Использование машинного обучения в финансах
Бизнес в настоящее время, особенно в финансовом секторе, становится все более и более сложным. Чтобы справиться с этим рыночным сдвигом, финансовые секторы вкладывают огромные средства, чтобы автоматизировать вещи и фактически сделать их более точными, используя AI / ML, а автоматизация фактически сделала вещи более полезными, когда модели ML используют аналитические идеи и превращают их в реальный бизнес. результаты, которые оказались очень плодотворными с точки зрения некоторых аспектов, которые мы обсудим ниже:
- Увеличение доходов — это один из аспектов, в которых ML помогает регулировать доходы, связанные с процессами, людьми и технологиями, которые, хотя и влияют на общие доходы бизнеса.
2. Финансовое прогнозирование, где модели машинного обучения используют предыдущую аналитическую информацию, на основе которой прогнозируют будущий финансовый прогресс и помогают повысить общую прибыльность.
3. Удержание клиентов является очень важным аспектом для роста. Алгоритм машинного обучения использует аналитические данные для определения настроений клиентов, что также известно как анализ настроений, основанный на том, какие бизнес-дома улучшают свои стратегии, чтобы удержать клиентов, что также помогает в преобразование.
4. Обнаружение мошенничества/аномалий является наиболее важным, когда алгоритмы машинного обучения используют контролируемую технику классификации мл для обнаружения мошенничества с помощью системы обнаружения аномалий.
Использование машинного обучения в банковской сфере
Машинное обучение используется банковским сектором для решения своих основных бизнес-задач. Гибкость, универсальность и доступность машинного обучения и искусственных моделей помогают всем финансовым учреждениям использовать ML/AI для решения своих бизнес-проблем, чтобы сделать бизнес эффективным и продуктивным. Использование жизненного цикла машинного обучения в банковской сфере можно обсудить в четырех областях.
- Анализ данных является наиболее важным в машинном обучении. Можно сказать, что 80 % всего жизненного цикла машинного обучения вращается вокруг анализа данных, который включает в себя исследовательский анализ данных и проектирование/выбор функций. Предоставленные необработанные данные содержат океаны информации, которую необходимо очистить, преобразовать и визуализировать, чтобы проанализировать, а затем передать в модели ML, чтобы получить прогнозы, которые помогут в принятии решений.
2. Оценка рисков — важный аспект, в котором машинное обучение может использоваться для доступа к различным рискам в зависимости от рыночных сценариев. Некоторые из этих рисков включают рыночные риски, внебалансовые риски, процентные риски, операционные риск и технологии и сделать эффективный прогноз на этой основе. Эффективное управление рисками играет важную роль в оценке рынка.
3. Прогноз и выводы
Модели машинного обучения используют массив данных для поиска отношений, классификации и шаблонов, чтобы прогнозировать результаты, которые точно эффективны при принятии решений.
Случаи использования машинного обучения в страховании
Как мы уже знаем, насколько важным стало машинное обучение в банковском деле и финансах. Теперь в этом разделе мы обсудим варианты его использования и в страховом секторе. В машинном обучении есть два подразделения: машинное обучение с учителем и машинное обучение без учителя. В машинном обучении с учителем есть еще два подразделения: регрессия машинного обучения с учителем и классификация машинного обучения с учителем. Страховые отрасли используют оба типа алгоритмов машинного обучения.
Виртуальный помощник для консультирования потенциальных клиентов
Страховые отрасли в настоящее время используют машинное обучение в чат-ботах для консультирования клиентов по страхованию. Чат-боты без вмешательства человека используют алгоритмы машинного обучения, на основе которых они предоставляют подходящие функции и эффективно помогают клиентам.
Специальный продукт для удовлетворения индивидуальных потребностей
Существуют миллионы клиентов, на основе которых сегментируются страховые полисы. Премия для 25-летнего человека и для 35-летнего человека, состоящего в браке, должна различаться в зависимости от их возраста, истории болезни, опыта вождения и т. д. Интеграция машинного обучения помогает отраслям настраивать премиальную базу на основе таких функций. Некоторые другие функции для определения премии показаны ниже.
Определение профилей риска для андеррайтинга
При наличии большого количества качественных данных машинное обучение можно использовать для простого и эффективного определения профиля риска клиента. Это позволяет страховым отраслям страховать события потенциальных рисков, которые могут быть застрахованы компанией. Некоторые андеррайтинги, на основании которых страховая компания дает рейтинг, показаны ниже.
Обнаружение мошенничества в претензиях
Алгоритмы машинного обучения помогают анализировать закономерности, на основе которых они предсказывают мошенничество в претензиях, что является более эффективным и точным, чем традиционные методы обнаружения мошенничества. Показан жизненный цикл обнаружения мошенничества.
Выводы
С развитием технологий и включением науки о данных в любые финансовые учреждения, будь то банковское дело, финансы и страхование. Интеграция машинного обучения и искусственного интеллекта оказалась благом. Это оказалось беспроигрышным как для компаний, так и для клиентов.
Ссылки
https://th.bing.com/th/id/R.e2b554968bfb407bbe4c97fcf72ca7ab?rik=YBT0Pg%2bsl%2f9Gug&riu=http%3a%2f%2fwww.liyanatech.com%2fwp-content%2fuploads%2f2014%2f11%2fdata_analysis. jpg&ehk=3MVoPtiVUhWyphOFkvPXrZ579l%2fZu4zXGpTbLI9hl%2bM%3d&risl=&pid=ImgRaw&r=0
https://timesnest.com/wp-content/uploads/2020/12/Financial-chart-750x375.jpg
https://cdn.everquote.com/blog_assets/life-insurance-underwriting-ratings.original.png?1521313181
