Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект - это области знаний с универсальным набором приложений в современном мире. Дело в том, что сейчас в основе любого бизнеса лежит информация. Компании интегрируют методы науки о данных в свои рабочие процессы, чтобы вывести бизнес на более высокий уровень эффективности, и Решения для анализа данных и искусственного интеллекта здесь, чтобы помочь.

Машинное обучение, раздел науки о данных, может решать ряд логических задач, а также особенно хорошо работает со всем, что связано с числами, качественными и количественными данными. В частности, машинное обучение можно использовать для сбора и обработки огромных объемов данных. Более того, чем больше задач он решает, тем лучше учится, а это значит, что со временем он становится только лучше.

Алгоритм машинного обучения, разработанный компанией, занимающейся машинным обучением и искусственным интеллектом, на самом деле является полезным инструментом, поскольку специалисты в области машинного обучения и искусственного интеллекта могут предоставить много информации о транзакциях, клиентах, счетах, денежных переводах и т. Д. Результат обработки этого информация может быть применена на практике, так как финансовые компании, такие как банки, инвестиционные фонды и другие, уже активно ее используют. Тем не менее, наука о данных может применяться к невероятно большему количеству ситуаций и бизнес-целей. Итак, давайте посмотрим, как наука о данных может быть полезна для вашего бизнеса.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Не секрет, что одним из важнейших показателей качества финансового учреждения является безопасность активов, которые оно гарантирует. Достичь высокого уровня безопасности и сохранности данных клиентов непросто. Для этого компания должна использовать систему обнаружения мошенничества и актуальную базу данных преступников и мошенников. Систему необходимо регулярно поддерживать, контролировать и обновлять.

Что делает Data Science идеальным в этой ситуации, так это то, что необычное поведение пользователя может сигнализировать о возможном мошенничестве. Такие действия невозможно отследить вручную из-за огромного количества финансовых транзакций и связанных с ними процессов. Между тем, если у вас есть инженер по науке о данных, он может автоматизировать процесс, создав алгоритм, который будет автоматически отслеживать вышеупомянутые действия.

Еще одно преимущество приложения Data Science состоит в том, что эта технология самообучается в процессе. В результате, чем больше данных вы ему скармливаете, тем опытнее он становится. В частности, такая система может обнаруживать поддельные документы, дублированные транзакции и счета-фактуры, а также выявлять кражу или любую подозрительную деятельность.

Оценка и управление рисками

Каждая компания, занимающаяся разработкой машинного обучения и искусственного интеллекта, порекомендует вам сделать оценку финансовых рисков и безопасность в приоритетном порядке. Более того, технологии изменили и усовершенствовали эту область, а также весь финансовый сектор. Например, новые модели машинного обучения позволяют более эффективно рассчитывать риски и управлять ими. Благодаря таким технологиям компании могут чувствовать себя более уверенно на рынке.

Конкуренты, законодатели, инвесторы и даже ваши собственные клиенты могут представлять угрозу для вашего бизнеса. Например, незнание того, чего хотят ваши потребители, является огромным препятствием для вашей конкурентоспособности. Кроме того, предприятия сталкиваются с разными ситуациями, и вы должны оценивать свои риски, одновременно понимая потенциальные убытки и возможности роста, связанные с ними. Такая оценка требует учета большого количества информации, в том числе необработанных данных, которые чрезвычайно сложно обработать.

Поэтому это более чем разумно, жизненно важно оцифровать эти процессы, и именно здесь могут пригодиться сложные самообучающиеся алгоритмы Data Science. Они могут эффективно обрабатывать данные и рассчитывать риски. Кроме того, они помогут вам построить модель дальнейшего устойчивого развития вашей организации.

Data Science также поможет вам управлять процессом принятия решений, когда речь идет о ссудах. Кредитный скоринг - еще одна важная область науки о данных, которую можно использовать в финансах. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать все наиболее важные факторы, определяющие платежеспособность заемщиков, включая моделирование прошлых затрат.

Похоже, что оценка рисков и управление ими - идеальная задача для машинного обучения. Используйте потенциал компании, занимающейся машинным обучением и искусственным интеллектом, автоматизируйте свои процессы и позвольте своему персоналу решать задачи, требующие довольно творческого, а не механического подхода. Результат, скорее всего, превзойдет ваши ожидания, так как вы начнете видеть, как каналы доходов рвутся там, где раньше были невидимы.

Управление данными клиентов

Данные - один из важнейших ресурсов любой компании, и управление ими имеет решающее значение для успеха в бизнесе. Однако разнообразие и количество данных в области финансов слишком велико, чтобы обрабатывать их вручную. Более того, большая его часть очень плохо структурирована. Оцифровка этих данных будет считаться полдела. Хранение данных в структурированном виде и их обработка принесут вам реальную ощутимую пользу от их использования.

Следовательно, вы должны знать, что движки AI могут помочь вам справиться с этой задачей быстро и эффективно, анализируя гигантские объемы текста и превращая их в структурированную информацию. ИИ применяет технологии обработки естественного языка, интеллектуального анализа данных и текстовой аналитики для решения этой задачи. Прекрасным примером использования Data Science в этой области может быть анализ того, как на рынки влияют исследования данных и поведения потребителей в социальных сетях.

Персонализация

Клиенты всегда будут выбирать предложение, специально разработанное для удовлетворения их индивидуальных потребностей. Но кто сказал, что клиент должен формировать эти приоритеты? Искусственный интеллект может с легкостью взять на себя эту задачу и создавать предложения, которые наверняка найдут отклик у определенных групп людей.

Персонализация - большая тенденция в современном цифровом бизнесе. Чем лучше компания может угадать, что нужно клиенту, тем выше шансы получить больший доход. То же правило применяется и в области финансов, потому что клиентам гораздо удобнее пользоваться услугами банка, который предлагает вам что-то, исходя из вашего уровня дохода, услугу, которая подойдет для вашего конкретного и сложного случая.

Услуги Data Science, предоставляемые компанией по разработке машинного обучения и искусственного интеллекта, являются инструментом для обеспечения такой персонализации для ваших клиентов. Они могут помочь вашей команде разработчиков мобильных финтех-приложений создать приложение, которое отслеживает поведение пользователей, тем самым давая вам представление о более широкой картине вашего бизнеса. Таким образом, вы сможете принимать более масштабные решения, в то время как компонент ИИ будет продолжать предоставлять пользователям уникальные и персонализированные предложения. В результате ваша компания привлекает больше клиентов, что имеет решающее значение для современного бизнеса.

Используя потенциал Data Science, ваше понимание потребностей вашей целевой аудитории выйдет далеко за пределы человеческого уровня. Ваше понимание аудитории с помощью Data Science намного превосходит человеческий уровень. Это не только касается предпочтений клиентов, но и дает вам инструменты, позволяющие прогнозировать их поведение. Кроме того, если вам удастся собрать информацию от расширенной группы людей, вы сможете предсказать поведение пользователей в широком масштабе, что приведет к тому, что вы узнаете будущие тенденции или, например, вероятность колебаний валютных курсов.

Что касается потребителей, то вы можете достичь даже большего. Например, с технологией распознавания голоса вы сможете обеспечить отличное обслуживание клиентов, не тратя кучу денег на контакт-центры. Тем не менее, это только один пример того, чего вы можете достичь в персонализации с помощью решений Data Science, предоставляемых компанией, занимающейся разработкой машинного обучения и искусственного интеллекта. На самом деле возможности практически безграничны.

Аналитика

Аналитика в реальном времени меняет правила игры в сегодняшних финансовых технологиях. В сфере деятельности, требующей обработки информации, финтех-индустрия получила возможность анализировать множество данных из разных источников, чтобы отслеживать их изменения и предлагать лучшие варианты вмешательства, предотвращения или смягчения неблагоприятных факторов.

Этот вариант использования очень похож на предыдущий, но важно подчеркнуть связанный с ним упреждающий аспект. Говоря простым языком, вы можете делать замечательные вещи, используя всю информацию о клиентах. Например, вы можете отслеживать поведение пользователей, чтобы своевременно определять и понимать интерес пользователя к определенному продукту. Это также может дать вам представление о реакции покупателей на ваши будущие продукты. Таким образом, это неотерический подход к построению проактивной маркетинговой стратегии, которая заранее предсказывает желания ваших клиентов.

Более продвинутый вариант описанных выше возможностей - это предиктивная аналитика. Это технологический аналог способности предвидеть будущее. Обладая такими знаниями, вы можете выбрать стратегии, которые вы разработали заранее, и действовать сейчас, чтобы повлиять на будущие события. Прогностическая аналитика использует данные из социальных сетей и всего Интернета, чтобы держать вас в курсе того, что вы можете ожидать от вашего бизнеса в ближайшем или отдаленном будущем. Таким образом, компания по разработке машинного обучения и искусственного интеллекта может дать вам возможность собирать информацию, чтобы предсказывать что угодно, от цен до движений фондового рынка.

Выводы

Наука о данных - это источник безграничных возможностей, когда речь идет о финансах. Наш мир стал цифровым, и есть много неиспользуемых данных, которые можно собрать и проанализировать, чтобы предоставить вашей компании длинный список беспрецедентных преимуществ. Data Science может не только решить существующие проблемы, повысив вашу производительность, но и предложить новые решения, которые выведут ваш бизнес на новый уровень.

Фактически, Data Science предлагает больше, поскольку предоставляет вашему бизнесу возможности автоматизации, что является ключевой необходимостью для любого современного бизнеса. В целом, это даст вам возможность легко завоевать лояльность клиентов, выделиться среди конкурентов и улучшить свой бизнес.