Финансовые компании собирают и хранят данные о пользователях, чтобы пересматривать свои стратегии, улучшать взаимодействие с пользователем, предотвращать мошенничество и снижать риски. Благодаря технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта финансовые учреждения имеют возможность анализировать данные, поступающие за пределы офиса банка. В этой статье мы поговорим о том, как используются искусственный интеллект и машинное обучение, а также о преимуществах и рисках этих решений.
Искусственный интеллект в банковской статистике
- По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, банки по всему миру смогут сократить расходы на 22% к 2030 году за счет использования технологий искусственного интеллекта. Экономия может составить $1 трлн.
- В финансовых компаниях работает 60% всех специалистов, обладающих навыками создания систем ИИ.
- Ожидается, что технология распознавания лиц будет использоваться в банковском секторе для предотвращения мошенничества с кредитными картами. Технология распознавания лиц увеличит годовой темп роста выручки более чем на 20% в 2020 году.
Как искусственный интеллект используется в банковской сфере
- Улучшение качества обслуживания клиентов
Когда банки и другие финансовые организации получили возможность узнать все о пользователе и его поведении в сети, они одновременно получили возможность максимально улучшить пользовательский опыт.
- Чат-боты
Например, если у пользователя возникают трудности при работе с сайтом или приложением, используются чат-боты, которые ведут его по правильному пути и одновременно снижают нагрузку на сотрудников службы поддержки банка. Кроме того, современные чат-боты могут выполнять простые операции, такие как блокировка и разблокировка карт, а также отправлять уведомления пользователю, если он превысил лимит овердрафта — или наоборот, если баланс счета выше обычного.
- Индивидуальные предложения
Наличие разнообразной информации о поведении пользователей позволяет финансовым компаниям выяснить, чего хотят клиенты в данный момент, а кроме того, за что они готовы и в состоянии платить. Так, например, если клиент просматривал объявления от автосалонов, то было бы целесообразно разработать персонифицированное кредитное предложение — разумеется, проанализировав его платежеспособность и все возможные риски.
- Удержание клиентов
Современные системы ИИ, работающие с большими данными в банковской сфере, могут не только анализировать, но и делать предположения. Например, в ряде случаев можно спрогнозировать намерения клиента, если он захочет отказаться от услуг банковской организации. Знание этого намерения сигнализирует о необходимости принятия дополнительных мер удержания, создания еще более адресных и персонализированных предложений и, как следствие, улучшения клиентского опыта.
Случаи использования AI ML в страховании
- Управление претензиями
Программное обеспечение для страховых компаний сокращает количество дорогостоящих ошибок за счет автоматизации аудита обнаружения мошенничества и предоставления инновационных решений, таких как обработка заявлений на основе речи. Это специализированные претензии, преобразованные в письменный текст с помощью ИИ, что делает документацию и управление претензиями проще и эффективнее. В то же время речевые входы могут также функционировать как биометрические данные на основе голоса для аутентификации заявления.
- Управление лидами
Искусственный интеллект — это надежное решение для анализа данных потенциальных клиентов, поскольку он автоматизирует извлечение данных из отчетов в формате PDF и сравнивает их с различными комбинациями политик для улучшения маркетинговых механизмов. Помимо получения данных, таких как история поиска, отслеживание файлов cookie, профиль в социальных сетях и т. д., системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут эффективно взаимодействовать с потенциальными клиентами посредством содержательных разговоров и квалифицировать потенциальных клиентов в процессе.
- Страховой андеррайтинг
Нет никаких сомнений в том, что в будущем андеррайтинга будут доминировать автоматизированные технологии нового поколения AI-ML, поскольку они уже начали повышать качество оценки рисков. Системы оценки рисков на базе AI-ML могут проводить всестороннюю оценку рисков, используя прогностическое моделирование, чтобы учитывать будущие возможности.
Заключение
Чтобы получить конкурентное преимущество, банки должны понимать важность науки о данных и интегрировать ее в свой процесс принятия решений. Банки также должны разрабатывать стратегии, основанные на практических выводах из данных своих клиентов. Мы можем ежедневно расширять этот список вариантов использования с помощью быстро развивающейся области науки о данных. Затем модели машинного обучения могут помочь получить точные результаты.
Ссылки:
