Meer zien

AI in finance: 8 top Artificial Intelligence toepassingen voor 2024

10 mins
Translated Chris Adede

Kunstmatige intelligentie is al lang geen sciencefiction meer. Tegenwoordig kunnen machines zelfstandig leren en beslissingen nemen, dankzij de kracht van algoritmen voor machine learning. In dit artikel leggen we uit hoe AI in finance wordt toegepast aan de hand van acht use-cases.

Waarom is AI zo belangrijk voor de financiële sector?

AI finance importance

In de afgelopen vijf jaar is het aantal toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) in de financiële sector sterk toegenomen. We verwachten in het komende decennium nog meer vooruitgang. Volgens voorspellingen van AI in de fintech-sector zal de wereldwijde markt tegen 2028 naar verwachting $62,65 miljard bedragen, met een CAGR van 19,5%.

AI helpt bedrijven slimmere, snellere en nauwkeurigere beslissingen in de financiële sector te nemen. Kunstmatige intelligentie kan helpen bij het opsporen van fraude, klantenservice, risicobeheer en compliance.

Regelgevende rapportagevereisten en financiële planning zijn waardevolle assets in elke financiële organisatie.
Financiële instellingen gebruiken AI om hun bedrijfsprocessen te verbeteren, beter inzicht te krijgen in klantgedrag en innovatieve producten en diensten te ontwikkelen om concurrerend te blijven.

Voordelen van het gebruik van AI in finance

Kunstmatige intelligentie kan de productiviteit, efficiëntie en nauwkeurigheid verbeteren met minimale menselijke inspanning, wat het extreem krachtig maakt. Hier zijn een paar redenen waarom je enthousiast zou moeten zijn over AI in finance:

  • Betere inzichten in het gedrag en de voorkeuren van klanten kunnen worden gebruikt om betere producten, diensten en aanbiedingen te ontwerpen.
  • Analisten kunnen kunstmatige intelligentie gebruiken om besluitvormingsprocessen te verbeteren door snellere beslissingen te nemen op basis van slimmere data-analyse.
  • Kunstmatige intelligentie kan bedrijven helpen hun financiën te verbeteren door hun inkomsten te verhogen. Kunstmatige intelligentie kan bijvoorbeeld taken automatiseren zodat analisten meer tijd overhouden voor waardevoller werk, zoals het helpen van klanten of het genereren van nieuwe zakelijke leads.
  • AI in finance kan op verschillende manieren helpen de kosten te verlagen. Het kan bijvoorbeeld de efficiëntie van beleggingsbeheerprocessen verbeteren door taken te automatiseren en menselijke fouten te verminderen. Hierdoor zullen de handelskosten voor klanten low zijn.
  • Auditing speelt een cruciale rol in de financiële wereld. Een bedrijf kan interne fraude sterk terugdringen door middel van AI-gestuurde fraudedetectiesystemen die 24/7 de rekeningactiviteit monitoren en tegelijkertijd de winstgevendheid verhogen.
  • AI biedt sterke voordelen voor workflowautomatisering.

Uitdagingen van het gebruik van AI in de financiële wereld

  • Kunstmatige intelligentie technologie brengt nieuwe uitdagingen met zich mee voor data privacy en security. Begin 2019 gaf Google bijvoorbeeld toe onbedoeld persoonlijke informatie te hebben verzameld uit de accounts van zijn gebruikers bij het gebruik van hun locatiegeschiedenisinformatie.
  • Bij het ontwikkelen van kunstmatige intelligentiesystemen zijn bevooroordeelde algoritmen riskant als gevolg van toevallige of opzettelijke fouten in het trainingsproces. Deze fouten kunnen het gevolg zijn van vooroordelen die zijn ingebouwd in bestaande datasets die worden gebruikt voor trainingsdoeleinden of zelfs van menselijke vooroordelen tijdens de ontwikkelingsfasen.
  • Voor veel bedrijven kan het een uitdaging zijn om toegang te krijgen tot grote hoeveelheden data van hoge kwaliteit. Dit komt omdat het een sterke investering, tijd en inspanning vergt.
  • Bedrijven moeten toegang hebben tot informatie van hoge kwaliteit voordat ze een kunstmatig intelligentiesysteem kunnen trainen met nauwkeurige verwachtingen. Dit kan gaan over toekomstige resultaten met betrekking tot winstmarges of kosten die verband houden met het uitvoeren van activiteiten zoals marketingcampagnes.

Top 8 toepassingen van AI in finance

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt al in veel toepassingen gebruikt, waaronder kredietscores en fraudedetectie. Hier zijn nog een paar potentiële use-cases voor AI in finance:

1. Risicobeoordeling

risk assessment

AI helpt organisaties bij risicobeoordeling met behulp van big data, fraudedetectie en preventie. Risicobeoordeling is van cruciaal belang voor elke financiële instelling die zich bezighoudt met het uitlenen van geld aan klanten of het investeren in securities.

Het gebruik van AI zal banken en andere financiële instellingen beter in staat stellen om beslissingen te nemen over de kredietwaardigheid van potentiële leners. Dit verkleint de kans dat ze leningen verstrekken voor ongepaste doeleinden, zoals het financieren van terrorisme.

Met behulp van machine learning-algoritmen (MLA’s) en deep learning-modellen (DLM’s) kan AI detecteren of je al dan niet in aanmerking komt voor een lening door verschillende indicatoren te analyseren, zoals je kredietscore en inkomensniveau. Het speelt een essentiële rol bij het bepalen of je in aanmerking komt voor een lening.

2. Fraudeopsporing en -beheer

fraud detection using AI

Steeds meer bedrijven kiezen voor AI-gebaseerde oplossingen. Dit betekent dat fraudedetectie een belangrijk onderdeel wordt van de financiële infrastructuur van elke sector. Volgens IBM zullen de wereldwijde fraudeverliezen tegen 2025 oplopen tot $44 miljard, waarbij 72% van de bedrijfsleiders het als een sterke kwestie beschouwt.

AI kan frauduleuze activiteiten detecteren door het gedrag van de gebruiker te analyseren en te vergelijken met reguliere koop-, verkoop- en handelspatronen. Als er iets niet klopt, wordt er een waarschuwing gegenereerd.

AI is ook goed in het helpen van banken met compliance management. Dit is een proces waarmee ze ervoor zorgen dat ze alle wetten en regels volgen.

3. Financiële adviesdiensten

AI in finance use case

Klanten adviseren over hun financiële positie is een van de meest kritieke aspecten van financiën. Een financieel adviseur kan je helpen geld te besparen, in de juiste aandelen te beleggen en je financiën beter te beheren. Ze kunnen echter geen nauwkeurig advies geven omdat ze niet over de nodige vaardigheden beschikken om data te analyseren. Dit is waar AI om de hoek komt kijken. Het is bedoeld om problemen met data-analyse op te lossen en accuraat financieel advies te geven aan mensen die niet genoeg tijd of kennis hebben om dit zelf te doen. Statista verwacht dat er in 2025 478,89 miljoen gebruikers zullen zijn die AI voor asset management gebruiken.

Het systeem kan nieuwe beleggingen aanbevelen op basis van historische trends of laten zien hoe ze passen in een algemene beleggingsstrategie. AI doet dit proces zonder dat je data hoeft in te voeren in een Excel-spreadsheet.

Stel bijvoorbeeld dat je $500.000 hebt geïnvesteerd in beleggingsfondsen en aandelen. Je wilt weten welke fondsen onlangs goed hebben gepresteerd en welke het de afgelopen zes maanden of jaren (of langer) niet zo goed hebben gedaan. AI stelt banken in staat om je beleggingen te analyseren en een rapport op maat te maken over hoe ze het in de loop der tijd doen. Hierdoor kun je beter geïnformeerde beslissingen nemen over je assets.

4. Handel

AI based trading

Aandelenmarkten bestaan al eeuwen, maar hun gedrag blijft zelfs de meest doorgewinterde traders verbazen. Dit komt omdat er veel influencers zijn die bepalen hoe aandelen omhoog of omlaag gaan.

AI-systemen zijn nu in staat om te leren van ervaringen uit het verleden en op basis daarvan conclusies te trekken (d.w.z. verwachtingen). Het is mogelijk dat we nauwkeuriger verwachtingen krijgen van toekomstig marktgedrag dan ooit tevoren. Dit zou kunnen leiden tot betere beleggingsbeslissingen op zowel institutioneel als persoonlijk niveau.

Door historische data te bestuderen en patronen te ontdekken, kan AI toekomstige koersen van aandelen, obligaties en andere financiële instrumenten voorspellen. Het kan ook worden gebruikt om nieuws te analyseren dat de markt kan beïnvloeden.

Naast het sneller analyseren van enorme hoeveelheden data dan mensen. AI is beter in het doen van verwachtingen omdat het kan leren van fouten. Als een AI-systeem bijvoorbeeld voorspelt dat een aandeel zal stijgen, maar in plaats daarvan daalt het (een veel voorkomend scenario). AI zal deze fout opnemen in zijn modellen zodat het de volgende keer toegang heeft tot nauwkeurigere informatie bij het voorspellen van aandelenkoersen.

5. Kredietbeslissingen

Credit Decisions using AI

In het verleden werden kredietbeslissingen bijna volledig door mensen genomen. Maar AI wordt al snel nauwkeuriger dan mensen in het doen van verwachtingen. Bedrijven als Kabbage gebruiken AI om data over een bedrijf te analyseren. Ze halen er patronen uit die voorspellen of gebruikers in de toekomst hun leningen niet zullen betalen. Deze data-driven besluitvorming helpt financiële instellingen tijd te besparen door snellere en nauwkeurigere kredietbeslissingen te nemen.

AI wordt al gebruikt om data met betrekking tot de kredietgeschiedenis van een kredietnemer te analyseren – zoals betalingsgeschiedenis en andere rekeningactiviteiten. Hierdoor kunnen bedrijven risicobeoordelingen maken om leningen goed of af te keuren.

Uit een onderzoek van het World Economic Forum en het Cambridge Centre for Alternative Finance blijkt dat vanaf 2023 85% van de financiële dienstverleners momenteel op de een of andere manier gebruik maakt van AI.

De technologie zou de gebruiker financieel advies kunnen geven of zelfs een nieuwe lening tegen een lagere rente kunnen aanbieden. AI heeft ook het potentieel om banken te helpen fraude te verminderen door te voorkomen dat hackers persoonlijke informatie stelen en identiteitsdiefstal plegen.

De technologie kan beslissingen nemen over het al dan niet uitlenen van geld op basis van factoren zoals inkomen, leeftijd en het type woning dat je wilt kopen. De kredietverstrekker zal bijvoorbeeld je aanvraag afwijzen als je een duur huis wilt kopen maar een slechte kredietgeschiedenis hebt. AI zou kunnen worden gebruikt om verschillende data van een individuele aanvrager te analyseren voordat wordt besloten of deze wel of niet in aanmerking komt voor een lening.

6. Gepersonaliseerde bankervaring

artificial intelligence in personal banking

Een gepersonaliseerde bankervaring is de meest wenselijke vorm van bankservice. Hiermee kunnen klanten genieten van een op maat gemaakte ervaring op basis van hun unieke behoeften en voorkeuren. De AI-gestuurde chatbot van een bank kan gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor elke klant. Dit kan door gebruik te maken van data uit vele bronnen, waaronder sociale media, mobiele apparaten en kredietgeschiedenis.

Het resultaat is dat banken en hun klanten effectief kunnen communiceren, waardoor beide partijen bij het proces worden betrokken. Bovendien kan AI nu worden gebruikt om geïndividualiseerd financieel advies te geven op basis van gebruikersactiviteiten en data verzameld van andere niet-bancaire apps. DBS en RBC zijn slechts enkele instellingen die al gebruik hebben gemaakt van AI-technologieën.

In de tech-savvy wereld van vandaag zijn mensen gewend geraakt aan het gebruik van chatbots voor van alles en nog wat. Bijvoorbeeld voor het bestellen van eten en het boeken van vluchten. Daarom is het logisch voor banken om klanten de optie te bieden om hulp te krijgen via een chatbot in plaats van in de rij te staan bij een filiaal of te bellen.

Klanten kunnen Chatbots gemakkelijk gebruiken om de activiteiten op hun bankrekeningen, hun rekeningsaldo en hun maandelijkse betalingen te bekijken.

7. Procesautomatisering

process automation

Procesautomatisering is een andere belangrijke toepassing van kunstmatige intelligentie in de financiële sector. Hierbij gaat het om het automatiseren van repetitieve of complexe taken zoals de analyse van marktdata en beleggingsbeheer.

Taken kunnen worden geautomatiseerd door mensen of machines, afhankelijk van of ze menselijke besluitvormingsvaardigheden vereisen of niet.

Bijvoorbeeld:

  • Een robot zou eenvoudige wiskunde kunnen uitvoeren om de waarde van een asset te berekenen op basis van de huidige koers. Tegelijkertijd moeten mensen ingewikkelder berekeningen maken op basis van factoren zoals inflatie en rentepercentages.
  • Een computer zou ook ingewikkeldere taken kunnen uitvoeren. Bijvoorbeeld financiële modellering (modelleren hoe bepaalde variabelen de financiële prestaties van een organisatie beïnvloeden). Hiervoor zouden veel data van winstverslagen van voorgaande jaren of markttrends moeten worden gebruikt. Een mens kan moeite hebben om al deze informatie te begrijpen zonder voorkennis over deze onderwerpen. Daarom kan software beter uitgerust zijn voor deze taak dan mensen.

Daarnaast kan intelligente software veel van deze taken automatiseren en tijd vrijmaken voor financiële professionals om zich op waardevoller werk te richten. Dit geldt vooral voor taken die menselijke intuïtie, creatief denken of emotionele intelligentie vereisen.

8. Regelgeving en regels

Regulations

Compliance is big business. En toch zijn regels en voorschriften nog steeds ingewikkeld om te begrijpen. Als een bedrijf bijvoorbeeld een obligatie uitgeeft in de VS die wordt gekocht door een investeerder in China die die obligatie in Hongkong wil verkopen, hoe weet je dan of het legaal is? Wat als je als individu wilt beleggen in plaats van als instelling? Zijn er verschillende regels voor elk land?

Dit is slechts één voorbeeld van hoe complex deze kwesties kunnen zijn als het aankomt op compliance. Dit is ook de reden waarom AI nuttig kan zijn: het kan helpen deze complexe situaties te doorgronden door grote hoeveelheden informatie snel en nauwkeurig te analyseren. Dit is iets waar mensen niet voor ontworpen zijn.

Hoe kan AI helpen bij compliance? Er zijn verschillende manieren waarop het dingen makkelijker voor je kan maken. Een AI-systeem kan bijvoorbeeld de financiële overzichten van een bedrijf analyseren om te zien of ze overeenkomen met de geldende regels en voorschriften. Zo kun je eventuele problemen identificeren voordat ze te groot worden. AI-algoritmen kunnen ook patronen in data uit het verleden analyseren. Als andere bedrijven in het verleden soortgelijke problemen hebben gehad, kan AI helpen toekomstige overtredingen te voorkomen.

AI in finance toepassingen zullen alleen maar toenemen

Kunstmatige intelligentie komt steeds vaker voor in de financiële wereld, maar staat nog in de kinderschoenen. De gebruiksmogelijkheden van AI in finance zijn talrijk en zullen toenemen naarmate de technologie geavanceerder wordt.

Dit is nog maar het begin van AI in finance en het belang ervan zal in de loop der tijd alleen maar toenemen. Naarmate meer bedrijven overstappen op AI-oplossingen, verwachten we dat de concurrentie zal toenemen. Dit zal leiden tot hoge adoptiecijfers in alle sectoren, inclusief finance.

Veelgestelde vragen

Welk type AI wordt in finance gebruikt?

Hoe heeft AI effect op financiële markten?

Wat is AI voor financiële markten?

Zal finance worden vervangen door AI?

Wat is financial artificial intelligence?

Hoe kan AI banken en finance helpen?

Hoe wordt AI in finance gebruikt?

Beste crypto platforms in Nederland | Juli 2024
YouHodler YouHodler Ontdek
Wirex App Wirex App Ontdek
Exodus Exodus Ontdek
Invity Invity Ontdek
Beste crypto platforms in Nederland | Juli 2024
YouHodler YouHodler Ontdek
Wirex App Wirex App Ontdek
Exodus Exodus Ontdek
Invity Invity Ontdek
Beste crypto platforms in Nederland | Juli 2024

Trusted

Disclaimer

Alle informatie op onze website wordt te goeder trouw en uitsluitend voor algemene informatiedoeleinden gepubliceerd. Elke actie die de lezer onderneemt op basis van de informatie op onze website is strikt op eigen risico.

chris-adede.jpg
Chris Adede is een veelzijdige professional met vijf jaar ervaring in contentcreatie, IT en projectmanagement. Hij heeft expertise in cryptocurrencies, fintech en blockchain en heeft gepubliceerd werk geleverd voor BeInCrypto, Hanshow en NFT Monday. Als projectmanager bij Smart Prop Trader beschikt Chris over verschillende professionele kwalificaties en heeft hij een BSc in Informatiekunde van Moi University. Voorheen werkte Chris als Digital Marketing Manager bij Webnavs, waar hij zijn...
Lees de volledige biografie