ir blokų grandinės derinimas automa...

Dirbtinio intelekto taikymas finansų sektoriuje Algoritminė prekyba Dirbtinio intelekto algoritmai analizuoja rinkos duomenis, kad galėtų priimti sprendimus dėl prekybos realiuoju laiku Blokų grandinė ir išmaniosios sutartys Dirbtinio intelekto ir blokų grandinės derinimas automatizuotam finansinių susitarimų vykdymui Sukčiavimo aptikimas ir kibernetinis saugumas Dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis naudojami anomalijoms aptikti ir kibernetiniam saugumui didinti Photos provided by Pexels 2 Dirbtinio intelekto taikymas finansų sektoriuje Teisės aktų laikymasis ir ataskaitų teikimas Dirbtinis intelektas supaprastina atitiktį finansų srityje,automatizuodamas ataskaitas ir užtikrindamas, kad būtų laikomasi besikeičiančių taisyklių Kredito vertinimas balais ir rizikos valdymas Dirbtinis intelektas pagerina kredito rizikos vertinimą, analizuodamas išsamius ir alternatyvius duomenis, kad būtų galima priimti geresnius skolinimo sprendimus Nuspėjamoji investicijų valdymo analizė Dirbtinis intelektas padeda valdyti investicijas, prognozuodamas rinkos tendencijas ir pastebėdamas galimybes,naudodamas nuspėjamąją analizę Photos provided by Pexels 3 Dirbtinio intelekto tendencijos ir inovacijos Asmeniniai finansiniai Išmanusis procesų Klientų aptarnavimas ir patarimai automatizavimas (IPA) pokalbių robotai Dirbtiniu intelektu pagrįsti robo- Dirbtiniu intelektu pagrįsti robotai Dirbtiniu intelektu pagrįsti virtualūs patarėjai siūlo asmeninius automatizuoja pasikartojančias asistentai pagerina klientų investavimo patarimus užduotis finansų srityje aptarnavimą Paaiškinamas dirbtinis intelektas (XAI) Kvantinė kompiuterija Paaiškinami DI modeliai tampa Finansų sektoriai tyrinėja kvantinę svarbūs kalbant apie atitiktį ir kompiuteriją sudėtingiems pasitikėjimą, nes paaiškina DI skaičiavimams ir optimizuotam sprendimų priėmimą portfelio valdymui 4 Dirbtiniu intelektu pagrįsta algoritminėprekyba Apibrėžimas Dirbtiniu intelektu pagrįsta algoritminėprekyba sujungia dirbtinio intelekto metodus su sudėtingais algoritmais, kad automatizuotų prekybos sprendimus ir optimizuotų investavimo strategijas finansų pramonėje. Taikymas DI analizuojadidžiulius duomenų kiekius ir vykdo sandorius dideliu greičiu, remdamasis rinkos tendencijomis, istoriniais duomenimis, naujienų nuotaikomis ir kitais veiksniais. Pavyzdžiai Aukšto dažnio prekyba (sparčioji, HFT), sentimentų analizė, portfelio optimizavimas ir rinkos formavimas yra keletas specifinių taikymo pvz. Photos provided by Pexels 6 DI algoritminėjeprekyboje Sparčioji prekyba (HFT) Dirbtinio intelekto algoritmai itin greitus sandorius vykdo milisekundėmis Sentimentų analizė Dirbtinis intelektas analizuoja naujienas ir socialinę žiniasklaidą prekybos sprendimams priimti Portfelio optimizavimas Dirbtinis intelektas atsižvelgia į įvairų turtą ir rizikos lygius, siekdamas subalansuoti portfelius Photos provided by Pexels 7 Dirbtiniu intelektu pagrįstos algoritminės prekybos įrankiai ir technologijos Python ir mašininio mokymosi sistemos Python bibliotekos, tokios kaip NumPy ir scikit-learn, kartu su tokiomis sistemomis kaip TensorFlow ir PyTorch naudojamos prekybos algoritmams ir mašininio mokymosi modeliams kurti. Duomenų kanalai ir vykdymo platformos Prieiga prie finansinių duomenų real laiku iš tokių paslaugų teikėjų kaip "Bloomberg" ir vykdymo platformų, tokių kaip "InteractiveBrokers" ir "Alpaca", yra būtina algoritmineiprekybai. Debesųkompiuterijair skatinamasismokymasis Debesų platformos įgalina mastelį ir lankstumą, o skatinamojomokymosi metodai (pvz.,"DeepMind“, "AlphaGo“)optimizuoja prekybos strategijas. Photos provided by Pexels 8 Rizika ir aplinkybės dirbtiniu intelektu pagrįstoje prekyboje Netikėti rezultatai Istoriniai incidentai išryškina galimas dirbtiniu intelektu pagrįstos prekybos problemas Manipuliavimas rinka Kai kurie prekybininkai manipuliuoja rinkos kainomis naudodami algoritmus Reguliavimo ir etikos klausimai Aspektai, susiję su teisės aktų laikymusi ir etišku DI naudojimu prekyboje Photos provided by Pexels 9 Istoriniai incidentai ir netikėtos pasekmės Flash Crash 2010 m. Staigus "DowJones IndustrialAverage" kritimas,priskiriamas greitam algoritminės prekybos pardavimui, iliustruoja netikėtų rezultatų riziką. Manipuliavimas rinka Algoritmai gali būti netinkamai naudojami manipuliavimui rinka taikant tokias strategijas kaip apsimetinėjimas kitu asmeniu ir sluoksniavimas, dėl kurių iškraipoma rinka. Knight Capital "KnightCapital" 440 milijonų dolerių nuostolis dėl prekybos algoritmo gedimo pabrėžia galimą netikėtų rezultatų finansinį poveikį. 10 Photos provided by Pexels Išmaniųjų sutarčių ir dirbtinio intelekto sinergija Patobulintos finansinės programos Išmaniosios sutartys ir dirbtinis intelektas kartu sukuria pažangesnes ir efektyvesnes programas finansų pramonėje. Automatizuodamos procesus ir integruodamos sudėtingus sprendimų priėmimo pajėgumus, šios technologijos sumažina tarpininkų poreikį ir padidina bendrą skaidrumą bei efektyvumą. Momentinis skundų apdorojimas Dirbtinis intelektas gali greitai įvertinti draudimo išmokas, o išmaniosios sutartys automatiškai apdoroja ir išmoka mokėjimus pagal dirbtinio intelekto vertinimą. Šis derinys pašalina vėlavimus, užtikrina sklandų ir greitą žalos atlyginimo procesą draudėjams, transformuoja draudimo pramonę. Tokenizuoto turto valdymas Dirbtinis intelektas naudojamas fizinio turto, pavyzdžiui, nekilnojamojo turto ar meno kūrinių, vertei įvertinti. Išmaniosios sutartys leidžia sklandžiai perduoti nuosavybę ir automatiškai atnaujinti nuosavybės įrašus blokų grandinėje, supaprastinant ir apsaugant turto operacijas. Photos provided by Pexels 11 DI aptinka sukčiavimus: pavyzdžiai Lemonade dirbtiniu intelektu Mastercard sprendimų pagrįstas draudimo modelis HSBC's AML su Quantexa žvalgyba "Lemonade" pritaikius dirbtinį intelektą HSBC, bendradarbiaudama su "Mastercard„, naudodami dirbtinio pretenzijų apdorojimui ir sukčiavimo "Quantexa", naudoja dirbtinį intelektą, kad intelekto technologiją "Decision aptikimui, pagreitėjo pretenzijų aptiktų galimą pinigų plovimo veiklą, Intelligence", gerokai sumažėjo klaidingų apdorojimas ir sumažėjo apgaulingų todėl sutaupoma daug atitikties procesų. atvejų ir sukčiavimo atvejų. Jame išmokų, o tai prisidėjo prie reikšmingo jų DI sistema stebi ir analizuoja išsamius naudojama išsami operacijų vertinimo bendro nuostolių santykio pagerėjimo. Jų duomenų rinkinius, taip žymiai balais sistema, leidžianti tiksliau dirbtinio intelekto algoritmai apdoroja padidindama kovos su pinigų plovimu patvirtinti/atmesti atvejus realiuoju laiku pretenzijas per kelias sekundes. galimybes. ir 13 proc. sumažinti pasaulinius sukčiavimo rodiklius. 13 Dirbtinis intelektas kredito rizikos vertinime Išplėstiniai vertinimų duomenų šaltiniai Dirbtinis intelektas leidžia atsižvelgti į netradicinius duomenų šaltinius, tokius kaip veikla socialinėje žiniasklaidoje, komunaliniai mokėjimai, nuomos istorija, mobiliųjų telefonų naudojimas ir apsipirkimas internetu. Taip išplečiama kredito vertinimo apimtis ir pateikiamas išsamesnis asmens kreditingumo vaizdas. Šališkumo mažinimas Dirbtiniu intelektu pagrįsti kredito modeliai gali sušvelninti šališkumą, atsirandantį taikant tradicinius vertinimo metodus, ypač asmenų, turinčių ribotą kredito istoriją, atžvilgiu. Atsižvelgdamas į įvairius veiksnius, dirbtinis intelektas skatina įtraukesnę skolinimo aplinką, skatindamas sąžiningą ir informacija pagrįstą sprendimų priėmimą vertinant kreditą. Inovacijų ir etinių aspektų derinimas Dirbtinio intelekto ir alternatyvių duomenų pritaikymas vertinant kreditus gali būti naudingas, tačiau taip pat kelia susirūpinimą dėl privatumo, duomenų saugumo ir algoritminiošališkumo. Labai svarbu rasti pusiausvyrą tarp naujovių ir etinių aspektų, pabrėžiant reglamentų ir standartų svarbą šioje srityje. Photos provided by Pexels 14 Kvantinė kompiuterija ir DI finansuose Eksponentinio apdorojimo galimybės Kibernetinio saugumo iššūkiai ir sprendimai Kvantinės kompiuterijos gebėjimas išspręsti sudėtingas Nors kvantinė kompiuterija kelia kibernetinio saugumo iššūkių, matematines problemas eksponentiškai greičiau nei klasikiniai dirbtinis intelektas gali prisidėti prie pažangių, kvantams kompiuteriai suteikia didelį potencialą. Dirbtinis intelektas tai atsparių šifravimo metodų kūrimo. Šis bendradarbiavimas papildo, interpretuodamas kvantiškaipagreitintus duomenis, užtikrina finansinių duomenų ir sandorių apsaugą kvantinės teikdamas praktiškai pritaikomas įžvalgas ir optimizuodamas kompiuterijos eroje, apsaugodamas finansų sistemų sprendimų priėmimo procesus, galiausiai tobulindamas finansų vientisumą. sistemas. Finansinių inovacijų ateitis Kvantinės kompiuterijos ir dirbtinio intelekto konvergencija žada iš esmės pakeisti finansų įstaigas, suteikdama joms galimybę optimizuoti rizikos valdymą, sprendimų priėmimą ir technologines inovacijas. Investicijos į abi technologijas padeda finansų sektoriaus subjektams įgyti konkurencinį pranašumą ir lyderiautifinansų sektoriaus transformacijoje. 15