В последнее время, благодаря цифровой трансформации, банки начали использовать искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для анализа данных, чтобы лучше понять поведение своих клиентов, в первую очередь. Эта стратегия также предоставляет широкие возможности и значительные преимущества для финансовых компаний — повышение качества обслуживания клиентов, предотвращение мошенничества и снижение рисков, и это лишь некоторые из них.

Согласно последнему отчету, банки могут сократить свою рабочую силу на 22% в ближайшие несколько лет. Кроме того, к 2030 году банки и финансовые учреждения смогут сэкономить триллион долларов на затратах на технологии благодаря новым моделям искусственного интеллекта.

Финтех уже видит преимущества ИИ, включая повышение производительности и экономию затрат. Поскольку в банках с искусственным интеллектом растет как понимание, так и анализ данных, потребность в обычных банковских услугах будет сокращаться.

Внедрение машинного обучения (ML) в финансовый процесс

Алгоритмы машинного обучения могут учиться на различных данных и процессах, чтобы находить идеи. Таким образом, извлекая значимую информацию из необработанных данных, эта технология продолжает давать точные результаты. Кроме того, это помогает решать сложные проблемы в банковском и финансовом секторе.

Варианты использования машинного обучения в банковском деле и финансах

Машинное обучение полезно для фирм, работающих в сфере банковских и финансовых услуг. Одна из причин, по которой машинное обучение является хорошей идеей, заключается в том, что оно сокращает объем инженерного моделирования данных, которое может занимать много времени и быть сложным.

Давайте рассмотрим другие преимущества машинного обучения в банковской сфере.

В каких областях AI/ML может взять верх в банковском деле и финансах

Искусственный интеллект и машинное обучение оказывают большое влияние на банковское дело, от автоматизации процессов до упрощения сложных финансовых процессов. Неизбежно, что AI/ML будет определять работу банков, поскольку у клиентов больше денег и они лучше обслуживаются.

Вот несколько областей, в которых эти две новые технологии играют решающую роль:

  • Управление рисками

Алгоритмы машинного обучения обрабатывают данные клиентов, чтобы более удобно и быстро одобрять кредиты. Раньше, когда эти алгоритмы не были такими сложными, банкам приходилось полагаться на историю клиентов, чтобы понять их кредитоспособность. Таким образом, они столкнулись с трудностями при одобрении кредитов.

Теперь, благодаря цифровому преобразованию и достижениям в области машинного обучения, машина лучше анализирует клиентов для более точной обработки их кредитных заявок, а также снижает все связанные с этим риски во время таких сложных финансовых процессов.

  • Обнаружение мошенничества

Банки являются главными целями для хакеров и финансовых преступников. Интеграция машинного обучения может помочь снизить эти риски, обнаруживая любые подозрительные действия до того, как они произойдут. Интеграция AI и ML также позволяет банкам следовать своим предварительно установленным протоколам без нарушений, тем самым снижая риск для клиента. Основным преимуществом этого является то, что машины могут выполнять высокоуровневый анализ в режиме реального времени, который люди не могут сделать вручную.

Например, DataRobot предоставляет платформу машинного обучения, предназначенную исключительно для борьбы с мошенничеством и незаконными транзакциями в Блокчейне. Благодаря внедрению алгоритмов, которые могут обнаруживать ненормальное или аномальное поведение, это программное обеспечение хорошо подходит для выявления любых краж и мошенничества в технологии распределенного реестра.

  • Банковские услуги AI/ML, ориентированные на клиента

Разговорный искусственный интеллект и машинное обучение в форме чат-ботов, робо-консультаций, обратной связи и многого другого позволяют клиентам оставаться довольными личным и адаптированным финансовым опытом.

Виртуальные помощники, которым помогает искусственный интеллект, включая Cortana, Siri и Alexa, теперь могут выполнять задачи для клиентов, основанные на проспективных исследованиях. Кроме того, помимо выполнения задач клиентов, этот разговорный ИИ может дополнительно помогать им, облегчая взаимодействие с банком.

RPA используется в банковской сфере для автоматизации задач, которые в противном случае заняли бы много времени, а также с высокой вероятностью подверженности ошибкам. Появление RPA обеспечило снижение количества совершаемых ошибок; успешно заменив участие людей в выполнении таких сложных финансовых задач, основанных на правилах.

  • Кредитный скоринг и прогнозирование оттока

Старые системы кредитного скоринга используют таргетинг. Они не собирают данные о реальных клиентах, они нацелены на тех, кого могут обслуживать. Однако современное программное обеспечение для кредитного скоринга и прогнозирования оттока может фактически анализировать реальных клиентов, а не просто наборы потенциальных клиентов.

AI/ML выполняет прогнозирование оттока для всех потенциальных новых клиентов от имени банка. Прогнозная модель основана на предпочтениях клиента и будет использоваться для персонализации маркетинговых сообщений. Это позволяет банку увеличить «жизненную ценность клиента» на 45%, а также улучшить свои маркетинговые кампании.

ИИ предлагает комплексную перестройку бизнеса. При использовании в сочетании с облачными вычислениями он повышает эффективность организации, результативность и управляемость данными. Это включение также помогает оценивать доступные данные, открывать бесценные идеи и экономить деньги, улучшая результаты компании и возможности прогнозирования. Более того, это позволяет компаниям тестировать свежие концепции и повышать качество своих продуктов без дополнительных затрат.

  • Алгоритмическая торговля

Банки разрабатывают целевые кампании, чтобы повысить качество обслуживания пожилых клиентов, а также сделать банковский процесс более удобным для них. Менеджеры банков теперь могут использовать ИИ, чтобы быстро переписываться с клиентами с помощью индивидуальных, контекстуализированных сообщений, которые предлагают больше персонализации. Такое использование технологии экономит время и деньги как клиента, так и банка.

Это был лишь вопрос времени, когда ИИ и машинное обучение проникнут в современный банкинг и коренным образом изменят ландшафт, учитывая рост финтех-бизнеса и быстрое развитие использования технологий. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения обеспечит прогнозный анализ данных, поскольку банки и финансовые учреждения прогнозируют действия клиентов, чтобы предоставлять своим клиентам более быстрые, безопасные и более персонализированные услуги.

Алгоритмы машинного обучения могут одновременно анализировать сотни источников данных, что дает трейдерам явное преимущество перед средним рынком.

К дополнительным преимуществам алгоритмической торговли относятся:

Путь вперед

По мере развития технологий банковское дело будет использовать новые уровни искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы быть более технически совершенными. Выбирая новые технологии для своего бизнеса, лучше начать с одного элемента и проанализировать его, прежде чем включать какие-либо другие.

Помните, что AI и ML — сложные технологии, которые со временем только улучшаются. Эти достижения имеют решающее значение для любой компании, которая хочет оставаться впереди конкурентов на рынке.