W jaki sposób uczenie maszynowe jest wykorzystywane w finansach?

17 lutego 2021

Dzięki sztucznej inteligencji (AI), zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA) i inteligentnej analizie napędzającej przyszłość finansów i księgowości, ręczne prowadzenie księgowości i rozwiązania oparte na arkuszach kalkulacyjnych wkrótce odejdą w przeszłość.

Pod parasolem sztucznej inteligencji znajduje się uczenie maszynowe (ML), koncepcja, która wykorzystuje modele statystyczne i przykładowe dane, uczy się na podstawie doświadczenia, zdobywa nową wiedzę i wykonuje określone zadania bez wyraźnego zaprogramowania do tego.

Uczenie maszynowe (ML) zmienia świat finansów, od wykrywania oszustw i optymalizacji obsługi klienta po dokonywanie przemyślanych prognoz na podstawie modeli statystycznych. W tym artykule zdefiniujemy uczenie maszynowe i omówimy, w jaki sposób sektor finansowy wykorzystuje modele uczenia maszynowego do usprawnienia procesów, poprawy zarządzania ryzykiem i zgodności, zmniejszenia kosztów operacyjnych i zwiększenia produktywności.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór nauki o danych i zastosowanie sztucznej inteligencji. Jako technika analizy danych „uczy się na podstawie doświadczenia przy użyciu procesu analizy danych, algorytmów i metod obliczeniowych bez jawnego programowania. Uczenie maszynowe nie tylko rozpoznaje i stosuje wzorce, ale wykorzystuje te wzorce do tworzenia własnych algorytmów, pobiera informacje zwrotne i wykorzystuje je do udoskonalania tych algorytmów.

ML ma różne zastosowania w różnych branżach. Przykłady uczenia maszynowego w sprzedaży obejmują uproszczenie marketingu produktów i poprawę precyzji prognoz sprzedaży. W branżach, w których dokumentacja jest czasochłonna, uczenie maszynowe upraszcza zadania wprowadzania danych dzięki modelowaniu predykcyjnemu i algorytmom, zmniejszając powielanie danych i niedokładności. Sektor marketingu wykorzystuje uczenie maszynowe do gromadzenia wzorców zachowań klientów i dokładniejszego przewidywania prawdopodobieństwa konwersji.

Sposoby wykorzystania uczenia maszynowego w finansach

W finansach i księgowości uczenie maszynowe zwiększa dokładność modeli i reguł finansowych, automatyzuje analizę danych i interpretuje czynności finansowe. Uczenie maszynowe dla finansów jest również najbardziej odpowiednie w przypadku czynności wymagających obsługi ogromnych ilości złożonych informacji, takich jak historyczne dane finansowe. Przyjrzyjmy się bliżej zastosowaniom uczenia maszynowego w finansach.

Zmniejsz koszty operacyjne dzięki automatyzacji procesów

Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i automatyzacja to technologie, które zmieniają sektor finansowy. Podczas gdy uczenie maszynowe działa, aby zrozumieć dane finansowe i napędzać przyszłą inteligencję, automatyzacja usprawnia zadania, aby przyspieszyć przepływy pracy. W sektorze finansowym aplikacje uczenia maszynowego i automatyzacji procesów obejmują chatboty, automatyzację pracy papierkowej, wykrywanie oszustw, monitorowanie finansów i bezpieczeństwo sieci.

Automatyzacja procesów finansowych, takich jak rozrachunki z dostawcami, rachunkowość podatkowa i uzgodnienia, zwiększa wydajność i ogranicza liczbę błędów. Rutynowe procesy, takie jak pobieranie i weryfikacja faktur, planowanie płatności wychodzących, tworzenie faktur i wprowadzanie danych transakcyjnych, również są dobrymi kandydatami do automatyzacji. Automatyzując te działania, firmy finansowe mogą obniżyć koszty operacyjne związane z takimi czasochłonnymi zadaniami. Technologia odciąża wewnętrzne zasoby firmy od uciążliwej pracy i pozwala pracownikom skupić się na pracy o wysokiej wartości.

Alternatywnie, automatyzację można również wykorzystać do obniżenia kosztów, umożliwiając firmom utrzymanie mniejszego wewnętrznego działu finansów i outsourcingu innych działań finansowych i księgowych. Księgowość zawsze będzie wymagała pewnego stopnia inteligencji emocjonalnej. Dlatego, wbrew mitowi, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie zastąpią całkowicie księgowych, ale będą strategicznym narzędziem odciążającym ich od żmudnego przygotowywania danych i ręcznych czynności transakcyjnych.

Uczenie maszynowe pomaga również w klasyfikacji transakcji przy użyciu rozumowania indukcyjnego. Transakcje historyczne stają się danymi źródłowymi, które pomagają komputerowi przewidywać i stosować je do przyszłych transakcji w miarę ich rejestrowania.

Usprawnij planowanie i analizę finansową (FP&A)

Uczenie maszynowe i zaawansowana analityka mogą być wykorzystywane w planowaniu i analizach finansowych do definiowania modeli danych wykorzystywanych do sporządzania prognoz finansowych. Zespoły FP&A mogą wykorzystać te prognozy i wykorzystać swoje talenty oraz umiejętności krytycznego myślenia do mierzenia i porównywania prognoz.

W porównaniu z tradycyjnymi metodami uczenie maszynowe, eksploracja danych i analizy predykcyjne zapewniają dokładniejsze prognozy finansowe, które napędzają wnikliwe podejmowanie decyzji. Ponieważ zawsze istnieją nieodłączne uprzedzenia, które mogą wpływać na jakość prognoz, specjaliści ds. FP&A nadal muszą stosować kontrole wewnętrzne i zapewnić właściwe zarządzanie. Aby zbudować solidne podstawy do podejmowania decyzji finansowych, upewnij się, że dane są czyste, zachowaj integralność danych i zastosuj technologię ułatwiającą współpracę w procesach biznesowych.

Zwiększ możliwości wykrywania oszustw i zarządzania ryzykiem

Tradycyjny proces wykrywania oszustw jest czasochłonny i obejmuje ręczną interakcję oraz ocenę ogromnej liczby transakcji w czasie rzeczywistym. Dzięki uczeniu maszynowemu algorytmy i modele pozostają skuteczne pomimo rosnących zbiorów danych. Podczas gdy tradycyjne metody wykrywania oszustw, takie jak używanie reguł lub transakcji zapytań, są nadal używane, ML może pomóc w szybszym wykrywaniu prawdopodobieństwa oszustwa i na dużą skalę.

W zarządzaniu ryzykiem bankowym i ubezpieczeniowym algorytmy uczenia maszynowego mogą zastąpić statystyczne zarządzanie ryzykiem w celu określenia poziomu ryzyka związanego z klientami. ML gromadzi informacje na podstawie analizy zachowań i wzorców wydatków, aby zapewnić przydatne informacje, które można wykorzystać do podejmowania lepszych decyzji. Wykorzystując złożone algorytmy, które wykorzystują sieć neuronową i głębokie uczenie, ML analizuje duże zbiory danych pod kątem wzorców, gromadząc je i kategoryzując z dużą prędkością, aby nauczyć się reagować na różne sytuacje.

W sektorze usług finansowych uczenie maszynowe może służyć do przyspieszenia oceny zdolności kredytowej w celu określenia zdolności kredytowej, przypisania oceny ryzyka wnioskodawcom oraz przewidywania, którzy potencjalni klienci kredytowi są narażeni na ryzyko niespłacenia. W przypadku firmy ubezpieczeniowej ML może służyć do przewidywania przyszłego prawdopodobieństwa wygenerowania strat i sposobu obliczania stawek składek. Technologia uczenia maszynowego może być również wykorzystywana w handlu algorytmicznym do identyfikowania okazji na giełdzie i strategii handlowych.

Osiągnij zgodność z przepisami

Zmiany przepisów mogą być pracochłonne, przez co osiągnięcie zgodności w tradycyjny sposób może być uciążliwe. Ponieważ przepisy regulacyjne stale się zmieniają, specjaliści ds. Zgodności muszą nadążyć. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i automatyzacja usprawniają procesy regulacyjne i zgodności, usprawniając procesy, zapewniając dokładniejsze raportowanie, identyfikując systematyczne problemy zwiększające ryzyko i wykrywając anomalie wskazujące na pranie pieniędzy lub oszustwo.

Zmniejszenie potrzeby interwencji człowieka oznacza również zmniejszenie ryzyka błędu ludzkiego. Sztuczna inteligencja, ML i automatyzacja pomagają odciągnąć większość czynności związanych z ręcznym przetwarzaniem od zespołów ds. Zgodności, pozwalając im skupić się na wykrywaniu podejrzanych i oszukańczych zdarzeń. Automatyzacja protokołów zgodności prowadzi również do większych oszczędności kosztów i dokładniejszej analizy dużych zbiorów danych. Dzięki wykrywaniu ryzyka w czasie rzeczywistym organizacje są bardziej efektywne w osiąganiu zgodności z przepisami.

Wniosek

Nauka o datach stale się rozwija, umożliwiając technologiom, takim jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, przekształcanie sektorów takich jak finanse i księgowość. Coraz więcej zastosowań ML jest odkrywanych w finansach, a wartość uczenia maszynowego staje się coraz bardziej rozpoznawalna w ekosystemie finansowym. Mądre wykorzystanie uczenia maszynowego w finansach może prowadzić do lepszego podejmowania decyzji, zwiększonej dokładności wyników, szybszej analizy, eliminacji błędów ludzkich i większej spójności. Kluczem jest wybór procesów, które można ulepszyć dzięki zdolności AI i ML do uczenia się na podstawie danych finansowych i wykorzystywania ich do skuteczniejszego wykonywania przyszłych procesów.

We use cookies to provide you with the best possible experience. By continuing, we will assume that you agree to our cookie policy