Der Eingriff der KI in die Finanzen

Seit den Anfängen der Überlieferung der Menschheit und der Entwicklung von Vorstellungsfähigkeiten ist der Wunsch, eine Nachahmung des Denkens in Form eines Konstrukts zu schaffen, das die menschliche Intelligenz repliziert, um als Assistent zu fungieren, in allen Arten von Kunstwerken und Kunstwerken nachvollziehbar Literatur.

Von goldenen Droidenarbeitern, die Hephaistos in seiner Schmiede helfen, bis zum berüchtigten Golem hat die Nachahmung des denkenden Lebens die menschliche Vorstellungskraft getrieben und die Erfinder immer weiter in das Reich gedrängt, das wir heute kennen Künstliche Intelligenz.

Erst in den 1950er Jahren ebneten raumgroße Computer den Weg für die Programmierung und die ersten Versuche, sowohl Konstrukte der künstlichen Intelligenz als auch neuronale Netze zu replizieren wurden ermöglicht.

Da die Wirtschaft praktisch alle Bereiche menschlicher Aktivitäten in den Griff bekommen hat und Erfindungen und Innovationen durch das Prisma der Rentabilität genehmigt oder abgeschossen hat, hat AI auch den Weg der Beurteilung durch Kapitalrendite beschritten.

Und jetzt hat AI seine Ziele im Finanzsektor festgelegt und sich in einen völlig neuen Begriff verwandelt, der als Fintech bekannt ist. Bankwesen, Handel und Investitionen sind die neuen Bereiche, in denen AI in den kommenden Jahren zu Hause sein wird.

KI kommt

Die Hauptgründe warum KI hat sich niedergelassen Im Finanzsektor ist dies vor allem der einfachen Tatsache zu verdanken, dass die Technologie am besten geeignet ist, um mit riesigen Datenmengen umzugehen und das zu tun, wofür sie seit jeher konzipiert wurde – und dem menschlichen Geist dabei zu helfen, Aufgaben zu bewältigen, bei denen letztere biologisch begrenzt sind.

Der Finanzsektor umfasst riesige Datenmengen, die verarbeitet und analysiert werden müssen, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren, mit denen Gewinne erzielt werden können. Und dies ist der Hauptbereich, in dem KI helfen kann, indem sie so programmiert wird, dass sie Ergebnisse oder Trends als Vorhersageinstrument aus den Datenfeldern ableitet und extrahiert, die durch Finanzinfrastrukturen geleitet werden.

Natürlich hat die KI, wie bei jeder Technologie, große Entwicklungszyklen und daraus resultierende Flauten durchlaufen, die aus Ernüchterung oder Finanzkrisen entstanden sind.

Der jüngste „Winterzyklus“ landete in den neunziger Jahren und dauerte bis in die letzten Jahre, bis sich die Weltwirtschaft vollständig erholte, um neue Technologien zu nutzen und einen Durchbruch bei Innovationen zu erzielen. Die Folgetechnologien der KI waren die Speerspitze dieser Bewegung und haben zahlreiche Anwendungen gesehen.

KI als Fintech: Wie hat KI Fintech verändert??

Die erste und greifbarste Manifestation der KI kann beim Aufkommen von Bots beobachtet werden.

Jeder, der jemals einen Internet-Shop betreten und sich mit einem Online-Assistenten unterhalten hat, hat wahrscheinlich mit einem Bot geplaudert. Eine Studie von Statista ergab, dass die Zahl der Verbraucher, die weltweit virtuelle Assistenten einsetzen, 2018 voraussichtlich eine Milliarde überschreiten wird.

Das Wort „Optimierung“ in der Wirtschaftsterminologie bedeutet zwei Dinge, die in einem zusammengefasst sind – Reduzierung oder Kosten und Steigerung der Produktivität. Das Ergebnis ist die Entlassung von Mitarbeitern durch die Einführung von Bots oder eher einfachen KI-Builds, die so programmiert werden können, dass sie einfache Aufgaben ausführen, z. B. die Beantwortung von Kundenanfragen über eine Reihe vorprogrammierter Algorithmen.

Solche Bots sind in der Lage, mehrere Anfragen gleichzeitig zu beantworten und zu Verkäufen zu führen, was menschliche Manager in einem solchen Ausmaß nicht können. Bots sind stark in verschiedene Branchen eingedrungen, vom Online-Handel bis zum Bankgeschäft, wo sie bereits eine große Schicht von Middle-Line-Managern abgelöst haben.

Die Sberbank, Russlands führender Finanzriese, hat kürzlich angekündigt Diese KI-Lösungen haben bis zu 90% des Personals im mittleren Bereich reduziert und 2018 zu einer Reduzierung der Kundenbesuche in Filialen um bis zu 5 Millionen geführt. Eine erhebliche Kosteneinsparung.

Die prädiktive Analyse ist eine weitere immense Anwendung für KI-Technologien, die kürzlich den Weg in die Finanzszene gefunden hat.

NASDAQ begann 2018 mit dem Einsatz von AI auf seinem Handelsplatz, und der NASDQ CTA-Index für künstliche Intelligenz und Robotik (NQROBO) übertraf seine Konkurrenten, den ROBO Global Robotics and Automation Index und den Indxx Global Robotics & Thematischer Index für künstliche Intelligenz (IBOTZ) um 5,3% gegenüber 0,19% bzw. 2,71%.

Die Verwendung von KI zur Analyse potenzieller Graphbewegungen wird zu einer praktikablen und wesentlich rentableren Alternative zur Aufrechterhaltung eines massiven Teams von Analysten, die niemals in der Lage sein werden, die Informationsmengen zu verarbeiten, die eine KI in Sekundenschnelle verarbeiten kann.

Gleichzeitig hat die Schweizer UBS-Bank, die aufgrund ihres Vermögensvolumens weltweit auf Platz 35 steht, kürzlich eine Partnerschaft mit Amazon geschlossen, um ihren „Ask UBS“ -Dienst in Alexa-basierte Echo-Lautsprechergeräte zu integrieren.

Der Geldhandel ist für AI die nächste große Sache, da die Verwendung einer Kombination aus prädikativen Analysen und Bots, um auf der Grundlage von Daten aus dem Internet über potenzielle Marktbewegungen einen Blick in die Zukunft zu werfen, ein unschätzbares Instrument für Händler ist.

Spezialisierte KI kann riesige Datenmengen aus sozialen Netzwerken und Nachrichtenkanälen zusammenfassen, um eine Prognose über den Wechselkurs einer Währung zu erstellen. Und das ist ein Instrument, das sowohl von großen Handelsflächen als auch von kleineren Finanz-Startups aktiv eingesetzt wird.

GAN oder Generative Adversarial Networks sind eines der größte Trends der kommenden Jahre.

GANs wurden 2014 von Ian Goodfellow erfunden und bestehen aus zwei neuronalen Netzen in Form eines Diskriminators und Generators, mit denen jede Form von Daten untereinander klassifiziert und ein Gleichgewicht in Form eines Konsenses erreicht werden kann, wenn der Generator Fotos erzeugt, von denen nicht zu unterscheiden ist reale Daten.

Mit anderen Worten, GANs können unbegrenzt trainiert und ohne Unterbrechung gelernt werden. Dies sind fantastische Neuigkeiten für Fintech, da die Branche in der Lage sein wird, diese Netzwerke individuell zu lehren, um ein realistisches Marktverhalten zu bilden, und so zu einem himmlischen Instrument für jeden wird, vom Händler bis zum Risikomanager.

Trends in der zukünftigen Verwendung von KI

Neben GANs werden sich die sichtbarsten Manifestationen der KI in der Fintech in den kommenden Jahren nicht so sehr auf Innovation konzentrieren, sondern auf Anwendung. Die größten Trends liegen im Einsatz von KI bei Sicherheit, Personalisierung und Prozessoptimierung.

Die Banken- und Finanzbranche im Allgemeinen war im Laufe der Jahre von Sicherheitsproblemen geplagt, und KI ist eines der Instrumente, die am besten in der Lage zu sein scheinen, die zahlreichen Lücken im System zu schließen. Die Verwendung biometrischer Daten wie Fingerabdrücke und Netzhautmuster zur Kundenidentifizierung ist einer der Bereiche, in denen KI zusammen mit Gesichtserkennungstechnologien angewendet werden kann, die Apple in seinen Handys für seine Apple Pay-Dienste einsetzt.

Ein kürzlich veröffentlichter Bericht von Goode Intelligence besagt, dass 1,9 Milliarden Bankkunden bis 2021 die biometrische Identifikation in der einen oder anderen Form verwenden werden. Betrug ist einer der Schlüsselbereiche, die KI beseitigen kann, wenn er ordnungsgemäß in Betrugsbekämpfungsabteilungen angewendet wird.

Die Personalisierung der Benutzererfahrungen bei Banken ist eine große Herausforderung für die Branche im Allgemeinen, da Kunden immer anspruchsvoller, launischer, technisch versierter und in ihrer Finanzkompetenz fortgeschrittener werden. Die Anpassung und Personalisierung von Benutzererlebnissen kann ohne den Einsatz von KI nicht konzipiert werden, da letzteres der Schlüssel zur Vorhersage von Benutzeranforderungen und deren Erfüllung ist, bevor der Kunde überhaupt weiß, was er in Zukunft möglicherweise benötigt.

Indem Sie sich auf die Analyse des Kundenverhaltens verlassen, kann die KI zu einer mächtigen KI werden Werbemittel für Finanzinstrumente und Produkte.

Selbstverständlich ist die Optimierung der internen Prozesse und der Kundenverwaltungsprozesse einer der Schlüsselbereiche, für die die KI in den kommenden Jahren angewendet wird, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, Kosten zu senken und Arbeitsabläufe zu rationalisieren. So wie Bots jetzt Kundenanfragen in Online-Shops bearbeiten können, können ähnliche Konstrukte, die auf den Finanzsektor zugeschnitten sind, Kunden bedienen und den Papierkram bei der Bearbeitung von Anfragen reduzieren.

In einem interneren Sinne der Anwendung begann JPMorgan, AI-basierte Konstrukte zu verwenden, um interne IT-Anforderungen zu verarbeiten, z. B. Manipulationen von Mitarbeitern mit Schlüsselbanksystemen. JPMorgan Chase hat kürzlich eine Contract Intelligence (COiN) -Plattform eingeführt, mit der rechtliche Dokumente analysiert und wichtige Datenpunkte und Klauseln extrahiert werden können.

Da die manuelle Überprüfung von rund 12.000 jährlichen Handelskreditverträgen und relevanten Dokumenten ungefähr 360.000 Mannstunden erfordert, ist der Einsatz von KI, die die Aufgabe in wenigen Stunden erledigen kann, mehr als gerechtfertigt.

Anwendbarkeit: Wer profitiert von der Verwendung von KI und wie?

Keine einzige Technologie kann jemals wirklich rentabel werden, wenn sie sich vor dem durchschnittlichen Benutzer nicht als wertvoll und nützlich erweist. Im Finanzsektor ist der durchschnittliche Nutzer jedoch ein dreifacher Sinn für das Wort, an dem Kunden, Investoren und Start-ups beteiligt sind.

Für die Kundenseite des Finanzsektors kann die Anwendung von KI-Technologien nur eines im Sinne des Nutzens bedeuten – Bequemlichkeit. Komfort für Kunden bedeutet mehr Sicherheit, höhere Personalisierung der Services, schnelleren Service und höhere Rentabilität. Die Kombination dieser Vorteile kann durch die Anwendung von KI erreicht werden, und ihre Rentabilität wird durch Kostensenkungen beim Personal sichergestellt.

Der Personalabbau ist sicherlich eine Sache, die die Gesellschaft missbilligt, aber die Kunden sind bestrebt, die Probleme der Entlassenen zu überwinden, um im Umgang mit Banken bequemer zu sein und bessere Dienstleistungen unter dem Dach eines besseren Schutzes ihrer Passwörter zu erhalten und personenbezogene Daten.

Zum Beispiel die Bank of America Corporation vor kurzem enthüllt seine intelligente virtuelle Assistentin namens Erica, die Predictive Analytics und Cognitive Messaging verwendet, um den über 45 Millionen Kunden des Unternehmens finanzielle Unterstützung zu bieten.

Aber es sind die Investoren wie institutionelle Investoren und Händler, die die attraktivsten Kunden einer Bankorganisation sind, und AI ist der heilige Gral, wenn es um die Entwicklung solcher Richtungen geht.

Von der Bereitstellung von Trading-Bots über umfangreiche Datenanalysen und -vorhersagen bis hin zur Verarbeitung großer Mengen von Kundendaten mit Finanzergebnissen kann die Technologie Wunder bei der Multiplikation des Werts für Kunden bewirken. Da sich der Wert bei Anlegern größtenteils in Gewinnen niederschlägt, ist der Einsatz von KI bei der Analyse optimaler Investitionsmöglichkeiten und bei der Bereitstellung von mehr Komfort bei der Wartung vielversprechend.

Nicht zuletzt können Startups, die das Rückgrat der Marktentwicklung bilden, stark von der Anwendung von KI profitieren.

Da Wettbewerb ein gesundes Phänomen ist, das den Fortschritt vorantreibt, macht die freie Verfügbarkeit von KI-Technologien und das Vorhandensein einer großen Anzahl unterstützender Datenbanken die Entwicklung von KI-Konstrukten zur Deckung der Marktbedürfnisse zu einem rentablen Unterfangen.

Da der Markt für KI und neuronale Netze weitgehend von Giganten wie Amazon, Google und IBM dominiert wird, sind kleinere Startups in der Lage, hochwertige Produkte anzubieten, die denen der Dominatoren ähneln, jedoch bessere Funktionen und vor allem niedrigere Kosten bieten. macht den KI-Markt zu einer lukrativen und weitgehend unerschlossenen Weite voller Möglichkeiten.

Abschließende Gedanken

Die Fintech-Revolution mit der Anwendung von KI ist noch im Entstehen begriffen, hat aber bereits einen bedeutenden Eindruck auf die gesamte Branche hinterlassen.

Die nachgewiesene wirtschaftliche Machbarkeit und Effizienz der Systeme und ihrer Derivate veranlasst Branchenführer, in die Entwicklung neuer Technologien zu investieren, um höhere Gewinne und Optimierungen zu erzielen. Der Markt für KI-Lösungen ist voller Chancen und der globale Trend ihrer Anwendung auf die eine oder andere Weise geht auf die weltweiten Finanzzentren in New York zurück, wo die Trendsetter des Finanzsektors in neue Instrumente investieren, um die Branche zu revolutionieren.

Ein Bericht von CB Insights zeigt, dass allein im ersten Quartal 2018 rekordverdächtige 5,4 Milliarden US-Dollar von Fintech-Unternehmen aufgebracht wurden, die mit Risikokapital unterstützt wurden – ein ausreichender Beweis dafür, dass institutionelle Investoren das Versprechen von Renditen bei der Entwicklung neuer Technologien sehen, um dem massiven Markt von Finanzdienstleistungen.

Banken bleiben nicht zurück, da die Automatisierung des Kundenservice, die Personalisierung, die verbesserte Sicherheit, die Prozessoptimierung und die Mustererkennung ihren Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen sichern, die die Idee der Innovation noch nicht angenommen haben.

Da der Finanzmarkt genauso brutal wettbewerbsfähig ist wie jeder andere, der mit massiven Geldbeträgen verbunden ist, werden diejenigen, die Trends folgen und diese annehmen, auf den Knochen des archaischen Denkens überleben und triumphieren, wenn die technologische Revolution die Weltwirtschaft in Schwung bringt von AI.

Beitrag von Ivan Aleksandrov

Ivan Aleksandrov ist Managing Partner bei Memorandum.Capital, Eine internationale Investmentgesellschaft, die sich auf Blockchain-basierte Vermögenswerte konzentriert. Ihre Expertise in den Bereichen Risikokapital, Private Equity und Investment Banking ermöglicht es ihnen, ihren Kunden vorbildliche Dienstleistungen und großartige Möglichkeiten für Investitionsattraktionen zu bieten.