Dirbtinis intelektas finansuose

Dirbtinis intelektas (DI) ir finansinių technologijų (FinTech) proveržis keičiamūsų santykį su pinigais. Noras uždirbti, investuoti, efektyviai valdyti,taupyti, apsaugoti egzistuoja šimtmečius, tačiau technologijos šiems veiksmams suteikia naujas formas ir perkelia į elektroninę erdvę. Kiekvieną iš minėtų siekių lydi didesnė ar mažesnė rizika, tad jai valdyti – optimizuoti, suprasti, apsaugoti, sušvelninti ar apdrausti – vis dažniau yra pasitelkiami DI, matematinio modeliavimo ir informacinių technologijų (IT) sprendimai. Šiuo metu vyrauja nemažai skirtingų tendencijų. Kokios yra populiariausios?

1. Kredito išdavimo sprendimai

„Išduoti kreditą ar ne?“ – štai kur klausimas. Kreditų portfelio rizikos valdymas prasideda nuo siekio tinkamai įvertinti potencialių klientų mokumą ir pasiūlyti tinkamiausias kreditavimo sąlygas. Atsakingas išankstinis rizikos valdymas leidžia apsisaugoti nuo būsimų finansinių nuostolių. Dabar tokie sprendimai jau neįmanomi be DI, nes jo panaudojimas leidžia per trumpą laiką apdoroti daugybę skirtingų veiksnių kliento rizikai įvertinti. DI algoritmai yra nuolat tobulinami tam, kad būtų pagerintas DI tikslumas ir individualizuotos siūlomo kredito sąlygos.

2. Algoritminė prekyba

Pirkti, parduoti, susilaikyti – investuotojų dilema. Yra sukurta daug matematinių modelių, kurie optimizuoja ar individualizuoja investicinį portfelį pagal rizikos pomėgį. Tačiau čia didžiausias iššūkis tenka tradicinių vertybinių popierių (akcijų, obligacijų, išvestinių priemonių) ir kriptovaliutų kainos prognozavimui. Štai čia ir gelbsti DI sprendimai, kurių pagrindas – sudėtingi matematiniai modeliai, gebantys apdoroti struktūrizuotą ir nestruktūrizuotą informaciją, naudojamą kuo tikslesnėms kainos prognozėms gauti. Tai sudaro prielaidas kurti nepriklausomai veikiančią automatizuotą algoritminės prekybos sistemą.

3. Sentimentų ir naujienų analizė

Finansinės rinkos jautriai reaguoja į nuomonių formuotojų (angl. influencer) pasisakymus, naujienas žiniasklaidoje ar socialiniuose tinkluose. Siekiama suprasti, kaip ir kokio turinio pranešimai veikia finansų rinkas, kokia to poveikio įtaka ir trukmė. Visų galimų informacijos šaltinių žmogus yra nepajėgus apdoroti, be to finansų rinka globali, todėl pasitelkiami teksto analitikos ar gimtosios kalbos apdorojimo algoritmai struktūrizuoja informaciją, kuri vėliau gali būti integruojama į sprendimų priėmimo algoritmus.

4. Apgaulės rizikos valdymas

DI jau pademonstravo savo pranašumą užkertant kelią sukčiavimui ir kovojant su juo. Vienas geriausių žinomų pavyzdžių – tai sukčiavimas kreditinėmis kortelėmis. Šis sukčiavimo būdas per pastaruosius kelerius metus vis dažniau pasitaiko dėl augančio internetinių operacijų ir elektroninės prekybos populiarumo. DI valdomi sukčiavimo identifikavimo įrankiai gali analizuoti klientų elgesį, sekti jų buvimo vietą ir nustatyti jų pirkimo įpročius. Todėl jie gali greitai aptikti bet kokią neįprastą veiklą, kuri skiriasi nuo įprasto išlaidų modelio. Kita sritis – tai pinigų plovimo prevencija, kur dominuoja taisyklės, tačiau vis dažniau jos integruojamos su DI sprendimais.

5. Nuotolinis asmens identifikavimas

Tai vienas iš akivaizdžiausių pavyzdžių, kuris leidžia atsidaryti sąskaitą banke ar finansines paslaugas teikiančiose įmonėse fiziškai nedalyvaujant. Tam pasitelkiami teksto ir vaizdo apdorojimo algoritmai, gebantys identifikuoti asmenį nuotoliniu būdu. Vystantis technologijoms ir keliant tikslumo bei saugumo reikalavimus keisis asmens identifikavimo formos, t. y. nebepakaks pirštų atspaudų ar paso nuotraukos ir, siekiant sukurti beveik neklystančius algoritmus, bus naudojama tokia informacija kaip balsas, akies rainelė, delno kraujagyslių sistema ar net žmogaus judesiai, eisena.