Menggunakan AI Finansial dalam Pengelolaan Keuangan Anda – Sektor keuangan berkembang pesat menuju masa depan algoritmik berdasarkan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan teknologi canggih lainnya.

 

Menggunakan AI Finansial dalam Pengelolaan Keuangan Anda

barcelonaladiesopen – Perusahaan menggunakan alat canggih ini untuk merevolusi cara mereka mengelola layanan, mulai dari memprediksi tren pasar hingga menerapkan chatbot untuk dukungan pelanggan. Ilmu data yang didukung AI dapat meningkatkan pengambilan keputusan secara real-time, sementara otomatisasi memungkinkan penghematan biaya dan transaksi lebih cepat, sehingga menguntungkan pelanggan dan perusahaan kartu kredit.

Dengan menerapkan algoritma yang akurat dan model prediktif, lembaga keuangan dapat mengotomatisasi operasi mereka dan mendapatkan wawasan berharga mengenai perilaku pelanggan.

Dalam artikel ini, kami mengeksplorasi bagaimana kecerdasan buatan finansial merevolusi masa depan pengelolaan keuangan. Kami mendiskusikan penerapannya dalam memprediksi tren pasar, mengotomatiskan layanan pelanggan dan proses pengambilan keputusan, serta memanfaatkan ilmu data untuk mendapatkan wawasan yang lebih luas.

Memahami Financial AI

Sebelum mendalami dunia penerapan AI di bidang keuangan, penting untuk memahami konsep dasar dan prinsip teknologi ini.

AI dan Otomasi

Kecerdasan Buatan Finansial (AI) adalah istilah luas yang mengacu pada sistem atau mesin apa pun yang dapat melakukan tugas tanpa campur tangan manusia dengan menggunakan otomatisasi dan algoritma keuangan.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin menemukan pola dalam data menggunakan teknik seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin menerapkan solusi AI untuk meningkatkan pengalaman pelanggannya, perusahaan tersebut menggunakan alat ML untuk memproses data pelanggan dan mengotomatiskan tugas-tugas seperti penganggaran dan perkiraan. Selain itu, lembaga-lembaga ini dapat menggunakan model kecerdasan buatan untuk mendeteksi penipuan atau mencegah pencucian uang menggunakan data operasional berbasis peristiwa.

Chatbots

Chatbots menjadi semakin populer di industri jasa keuangan karena mereka dapat memberikan saran atau rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan teknik ML saat membuat keputusan keuangan.

Teknologi Blockchain

Teknologi blockchain dan kriptografi juga meningkat di lembaga keuangan untuk manajemen risiko karena memungkinkan transaksi yang aman dan transparan. Dengan memanfaatkan solusi kecerdasan buatan, lembaga keuangan mendapatkan wawasan tentang perilaku nasabah yang membantu mereka mendapatkan keunggulan kompetitif di pasar.

Data scientist berperan penting dalam pengembangan dan penerapan model AI di bidang keuangan, karena mereka bertanggung jawab membuat kumpulan data yang diperlukan untuk melatih model tersebut. Dengan bantuan pengambilan keputusan data, organisasi dapat membuat prediksi yang lebih akurat mengenai perkembangan ekonomi dan menciptakan strategi yang lebih baik untuk bisnis mereka.

Penerapan Kecerdasan Buatan Keuangan

Lembaga keuangan menggunakan kecerdasan buatan dalam banyak cara yang efektif untuk meningkatkan layanan mereka. Berikut beberapa di antaranya:

Manajemen risiko dan deteksi penipuan

Manajemen risiko dan deteksi penipuan adalah salah satu aplikasi kecerdasan buatan yang paling penting. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin PayPal menganalisis dan menilai risiko secara real time. Ini memantau transaksi pelanggan untuk penipuan dan secara otomatis melaporkan aktivitas mencurigakan.

Perusahaan teknologi berbasis AI lainnya, Kensho Technologies adalah pemimpin dalam kecerdasan buatan dan inovasi, membantu mengubah dunia bisnis melalui teknologi mutakhir. Mereka telah menciptakan algoritme pembelajaran mesin yang dapat dengan cepat menganalisis kumpulan data besar dan memberikan wawasan berharga untuk melakukan investasi yang lebih tepat.

Dalam kemitraan dengan SandP Global, Kensho memiliki akses ke kumpulan data yang sangat besar untuk membantu melatih algoritme pembelajaran mesinnya dan menciptakan solusi terhadap beberapa masalah paling kompleks yang dihadapi bisnis saat ini.

Investasi dan Manajemen Portofolio

Strategi investasi berbasis AI menjadi semakin populer karena memungkinkan penasihat keuangan menyesuaikan saran mereka dengan profil risiko klien. Misalnya, platform investasi bertenaga AI Wealthfront mempertimbangkan toleransi risiko, sasaran, dan preferensi klien untuk menciptakan portofolio yang optimal. Jawaban atas kuesioner penilaian risiko diubah menjadi portofolio investasi tunai dan dana yang diperdagangkan di bursa (ETF) yang dipersonalisasi melalui kecerdasan buatan.

Robo-advisor adalah platform penasihat investasi otomatis yang menggunakan algoritma untuk mengelola portofolio berdasarkan kebutuhan klien. Alat otomatis ini memberikan rekomendasi alokasi aset dan optimalisasi portofolio yang dipersonalisasi berdasarkan profil risiko pengguna, usia, tingkat pendapatan, dll.

Seiring dengan terus berkembangnya teknologi ini, teknologi ini akan membantu penasihat keuangan melayani klien mereka dengan lebih baik dengan memberikan nasihat yang lebih akurat dan tepat waktu.

Akuntansi dan otomatisasi akuntansi

Ada beberapa solusi berbasis AI yang tersedia untuk akuntansi dan otomatisasi akuntansi. Solusi akuntansi AI ini bertujuan untuk mengurangi kesalahan manual, meningkatkan kepatuhan, dan menyederhanakan proses keuangan.

Faktur

Misalkan Anda perlu mengotomatiskan pemrosesan faktur. Dengan teknologi kecerdasan buatan yang canggih, Tipalti mengotomatiskan seluruh proses pemrosesan faktur mulai dari penerimaan faktur hingga pembayaran, memastikan keakuratan yang tak tertandingi dan alur kerja yang lancar.

Pelaporan

kecerdasan buatan digunakan untuk mengotomatisasi pelaporan keuangan dan untuk mendeteksi anomali dalam model data dan menganalisis data. Perangkat lunak otomatisasi Tipalti AP mencakup fitur Tipalti Pi yang membantu mengidentifikasi tren data dengan cepat menggunakan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin sehingga bisnis dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan data utang dan pengeluaran terkini. Tipalti Pi terintegrasi dengan produk kecerdasan buatan generatif ChatGPT dan, selain ChatGPT, menggunakan metode buatan lainnya di bidang keuangan dan ChatGPT dalam aplikasi akuntansi.

Anti Pencucian Uang dan Pencegahan Penipuan

AI juga mengotomatiskan dan membantu dalam anti pencucian uang (AML). Perusahaan menggunakan model dan algoritma kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi peristiwa mencurigakan dan melaporkannya untuk penyelidikan lebih lanjut. Perangkat lunak otomatisasi Tipalti menyertakan fitur AML yang mengurangi risiko penipuan.

Penganggaran

AI telah merevolusi proses penganggaran dengan mengidentifikasi area untuk menghemat uang atau berinvestasi pada proyek yang lebih menguntungkan.

Otomatisasi Hutang Usaha

Area lain di mana AI mempunyai dampak besar adalah manajemen pesanan pembelian (PO) dan otomatisasi hutang dagang (AP). Proses AI Hutang Usaha mencakup pengelolaan dan pelacakan pesanan pembelian, mencocokkannya dengan faktur, mengkodekan faktur secara otomatis, mendeteksi kesalahan, dan memastikan pembayaran pemasok tepat waktu.

Meningkatkan Pengambilan Keputusan Keuangan Menggunakan Kecerdasan Buatan
Teknologi Kecerdasan Buatan memiliki beberapa kerangka kerja dan kasus penggunaan di sektor keuangan. Berikut beberapa model bisnis umum yang mengarah pada transformasi digital.

 

Baca juga : Contoh Mengejutkan Dari AI Pada Keamanan Data

 

Analisis Prediktif dan Peramalan

Perusahaan dapat meningkatkan wawasan pasar dan akurasi harga aset dengan model prediktif yang dibangun menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Model seperti ini dapat memprediksi tren pasar di masa depan berdasarkan data masa lalu, sehingga memungkinkan perusahaan mengambil keputusan yang lebih tepat dan meningkatkan profitabilitas.

Model generatif juga mensimulasikan berbagai hasil skenario ekonomi, seperti peristiwa makroekonomi atau perubahan peraturan yang memengaruhi kinerja bisnis. Hal ini memungkinkan pemberi pinjaman dan peminjam untuk memahami bagaimana perubahan tersebut akan mempengaruhi keuangan mereka.

Perdagangan Algoritmik dan Perdagangan Pasar
AI juga semakin banyak digunakan dalam perdagangan algoritmik karena perusahaan menggunakan robot AI untuk mengotomatiskan proses perdagangan dan mengoptimalkan strategi untuk mendapatkan keuntungan maksimal.

Dengan mempertimbangkan tren pasar, analisis sentimen berita, indikator teknis, titik data historis, dan banyak lagi, algoritme AI dapat mengambil keputusan lebih cepat dan akurat dibandingkan trader. Sistem perdagangan algoritmik ini juga berpotensi memberikan lebih banyak informasi kepada perusahaan tentang pasar, memungkinkan mereka untuk tetap berada di depan pesaing dan menemukan peluang pertumbuhan baru.

Penilaian risiko secara real-time dan kepatuhan terhadap peraturan

Pemantauan adalah bidang lain di mana teknologi AI memainkan peran penting dalam keuangan. Layanan komputasi awan seperti AWS atau Google Cloud Platform membantu perusahaan mengembangkan solusi kecerdasan buatan inovatif yang dengan cepat menilai risiko pasar secara real-time dan secara akurat mengidentifikasi potensi masalah kepatuhan.

 

AI Pengelolaan Keuangan 

 

Contoh startup yang memimpin transformasi digital

Penggunaan teknologi kecerdasan buatan di bidang keuangan semakin meningkat, dan startup berada di garis depan transformasi digital di bidang ini. Misalnya, startup asal New York, Kensho Technologies, menawarkan berbagai layanan berbasis AI kepada lembaga keuangan, termasuk perdagangan algoritmik dan alat analisis risiko.

Contoh lainnya adalah Digitize.AI, sebuah startup Kanada yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menilai poin data pelanggan dengan cepat dan memberikan saran keuangan yang dipersonalisasi kepada generasi milenial. Perusahaan ini memiliki sistem pinjaman berbasis AI yang dapat mengotomatisasi seluruh proses pengajuan.

Aspek Etis dari Kecerdasan Buatan Finansial

Ketika teknologi AI menjadi lebih umum di sektor keuangan, penting untuk mempertimbangkan implikasi etis dari alat-alat ini. Meskipun kecerdasan buatan dan otomatisasi mungkin merupakan aset industri yang paling penting, potensi peningkatan efisiensi dan akurasi, praktik yang tidak adil atau eksploitatif masih menjadi masalah.

Misalnya, beberapa orang khawatir bahwa sistem penilaian kredit berbasis AI dapat membuat keputusan yang tidak adil berdasarkan algoritma atau data yang bias seperti ras atau gender. Selain itu, robot perdagangan algoritmik terkadang bertindak tidak menentu selama volatilitas pasar dan dapat menyebabkan kerugian bagi investor jika tidak diawasi dengan baik oleh manusia.

Penerapan kecerdasan buatan dalam bidang ekonomi dan tren masa depan

Menurut studi McKinsey, separuh organisasi telah menerapkan kecerdasan buatan (AI) setidaknya dalam satu aktivitas mereka. AI berpotensi mempercepat inovasi dan mempercepat pertumbuhan berbagai fungsi bisnis seperti manajemen biaya, optimalisasi biaya dan pengadaan, minimalisasi limbah, dan perkiraan biaya di masa depan. Saat melihat tren dalam penerapan AI keuangan, deteksi dan pencegahan penipuan adalah bidang utama. Selain itu, chatbot berbasis AI merevolusi layanan pelanggan.

Bahkan ChatGPT yang populer, sebuah teknologi kecerdasan buatan berdasarkan pemrosesan bahasa alami (NLP), adalah contoh bagus dari masa depan keuangan. Teknologi ini menawarkan layanan pelanggan otomatis berbasis obrolan dan bahkan memberikan nasihat keuangan. Potensi AI untuk merevolusi pengelolaan keuangan perusahaan menjadi semakin jelas seiring dengan semakin banyaknya organisasi yang mengadopsi AI.

Semakin banyak perusahaan yang ingin menggunakan teknologi AI, semakin banyak perhatian yang diberikan pada bagaimana penerapannya dapat meningkatkan proses yang ada. Tata kelola data dan kebijakan privasi yang kuat harus mendukung transformasi digital ini sehingga perusahaan dapat menggunakan teknologi AI dengan aman dan bertanggung jawab. Untuk memanfaatkan teknologi berbasis AI secara efektif, karyawan harus menerima pelatihan dan dukungan.