Papel de la inteligencia artificial en la capacitación financiera Ppt

Diapositiva 1

Esta diapositiva presenta la inteligencia artificial en el sector financiero. Los sistemas y enfoques de inteligencia artificial (IA) han experimentado un crecimiento y uso significativos en el sector financiero, debido al volumen de datos disponibles y la creciente asequibilidad de los recursos informáticos.

Diapositiva 2

Esta diapositiva analiza la importancia de la aplicación de la IA en las finanzas. El uso de técnicas de IA en finanzas puede generar ahorros de costos al reducir los costos de fricción y aumentar la eficiencia, lo que conduce a una mayor rentabilidad. La reducción de costos facilitada por la automatización y la tecnología, en particular, prevé la reasignación de capacidad, la efectividad del gasto y una toma de decisiones más transparente.

Notas para el instructor: Las aplicaciones de IA para servicios financieros pueden mejorar la calidad de los servicios y productos que se ofrecen a los clientes financieros, aumentar la personalización y personalización de los productos y diversificar la oferta de productos. Los procesos de IA pueden extraer información de los datos para formar planes de inversión y mejorar la inclusión financiera al permitir que se evalúe la solvencia de los clientes con historiales crediticios cortos.

Diapositiva 3

Esta diapositiva muestra actividades financieras en las que se puede aplicar la IA. La IA y los macrodatos pueden influir en los modelos de negocio del sector financiero. También influye en actividades como la gestión de activos y la inversión, el comercio, los préstamos, etc.

Notas del instructor: ALD/CFT: Antilavado de dinero/Lucha contra el financiamiento del terrorismo (consulte la categoría de oficinas intermedias)

Diapositiva 4

Esta diapositiva muestra el uso de la inteligencia artificial en los fondos de cobertura, que incluye la generación de ideas, la construcción de carteras, la gestión de riesgos y la ejecución de operaciones. También muestra el porcentaje de toma de decisiones que se basa en Inteligencia Artificial.

Diapositiva 5

Esta diapositiva ilustra el uso de la IA en la gestión de activos dentro del sector financiero. Los gestores de activos y el mercado
La parte compradora ha utilizado IA durante algunos años, principalmente para la asignación de carteras y para mejorar la gestión de riesgos y las operaciones administrativas.

Notas del instructor: Las técnicas de IA pueden mejorar la eficiencia del flujo de trabajo operativo al reducir los costos administrativos de los administradores de inversiones, automatizar las conciliaciones y acelerar los procesos. Da como resultado la reducción de los costos de transacción directos e indirectos y la mejora del rendimiento al reducir las características e información irrelevantes en la toma de decisiones.

Diapositiva 6

Esta diapositiva muestra el impacto de la inteligencia artificial en la gestión de activos y la compra y cómo mejora la experiencia del inversor. Los beneficios de la IA incluyen una mejor experiencia del cliente, una mejor toma de decisiones, mejores productos y servicios, eficiencia, mayor productividad, ahorro de costos, reducción de riesgos, crecimiento de los ingresos, mejor capacitación y capacitación de los empleados, y mejor retención y contratación de talento.

Diapositiva 7

Esta diapositiva muestra las principales prioridades de las empresas de gestión de activos para enfrentar los desafíos de IA, como la falta de conocimiento de IA entre los empleados, la falta de confianza en los sistemas de IA, su retorno de la inversión, etc.

Diapositiva 8

Esta diapositiva enumera cómo acelerar los beneficios de la inteligencia artificial en las finanzas. Las pautas son seleccionar un sistema de IA que administre sus datos, comenzar de manera pequeña y segura, escalar gradualmente, desarrollar capacidades y estar atento a sus sesgos.

Notas del instructor:

• Seleccione IA que gestione sus propios datos: la IA está impulsada por los datos más recientes, completos, estandarizados, validados y de fácil acceso. Con capacidades para ingerir, reconciliar, validar y estandarizar datos de muchas fuentes en tiempo real, las soluciones de IA adecuadas ayudarán a construir su propia base.
• Comience de a poco y a escala: muchas soluciones de IA pueden comenzar con pequeños pasos y retornos rápidos. El gobierno, la seguridad, el cumplimiento y la ética se incorporan a las mejores soluciones. Puede ver ganancias inmediatas mientras controla estrictamente sus riesgos utilizando la tecnología de IA correcta
• Prepárese para escalar: elija soluciones que puedan comenzar en un área, pero que una vez demostradas, se puedan aplicar en diversas situaciones. Dedicar tiempo y recursos a desarrollar una solución suele ser solo el primer paso; escalarlo puede aumentar drásticamente el retorno de la inversión. Muchas soluciones de IA se superpondrán y mejorarán entre sí si se construyen correctamente
• Desarrolle capacidades: algunas instalaciones de IA pueden ser plug-and-play al principio, pero su personal deberá capacitarse a medida que mejoren sus soluciones. También deberá crear una cultura y una estructura que puedan aprovechar una mayor automatización y avanzar rápidamente en conocimientos basados en datos en tiempo real.
• Observe el sesgo: IA que toma decisiones que habitualmente son injustas para grupos específicos de personas, y esto puede afectar la reputación de marca de una empresa, las decisiones de contratación y de inversión, entre otras cosas. Asegúrese de pensar en ideas que puedan ayudar a los algoritmos de IA a eliminar los prejuicios

Diapositiva 9

Esta diapositiva muestra el papel de la inteligencia artificial en el comercio algorítmico. Hoy en día, se utilizan potentes algoritmos de IA para generar aprox. 50-70 por ciento de las transacciones del mercado de valores, alrededor del 60 por ciento de las transacciones de futuros y aprox. 50 por ciento de las transacciones de tesorería.

Diapositiva 10

Esta diapositiva destaca el mercado global de operaciones algorítmicas de 2021 a 2025. De 2021 a 2025, se prevé que el mercado de operaciones algorítmicas aumente en 3790 millones de dólares, con una CAGR de casi el 6 %.

Diapositiva 11

Esta diapositiva enumera las ventajas de la inteligencia artificial en el comercio algorítmico. Estos incluyen la identificación y creación de estrategias comerciales, la toma de decisiones basadas en predicciones de modelos impulsadas por IA, la ejecución de transacciones sin intervención humana, la gestión de la liquidez, la mejora de la gestión de riesgos y la organización de flujos de órdenes y la optimización de la ejecución.

Notas del instructor: La aplicación de técnicas de IA, como la computación evolutiva, el aprendizaje profundo y la lógica probabilística para identificar estrategias comerciales y su implementación automatizada sin intervención humana, tiene el potencial más disruptivo en el comercio. Los algoritmos impulsados por IA agregan una capa de desarrollo y complejidad, madurando en algoritmos completamente automatizados y programados por computadora que aprenden de la entrada de datos utilizada y dependen poco de la interacción humana.

Diapositiva 12

Esta diapositiva habla sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en la intermediación crediticia. A través de la automatización y las eficiencias asociadas, los modelos analíticos avanzados basados en IA pueden aumentar la velocidad y minimizar el costo de suscripción. Esto está revolucionando la solvencia de los posibles compradores.

Notas para el instructor: la solvencia de los clientes con un historial crediticio insuficiente o sin suficiente garantía se puede evaluar mediante modelos de calificación crediticia basados en macrodatos e IA. Esto se logra mediante la combinación de datos crediticios tradicionales con grandes datos que no están intuitivamente relacionados con la solvencia.

Diapositiva 13

Esta diapositiva enumera los desafíos o riesgos en la implementación de la inteligencia artificial en las finanzas. Estos incluyen la gestión de datos, la privacidad y los riesgos de concentración, el sesgo algorítmico, la gobernanza de los sistemas de IA y la explicabilidad.

Notas del instructor:

• Gestión de datos, privacidad y riesgos de concentración: aunque los datos son la base de cualquier aplicación de IA, el uso inadecuado de los datos en aplicaciones impulsadas por IA o la insuficiencia de datos es una fuente importante de riesgo para las empresas que utilizan IA. La fiabilidad de los datos utilizados, obstáculos relacionados con la privacidad y confidencialidad de los datos; consideraciones de equidad; y la concentración potencial y los problemas significativos de competencia son todos ejemplos de dicho riesgo.
• Sesgo algorítmico: Las decisiones que toma la IA pueden tener un impacto sustancial en los clientes de las instituciones financieras. Una sola solicitud de préstamo que se niega puede alterar drásticamente la vida de una persona. Como resultado, se recomienda precaución adicional para eliminar cualquier fuente de sesgo en los datos.
• Gobernanza de los sistemas de IA y rendición de cuentas: Los sistemas sólidos de gobernabilidad y rendición de cuentas son fundamentales, principalmente porque los modelos de IA se utilizan cada vez más en aplicaciones de toma de decisiones de alto valor (p. ej., asignación de créditos). Las organizaciones y las personas responsables del diseño, la implementación y el funcionamiento de los sistemas de IA deben rendir cuentas de su correcto funcionamiento.
• Explicabilidad: la explicabilidad, o la dificultad de diseccionar el resultado de un modelo de ML en las razones subyacentes de su elección, es el obstáculo más urgente en los modelos financieros basados en IA. Además de la complejidad de los modelos basados en IA, los actores del mercado pueden querer ocultar la mecánica de sus modelos de IA para preservar su propiedad intelectual, oscureciendo aún más las metodologías. La dificultad se ve amplificada por la falta de conocimientos técnicos de la mayoría de los consumidores finales y la falta de coincidencia entre la complejidad de los modelos de IA y las demandas del razonamiento a escala humana.