AI ในภาคการเงิน: 8 กรณียอดนิยมของการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ในปี 2022

ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence หรือ AI) ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของนิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป ทุกวันนี้ เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตนเอง ด้วยพลังของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเอง

ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา การใช้งานปัญญาประดิษฐ์ (AI) นั้นได้รับความนิยมอย่างมากในภาคอุตสาหกรรมการเงิน เราคาดหวังถึงความก้าวหน้าที่มากยิ่งขึ้นในทศวรรษหน้า จากการคาดการณ์เรื่อง AI ในอุตสาหกรรมฟินเทค คาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึง 26.6 พันล้านดอลลาร์ในตลาดโลกในปี 2026 ซึ่งมี CAGR (อัตราการเติบโตรายปีแบบผสม) เติบโตที่23.17%

เราจะอธิบายวิธีที่มีการนำ AI มาใช้งานกับภาคการเงินที่นี่ โดยจะมีรายละเอียดการใช้งานที่โดดเด่นอยู่ 8 กรณี

เหตุใด AI จึงมีความสำคัญต่อภาคการเงิน?

AI นั้นช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจในภาคการเงินได้อย่างชาญฉลาด, รวดเร็ว, และแม่นยำยิ่งขึ้น ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยในการตรวจจับการฉ้อโกง, การบริการลูกค้า, การจัดการความเสี่ยง, และการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้เป็นอย่างมาก

สถาบันการเงินนั้นใช้ AI เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ, รับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า, และพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ดียิ่งขึ้น

ประโยชน์ของการใช้ AI ในภาคการเงิน

ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงการผลิต, ประสิทธิภาพ, และความแม่นยำได้ด้วยความพยายามของมนุษย์เพียงเล็กน้อย ซึ่งทำให้มันมีประสิทธิภาพสูงสุด ต่อไปนี้คือเหตุผลบางประการที่คุณควรจะรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับ AI ในภาคการเงิน:

• ข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าที่สามารถใช้เพื่อออกแบบผลิตภัณฑ์ บริการ และข้อเสนอที่ดีขึ้นได้
• นักวิเคราะห์อาจจะใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยในการปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจโดยทำให้มีการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างชาญฉลาด
• ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงภาคการเงินของพวกเขาได้โดยการเพิ่มรายได้ ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานอย่างอัตโนมัติเพื่อประหยัดเวลาของนักวิเคราะห์เพื่อให้พวกเขาไปทำงานอื่นๆ ที่สร้างมูลค่าได้มากกว่า เช่น การช่วยเหลือลูกค้าหรือสร้างโอกาสในการขายทางธุรกิจใหม่ๆ
• AI สามารถช่วยลดต้นทุนได้หลายวิธี ตัวอย่างเช่น สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการจัดการการลงทุนโดยทำให้งานเป็นไปอย่างอัตโนมัติและลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ซึ่งจะส่งผลให้จะมีค่าธรรมเนียมการซื้อขายที่ลดลงสำหรับลูกค้า
• การตรวจสอบมีบทบาทสำคัญในภาคการเงิน บริษัทสามารถลดการฉ้อโกงภายในได้อย่างมากผ่านระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งติดตามกิจกรรมในบัญชีทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง และเพิ่มผลกำไรไปพร้อมๆ กัน
• AI ได้นำเสนอผลประโยชน์มากมายสำหรับระบบเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ความท้าทายของการใช้ AI ในภาคการเงิน

• เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์นำเสนอความท้าทายใหม่ๆ สำหรับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในช่วงต้นปี 2019 Google ยอมรับว่ามีการรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจากบัญชีผู้ใช้งานโดยไม่ตั้งใจเมื่อใช้ข้อมูลประวัติของตำแหน่งที่อยู่
• ในการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ มีความเสี่ยงที่อัลกอริธึมจะมีความเบี่ยงเบนเนื่องจากข้อผิดพลาดโดยไม่ได้ตั้งใจหรือโดยเจตนาในกระบวนการฝึกอบรม ข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจจะเป็นผลมาจากอคติที่สร้างขึ้นในชุดข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งใช้เพื่อเป็นวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม หรือแม้กระทั่งจากอคติของมนุษย์ในระหว่างขั้นตอนการพัฒนา
• การเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมากอาจจะเป็นเรื่องยากสำหรับบริษัทหลายแห่ง เนื่องจากต้องใช้เงินลงทุน เวลา และความพยายามเป็นอย่างมาก
• บริษัทจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูงก่อนจึงจะสามารถฝึกระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีการคาดการณ์ที่แม่นยำได้ ซึ่งมันอาจจะเกี่ยวกับผลลัพธ์ในอนาคตที่เกี่ยวข้องกับอัตรากำไรหรือค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่กำลังดำเนินการอยู่ เช่น แคมเปญการตลาด

8 กรณีการใช้ AI ในภาคการเงิน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำไปใช้ในแอปพลิเคชั่นมากมาย รวมถึงการให้คะแนนเครดิตและการตรวจจับการฉ้อโกง ต่อไปนี้คือกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้อื่นๆ สำหรับ AI ในภาคการเงิน:

1. การประเมินความเสี่ยง

AI จะช่วยองค์กรในการประเมินความเสี่ยงโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่, การตรวจจับการฉ้อโกง, และการป้องกัน การประเมินความเสี่ยงจึงเป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับสถาบันการเงินที่เกี่ยวข้องกับการให้ลูกค้ากู้ยืมเงินหรือการลงทุนในหลักทรัพย์

การใช้ AI จะช่วยเพิ่มความสามารถของธนาคารและสถาบันการเงินอื่นๆ ในการตัดสินใจที่ดียิ่งขึ้นเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของผู้กู้ยืมที่มีศักยภาพ ซึ่งจะช่วยลดโอกาสที่พวกเขาจะนำเงินกู้ไปใช้ในวัตถุประสงค์ที่ไม่เหมาะสม เช่น การจัดหาเงินทุนเพื่อการก่อการร้าย

การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning Algorithms หรือ MLAs) และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning Models หรือ DLMs) AI สามารถตรวจจับได้ว่าคุณมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้หรือไม่โดยการวิเคราะห์ตัวบ่งชี้ต่างๆ เช่น คะแนนเครดิตและระดับรายได้ของคุณ มันจะมีบทบาทสำคัญในการพิจารณาว่าคุณจะมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้หรือไม่

2. การตรวจจับและการจัดการการฉ้อโกง

บริษัทต่างๆ ได้หันมาใช้โซลูชั่นที่ใช้ AI มากขึ้น ซึ่งหมายความว่าการตรวจจับการฉ้อโกงกำลังกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินของทุกๆ อุตสาหกรรม จากข้อมูลของ IBM ความสูญเสียจากการฉ้อโกงทั่วโลกจะมีมูลค่าถึง 4.4 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2025 โดย 72% ของบริษัทชั้นนำมองว่ามันเป็นประเด็นที่สำคัญ

AI สามารถตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงโดยการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานและเปรียบเทียบกับรูปแบบการซื้อ, การขาย, และการซื้อขายตามปกติ หากมีบางอย่างไม่ถูกต้อง ระบบจะทำการแจ้งเตือนขึ้นมา

AI ยังช่วยธนาคารในการจัดการการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ดีอีกด้วย นี่คือสิ่งที่จะช่วยให้พวกเขามั่นใจได้ว่าได้ปฏิบัติตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับทั้งหมด

3. บริการให้คำปรึกษาทางการเงิน

การให้คำแนะนำแก่ลูกค้าเกี่ยวกับฐานะการเงินถือเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดของภาคการเงิน ที่ปรึกษาทางการเงินจะสามารถช่วยคุณประหยัดเงิน, ลงทุนในหุ้นที่เหมาะสม, และจัดการการเงินของคุณได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม พวกเขาไม่สามารถให้คำแนะนำที่ถูกต้องได้เสมอไป เนื่องจากการขาดทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็น นี่คือจุดที่ AI จะเข้ามาทำงาน มันมีวัตถุประสงค์ในการแก้ไขปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลและให้คำแนะนำทางการเงินที่แม่นยำสำหรับผู้ที่ไม่มีเวลาหรือความรู้เพียงพอที่จะจัดการด้วยตนเอง ภายในปี 2025 Statista คาดการณ์ว่าจะมีผู้ใช้งาน 478.89 ล้านคนที่ใช้ AI ในการจัดการสินทรัพย์

ระบบยังสามารถแนะนำการลงทุนใหม่ๆ ตามแนวโน้มในอดีตหรือแสดงให้เห็นได้ว่ามันเหมาะสมกับกลยุทธ์การลงทุนโดยรวมอย่างไร AI จะดำเนินการได้โดยไม่ต้องป้อนข้อมูลใดๆ ลงไปในสเปรดชีต Excel

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีเงินลงทุน 500,000 ดอลลาร์ในกองทุนรวมและหุ้น คุณต้องการทราบว่ากองทุนใดที่ทำผลงานได้ดีเมื่อเร็วๆ นี้ และกองทุนใดที่ทำได้ไม่ดีนักในช่วง 6 เดือนหรือ 1 ปีที่ผ่านมา (หรือนานกว่านั้น) AI จะช่วยให้ธนาคารวิเคราะห์การลงทุนของคุณ และจัดทำรายงานที่กำหนดได้เองเกี่ยวกับผลการดำเนินงานของพวกมัน ด้วยเหตุนี้ คุณจะสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับทรัพย์สินของคุณได้ดียิ่งขึ้น

4. การซื้อขาย

ตลาดหุ้นนั้นมีมานานหลายศตวรรษแล้ว แต่พฤติกรรมของพวกเขายังคงทำให้เกิดความสับสน แม้กระทั่งกับนักเทรดที่ช่ำชองที่สุดในปัจจุบันก็ตาม เนื่องจากมันมีหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลในการพิจารณาว่าหุ้นจะขึ้นหรือลงอย่างไร

ขณะนี้ระบบ AI สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีตและสรุปผลตามประสบการณ์เหล่านั้นได้ (เช่น การคาดการณ์) เราอาจจะได้เห็นการคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมของตลาดในอนาคตที่แม่นยำกว่าที่เคยเป็นมา ซึ่งอาจจะส่งผลให้มีการตัดสินใจลงทุนที่ดีขึ้นทั้งในระดับสถาบันและระดับบุคคล

ในปี 2020 ข้อตกลงมากกว่า 60% ที่มีมูลค่ามากกว่า 10 ล้านดอลลาร์ดำเนินการโดยใช้อัลกอริทึม จากข้อมูลของ JPMorgan ผู้เชี่ยวชาญระบุว่าการซื้อขายด้วยอัลกอริธึมจะสูงถึง 1.9 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2024 — เพิ่มขึ้นจากเดิม 4 พันล้านดอลลาร์

จากการศึกษาข้อมูลในอดีตและรูปแบบการค้นพบ AI สามารถทำนายราคาหุ้น, พันธบัตร, และเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ในอนาคตได้ นอกจากนี้ มันยังอาจจะถูกนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข่าวที่อาจจะมีผลกระทบต่อตลาดได้

นอกเหนือไปจากการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้เร็วกว่ามนุษย์แล้ว AI ยังสามารถคาดการณ์ได้ดีกว่าเนื่องจากความสามารถในการเรียนรู้จากความผิดพลาด ตัวอย่างเช่น หากระบบ AI ทำนายว่าหุ้นจะขึ้นแต่มันกลับลงแทน (สถานการณ์โดยทั่วไป) AI จะรวบรวมข้อผิดพลาดนี้ไว้ในแบบจำลองเพื่อที่ว่าในครั้งต่อไปมันสามารถเข้าถึงข้อมูลที่แม่นยำได้ยิ่งขึ้นเมื่อคาดการณ์ราคาหุ้น

5. การตัดสินใจด้านเครดิต

ในอดีต การตัดสินใจด้านเครดิตเกิดขึ้นจากฝีมือมนุษย์เกือบทั้งหมด แต่ AI นั้นมีความแม่นยำกว่ามนุษย์ในการทำการคาดการณ์อย่างรวดเร็ว บริษัทอย่าง Kabbage ได้ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลนับพันเกี่ยวกับธุรกิจ พวกเขาดึงรูปแบบเก่าๆ ขึ้นมาเพื่อคาดการณ์ว่าผู้ใช้งานจะผิดนัดชำระหนี้ในอนาคตหรือไม่ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเช่นนี้จะช่วยให้สถาบันการเงินประหยัดเวลาได้ด้วยการตัดสินใจด้านเครดิตที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

มีการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประวัติเครดิตของผู้กู้อยู่บ้างแล้ว เช่น ประวัติการชำระเงินและกิจกรรมในบัญชีอื่นๆ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถประเมินความเสี่ยงเพื่ออนุมัติหรือปฏิเสธเงินกู้ได้ จากข้อมูลของ Forbes 70% ของสถาบันการเงินได้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อช่วยในการทำนายกระแสเงินสดขาเข้าและคะแนนเครดิตแล้ว

เทคโนโลยีนี้สามารถให้คำแนะนำทางการเงินแก่ผู้ใช้งานหรือแม้กระทั่งเสนอเงินกู้ใหม่ให้กับพวกเขาในอัตราดอกเบี้ยที่ต่ำกว่า AI ยังมีศักยภาพที่จะช่วยให้ธนาคารลดการฉ้อโกงได้ด้วยการป้องกันไม่ให้แฮกเกอร์ขโมยข้อมูลส่วนบุคคลหรือการสวมรอยได้

เทคโนโลยีนี้อาจจะช่วยตัดสินใจได้ว่าจะให้กู้ยืมเงินโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น รายได้ อายุ และประเภทของทรัพย์สินที่คุณต้องการซื้อหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ผู้ให้กู้จะปฏิเสธใบสมัครของคุณหากคุณสนใจที่จะซื้อบ้านในราคาแพง แต่มีประวัติเครดิตไม่ดี AI จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับผู้สมัครแต่ละรายได้ ก่อนที่จะตัดสินใจว่าพวกเขาจะมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้หรือไม่

6. ประสบการณ์การธนาคารส่วนบุคคล

ประสบการณ์การธนาคารส่วนบุคคลนั้นเป็นประเภทของบริการธนาคารที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด มันจะช่วยให้ลูกค้าได้เพลิดเพลินไปกับประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการและตามความชอบเฉพาะเจาะจงของพวกเขา บอทสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของธนาคารจะสามารถให้คำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าแต่ละรายได้ ซึ่งอาจจะเกิดจากการใช้ข้อมูลจากหลายๆ แหล่ง ซึ่งรวมไปถึงโซเชียลมีเดีย อุปกรณ์มือถือ และประวัติเครดิต เป็นต้น

มันส่งผลให้ธนาคารและลูกค้าสามารถสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทำให้ทั้ง 2 ฝ่ายมีส่วนร่วมในกระบวนการ ยิ่งไปกว่านั้น ในขณะนี้นั้นสามารถใช้ AI เพื่อให้คำแนะนำทางการเงินเป็นรายบุคคลโดยอิงตามกิจกรรมของผู้ใช้งานและข้อมูลที่รวบรวมจากแอปอื่นๆ ที่ไม่ใช่แอปธนาคารอื่นๆ DBS และ RBC เป็นหนึ่งในไม่กี่สถาบันที่นำเทคโนโลยี AI มาใช้แล้ว

ในโลกที่ผู้คนเข้าใจเทคโนโลยีในปัจจุบันเป็นอย่างดี ผู้คนจะคุ้นเคยกับการใช้บอทสนทนาสำหรับทุกสิ่ง เช่น สั่งอาหารหรือจองเที่ยวบิน ดังนั้น มันจึงเป็นเรื่องที่สมเหตุสมผลที่ธนาคารจะเสนอให้กับลูกค้ารับความช่วยเหลือผ่านบอทสนทนาแทนการเข้าคิวที่สาขาหรือการรอสายที่ยาวนาน

ลูกค้าก็สามารถใช้บอทสนทนาเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในบัญชีธนาคาร ยอดเงินในบัญชี และการชำระเงินรายเดือนได้อย่างง่ายดาย

7. กระบวนการอัตโนมัติ

กระบวนการอัตโนมัติเป็นอีกหนึ่งกรณีการใช้งานที่สำคัญสำหรับปัญญาประดิษฐ์ในภาคการเงิน โดยมันจะเกี่ยวข้องกับการทำงานที่ซ้ำซากหรือซับซ้อนโดยอัตโนมัติ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและการจัดการการลงทุน

งานดังกล่าวสามารถทำได้อย่างอัตโนมัติโดยมนุษย์หรือเครื่องจักรขึ้นอยู่กับว่าพวกเขาต้องการทักษะในการตัดสินใจของมนุษย์หรือไม่

ตัวอย่างเช่น:

• หุ่นยนต์สามารถทำการคำนวณอย่างง่ายๆ เพื่อคำนวณมูลค่าของสินทรัพย์ตามราคาปัจจุบัน ในขณะเดียวกัน มนุษย์ก็จำเป็นที่จะต้องทำการคำนวณที่ซับซ้อนมากยิ่งขึ้นโดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น อัตราเงินเฟ้อและอัตราดอกเบี้ย
• คอมพิวเตอร์สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น การสร้างแบบจำลองทางการเงิน (เพื่อดูว่าตัวแปรบางอย่างจะส่งผลต่อประสิทธิภาพทางการเงินขององค์กรอย่างไร) มันจะเป็นการใช้ข้อมูลจำนวนมากจากรายงานรายได้ของปีที่แล้วหรือแนวโน้มของตลาด มนุษย์นั้นอาจจะมีปัญหาในการทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดนี้โดยที่ไม่ทราบล่วงหน้าเกี่ยวกับหัวข้อเหล่านี้ ดังนั้น ซอฟต์แวร์อาจจะพร้อมทำงานเหล่านี้ได้ดีกว่ามนุษย์

นอกจากนี้ ซอฟต์แวร์อัจฉริยะยังทำให้งานเหล่านี้เป็นไปได้โดยอัตโนมัติ และทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินมีเวลาและสมาธิกับงานที่มีคุณค่ามากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องใช้สัญชาตญาณ, ความคิดสร้างสรรค์, หรือความฉลาดทางอารมณ์ของมนุษย์

8. ระเบียบและข้อบังคับ

การปฏิบัติตามกฎระเบียบนั้นถือเป็นเรื่องใหญ่ แต่ถึงกระนั้น กฎระเบียบและกฎเกณฑ์ต่างๆ ก็ยังยากที่จะเข้าใจได้ ตัวอย่างเช่น หากบริษัทออกพันธบัตรในสหรัฐฯ ที่ถูกซื้อไปโดยนักลงทุนในจีนที่ต้องการขายพันธบัตรนั้นในฮ่องกง คุณจะทราบได้อย่างไรว่ามันถูกกฎหมายหรือไม่ จะทำอย่างไรถ้าคุณต้องการลงทุนในฐานะเป็นรายบุคคลมากกว่าสถาบัน? มีกฎเกณฑ์ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละประเทศหรือไม่?

นี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของความซับซ้อนของปัญหาเหล่านี้ นี่เป็นสาเหตุที่ AI มีประโยชน์เช่นกัน มันสามารถช่วยให้เข้าใจสถานการณ์ที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วและแม่นยำ นี่คือสิ่งที่มนุษย์ไม่สามารถที่จะทำได้ง่ายๆ

แล้ว AI จะช่วยในเรื่องการปฏิบัติตามกฏเกณฑ์ได้อย่างไร? มันมีอยู่หลายวิธีที่จะทำให้สิ่งต่างๆ ง่ายขึ้นสำหรับคุณ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สามารถวิเคราะห์งบการเงินของบริษัทเพื่อดูว่ามันสอดคล้องกับกฎและข้อบังคับที่ใช้อยู่หรือไม่ ซึ่งจะทำให้คุณสามารถระบุถึงปัญหาก่อนที่มันจะกลายเป็นเรื่องใหญ่เกินไปได้ อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์รูปแบบข้อมูลในอดีตได้เช่นเดียวกัน ส่งผลให้หากบริษัทอื่นๆ ประสบปัญหาที่คล้ายคลึงกันในอดีต AI จะสามารถช่วยป้องกันการละเมิดเรื่องดังกล่าวในอนาคตได้

แอปพลิเคชั่น AI ทางการเงินมีแต่จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ปัญญาประดิษฐ์นั้นเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในโลกการเงิน แต่มันก็ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น กรณีการใช้งาน AI ในภาคการเงินนั้นมีอยู่มากมาย และจะขยายตัวเมื่อเทคโนโลยีมีความซับซ้อนมากขึ้น

นี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของ AI ในภาคการเงินและมันจะยังคงมีความสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จากการที่บริษัทจำนวนมากขึ้นใช้ AI ในการแก้ปัญหา เราคาดว่าการแข่งขันจะเพิ่มมากขึ้นและราคาก็จะลดลงไปอีก ซึ่งจะนำไปสู่อัตราการนำไปใช้ที่สูงยิ่งขึ้นในทุกๆอุตสาหกรรม รวมทั้งภาคการเงินอีกด้วย

คำถามที่พบบ่อย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | กันยายน 2024

CoinEx สำรวจเลย

Margex สำรวจเลย

BYDFi สำรวจเลย

BingX สำรวจเลย

Coinrule สำรวจเลย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | กันยายน 2024

CoinEx สำรวจเลย

Margex สำรวจเลย

BYDFi สำรวจเลย

BingX สำรวจเลย

Coinrule สำรวจเลย

แพลตฟอร์มคริปโตที่ดีที่สุดในไทย | กันยายน 2024

CoinEx

Margex

BYDFi

BingX

Coinrule