ماشین لرنینگ (ML) بخش مالی را متحول می‌کند؛ زیرا تعداد زیادی از کسب‌و‌کارها شروع به پذیرش فناوری یادگیری ماشین برای خودکارسازی فرآیندها، افزایش بهره‌وری و بهبود تصمیم‌گیری کرده‌اند.

بانک‌ها، فین‌تک‌ها، کارگزاران بیمه و سایر شرکت‌هایی که خدمات مالی ارائه می‌دهند، از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی ریسک مالی، خودکار‌سازی وظایف تکراری و دریافت آنی راهنمایی سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.

مؤسسات مالی حجم وسیعی از داده‌های پیچیده را مدیریت می‌کنند و سناریو برای ماشین لرنینگ تنظیم می‌کنند که نیازمند مجموعه داده‌های بزرگی است تا ماشین‌ها از آن‌ها یاد بگیرند.

در این مقاله به معرفی کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی خواهیم پرداخت.

چرا ماشین لرنینگ در امور مالی؟

ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد از الگوهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند و در طول زمان بهبود یابند. 

با تغذیه نمونه‌های داده الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، یک مدل به طور خودکار این اطلاعات را با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی پردازش می‌کند، سپس یاد می‌گیرد که الگوها را تشخیص دهد و در صورت مواجهه با داده‌های مشابه اما دیده نشده، پیش‌بینی کند.

در صنعتی که داده‌های با ارزش زیادی تولید می‌کند، یادگیری ماشین پتانسیل زیادی دارد. یک گزارش در امور مالی نشان می‌دهد که هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به جریان اصلی در خدمات مالی است، به طوری که ۸۵٪ از پاسخ‌دهندگان در حال حاضر از نوعی هوش مصنوعی مجهز به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند.

مزایای استفاده از ماشین لرنینگ در امور مالی عبارتند از:

• کاهش هزینه‌ها با خودکارسازی فرآیندهای معمول 
• افزایش درآمد از طریق تصمیم‌گیری سریع‌تر و بهتر
• بهبود تجارت مشتری با اولویت‌بندی خودکار موضوعات مهم
• ایجاد امنیت از طریق تشخیص سریع تقلب و فعالیت مشکوک

کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی

خودکارسازی فرایند

در امور مالی و بیمه، کارکنان بیش از نیمی از زمان خود را صرف جمع آوری و پردازش داده‌ها می‌کنند.  با پیاده‌سازی ابزارهای ماشین لرنینگ، شرکت‌ها می‌توانند بخش بزرگی از فرایندهای روتین و وقت‌گیر را خودکار کنند، بهره‌وری را افزایش دهند، در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند و کارمندان را آزاد کنند تا بتوانند روی وظایف با ارزش افزوده بالاتر تمرکز کنند.

به عنوان مثال، سرویس‌های مالی در حال روی آوردن به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای خودکار کردن کار با مشتری هستند؛ فرایندی پیچیده و طولانی که معمولا شامل جمع‌آوری، بازبینی و پردازش تعداد زیادی از اسناد در بخش‌های مختلف است. مانند بانک The Standard در آفریقای جنوبی که توانست از طریق خودکار‌سازی هوشمند، زمان افتتاح حساب را از ۲۳ روز به کمتر از ۵ دقیقه کاهش دهد.

تجزیه و تحلیل اسناد

ابزارهای تجزیه و تحلیل اسناد، از ماشین لرنینگ برای درک داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کنند. این ابزارها به شرکت‌های صنعت مالی کمک می‌کنند تا ارزش داده‌های خود را به روشی سریع و مقرون‌به‌صرفه به دست آورند و در عین حال خطای انسانی را کاهش دهند. کاربرد‌ها از طبقه‌بندی خودکار داده‌ها در ایمیل‌ها، قراردادها و گزارش‌ها گرفته تا استخراج اطلاعات مرتبط از اسناد قانونی، بیانیه‌ها و صورت‌حساب‌ها را شامل می‌شود.

مدیریت پورتفولیو

مشاوران روبو یکی از محبوب‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی هستند؛ در واقع یک سیستم هوشمند است که از الگوریتم‌ها و آمار ماشین لرنینگ استفاده می‌کند. مشاوران روبو اغلب برای ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری و خدمات مدیریت پورتفولیو به مشتریان استفاده می‌شوند. با پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها در یک زمان کوتاه، مشاوران روبو می‌توانند به مشتریان کمک کنند تا پیشرو باشند و تصمیمات سرمایه‌گذاری هوشمندانه و آگاهانه اتخاذ کنند.

شرکت ژاپنی Nomura Asset Management هوش مصنوعی را برای مدیریت پورتفولیو پیاده‌سازی کرده است و در حال حاضر شاهد افزایش بازدهی از مشاوره مالی مبتنی بر الگوریتم است. با استفاده از ماشین لرنینگ برای تشخیص الگوها در مقادیر زیادی از منابع داده (مانند سایت‌های خبری، وبلاگ‌ها و داده‌های مالی بلادرنگ)، شرکت به طور خودکار پورتفولیو ایجاد می‌کند.

معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی به کسب‌و‌کارها کمک می‌کند تا تصمیمات معاملاتی سریع و بسیار دقیق بگیرند. یادگیری ماشین لرنینگ برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی، با شناخت الگوها و رفتارها در داده‌های تاریخی آموزش داده می‌شوند. 

در واقع برای کسب‌وکارها مزیت رقابتی ایجاد می‌کند؛ زیرا به آن‌ها اجازه می‌دهد به طور همزمان مقادیر عظیمی از داده‌ها را در لحظه نظارت و تجزیه و تحلیل کنند، چیزی که فراتر از توانایی‌های انسانی است. 

استفاده از الگوریتم‌ها به کاهش خطای انسانی نیز کمک می‌کند. وقتی صحبت از سرمایه‌گذاری به میان می‌آید، انسان‌ها اغلب تحت تأثیر احساسات قرار می‌گیرند. برعکس، الگوریتم‌های یادگیری ماشین عاری از هرگونه سوگیری هستند که آن‌ها را به متحد قدرتمندی در امور مالی تبدیل می‌کنند.

دستیاران دیجیتال

استفاده از ربات‌های ماشین لرنینگ در صنعت بانکداری شتاب بیشتری می‌گیرد و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا ضمن صرفه‌جویی در هزینه‌ها در مراکز تماس، تجربیات بهتری در خدمات مشتریان ایجاد کنند. 

به عنوان مثال، چت‌بات‌ها به الگوریتم‌های ماشین لرنینگ مجهز شده‌اند و به گونه‌ای آموزش دیده‌اند که به صورت ۲۴ ساعته پاسخگوی سوالات متداول و غیر مهم مشتریان، پشتیبانی مقیاس‌پذیر و بهبود رضایت مشتری باشند. 

دستیارهای دیجیتال همچنین برای خودکارسازی کارهایی مانند جمع آوری اطلاعات تماس مشتری یا جستجو داده‌های تراکنش تاریخی استفاده می‌شوند. 

مدیریت ریسک

همانطور که می‌دانید ریسک زیادی در بخش مالی وجود دارد : ریسک بازار، ریسک اعتباری، ریسک عملیاتی، ریسک نظارتی و غیره. 

در چند سال اخیر، شرکت‌های مالی به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای بهبود مدیریت ریسک استفاده می‌کنند که به آن‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌ها را شناسایی و کمی کنند و تصمیمات درستی بگیرند.

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ می‌توانند به طور مداوم مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها را نظارت و تجزیه و تحلیل کنند تا روندها و الگوها را شناسایی کرده و اطلاعات حیاتی را در لحظه ارائه دهند. 

کشف تقلب و پیشگیری از پولشویی

ماشین لرنینگ اکنون یک بازیگر کلیدی در نبرد مداوم علیه تراکنش‌های تقلبی و پولشویی است. این فناوری می‌تواند ناهنجاری‌ها را در مجموعه بزرگی از داده‌های تاریخی تشخیص دهد و عملیات‌ها را در لحظه برای رفتارهای مشکوک تحت نظر بگیرد و به سرویس‌های مالی در برابر تهدیدات امنیتی و فعالیت‌های غیرقانونی در لحظه هشدار دهد.