Как использовать нейросети в финансах и аналитике?

Представьте, что вы хотите купить акции компании, которая обещает высокий доход. Вы смотрите на графики, анализируете тренды и решаете, что это хорошая инвестиция. Но через неделю вы узнаете, что компания обанкротилась из-за финансового скандала. Вы теряете все свои деньги и остаетесь в шоке. Как такое могло случиться?

Возможно, вы могли бы избежать этого, если бы использовали нейросети, ведь их работу можно увидеть даже в финансах и аналитике. По прогнозам Next Move Strategy Consulting, к концу 2023 года рынок искусственного интеллекта достигнет 208 млрд долларов, а к 2030 году – 1,8 трлн долларов.

Финансы — это не просто деньги, это еще и сложные расчеты, риски, клиенты. Нейросети помогают с этим всем справляться быстрее и лучше.В этой статье рассказываем, как используют нейросети в финансах и аналитике, какие преимущества и недостатки они имеют, и какие перспективы развития они открывают для финансовой отрасли.

Как нейросети используют в финансах

Скоринг с помощью ИИ используют в банковских системах для проверки кредитоспособности клиентов. Нейросеть анализирует кредитную историю и решает, выдавать кредит или нет. Скоринг клиентов с помощью ИИ снижает время одобрения заявки с нескольких дней до минут.Универсальной системы кредитного скоринга нет, каждый банк самостоятельно создает ИИ-модели для выполнения этой задачи. Например, скоринг-система, которую разработал Сбербанк, принимает решение по всем кредитным запросам от физических лиц.

Голосовые помощники и чат-боты помогают сократить затраты на поддержку клиентов. Нейросети распознают голос или текст клиента, понимают его запрос и отвечают. Или переводят к нужному специалисту.Например, голосовой помощник Олег от банка Тинькофф банка самостоятельно обрабатывает 80% запросов клиентов.

Антифрод-системы на основе ИИ предотвращают мошеннические действия. Нейросети анализируют поведение клиентов, транзакции, события в системе и выявляют необычные действия. Системы, которые выявляют подозрительные активности, предотвращают до 7 млрд попыток мошенничества в год, и тем самым сохраняют деньги и банков, и клиентов. Машинное обучение используют в антифрод-системе платежного провайдера ЮKassa.

Нейросети помогают анализировать рынок. Они обрабатывают большие объемы данных о рыночной ситуации, спросе, предложении, конкуренции и других факторах, которые влияют на бизнес. Нейросети выявляют закономерности, тренды и корреляции в данных. А потом строят модели для прогнозирования будущих цен.

Например, модель BloombergGPT обрабатывает финансовые новости, пресс-релизы, отчёты компаний и проводит финансовую аналитику на основе этих данных. Другой сервис, SAP AI, может проанализировать всю цепочку производства товаров компании: от поставок до маркетинга. На основе анализа, нейросеть предлагает способы повышения эффективности бизнеса.

Биометрические данные распознают с помощью ИИ. Уже сейчас банки, например HSBC, используют биометрические данные, чтобы идентифицировать пользователя. Это значительно ускоряет процедуру подтверждения личности, так как не нужно вводить паспортные данные или вспоминать кодовое слово.

Оптимизация инвестиций и управление рисками — еще одна область применения нейросетей в финансах. ИИ помогает инвесторам выбирать выгодные и безопасные активы для своих портфелей.

При этом учитываются доходность, риски, диверсификации, ликвидность и другие показатели. Одним из таких сервисов стал Finprophet. Он умеет прогнозировать изменения в акциях, фьючерсах, валютах и индексах инвестиционных фондов крупнейших международных финансовых рынков.Визуализацию и анализ данных тоже можно делать с помощью нейросетей. Например, сервис Tableau использует ИИ, чтобы создавать интерактивные дашборды, графики, карты и другие виды отчётов. Tableau также поддерживает естественный язык, то есть можно задавать вопросы о данных в текстовом или голосовом формате.

Аналитика социальных сетей. С помощью Analisa можно провести подробную аналитику активности пользователей со всех сторон. Сервис анализирует количество просмотров, составляет демографическое описание аудитории и предлагает рекомендации по улучшению. Посмотреть данные можно не только по вашей страничке, но и по профилям конкурентов.

Анализ потребительского поведения помогает бизнесу лучше понимать своих клиентов и предлагать им персонализированные продукты и услуги. Нейросети здесь используют для того, чтобы проанализировать большие объемы данных о потребительском поведении, предпочтениях, интересах, потребностях, целях и проблемах клиентов. На основе этого анализа нейросети могут разделить клиентов по разным критериям, а также попробовать предсказать их будущее поведение и реакцию на различные предложения.

В 2020 году компания Mastercard запустила сервис Brighterion, который анализирует данные о транзакциях, платежах, покупках, лояльности и других аспектах поведения клиентов, чтобы выявлять их индивидуальные особенности и потребности.

Преимущества и недостатки нейросетей в финансах

Выделяют существенные преимущества использования нейросетей в работе бизнеса:

Ускорение и оптимизация процессов. Нейросети помогают автоматизировать не только рутинные, но и трудоемкие задачи. Это значительно сокращает время и затраты на обработку и анализ данных.

Повышение качества обслуживания клиентов. Нейросети помогают улучшить взаимодействие с клиентами, предлагают им решения на основе индивидуальных потребностей и предпочтений. Искусственный интеллект работает круглосуточно, что позволяет получить информацию в любое время и в любом месте.Снижение рисков и расходов.

Сервисы на основе ИИ помогают снизить риски, которые связаны с мошенничеством или ошибками в данных. В качестве обратной стороны медали выделяют:

Сложность разработки и обучения. Чтобы обучить нейронную сеть, нужно большое количество данных и высокая квалификация специалистов. А чтобы внедрить ИИ, придется заплатить много денег и потратить кучу времени.Необходимость больших объемов данных. Нейросети зависят от качества и количества данных, на которых они обучаются. В их работе могут возникать ошибки, если данных мало, они некорректны или неактуальны.

Проблемы с интерпретацией данных и этикой. Не всегда можно точно сказать, почему нейронная сеть приняла то или иное решение в конкретной ситуации. Человеку важно критически оценивать полученные рекомендации, ведь ответственность за принятое решение будет на нас.

Перспективы развития нейросетей в финансах

Нейросети представляют собой мощный и перспективный инструмент для финансовой сферы, который может помочь повысить эффективность, безопасность, качество и доступность финансовых услуг. Однако нейросети также требуют знаний, опыта и ответственности при их использовании, так как они не могут гарантировать абсолютную точность и надежность своих результатов. Поэтому важно развивать компетенции в области нейросетей и других сопутствующих технологий, а также следить за этическими и правовыми аспектами их применения.