כיצד לשפר מודלים פיננסיים וניתוח תחזיות מבוססי בינה מלאכותית?

ל-AI יש פוטנציאל רב לחולל מהפכה בתעשיית הפיננסים. הוא מסייע לחברות לצמצם עלויות תפעוליות ולהניע הכנסות. הודות לפתרונות מבוססי AI, חברות פיננסיות יכולות להפוך תהליכים מסוימים לאוטומטיים ולקבל תובנות מעמיקות מבוססות נתונים, אשר ניתן להשתמש בהן לביצוע תחזיות מדויקות לגבי תוצאות עתידיות. מודלים פיננסיים מבוססי AI שימושיים במיוחד בניתוח השלכות מיסוי, ומאפשרים תכנון מיסוי יעיל ואסטרטגי.

על ידי יישום בינה מלאכותית במידול פיננסי, חברות יכולות להשתמש בטכנולוגיות מתקדמות כדי לייעל את ניתוח הנתונים, להפיק תובנות ולשפר את קבלת ההחלטות. בינה מלאכותית יכולה לעזור לחברות מהסקטור הפיננסי לייצר יותר הכנסות, לייעל את התהליכים הקיימות שלהן ולצמצם עלויות תפעוליות מסוימות. ניתן ליישם אותה ברחבי החברה כולה – מהמשרד הקדמי ועד למשרד האחורי.

הבה נבחן כמה מדוגמאות מקרי השימוש המובילים בתחום הבינה המלאכותית במגזר הפיננסי.

זיהוי הונאות

במגזר השירותים הפיננסיים, מודלים חיזויים מבוססי AI משמשים לעתים קרובות לזיהוי הונאות. הם יכולים לנתח נתונים פיננסיים בזמן אמת כדי לזהות עסקאות חשודות או לאתר כל פעילות הונאה. מודל למידת המכונה יכול לזהות אי-עקביות מסוימת בעסקאות הרגילות, למשל, שעסקה מבוצעת ממיקום חריג או עבור מוצר חשוד.

חיזוי נטישה

AI יכולים להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי ליצור מודלים חזויים המזהים את הגורמים הסבירים ביותר להוביל לנטישת לקוחות, כגון מאפיינים דמוגרפיים של הלקוח, פעילות בחשבון ואינטראקציות עם שירות הלקוחות. כמו כן, על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים, למשל היסטוריית עסקאות, בינה מלאכותית יכולה לעזור לזהות לקוחות שעשויים לנטוש.  

בנוסף, בינה מלאכותית יכולה להפוך לאוטומטיות משימות שגרתיות הטבועות בניתוח פיננסי, כגון הזנת נתונים והפקת דוחות. בהתבסס על הנתונים המנותחים, AI יכולה לסייע לחברות פיננסיות להציע מוצרים ושירותים מותאמים אישית העונים להעדפות של פלחי לקוחות ספציפיים. היא יכולה גם ליידע מנהלי חשבונות כאשר לקוח מציג סימנים של נטישה, כדי שיוכלו לנקוט בצעדים יזומים לשמר אותו לפני שיעזוב.

AI בפיננסים: הערכת כושר אשראי

מודלים חיזויים מבוססי AI יכולים גם לעזור לחברות פיננסיות להעריך את מהימנות האשראי של לקוחותיהן. הרעיון הוא לחזות את הסבירות שהחייב יחזיר את הכסף בזמן, כך שהנושה יכול להעריך כמה כסף הוא יכול להלוות. כדי לקבוע את ציון האשראי, אלגוריתמי ה-AI לוקחים בחשבון: את היסטוריית האשראי והתשלומים של הלווה, את הכנסתו ומצב תעסוקתו, את יחס החוב להכנסה, ולעיתים גם את הרגלי ההוצאות שלו.

בהתבסס על נתונים אלה, אלגוריתמי ה-AI יכולים להקצות ציון אשראי לחייב פוטנציאלי, אשר המלווים יכולים להשתמש בו כדי לקבל החלטות מושכלות בשאלה האם לאשר הלוואה וכמה גבוהה צריכה להיות הריבית.

חיזוי החזר חובות

AI יכול לעזור לחברות גביית חובות לחזות החזר חוב על ידי ניתוח נתונים מסוימים, למשל הכנסות והוצאות של החייב, כל דירוג אשראי שניתן לו, או היסטוריית תשלומים. בהתבסס על תובנות אלה, אלגוריתמים מבוססי AI יכולים לעזור לחזות כמה מחוב מסוים או מתיק חובות יוחזר.

ניתן להשתמש ב-AI גם ליצירת עצי החלטה לגביית חובות, מה שיכול לסייע למוסדות פיננסיים לקבוע את האסטרטגיות היעילות ביותר לגביית חובות. עצי ההחלטה מופעלים על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה, שמנתחים נתונים שונים כדי ליצור תהליך קבלת החלטות אופטימלי.

באמצעות עצי החלטה, גובי חובות יכולים להגדיל את הסיכוי לגבות בהצלחה תשלומים באיחור, על ידי נקיטת הגישה הטובה ביותר עבור חייב ספציפי, תוך התחשבות במצבו הפיננסי ובגיל החוב.

ניתוח סיכוני השקעה

באופן דומה, מודלים חזויים יכולים לעזור לחברות לזהות סיכונים פוטנציאליים להשקעותיהן. מודלים של AI יכולים לשפר את הערכת הסיכונים על ידי זיהוי והערכה של סוגים שונים של סיכוני השקעה בזמן אמת, כגון סיכון אשראי, סיכון שוק וסיכון תפעולי. בנוסף, טכנולוגיה מתקדמת זו משפרת את ניהול הסיכונים על ידי הגברת היעילות של תהליכים תפעוליים וקבלת החלטות אסטרטגיות בניתוח סיכוני השקעה. מודלים של AI יכולים להעריך את הסיכון של השקעה מסוימת על ידי חיזוי תוצאות עתידיות אפשריות בהתבסס על מגמות ונתוני שוק היסטוריים. שיטות עיבוד שפה טבעית יכולות לשמש לניתוח חדשות, מדיה חברתית ומקורות מידע אחרים כדי לזהות סנטימנטים מסוימים שעשויים להצביע על כך שהשקעה תצליח או תיכשל.

יתרה מכך, AI יכול לסייע למשקיעים לנתח את תיקי ההשקעות שלהם על ידי זיהוי השילוב הטוב ביותר של נכסים בעלי פוטנציאל למקסם את הרווחים תוך מזעור הסיכון.

ניתן להשתמש ב-AI גם כדי לנתח באופן אוטומטי דוחות של שוק המניות. לאור מספרם ואורכם ההולכים וגדלים, כדאי לפנות לפתרונות שמאוטמטים את הניתוח.

הכנת הצעות מותאמות אישית הודות לתובנות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית

דוגמה נוספת היא שימוש במודלים חיזויים לניתוח נתוני לקוחות ליצירת הצעות מותאמות אישית ללקוחות של בנק ולשיפור שביעות רצונם. AI משתלב עם תכנון פיננסי כדי להניב תוצאות פיננסיות טובות יותר.

ה-AI מנתח נתוני לקוחות, כולל היסטוריית העסקאות שלהם, דירוג אשראי, גיל, הכנסה ומידע רלוונטי אחר. לאחר ניתוח הנתונים, השלב הבא הוא פילוח לקוחות לפי הרגליהם הפיננסיים וצרכיהם. בהתבסס על הפלחים שזוהו, הבנקים יכולים להכין הצעות מותאמות אישית העונות על צרכים והעדפות ספציפיים. לדוגמה, לקוחות המשתמשים לעיתים קרובות בכרטיסי אשראי עשויים להתעניין בנקודות תגמול, החזר כספי או ריביות נמוכות על כרטיסי אשראי.

מסחר נתמך AI

ניתן ליישם AI כדי להפוך מסחר לאוטומטי באמצעות אלגוריתמי מסחר שאומנו על נתונים היסטוריים ממקורות מרובים, ולשפר את עיבוד הנתונים והניתוח במודלים פיננסיים. האלגוריתמים מנתחים כמויות גדולות של נתונים, כגון מגמות שוק, חדשות כלכליות ואינדיקטורים, כדי לחשוף דפוסים בהתנהגות השוק ובעסקאות. התוכנית מבצעת אז עסקאות באופן אוטומטי.

אלגוריתמי מסחר אוטומטיים יכולים לנתח נתוני שוק הרבה יותר מהר מבני אדם, כמעט בזמן אמת, מה שמשפר את היעילות והרווחיות.

הצוות שלנו עבד על פתרון לחיזוי אילו מניות ירוויחו או יפסידו בערכן. החלטנו לבחון את ההשערה שהציגו הכלכלנים Lauren Cohen, Christopher Malloy מבית הספר לעסקים של הרווארד, ו-Quoc Nguyen מאוניברסיטת DePaul, הטוענים כי ניתן לחזות עלייה או ירידה במחירי מניות של חברה נתונה על ידי השוואת דוחות שוק המניות.

החוקרים השתמשו בשיטות של ניתוח טקסט כדי לזהות קווי דמיון בין הדיווחים הרגולטוריים של SEC. הם הוכיחו את ההשערה שלפיה חברות שהדיווחים שלהן דומים משנה לשנה ירוויחו בשוק המניות. לעומת זאת, חברות שהדיווחים שלהן מכילים מספר משמעותי של הבדלים נוטות יותר להפסדים עתידיים או אפילו לפשיטת רגל.

הורדנו אלפי דוחות של שוק ההון כדי לבצע את הניתוח שלנו באמצעות שיטות NLP ולבחון את ההשערה. הממצאים שלנו הצביעו על כך שההשערה נכונה, וכי חברות שהדוחות שלהן היו דומים מאוד השיגו רווח גבוה יותר.

חיזוי מגמות שוק

אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לשמש לניתוח כמויות גדולות של נתונים ולהפקת תחזיות מדויקות לגבי מגמות ותוצאות פיננסיות. הדבר עשוי לסייע לחברות לקבל החלטות השקעה טובות יותר, להימנע מסיכונים מסוימים ולשפר את חוויית הלקוח.

באמצעות שיטות מידול חזוי, AI יכול לנתח מגמות שוק קודמות ולחזות מגמות עתידיות על בסיס תובנות אלה. באמצעות ניתוח סנטימנט של פוסטים ברשתות חברתיות ומקורות דעה אחרים, AI יכול להעריך סנטימנט ציבורי אודות שירות או מוצר מסוים. הודות לידע כיצד אנשים חשו לגביו, עסקים יכולים לקבל החלטות טובות יותר כיצד למצב את מוצריהם ולהתאים את האסטרטגיות שלהם בהתאם.

AI מול תקנות האיחוד האירופי

בינה מלאכותית, כמו כל כלי, עשויה לשמש למטרות שגויות. יש לנקוט אמצעים מסוימים כדי להגן על אנשים מפני ההשפעות השליליות של שימוש לרעה בפתרונות מבוססי בינה מלאכותית.

ה חוק ה־AI הוא אחד הניסיונות הראשונים לעשות זאת. זהו חוק אירופי מוצע המסדיר את השימוש בבינה מלאכותית, האוסר יישומים בסיכון גבוה. צפוי שחוק ה-AI עשוי להוליד תקנות דומות ברחבי העולם.

נצלו את ה-AI בתחום הפיננסים

מודרניזציה של הפתרון שלך באמצעות כוחו של ה-AI. אוטומציה של משימות ידניות, ניתוח מהיר של כמויות גדולות של נתונים לזיהוי מגמות, חיזוי ביצועים עתידיים והערכת סיכונים פוטנציאליים.

המומחים שלנו ייעצו לך כיצד ליישם בצורה הטובה ביותר בינה מלאכותית במקרה העסקי הספציפי שלך. צור קשר דרך הטופס למטה.