A mesterséges intelligencia (MI) részterületei többek között a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás vagy a robotika. Egyre elterjedtebb az alkalmazása az egészségügy, a közlekedés, a gyártás és a pénzügy területén, de a hatékonyság és a termelékenység növelésének eszközeként is számos iparágban egyre fontosabbá vált az utóbbi évek során. Ebben a cikkben pénzügyi vetületét vizsgáljuk meg alaposabban.

Rossz hír a csalóknak

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás nagy mennyiségű adat elemzésére, ezáltal a csalásokra utaló minták felismerésére is jól használható. Az algoritmusok például betaníthatók a szokatlan költési minták vagy a gyanús számlavezetés azonosítására, ami lehetővé teszi, hogy a bankok még a csalások bekövetkezte előtt lépéseket tegyenek azok megelőzésére. 

Remek példája ennek a PayPal. A vállalat a gépi tanulás segítségével több ezer adatot elemez (vásárlási előzményeket, eszközinformációkat és IP-címeket egyebek mellett), hogy felismerje a csalásokat. A rendszer képes a gyanús tranzakciókat felülvizsgálatra megjelölni, amivel megelőzhető az ilyen tevékenység.

Kevesebb kockázat

Az MI és a gépi tanulás felhasználható a kockázatok értékelésére is a hitelek felvételekor vagy a hitelképesség vizsgálata során. Ezek a technológiák az adatok széles skáláját elemezhetik, beleértve a jövedelmet, a foglalkoztatási előzményeket, sőt még a közösségimédia-aktivitást is a pontosabb értékelés érdekében. 

Ma már léteznek olyan fintechvállalatok, amelyek kockázatvállalási modellje több mint ezer szempontot elemez a hitelfelvevő hitelképességének meghatározásához. Ez lehetővé teszi számukra, hogy pontosabb hitelezési döntéseket hozzanak, ezáltal is csökkentve a kockázatot.

Jobb ügyfélszolgálat

Az MI-alapú chatbotok és virtuális asszisztensek bármikor elérhető ügyfélszolgálatot nyújtanak, válaszolnak az érdeklődők kérdéseire, és valós időben oldanak meg problémákat. Ezeket a rendszereket úgy lehet programozni, hogy megértsék a természetes nyelvet, biztosított továbbá a gyorsaság és a pontosság. 

A Capital One például mesterségesintelligencia-alapú chatbotot használ az ügyfelek kiszolgálásához. A bank Eno chatbotja természetes nyelvi feldolgozás révén értelmezi a feltett kérdéseket, és ad valós idejű válaszokat. A rendszer a számlaegyenlegekről, tranzakciókról és hitelpontszámokról is képes tájékoztatást nyújtani.

A kisujjukat se kell mozdítaniuk a befektetőknek

A fintechek az MI segítségével már személyre szabott befektetési tanácsadást és portfóliókezelést is nyújtanak. Az algoritmusok elemzik az egyén pénzügyi helyzetét, befektetési céljait és kockázattűrő képességét annak érdekében, hogy személyre szabott befektetési stratégiát kínáljanak. Ezeket a piaci trendek és az egyén változó pénzügyi helyzete alapján folyamatosan módosítani tudják. 

A Wealthfront fintechcég például személyre szabott befektetési tanácsadást nyújt mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével. A vállalat robottanácsadói algoritmusokkal elemzik az egyén pénzügyi helyzetét, valamint befektetési céljait, és ezek ismeretében alakítják ki a személyes portfóliót. A rendszer ezután folyamatosan figyeli a piaci trendeket, és szükség szerint módosítja a portfóliót a hozam maximalizálása érdekében.

Segítség a jogi szabályozásban

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás támogathatja a szabályozási követelményeknek és az előírásoknak történő megfelelést is. Ilyen lehet például az ügyfélazonosítási (Know Your Customer, röviden KYC) és a pénzmosás elleni védelem (Anti-Money Laundering, röviden AML) kérdése. 

A ComplyAdvantage platformja például gépi tanulással elemzi az ügyféladatokat, azonosítja a potenciális kockázatokat, és figyelmezteti a pénzintézeteket a gyanús tevékenységekre. Biztosítva ezzel a KYC- és az AML-szabályok betartását, illetve a pénzmosás és a terrorizmus finanszírozásának megelőzését.

Már dolgozik az MI, és jól járunk vele, ha marad

A fintechek mesterségesintelligencia- és a gépitanulás-alapú megoldásai forradalmasíthatják a pénzügyi szektorban nyújtott szolgáltatásokat. Ahogy arra az előbbi példák rámutatnak, az MI-re épülő technológiák támogatják többek között a személyre szabott befektetési tanácsadást, a csalárd tevékenységek felderítését, a kockázatok értékelését és az ügyfélszolgálat javítását. 

Számos fintech már most is az MI felhasználásával fejleszti szolgáltatásait, míg az olyan pénzintézetek, mint az American Express és a Capital One, a csalások megelőzésében és a jobb ügyfélszolgálat biztosításában él az MI kínálta lehetőségekkel. Az MI és a gépi tanulás további fejlődésével várhatóan még több innovatív alkalmazást láthatunk majd a fintechtérben, ami végső soron az ügyfelek és a pénzintézetek számára is számos előnnyel járhat.

A szerző a Peak tanácsadója.

Ez a támogatott tartalom a fintech.hu közreműködésével készült.