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世界的な技術は長年にわたって進化してきたように、我々はインターネットにテレビから移動してきた、と今日はスムーズにし、徐々に人工知能を適応しています。AIが最初に1956年にジョン・マッカーシーによって鋳造された用語は、それはからまでの主なものをたくさん必要とする ロボットのプロセスの自動化ロボットの実際のプロセスへの。これは、これらの企業がで扱っているデータの量に起因する大企業の間で、今日非常に人気となっている。データのパターンを理解するための需要の増加は、AIの需要の伸びにつながっています。AIプロセスがはるかに効率的な企業がターゲットとするユーザーとゲイン洞察力を理解する有益であるヒト以外のデータのパターンを識別です。世界中の数千の企業は、金融業界のための次の大きなものとしてAIを見ています。
AIは基本的に2つのタイプがあります -
- 弱いAI
- 強いAI
弱いAI
また、狭AIのように記述することができる弱いAIは、満たすまたは特定のタスクを達成するためにのみ設定されているシステムです。これは、特定の問題を解決することができますように設計されています。弱いAIが設定されており、それに拘束されたルールに従って動作します。これは、設定されたルールを超えません。それだけで、狭い作業に焦点を当て、それで最高の仕事をしていません。ちょうど人間のような弱いAIは、すべての認知機能の能力を持っているし、人間の心とは区別ではありません。それは一般的な知性のように定義することはできませんが、むしろそれに割り当てられている狭いタスクを完了に向けてインテリジェントに動作するように設計されています。
弱いAIの最良の例は、 Appleのシリ インターネットの実質的なデータベースによって支配されています。人間と保持することができることを主な理由は、会話の、非常に知的な表示されます。シリはまた、機知に富んだの発言で知られているが、実際には、それが事前に定義された方法で動作します。会話のシステム係合するが、正しく応答するように設計されていないことと、「狭さ」が目撃されています。
同じことが、製造業で使用されているロボットの場合です。顧客やクライアントによる質問を尋ねられたとき彼らは非常に適切に対応しています。応答が正確で、時には非常に機知に富んだ、あまりにもです。AIは、自然の中で非常に複雑な状況を管理することが可能です。しかし、彼らの知能レベルは、システムは、その超えた何かが、それによって達成することができないためにプログラムされている問題の解決策を提供することに制限されています。
強いAI
また、完全なAIとして知られている強力なAIは、弱いAIよりもはるかに大きな展望を持っています。それは巨大な能力と機能を持つ人工知能です。それは、人間の脳広く模倣することができ。システムによって実行されるアクションは、人間の行動や意思決定に正確に類似していることが非常に強力です。また、理解力と意識を持っています。
強いAIは実際には完全に人間の心と同一視することが可能なプロセスです。並外れた能力を持つ人間の心のようなあらゆる意味機能における人工知能は、それが理解できるすべてを理解します。人間だけで見つけることができ信念、認知状態および認知が強いAIにプログラムされています。
しかし、難易度を正確に知性を定義することにあります。強力なAIが懸念している限り知性に成功またはセット境界を決定することはほとんど不可能または非常に困難です。従って弱いAIは、主に、最適な効率で主に割り当てられたタスクを達成する能力、より好ましいです。弱いAIは完全に包含する知性ではなく、それは、完了するまでに割り当てられている特定のタスクを完了に焦点を当てていません。したがって、それは、より小さなプロセスに分解することができます。
人工知能は機械ではなく人間によって示される知性です。彼らの認知機能を使用してデバイスを特定し、ちょうど人間のようまたはほとんどの場合、よりよい解決の問題を解決します。それは成功したことは不可能と考えられているものを行うことによって大きな影響を作成するために管理しています。
しかし、それは人工知能の助けを借りて、ほとんどの恩恵を受けていると主張している金融業界です。 認知コンピューティング、 Chatbots、パーソナルアシスタント、機械学習は、AIのすべての周辺機器が広く、最近金融業界で使用されています。いくつかの金融機関は現在、年間のAIで大幅に投資している、と多くの多くは現在、AIに投資して喜んでいます。
AIは、企業は、このような機械学習、個人アシスタント/顧問またはデジタル労働などの機能を探し始めとして、近い将来に人間に取って代わることが予測されます。ビッグデータ、クラウドサービス、およびハイパー処理システムのために、AIが人気を博しています。しかし、直面する最大の課題は、信頼の欠如、偏見やすぎなかっ規制懸念されます。そのため、企業は今日の人間を支援するために設計されて増補インテリジェンスの形で信頼性の高いオプションを好みます。
人工知能は、金融取引の監査を含む工程で大量に使用することができます。それは税制の変更のページの膨大な数を分析することになるとまた、AIは大きな助けになることができます。重要な会社の関連意思決定を行うために、AIに頼る企業を見るために近い将来に期待することができます。AIはまた、顧客は様々な状況や問題に対処しようとしている方法を識別するための能力を持っています。人工知能は非常に速いペースで、よりスマートな意思決定を支援する人々や企業になるだろう。しかし、ここで重要なのは、人間と機械の間に適切なバランスを見つけることです。
AIはTHE FINANCE INDUSTRY AREを変えてきましたどのように5つの方法 -
1.リスクアセスメント：
AIの非常に基本は、過去のデータから学習しているので、当然である AIは、金融サービスのドメインで成功する必要がありますここで、簿記やレコードは、ビジネスへの第二の天性です。のは、クレジットカードの例を見てみましょう。今日、我々は、クレジットカードの対象となり、誰ではありません決定する手段として、クレジットスコアを使用します。しかし、「持てる者」と「持たざる者」に人々をグループ化することは、常にビジネスのための効率的ではありません。代わりに、各個人のローン返済の習慣についてのデータは、など、現在アクティブなローンの数、既存のクレジットカードの番号は、それが提供される金融機関に、より理にかなっているようなカードの金利をカスタマイズするために使用することができますカード。さて、システムはもちろんの溶液 - A学んだ機械を思い付くために個人の財務記録の何千も通過する能力を持っているかについて考えるために時間がかかります！AIの出番です。それはデータ駆動型とデータ依存しているので、
AIとMLは、何百万もの費用がかかることがあり、人間の選択に関与している不正確として非常に高速な人間のアナリストの場所を取っています。 AIは、機械学習に基づいて構築されました 時間をかけてこれを学習、間違いの少ない可能性とデータの膨大な量を分析します。AIは、インテリジェントな分析と明確な思考が必要な領域への自動化を確立しています。ChatBotsは、実際に顧客満足度と多くの時間とお金節約それらを支援する企業向けの比類のないリソースへの強力なツールとして自分自身を証明されています。さて、設計時にFacebookの努力に背中を取得し、交渉に人間が行う方法を作るためにボットを開発し、私たちはこの研究の成功の可能性を分析してみましょう。この新技術は、我々は、ビジネスだけでなく、非商業活動を行う方法を変更しません。非商業活動の例としては、会議の時間を固定含めることができます。ボットは、念頭に置いて、会議に関係者全員の可用性を維持する会議を修正することができます。
2.詐欺検出と管理：
すべてのビジネスは、それを囲むリスク条件を削減することを目指しています。これは、金融機関のためにも当てはまります。銀行はあなたを与えるローンは基本的に、あなたも投資に預金および配当金の利息を支払わ理由は誰かの他の人のお金です。銀行や金融機関は非常に、非常に真剣に詐欺を取る理由でもあります。それはセキュリティや詐欺識別に来るときAIは一番上にあります。それは他の場所で使用されてきたわずか数時間後には、そのような他の国からのカードを使用するなど、奇妙な行動を指摘するために、異なるトランザクションの楽器で、過去の支出行動を使用するか、またはアカウントの珍しいお金の合計を撤回しようとすることができますquestion.Another優れた機能で AIを使って不正検出 システムは、学習についての良心の呵責を持っていないということです。それは、システムが経験から学び、詐欺とどのようなことはできません考えることができるかについても、より洗練された意思決定を行うことができ、という通常の取引と人間である補正するための赤い旗を発生させた場合。
3.ファイナンシャルアドバイザリーサービス：
Pwcを報告書によると、 我々はより多くのROBO-顧問を楽しみにすることができます。個々の投資委員会の彼らの率を減らすために、金融機関への圧力が増加すると、マシンは単一ダウンの支払いのためにdon't-作業を人間が何を行うことができます。もう一つの進化フィールドはprovide.Collaborationがキーが何であるかを、個々の成分よりもはるかに効率的なオプションを提供するために、マシンの計算と人間洞察力を兼ね備えたバイオニック顧問、です。鼻持ちならないノウハウ-IT-すべてとして、アクセサリーとして、または他の端にマシンを見て十分ではありません。優れたバランスと人間の視点として重要であると意思決定における部品としてAIを表示させるには、金融意思決定の未来です。
4.取引：
投資会社は、市場での将来のパターンを決定するために、コンピュータおよびデータ科学者に頼ってきました。ドメインとして、トレーディングおよび投資が正確に将来を予測する能力に依存しています。彼らは短い間に大量のデータをクランチことができるので、機械は、この時に最適です。 マシンはまた、過去のデータのパターンを観察し、予測することは教えることができます どのようにこれらのパターンは、将来的に繰り返されるかもしれません。、個々のリスク選好度に応じて、より多くのwell.Whatのような2008年の金融危機などの異常がデータ内に存在する操作を行い、機械はこれらの異常のための「トリガ」を見つけるために、データを研究するために教えることができる一方で、及び将来予測におけるそれらのための計画AIは、一人一人の需要を満たすために、ポートフォリオのソリューションを提案することができます。ハイリスク選好を持つ人は、ホールドと販売の株式を購入する際の意思決定のためのAIに数えることができるようにします。低リスク選好との一つは、市場が下落することが予想されたときにアラートを受け取ることができ、ひいては市場に投資して滞在するか、外に移動するかどうかについての決定を行うことができます。
5.財務管理します：
この適切に接続された中での財政を管理し、我々は我々が見ることができる未来にさらに見て唯物世界は、私たちの多くのために困難な作業することができ AIが私たちの財政を管理するために私たちを助けること。PFM（個人的な財務管理）は、AIベースの財布の最近の進展の一つです。 財布サンフランシスコベースの起動によって開始された、AIは、消費者が、彼らはそれを支出している彼らのお金についてのスマートな意思決定を支援するためのアルゴリズムを構築するために使用しています。財布の背後にある考え方は非常に簡単です、それは自分のウェブ足跡からすべてのデータを蓄積し、あなたの支出のグラフを作成します。インターネット上のプライバシー破るの支持者は、多分これが将来的にあるものであること、それが不快見つけるかもしれないが。したがって、長時間のスプレッドシートを作成するか、紙に書いてからの時間を節約するために有利な個人の財務管理にする必要があります。小規模の投資からの大規模な投資AIへの財政を管理するために、将来の番犬であることをコミットします。
疑いの斑点がなければ、 AIは、金融業界の将来です。それは顧客のためのより容易な財務プロセスを作るに向けて進歩的なステップを作っている速度ので、非常にすぐに人間を交換し、より速く提供し、はるかに効率的な解決策になるだろう。技術革新は、AIの分野でされているときにボットが徐々に進化しています。大規模な投資は、長期的なコスト削減への投資としてこれを見ている企業によって行われています。それは人間を雇うのお金を節約し、また、この過程で人為的なミスを避けることで企業を支援します。
それはその初期の段階ではまだ、金融セクターを進化させるために進行している速度ですが、それも見通しはマイナー損失、賢く取引やコースの一流の顧客体験につながるとしていることが期待できます。