5 AI-trender för finansmarknaden under andra halvåret 2024

Finansmarknaden utvecklas ständigt och Artificiell Intelligens (AI) spelar en allt större roll.När teknologierna går framåt letar finansinstitut efter sätt att anpassa sig och förnya sig för att bibehålla konkurrenskraften.Enligt en nyligen genomförd global undersökning av McKinsey använder ungefär en tredjedel av stora och medelstora företag redan AI i sin rutinverksamhet.Dessutom kommer 40% av dem att öka sina investeringar i denna innovation, på grund av de exponentiella framsteg som observerats i Generative AI, främst.

AI erbjuder en rad lösningar som sträcker sig från att analysera stora datavolymer till att automatisera komplexa processer, öka operativ effektivitet. Med förmågan att lära sig och kontinuerligt förbättra hjälper AI-system till att förändra hur finansiella tjänster levereras och hanteras.

Tillämpningen av AI på finansmarknaden är inte begränsad till enbart uppgiftsautomation. Den används också för att förbättra kundupplevelsen, förutsäga marknadstrender, identifiera bedrägerier och hantera risker mer effektivt. Optimeringar uppmärksammar investerare på marknaden och Gartner förutspår redan en ökning av AI-baserade företagsförvärv, samt användning av teknik för att förbättra processer, vilket indikeras i fusions- och förvärvstrender.

Experten Thiago Oliveira, VD och grundare av Monest io asset recovery company genom indrivning av skulder av artificiell intelligens.O. förklarar att tekniken idag har blivit mycket väl accepterad av företag och har gett goda resultat i applikationer. “Detta har fört till marknaden en rad möjligheter för nya affärer och nya produktskapelser. Idag, allt företag överväger att göra, kommer de att fundera på hur man använder AI för att förbättra processen och ge en bättre upplevelse för användaren”, påpekar han.

Branschen blir mer dynamisk och lyhörd för förändringar, vilket gör det möjligt för företag att snabbt anpassa sig till nya möjligheter och utmaningar som: operativ effektivitet med intern processoptimering, självsäkert beslutsfattande, tillgänglighet och bekvämlighet för kunder, innovation och skapande av nya produkter, cybersäkerhet och kostnadsminskning och bedrägeririsk.

Bland de AI-trender som identifierats för finansmarknaden är

• Robotic Process Automation (RPA)

RPA används i stor utsträckning för att automatisera rutinmässiga och repetitiva uppgifter som transaktionsbehandling, efterlevnadsverifiering och kontohantering. Denna automatisering ökar inte bara operativ effektivitet, utan minskar också kostnaderna och minimerar mänskliga fel, vilket gör att anställda kan fokusera på mer strategiska aktiviteter.

• Big Data Analytics och maskininlärning

Att analysera stora mängder data med hjälp av maskininlärningstekniker hjälper finansinstitut att få djupare insikter om kundbeteenden, marknadstrender och potentiella risker. Detta möjliggör mer informerat beslutsfattande och mer exakta investeringsstrategier. Avancerade prediktiva modeller används för att förutsäga marknadsrörelser, identifiera bedrägerier mönster och anpassa produkterbjudanden.

• Virtuella assistenter och chatbots

Virtuella assistenter och AI-baserade chatbots håller på att bli en viktig del av kundservicen i finansbranschen. De kan svara på kundfrågor i realtid, ge personlig assistans och utföra enkla transaktioner, förbättra kundupplevelsen och minska arbetsbelastningen för mänskliga skötare.

• Riskhantering och bedrägeriupptäckt

AI används för att förbättra riskhantering och bedrägeriupptäcktssystem. Maskininlärningsalgoritmer kan analysera stora mängder data i realtid för att identifiera misstänkt aktivitet och anomalier som kan gå obemärkt förbi med traditionella metoder.

• Algoritmisk handel

Algoritmisk handel, eller automatiserad handel, använder AI-algoritmer för att utföra affärer på finansmarknaden baserat på fördefinierade parametrar och realtidsdataanalys. Dessa algoritmer kan reagera på marknadsförändringar på bråkdelar av en sekund och dra fördel av handelsmöjligheter som skulle vara omöjliga för mänskliga handlare att upptäcka och utföra lika snabbt.

För företag som vill starta AI-applikationer i processer måste ett strategiskt, välplanerat tillvägagångssätt användas, som börjar med att identifiera processer som är lämpliga för automatisering, välja säkra verktyg och utveckla robusta AI-modeller för prediktiv analys och bedrägeridetektering. 

Experten Thiago Oliveira förklarar också att integrering av dessa teknologier med befintliga system och kontinuerlig övervakning av deras prestanda kommer att säkerställa inte bara operativ effektivitet, utan också mer informerat beslutsfattande och en förbättrad kundupplevelse genom automatiserade och personliga interaktioner. “Det är säkert att AI dikterar framtiden. Det är värt att veta vilka företag som kommer att dra nytta av denna våg av innovationsmöjligheter. Vem anpassar sig inte, kommer säkerligen att hamna på efterkälken i denna tekniska race”, avslutar han.