Любое финансовое учреждение должно быть в курсе последних требований клиентов, особенно когда это связано с безопасностью и обслуживанием клиентов. Масштабируемость и настройка по запросу — это небольшие проблемы, которые необходимо решать с помощью новых технологий. В частности, небольшие учреждения испытывают огромное давление в связи с необходимостью модернизации своих ИТ-систем. Клиенты требуют отличного онлайн-опыта, так как в банковской индустрии все постоянно меняется. Даже с таким количеством технологий применение машинного обучения в банковской сфере происходит медленными темпами. Однако банки, использующие ML, добились большего успеха, в том числе из-за высокой конкуренции в банковской сфере.

Банки всегда пытаются найти лучший способ анализа данных клиентов, чтобы лучше понять их потребности. Для этого банкам необходим как можно более быстрый доступ к необходимым коммуникациям, чтобы предоставлять продукты, которые будут полезны их клиентам. Машинное обучение предоставляет банкам эффективный способ точно оценить потребности клиентов.

Как еще машинное обучение может помочь банкам? Прочтите эту статью, пока мы обсуждаем преимущества этой технологии. Мы также поговорим о лучших вариантах использования банковского машинного обучения.

7 основных преимуществ машинного обучения в банковской сфере

Банки могут извлечь выгоду из машинного обучения, поскольку оно помогает внедрить отличное управление в организации, повысить удовлетворенность клиентов, упростить развертывание и операции — давайте установим справедливый баланс, опишем преимущества.

  1. Улучшенное принятие решений

Одним из преимуществ машинного обучения в банковской сфере является улучшение процесса принятия решений. По сравнению с традиционными методами искусственный интеллект помогает банкам точно рассчитывать кредитный рейтинг. Основная причина, по которой ML может это сделать, заключается в том, что он может обеспечить объективную оценку без какой-либо предвзятости. Огромный объем данных, собранных от потенциального заемщика, помогает банкам принимать более взвешенные решения.

2. Улучшение управления рисками

AI и ML снижают риски как для клиентов, так и для банков благодаря точной отчетности. Искусственный интеллект также может делать прогнозы на основе истории транзакций после предоставления кредита клиентам. Сотрудники имеют больше информации о тестировании кредитного риска. Раннее обнаружение ошибок и наличие потенциальных будущих рисков помогает банковской отрасли подготовиться заранее.

3. Предотвращение мошенничества

Мошенничество с кредитными картами является огромной проблемой в банковской сфере. Машинное обучение для банков может значительно снизить количество мошеннических действий. Большая часть мошенничества происходит, когда клиенты оплачивают товары онлайн или офлайн. Машинное обучение в банковской сфере предотвращает это несколькими способами. Например, распознавание лиц можно использовать для подтверждения того, что человек, использующий кредитную карту, является владельцем.

4. Улучшение качества обслуживания клиентов.

Поскольку технологии меняют почти все аспекты жизни, потребители ищут более качественные услуги и стремятся получить то же самое от банковских учреждений. В то же время банки, которые могут обеспечить большую безопасность и индивидуальный подход, привлекут больше клиентов. Клиенты хотят, чтобы цифровые банковские продукты были просты в использовании. Одним из способов, с помощью которого ML улучшает общий опыт и услуги, является сокращение времени, необходимого для принятия кредитных решений и банковских операций. Заявка на получение кредита, которая раньше занимала недели, теперь может быть подана в течение нескольких дней. Машинное обучение может сделать объективный анализ на основе нескольких кредитных факторов.

5. Внутренние операционные решения

Машинное обучение в банковской сфере сильно изменило внутренние операции в лучшую сторону. Автоматизация сокращает время, затрачиваемое персоналом на выполнение избыточных задач. Таким образом, ресурсы могут быть выделены для улучшения общего опыта. Роботы выполняют рутинные задачи с минимальным риском ошибок. Таким образом, банк может предлагать эффективные решения, а автоматизация позволяет сотрудникам уделять больше внимания наиболее важным задачам.

Использование машинного обучения имеет так много преимуществ, наиболее важным из которых сегодня являются внутренние операционные решения. Роботы могут просматривать базу данных клиентов в рекордно короткие сроки, что снижает необходимость для сотрудников делать это вручную.

6. Решения для маркетинга и кредитования

Машинное обучение и искусственный интеллект в финтехе собирают данные, а также ищут определенные шаблоны, которые помогают банкам делать более точные маркетинговые прогнозы. Примеры прогнозов, которые может сделать ML, включают:

  • Изменения валют,
  • Лучшие инвестиционные идеи,
  • Кредитные риски,
  • Оптимальный кредитный договор для клиента.

Эти данные помогают банку решить, куда инвестировать, тем самым увеличивая свой доход. Он также предоставляет более точную информацию о том, как привлечь новых клиентов.

7. Больше персонализации

Банки могут извлечь выгоду из машинного обучения, поскольку оно помогает внедрить эффективное управление в организации, повысить удовлетворенность клиентов и обеспечить более персонализированные и упрощенные операции и поддержку.
Большие данные могут предоставить своим клиентам и потенциальным потребителям персонализированный опыт в банковской сфере. поле. ML в банковской сфере — это создание безопасных, но доступных финансовых услуг и данных.

Доступ к прогнозируемому поведению клиента и алгоритмам покупки позволяет банковским экспертам и учреждениям лучше понимать рынок, в какие услуги инвестировать и какие релевантные сообщения использовать. Финансовые учреждения могут использовать ИИ для создания индивидуального опыта для каждого пользователя, отслеживая историю его транзакций и внося соответствующие изменения в операции.

Применение машинного обучения в банковской сфере: 4 лучших практики

Некоторые из ведущих банков мира могут оправдать ожидания клиентов, используя ML. Ознакомьтесь с некоторыми приложениями для машинного обучения в банковской сфере.

#1 Обслуживание клиентов

Как и в других областях, основной движущей силой приложений машинного обучения в банковской сфере является потребительский спрос. Клиенты хотят безопасного и индивидуального подхода к банковским услугам. Поскольку банки в значительной степени полагаются на лояльность клиентов, у них нет другого выбора, кроме как внедрять технологии, отвечающие постоянно меняющимся требованиям клиентов.

Машинное обучение и искусственный интеллект улучшают обслуживание клиентов во многих отношениях. Одним из них является поддержка клиентов. Единственный способ, которым банк может обеспечить будущее с текущими клиентами, — это предложить первоклассную поддержку клиентов. Основные проблемы, с которыми сталкиваются банки при обслуживании клиентов, включают:

  • Отсутствие индивидуального подхода к жалобам клиентов;
  • Медленные услуги;
  • Неумение решать проблемы;
  • Ограниченные каналы.

Все это приводит к низким показателям удержания. Банки должны быстро реагировать на запросы клиентов. ML и AI благодаря автоматизации основных задач в банке делают это возможным. Таким образом, банки могут создавать более точные, дешевые и продуктивные способы рассмотрения жалоб клиентов. Чат-боты и ИИ-помощники сокращают время ожидания клиентов перед обслуживанием, тем самым снижая нагрузку на сотрудников банка. Некоторые из последних чат-ботов способны выполнять простые задачи, такие как отправка уведомлений.

Например, банк, использующий науку о данных для улучшения поддержки клиентов, называется Bank of America. Bank of America внедрил науку о данных в свой мобильный банкинг, чтобы уменьшить нагрузку на центры поддержки клиентов. Благодаря этому становится возможным заниматься многими транзакциями клиентов, в том числе самыми сложными задачами. Благодаря машинному обучению для онлайн-банкинга Bank of America стал одним из ведущих банков.

#2 Обнаружение мошенничества

Машинное обучение, используемое в банковской сфере, помогает обнаруживать мошенничество. Он также применяется для предотвращения мошеннических действий, связанных с кредитными картами и страхованием. Клиенты хотят работать только с банками, которые обеспечивают наилучшую кибербезопасность. Уровень мошенничества с кредитными картами находится на самом высоком уровне: банковские убытки в 2019 году в Соединенном Королевстве составляют 112 миллионов фунтов стерлингов. Таким образом, банкам приходится прилагать дополнительные усилия, чтобы убедиться, что и клиенты, и персонал защищены от мошенничества.

Лучший способ предотвратить мошенничество — раннее обнаружение. Это дает банку достаточно времени, чтобы заблокировать любую активность на затронутом счете, тем самым предотвращая убытки. Машинное обучение и искусственный интеллект — эффективные инструменты для создания схем, способных обнаруживать и предотвращать мошенничество. Поскольку данные каждого клиента уникальны, банкам нужны эксперты, которые могут дать практические знания о том, как прогнозировать, анализировать и классифицировать информацию. Например, Citibank инвестировал в алгоритмы машинного обучения, которые предоставляют данные в режиме реального времени, которые могут предупредить банк о неизбежном мошенничестве.

#3 Оценка рисков

ML в банковском секторе снижает количество ошибок. Таким образом, финансовые фирмы имеют более точную отчетность. Автоматизация тестирования кредитного риска ограничивает риски потерь как для банков, так и для клиентов. Анализируя историю, машинное обучение и искусственный интеллект могут обеспечить более точный прогноз, прежде чем банки смогут финансировать заявки на получение кредита. Это, в конечном счете, помогает банкам предпринимать необходимые шаги для сдерживания любой потенциальной проблемы.

Алгоритмы могут сканировать огромные объемы данных за считанные минуты. Это намного быстрее по сравнению с людьми. Более того, они делают это с меньшими шансами на ошибку. В сочетании с большими данными это помогает банкам принимать более обоснованные решения о кредитах.

Банки также должны анализировать инвестиционные риски. Финансовые фирмы полагаются на успешные инвестиции для получения прибыли, поскольку инвестирование в акции является очень рискованным шагом. Для инвестиционно-банковских услуг машинное обучение обеспечивает моделирование рисков, которое не только дает предложения, но и прогнозирует инвестиции в акции.

#4 Маркетинг

Успех в трейдинге зависит от удовлетворения потребностей клиента. Любое предложение, которое делает банк, должно отвечать конкретным потребностям и интересам клиента. С ML в банковском деле можно создавать персонализированные схемы для продвижения банка. Отличный способ определить клиентов для нового продукта — интеллектуальный анализ данных.

Для проектов машинного обучения требуется набор обучающих данных. Это то, что делает возможным обучение алгоритму. Изучая демографию, покупательское поведение и историю, специалисты по данным могут определить вероятность того, что клиент купит новый продукт.

Банки чаще делают более персонифицированную схему привлечения новых клиентов с прогнозированием банковских депозитов. Это также позволяет банкам улучшать отношения с каждым клиентом.

Наш опыт

Fayrix — компания по разработке программного обеспечения, целью которой является предоставление индивидуальных решений для каждой компании независимо от ее размера. Мы берем на себя ответственность за своевременное получение каждым клиентом качественного программного обеспечения, а наши кейсы говорят сами за себя.

Наши специалисты обучены машинному обучению, большим данным и разработке мобильного программного обеспечения. Мы доказали свою компетентность, создав продукт на основе машинного обучения для одного из крупнейших банков США — Santander Bank. Мы решили проблему прогнозирования выбора клиентов, построив прогностическую модель. Он может предсказать выбор клиентом банковских продуктов на основе его социально-демографических данных, если он пользовался услугами банка в течение последних 18 месяцев.

Последние мысли

Чтобы оставаться конкурентоспособными, финансовым учреждениям необходимо перейти на машинное обучение. Машинное обучение в банковской сфере помогает предлагать больше решений, ориентированных на клиентов, увеличивает удержание клиентов и экономит деньги на приобретении новых. Быстрая обработка данных, автоматизация внутренних процессов и точные прогнозы помогают финансовым учреждениям принимать более взвешенные решения и получать прибыль от разумных инвестиций. Кроме того, чат-боты могут быстрее обрабатывать запросы клиентов, освобождая ценное время сотрудников для более важных задач и повышая их производительность.

Если вы заинтересованы в том, чтобы сделать ваш банк более прибыльным и получить мгновенные результаты, свяжитесь с командой Fayrix, чтобы получить консультацию по вашему решению на основе машинного обучения.