کاربردهای یادگیری ماشین (machine learning) در امور مالی

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ در حال دگرگون کردن بخش مالی است، چرا که تعداد فزاینده‌ای 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 می‌کنند، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک مالی، خودکارسازی وظایف تکراری و دریافت راهنمایی سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.

به طور طبیعی، موسسات مالی، حجم وسیعی از داده‌های پیچیده را مدیریت می‌کنند. سناریویی عالی برای یادگیری ماشینی تنظیم می‌کنند، که نیازمند مجموعه‌های داده بزرگی است تا ماشین‌ها از آن‌ها یاد بگیرند.

در سال‌های اخیر، به لطف انواع ابزارهای بدون کد و کم‌کد موجود در بازار، یادگیری ماشینی حتی در دسترس‌تر شده است.

چگونه فناوری یادگیری ماشینی صنعت مالی را تقویت می کند و بررسی برخی از برنامه‌های فعلی آن:

چرا یادگیری ماشین در امور مالی مهم است؟

 7 کاربردهای یادگیری ماشینی در امور مالی

چرا یادگیری ماشینی در امور مالی مهم است؟

یادگیری ماشینی، 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 یادگیری ماشین، یک مدل به‌طور خودکار این اطلاعات را با استفاده از تکنیک‌ها 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 بررسی اخیر هوش مصنوعی در امور مالی نشان می دهد که هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به جریان اصلی در خدمات مالی است، به طوری که 85٪ از همه پاسخ دهندگان در حال حاضر از نوعی هوش مصنوعی مجهز به الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

مزایای استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی 

1. کاهش هزینه‌ها با خودکارسازی فرآیندهای معمول 
2. افزایش درآمد از طریق تصمیم‌‌گیری سریع‌تر و بهتر 
3. بهبود بخشیدن تجارب مشتری با اولویت‌بندی خودکار موضوعات مهم 
4.  تقویت امنیت از طریق تشخیص سریع‌تر تقلب و فعالیت مشکوک

وقتی نوبت به پیاده‌سازی راه‌حل یادگیری ماشین می‌رسد، شرکت‌ها می‌توانند از کتابخانه‌های منبع باز برای ساختن نرم‌افزار یادگیری ماشین استفاده کنند.

ساختن نرم‌افزار یادگیری ماشین می‌تواند چندین ماه طول بکشد و نیاز به سرمایه‌گذاری‌های عظیم اولیه دارد (مانند استخدام تیمی از کارشناسان و توسعه‌دهندگان علم داده). 

کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی

• خودکارسازی فرآیند 
• تجزیه و تحلیل اسناد
•  مدیریت پورتفولیو
•  معاملات الگوریتمی 
• دستیاران مجازی
•  مدیریت ریسک 
• کشف تقلب و پیشگیری از پولشویی

خودکارسازی فرآیند:

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

به عنوان مثال، خدمات مالی به سمت هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی روی می آورند تا حضور مشتری را خودکار کنند. فرآیندی پیچیده و طولانی که معمولاً شامل جمع آوری، بازنگری و پردازش تعداد زیادی اسناد در بخش های مختلف است. به عنوان مثال، بانکی در آفریقای جنوبی، از طریق اتوماسیون هوشمند توانست زمان باز کردن حساب را از ۲۳ روز به کمتر از ۵ دقیقه کاهش دهد.

آرچر، یک شرکت خدمات مالی که فرآیندها را برای مدیران سرمایه‌گذاری ساده می‌کند، از یادگیری ماشینی نیز استفاده می‌کند. با دسته‌بندی خودکار تیکت‌های پشتیبانی دریافتی، که اکثر آن‌ها شامل درخواست‌های حساس به زمان هستند، آرچر می‌تواند فورا درخواست‌ها را به سمت عوامل مربوط هدایت کند و زمان پاسخ‌دهی را تا ۶۵ درصد افزایش دهد.

تجزیه و تحلیل اسناد:

ابزارهای تجزیه و تحلیل متن 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. برنامه‌ها از طبقه‌بندی خودکار داده‌ها در ایمیل‌ها، قراردادها و گزارش‌ها گرفته تا استخراج اطلاعات مرتبط از اسناد قانونی، بیانیه‌ها و صورت‌حساب‌ها را شامل می‌شود.

در سال ۲۰۰۷، JP Morgan Chase یک برنامه مبتنی بر یادگیری ماشینی به نام COIN را اجرا کرد تا زمان لازم برای بررسی اسناد و مدارک را کوتاه کند و تعداد اشتباهات خود را در ارائه خدمات وام در قراردادهای عمده فروشی جدید کاهش دهد.

این نرم افزار بندهای مکرر در قراردادها را استخراج می کند و آنها را در یکی از حدود ۱۵۰ دسته مختلف طبقه‌بندی می‌کند.

مدیریت پورتفولیو:

مشاوران روبو یکی از محبوب ترین کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی هستند. Robo-Advisor یک سیستم هوشمند است که از الگوریتم‌ها و آمار یادگیری ماشین استفاده می‌کند. مشاوران Robo اغلب برای ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری و خدمات مدیریت پورتفولیو به مشتریان استفاده می‌شوند. با پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها در یک زمان کوتاه، مشاوران رباتیک 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 پیاده سازی کرده است و در حال حاضر شاهد افزایش بازدهی از مشاوره مالی الگوریتم محور است. با استفاده از ماشین لرنینگ برای تشخیص الگوها در مقادیر زیادی از منابع داده (مانند سایت‌های خبری، وبلاگ‌ها و داده‌های مالی)، شرکت به‌طور خودکار پورتفولیو ایجاد می‌کند.

معاملات الگوریتمی:

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

این به کسب‌وکارها مزیت رقابتی می‌دهد زیرا به آن‌ها اجازه می‌دهد به طور همزمان مقادیر عظیمی از داده‌ها را در زمان واقعی نظارت و تجزیه و تحلیل کنند. چیزی که فراتر از توانایی‌های انسانی است.

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

در طول همه‌گیری ویروس کرونا، بانک‌های سرمایه‌گذاری افزایش در پذیرش الگوریتم‌ها برای معاملات را گزارش کردند: با گسترش بحران، ماشین‌ها توانستند با موفقیت خود را با محیط متغیر و بی‌ثبات سازگار کنند.

دستیاران مجازی:

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

برای مثال ربات‌های چت مجهز به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی هستند و برای رسیدگی به سوالات رایج و غیر بحرانی مشتری در شبانه‌روز، مقیاس‌بندی پشتیبانی و بهبود رضایت مشتری آموزش دیده‌اند.

دستیارهای مجازی همچنین برای خودکارسازی کارهایی مانند جمع آوری اطلاعات تماس مشتری یا جستجوی داده های تراکنش تاریخی استفاده می‌شوند.

بانک نیویورک ملون بیش از ۲۰۰ ربات را در عملیات های مختلف با هدف کاهش زمانی که نمایندگان صرف کارهای دستی می‌کنند، پیاده سازی کرد. یک ربات که برای پاسخ دادن به درخواست‌های مشتریان در صورت‌های مالی آموزش دیده بود، به آنها کمک کرد زمان پاسخگویی را از ۶ تا ۱۰ روز به ۲۴ ساعت کاهش دهند.

 مدیریت ریسک: 

ریسک زیادی در بخش مالی وجود دارد: ریسک بازار، ریسک اعتباری، ریسک عملیاتی، ریسک نظارتی و غیره. در چند سال گذشته، شرکت‌های مالی به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ برای بهبود مدیریت ریسک استفاده می‌کنند و هوش مصنوعی به آن‌ها کمک می‌کنند تا ریسک‌ها را شناسایی و کمیت آن‌ها را بررسی کنند و تصمیم‌های درست بگیرند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به طور مداوم مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها را نظارت و تجزیه و تحلیل کنند، تا روندها و الگوها را لکه‌دار کنند و اطلاعات بحرانی را در زمان واقعی ارائه دهند.

کشف کلاه‌برداری، تقلب و پیشگیری از پولشویی:

گزارش اخیر نشان می‌دهد که ۴۷ درصد از شرکت ها در ۲۴ ماه گذشته کلاه‌برداری را تجربه کرده‌اند. تهدیدات امنیتی یک نگرانی جدی در امور مالی است، ۱.۷۸ درصد از درآمد شرکت‌ها توسط کلاه‌برداری‌ها و تقلب از دست می‌رود.

یادگیری ماشینی اکنون یک بازیگر کلیدی در نبرد دائمی علیه تراکنش‌های جعلی و پولشویی است. این فناوری می‌تواند ناهنجاری‌ها را در مجموعه‌های بزرگی از داده‌های تاریخی شناسایی کند و عملیات‌ها را در زمان واقعی برای رفتار مشکوک رصد کند و خدمات مالی را در مورد تهدیدات امنیتی و فعالیت‌های غیرقانونی در زمان واقعی هشدار دهد.

سخن پایانی

یادگیری ماشین به سرعت در حال تبدیل شدن به جریان مهم و اصلی در دنیای مالی است، زیرا شرکت‌ها شروع به درک پتانسیل بالای آن کرده‌اند. بنابراین بهتر است زودتر به پیاده‌سازی یادگیری ماشینی در معاملات مالی خود فکر کنید.