Deeptech-технологии в управлении финансами

Финансовая индустрия в наше время сталкивается с революцией, вызванной инновационными технологиями. В эпоху цифровой трансформации среди наиболее значимых явлений можно выделить DeepTech-технологии – это комплексные и интеллектуальные решения, основанные на искусственном интеллекте, машинном обучении, глубоком анализе данных и других передовых методах. Глубокие технологии изменили традиционные подходы к управлению финансами, предоставив организациям новые инструменты для анализа, прогнозирования и оптимизации операций.

Актуальность исследования DeepTech-технологий в управлении финансами проявляется во многих аспектах. Во-первых, развитие финансовой технологии и рост объемов данных, доступных для анализа, создают уникальные возможности для применения интеллектуальных систем в принятии финансовых решений. Во-вторых, сегодняшние рыночные условия требуют более точного и быстрого реагирования на изменения, и DeepTech-технологии позволяют автоматизировать процессы и увеличивать эффективность финансовых операций.

Глубокое обучение, нейронные сети, алгоритмы машинного обучения и другие инновационные методы становятся важными инструментами для управления инвестициями, анализа рисков, управления портфелем, и многих других аспектов финансовой деятельности. Системы на основе DeepTech могут анализировать огромные объемы данных, выявлять неочевидные закономерности и помогать принимать решения на основе фактических данных, а не исключительно на основе экспертного мнения.

Среди существующих DeepTech-решений, которые применяются в финансовом управлении, можно выделить несколько примеров:

• 1.    Алгоритмическая торговля. С помощью данного метода системы способны анализировать рыночные данные в реальном времени и принимать решения о покупке и продаже активов на основе предсказаний и стратегий, то есть они автоматизируют процессы торговли на финансовых рынках. Необходимость участия человека в такой системе минимальна, что приводит к очень быстрому принятию решений. Это позволяет алгоритму извлекать выгоду из любых возможностей получения прибыли, которые возникают на рынке задолго до того, как трейдер сможет их увидеть.

• 2.    Кредитный скоринг. Решения о кредитном скоринге основаны на большом количестве данных, таких как общий доход, кредитная история, анализ транзакций, опыт работы. Это позволяет банкам и кредитным организациям принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов. Скоринг представляет собой математическую модель, основанную на статистических методах и учитывающую большой объем информации.

• 3.    Роботы-советники. Это автоматизированные инвестиционные консультанты, которые помогают инвесторам принимать более рациональные решения и максимизировать прибыль. Роботы-советники используют алгоритмы для создания индивидуальных портфелей, основанных на склонности к риску и целях инвестора. Это означает, что инвесторы могут получить портфель, адаптированный к их индивидуальным потребностям.

• 4.    Блокчейн-технологии. Блокчейн включает в свою структуру несколько технологий: распределенное хранение данных, механизмы консенсуса, двухточечные передачи и алгоритмы шифрования. Он действует как децентрализованный реестр,

• 5.    Выявление мошенничества. Системы обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Используя искусственный интеллект, финансовые учреждения могут обнаруживать мошенничество быстрее и точнее.

Поскольку крупные институциональные инвесторы торгуют огромным количеством акций, они широко используют алгоритмическую торговлю [1]. К их преимуществам можно отнести: совершение сделок по максимально выгодным ценам, одновременная автоматизированная про- верка нескольких рыночных условий, сниженная вероятность ошибок со стороны трейдеров, основанных на эмоциональных и психологических факторах, одновременный мониторинг нескольких акций [2].

В результате кредитный скоринг с использованием искусственного интеллекта обеспечивает более чувствительную, индивидуализированную оценку кредитного рейтинга на основе множества дополнительных факторов в режиме реального времени, предоставляя доступ к финансам большему количеству людей с потенциальным доходом [3].

Роботы-советники доступны в любое время. Кроме того, они взимают более низкую комиссию, чем традиционные финансовые консультанты. Это связано с тем, что они не требуют такого же уровня вмешательства человека. В результате инвесторы могут сэкономить деньги на комиссиях и иметь больше денежных средств для инвестиций [4].

который эффективно отслеживает транзакции между двумя сторонами. Несмотря на то, что эти стороны имеют одновременный доступ, позволяющий им обновлять цифровой реестр и систему, взломать их практически невозможно.

Технология блокчейн обеспечивает высокий уровень безопасности хранения и передачи данных, открытую и прозрачную сетевую инфраструктуру, децентрализацию и низкие операционные расходы. Эти характеристики делают блокчейн важной технологией для банковской отрасли, обеспечивая эффективность процессов [5].

Данные системы определяют аномалии в поведении клиентов, такие как внезапные изменения в привычках расходов, необычные транзакции, крупные переводы, подозрительные входы в систему или изменения адреса. Анализируя большие объемы данных, системы на основе искусственного интеллекта обнаруживают модели подозрительной деятельности и предупреждают банки о потенциальных мошеннических действиях.

Помимо обнаружения мошенничества, данные системы улучшают качество обслуживания клиентов: они позволяют финансовым учреждениям быстро идентифицировать законных клиентов и предоставить им более оперативное и персонализированное обслуживание. Это помогает финансовым учреждениям улучшить репутацию среди своих клиентов и снизить их отток [6].

Среди существующих компаний, которые использую DeepTech-технологии, можно привести пример американской компании «Zest AI». Это платформа андеррайтинга на основе искусственного интеллекта, которая помогает компаниям оценивать заемщиков, у которых практи- чески нет кредитной информации или истории. Платформа использует тысячи точек данных и обеспечивает прозрачность, что помогает кредиторам лучше оценивать группы населения, традиционно считающиеся «рискованными». По данным компании, автокредиторы, использующие андеррайтинг на основе машинного обучения, более точно прогнозировали риски и сократили потери более чем на 23% [7].

Кроме того, компания по управлению инвестиционными фондами «Vanguard» внедрила робота-советника в свою услугу Vanguard Personal Advisor Services. Согласно исследованию, проведенному Morningstar, клиенты Vanguard, использующие автоматизированных советников, в среднем получают доходность выше на 1,5% по сравнению с теми, кто не использует эти услуги [8].

Главная роль DeepTech в современных финансах заключается в увеличении эффективности, точности и автоматизации финансовых операций. DeepTech позволяет анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных. Это особенно важно в современных финансах, где принятие решений на основе данных играет решающую роль.

Наряду с этим, необходимо отметить, что внедрение DeepTech-решений в управлении финансами одновременно является непростой задачей. Эффективная работа алгоритмов машинного обучения зависит от качества данных. Финансовые данные могут быть сложными и могут содержать шумы, ошибки и пропуски, что затрудняет обучение моделей. Также внедрение DeepTech-решений требует глубоких знаний в области технологий, которые не всегда присутствуют в командах, управляющих финансами. Недостаток понимания технических аспектов может затруднить процесс внедрения. К тому же внедрение новых технологий часто сталкивается с привычек. Помимо этого, внедрение технологий требует значительных инвестиций в обучение персонала, разработку и внедрение систем. Оценка возврата инвестиций может оказаться сложной из-за неопределенности результатов.

Однако, несмотря на эти сложности, успешное внедрение DeepTech-решений в управлении финансами может значительно повысить эффективность, точность и адаптивность финансовых операций, что является ключевым фактором в условиях современного бизнеса [9].

В итоге рассмотрения данного вопроса можно сказать, что DeepTech-технологии позволяют разрабатывать прогностические модели, предсказывающие будущие рыночные изменения и тенденции. Это существенно снижает риски и способствует разработке более эффективных стратегий управления портфелем и инвестиций. Также DeepTech позволяет создавать автоматизированные системы управления портфелем, которые могут реагировать на рыночные изменения в реальном времени.

Использование алгоритмического торгового анализа и автоматизированных решений для балансировки портфелей повышает эффективность управления активами. DeepTech помогает в выявлении и анализе финансовых рисков, что включает в себя оценку кредитоспособности клиентов, выявление потенциальных угроз мошенничества и прогнозирование рисков на рынках. Кроме того, DeepTech способен обеспечить соблюдение нормативных требований и правил, регулирующих финансовую индустрию. Это важно в свете ужесточения нормативных требований и увеличения требований к прозрачности и отчетности.

Таким образом, финансовые организации, внедряя DeepTech-решения, получают конкурентное преимущество. Инновационные технологии позволяют быстрее реа- сопротивлением со стороны сотрудников и руководства, особенно если это связано с изменением сложившихся процессов и

гировать на изменяющуюся среду и предлагать клиентам более современные и персонализированные финансовые услуги.