25+ лучших примеров использования и тематических исследований генеративного ИИ в финансах [2025]
Posted: Mon Jan 06, 2025 10:22 am
Большая часть моей десятилетней консалтинговой карьеры была связана с обслуживанием компаний финансовых услуг и помощью финансовым руководителям. Я выбрал лучшие примеры использования генеративного ИИ в финансах с их реальными примерами. Посмотрите, как эти примеры поддерживают автоматизацию рутинных задач и расширение возможностей новых услуг:
Для компаний, предоставляющих финансовые услуги
Для финансовых подразделений нефинансовых компаний
Для банковского дела: ознакомьтесь с примерами использования генеративного ИИ в банковском деле .
Финансовые функции в нефинансовых фирмах
1-Автоматизация бухгалтерских функций
Специализированные модели трансформаторов помогают финансовым подразделениям автоматизировать такие функции, как аудит , кредиторская задолженность, включая сбор и обработку счетов-фактур. Благодаря функциям глубокого обучения, Модели GPT , специализирующиеся на бухгалтерском учете, позволяют достичь высоких показателей автоматизации большинства бухгалтерских задач.
Фирмы, предоставляющие финансовые услуги
2-Разговорные финансы
Генеративные модели ИИ могут давать более естественные и контекстно-релевантные люксембург whatsapp номер телефона ответы, поскольку они обучены понимать и генерировать языковые шаблоны, подобные человеческим. В результате генеративный ИИ может значительно повысить производительность и пользовательский опыт финансовых разговорных систем ИИ и чат-ботов, предоставляя более точное, вовлекающее и тонкое взаимодействие с пользователями.
Разговорное финансирование предоставляет клиентам:
Улучшенная поддержка клиентов
Персонализированные финансовые консультации
Платежные уведомления
Составляйте документы, например инвестиционные сводки или заявки на кредит.
Например, Morgan Stanley использует чат-ботов на базе OpenAI для поддержки финансовых консультантов, используя внутреннюю коллекцию исследований и данных компании в качестве источника знаний.
Для получения дополнительной информации о разговорных финансах вы можете ознакомиться с нашей статьей о вариантах использования разговорного ИИ в сфере финансовых услуг . Для широкого спектра вариантов использования разговорного ИИ для операций по обслуживанию клиентов ознакомьтесь с нашей статьей о разговорном ИИ для обслуживания клиентов .
3. Составление понятных заявителю объяснений отказа
ИИ играет важную роль в банковском секторе, особенно в процессах принятия решений о кредитовании. Он помогает банкам и финансовым учреждениям оценивать кредитоспособность клиентов, определять соответствующие кредитные лимиты и устанавливать цены на кредиты с учетом риска. Однако как лицам, принимающим решения, так и заявителям на кредитование необходимы четкие объяснения решений на основе ИИ, например, причин отклонения заявок, чтобы повысить доверие и осведомленность клиентов о будущих заявках.
Условная генеративная состязательная сеть (GAN) , генеративный вариант ИИ, была использована для генерации удобных для пользователя объяснений отказа. Организуя причины отказа иерархически от простого к сложному, двухуровневое обусловливание используется для генерации более понятных объяснений для заявителей (рисунок 3).
Рисунок 1: ИИ-сгенерированные объяснения отказов в выдаче кредитов1
Реальный пример генерации скрипта
В примере из практики команда по связям с инвесторами ожидает сильной реакции рынка на квартальные финансовые результаты компании и должна подготовить подробный сценарий и вопросы потенциальных инвесторов для телеконференции, посвященной доходам.2
Аналитик импортирует финансовые данные из текущего и предыдущих кварталов в электронную таблицу и использует генеративный инструмент ИИ. ИИ получает контекст из прошлых звонков о доходах и конкретные идеи для генерации соответствующих комментариев.
Инструмент ИИ генерирует сценарий для конференции по прибыли, включая вероятные вопросы и ответы инвесторов. Аналитик форматирует этот контент в документ Word, выделяет ключевые вопросы инвесторов и готовит его для рассмотрения менеджерами и подготовки финансовым директором.
Бэк-офис
4. Обслуживание устаревшего программного обеспечения
Банки по-прежнему полагаются на программное обеспечение из прошлого (например, 70-х или 80-х годов), написанное на устаревших языках программирования, таких как COBOL. Трудно найти разработчиков для устаревших языков, но это программное обеспечение необходимо поддерживать. Генеративные модели ИИ могут свободно работать на всех языках и могут ускорить разработку и сократить затраты на технологию, которые составляют ~10% от типичных затрат банка.3
Узнайте больше о том, как генеративный ИИ может способствовать разработке программного обеспечения и снижению затрат на технологии, помогая в обслуживании программного обеспечения.
5-Модернизация приложений
Банки хотят избавить себя от необходимости полагаться на устаревшее программное обеспечение и постоянно прилагают усилия по модернизации своего программного обеспечения. Модели Enterprise GenAI могут преобразовывать код из старых языков программного обеспечения в современные, а разработчики могут проверять новое программное обеспечение, что значительно экономит время.
Сотрудники Goldman Sachs подтверждают, что генеративный ИИ играет важную роль в разработке и совершенствовании приложений.4
6-Анализ документов
Генеративный ИИ можно использовать для обработки, обобщения и извлечения ценной информации из больших объемов финансовых документов, таких как годовые отчеты, финансовые ведомости и финансовые отчеты, что способствует более эффективному анализу и принятию решений.
Узнайте больше о генеративном ИИ в обработке данных и документов .
7-Финансовый анализ и прогнозирование
Обучаясь на исторических финансовых данных, генеративные модели ИИ могут улавливать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что позволяет им проводить предиктивную аналитику будущих тенденций, цен на активы и экономических показателей.
Правильно настроенные модели генеративного ИИ могут улучшить:
8- Макроэкономическое моделирование
Генеративные модели могут моделировать различные экономические условия и их влияние на финансовые рынки, помогая политикам и финансовым учреждениям планировать различные будущие сценарии.
9- Прогнозы рынка
Анализируя большие объемы данных, генеративный ИИ может повысить точность финансовых прогнозов, включая цены акций, процентные ставки и экономические показатели.
Пример из реальной жизни
Азиатское финансовое учреждение запускает PoC-проект по предоставлению функции оперативной отчетности 2000 аналитикам и пользователям.5
10-Формирование финансового отчета
Автоматизированная отчетность
Генеративный ИИ может автоматически создавать хорошо структурированные, связные и информативные финансовые отчеты на основе доступных данных. Эти отчеты могут включать:
Балансы
Отчеты о прибылях и убытках
Отчеты о движении денежных средств
Такая автоматизация не только оптимизирует процесс составления отчетов и сокращает объем ручной работы, но и обеспечивает последовательность, точность и своевременную доставку отчетов.
11- Отчетность на основе сценариев
ИИ может создавать различные сценарии регулирования и формировать отчеты, помогая финансовым учреждениям гарантировать выполнение всех необходимых требований соответствия в различных условиях.
Изучите примеры использования ИИ-генератора текста и реальные примеры.
12-Обнаружение мошенничества
Генеративный ИИ может использоваться для обнаружения мошенничества в сфере финансов путем создания синтетических примеров мошеннических транзакций или действий. Эти сгенерированные примеры могут помочь обучить и расширить алгоритмы машинного обучения для распознавания и различения законных и мошеннических моделей в финансовых данных.
Расширенное понимание схем мошенничества позволяет этим моделям точнее и эффективнее выявлять подозрительные действия, что приводит к более быстрому обнаружению и предотвращению мошенничества. Внедряя генеративный ИИ в системы обнаружения мошенничества , финансовые учреждения могут:
Улучшить общую безопасность и целостность своих операций
Минимизация потерь из-за мошенничества
Поддерживать доверие потребителей
Узнайте, как юридические приложения на основе генеративного искусственного интеллекта могут помочь в принятии мер против мошеннических действий.
Пример из реальной жизни
Mastercard требовался более быстрый и точный способ обнаружения мошеннических транзакций, поскольку мошенники использовали украденные данные платежных карт. Используя генеративный ИИ, Mastercard сканировала данные транзакций миллионов торговцев, прогнозируя и обнаруживая скомпрометированные карты, помогая банкам быстрее блокировать их и предотвращать мошенничество.
Результаты :
Удвоение уровня обнаружения скомпрометированных карт.
Сокращение ложных срабатываний при обнаружении мошенничества до 200%.
Скорость обнаружения мошенничества со стороны продавцов увеличена на 300%.
Для компаний, предоставляющих финансовые услуги
Для финансовых подразделений нефинансовых компаний
Для банковского дела: ознакомьтесь с примерами использования генеративного ИИ в банковском деле .
Финансовые функции в нефинансовых фирмах
1-Автоматизация бухгалтерских функций
Специализированные модели трансформаторов помогают финансовым подразделениям автоматизировать такие функции, как аудит , кредиторская задолженность, включая сбор и обработку счетов-фактур. Благодаря функциям глубокого обучения, Модели GPT , специализирующиеся на бухгалтерском учете, позволяют достичь высоких показателей автоматизации большинства бухгалтерских задач.
Фирмы, предоставляющие финансовые услуги
2-Разговорные финансы
Генеративные модели ИИ могут давать более естественные и контекстно-релевантные люксембург whatsapp номер телефона ответы, поскольку они обучены понимать и генерировать языковые шаблоны, подобные человеческим. В результате генеративный ИИ может значительно повысить производительность и пользовательский опыт финансовых разговорных систем ИИ и чат-ботов, предоставляя более точное, вовлекающее и тонкое взаимодействие с пользователями.
Разговорное финансирование предоставляет клиентам:
Улучшенная поддержка клиентов
Персонализированные финансовые консультации
Платежные уведомления
Составляйте документы, например инвестиционные сводки или заявки на кредит.
Например, Morgan Stanley использует чат-ботов на базе OpenAI для поддержки финансовых консультантов, используя внутреннюю коллекцию исследований и данных компании в качестве источника знаний.
Для получения дополнительной информации о разговорных финансах вы можете ознакомиться с нашей статьей о вариантах использования разговорного ИИ в сфере финансовых услуг . Для широкого спектра вариантов использования разговорного ИИ для операций по обслуживанию клиентов ознакомьтесь с нашей статьей о разговорном ИИ для обслуживания клиентов .
3. Составление понятных заявителю объяснений отказа
ИИ играет важную роль в банковском секторе, особенно в процессах принятия решений о кредитовании. Он помогает банкам и финансовым учреждениям оценивать кредитоспособность клиентов, определять соответствующие кредитные лимиты и устанавливать цены на кредиты с учетом риска. Однако как лицам, принимающим решения, так и заявителям на кредитование необходимы четкие объяснения решений на основе ИИ, например, причин отклонения заявок, чтобы повысить доверие и осведомленность клиентов о будущих заявках.
Условная генеративная состязательная сеть (GAN) , генеративный вариант ИИ, была использована для генерации удобных для пользователя объяснений отказа. Организуя причины отказа иерархически от простого к сложному, двухуровневое обусловливание используется для генерации более понятных объяснений для заявителей (рисунок 3).
Рисунок 1: ИИ-сгенерированные объяснения отказов в выдаче кредитов1
Реальный пример генерации скрипта
В примере из практики команда по связям с инвесторами ожидает сильной реакции рынка на квартальные финансовые результаты компании и должна подготовить подробный сценарий и вопросы потенциальных инвесторов для телеконференции, посвященной доходам.2
Аналитик импортирует финансовые данные из текущего и предыдущих кварталов в электронную таблицу и использует генеративный инструмент ИИ. ИИ получает контекст из прошлых звонков о доходах и конкретные идеи для генерации соответствующих комментариев.
Инструмент ИИ генерирует сценарий для конференции по прибыли, включая вероятные вопросы и ответы инвесторов. Аналитик форматирует этот контент в документ Word, выделяет ключевые вопросы инвесторов и готовит его для рассмотрения менеджерами и подготовки финансовым директором.
Бэк-офис
4. Обслуживание устаревшего программного обеспечения
Банки по-прежнему полагаются на программное обеспечение из прошлого (например, 70-х или 80-х годов), написанное на устаревших языках программирования, таких как COBOL. Трудно найти разработчиков для устаревших языков, но это программное обеспечение необходимо поддерживать. Генеративные модели ИИ могут свободно работать на всех языках и могут ускорить разработку и сократить затраты на технологию, которые составляют ~10% от типичных затрат банка.3
Узнайте больше о том, как генеративный ИИ может способствовать разработке программного обеспечения и снижению затрат на технологии, помогая в обслуживании программного обеспечения.
5-Модернизация приложений
Банки хотят избавить себя от необходимости полагаться на устаревшее программное обеспечение и постоянно прилагают усилия по модернизации своего программного обеспечения. Модели Enterprise GenAI могут преобразовывать код из старых языков программного обеспечения в современные, а разработчики могут проверять новое программное обеспечение, что значительно экономит время.
Сотрудники Goldman Sachs подтверждают, что генеративный ИИ играет важную роль в разработке и совершенствовании приложений.4
6-Анализ документов
Генеративный ИИ можно использовать для обработки, обобщения и извлечения ценной информации из больших объемов финансовых документов, таких как годовые отчеты, финансовые ведомости и финансовые отчеты, что способствует более эффективному анализу и принятию решений.
Узнайте больше о генеративном ИИ в обработке данных и документов .
7-Финансовый анализ и прогнозирование
Обучаясь на исторических финансовых данных, генеративные модели ИИ могут улавливать сложные закономерности и взаимосвязи в данных, что позволяет им проводить предиктивную аналитику будущих тенденций, цен на активы и экономических показателей.
Правильно настроенные модели генеративного ИИ могут улучшить:
8- Макроэкономическое моделирование
Генеративные модели могут моделировать различные экономические условия и их влияние на финансовые рынки, помогая политикам и финансовым учреждениям планировать различные будущие сценарии.
9- Прогнозы рынка
Анализируя большие объемы данных, генеративный ИИ может повысить точность финансовых прогнозов, включая цены акций, процентные ставки и экономические показатели.
Пример из реальной жизни
Азиатское финансовое учреждение запускает PoC-проект по предоставлению функции оперативной отчетности 2000 аналитикам и пользователям.5
10-Формирование финансового отчета
Автоматизированная отчетность
Генеративный ИИ может автоматически создавать хорошо структурированные, связные и информативные финансовые отчеты на основе доступных данных. Эти отчеты могут включать:
Балансы
Отчеты о прибылях и убытках
Отчеты о движении денежных средств
Такая автоматизация не только оптимизирует процесс составления отчетов и сокращает объем ручной работы, но и обеспечивает последовательность, точность и своевременную доставку отчетов.
11- Отчетность на основе сценариев
ИИ может создавать различные сценарии регулирования и формировать отчеты, помогая финансовым учреждениям гарантировать выполнение всех необходимых требований соответствия в различных условиях.
Изучите примеры использования ИИ-генератора текста и реальные примеры.
12-Обнаружение мошенничества
Генеративный ИИ может использоваться для обнаружения мошенничества в сфере финансов путем создания синтетических примеров мошеннических транзакций или действий. Эти сгенерированные примеры могут помочь обучить и расширить алгоритмы машинного обучения для распознавания и различения законных и мошеннических моделей в финансовых данных.
Расширенное понимание схем мошенничества позволяет этим моделям точнее и эффективнее выявлять подозрительные действия, что приводит к более быстрому обнаружению и предотвращению мошенничества. Внедряя генеративный ИИ в системы обнаружения мошенничества , финансовые учреждения могут:
Улучшить общую безопасность и целостность своих операций
Минимизация потерь из-за мошенничества
Поддерживать доверие потребителей
Узнайте, как юридические приложения на основе генеративного искусственного интеллекта могут помочь в принятии мер против мошеннических действий.
Пример из реальной жизни
Mastercard требовался более быстрый и точный способ обнаружения мошеннических транзакций, поскольку мошенники использовали украденные данные платежных карт. Используя генеративный ИИ, Mastercard сканировала данные транзакций миллионов торговцев, прогнозируя и обнаруживая скомпрометированные карты, помогая банкам быстрее блокировать их и предотвращать мошенничество.
Результаты :
Удвоение уровня обнаружения скомпрометированных карт.
Сокращение ложных срабатываний при обнаружении мошенничества до 200%.
Скорость обнаружения мошенничества со стороны продавцов увеличена на 300%.