Машинное обучение произвело революцию в финансовой и банковской отраслях. Всего 20 лет назад нам пришлось бы ждать, пока банк одобрит наш кредит, тратить неделю только на то, чтобы получить возмещение после автомобильной аварии и еще много подобных примеров. Сегодня на одобрение подобных мероприятий уходит меньше суток.

В настоящее время банковская и финансовая отрасли внедряют машинное обучение для повышенной безопасности, удобного взаимодействия с пользователем , более быстрая поддержка и почти мгновенная обработка без пропусков. В этой статье мы рассмотрим такие варианты использования машинного обучения.

Варианты использования машинного обучения, которые мы будем обсуждать:

  • Предотвращение мошенничества
  • Кредитный скоринг
  • Автоматизация процессов
  • Инвестиции и трейдинг
  • Удержание клиентов

Предотвращение мошенничества

Мошенники ежегодно обходятся клиентам и предприятиям в миллиарды долларов. В результате компаниям, особенно в финансовом секторе, необходимо убедиться, что они знают, как предотвратить мошенничество.

Одним из самых частых случаев использования ML в банковской и финансовой отраслях является обнаружение мошенничества. Алгоритмы предназначены для анализа миллионов транзакций и наблюдения за потребительскими моделями для обнаружения угроз безопасности в режиме реального времени и, следовательно, для предотвращения мошенничества. Эти алгоритмы персонализируются на основе клиентов.

Кредитный скоринг

Машинное обучение может анализировать миллионы точек данных, деталей транзакций и моделей поведения, чтобы определить скрытые характеристики потребителей. В результате модели машинного обучения могут генерировать персонализированные предложения, которые увеличивают доход за счет обслуживания большего числа клиентов.

Большинство систем кредитного скоринга используют алгоритмы прогнозирования, которые решают, окупится ли клиент или нет. С помощью этих систем мл банки могут позволить своим клиентам самостоятельно настраивать свои кредиты и получать деньги всего за несколько кликов, не выходя из дома.

Автоматизация процессов

Машинное обучение может легко получать доступ к данным, интерпретировать поведение и распознавать закономерности. Следовательно, решения на основе машинного обучения позволяют финансовым компаниям полностью заменить ручную работу за счет автоматизации повторяющихся задач для повышения производительности бизнеса. Например, обучение документированию, геймификация обучения сотрудников и отслеживание запросов клиентов.

Инвестиции и трейдинг

Финансовая отрасль подвержена различным рискам, особенно при инвестировании. Технологии искусственного интеллекта могут помочь принять обоснованное решение об инвестициях и предсказать возможные риски с помощью анализа данных, алгоритмов глубокого обучения и машинного обучения.

Робо-советники на базе искусственного интеллекта создают финансовые портфели для своих пользователей и применяют обработку исторических данных, в том числе алгоритмы оценки рисков в некоторых ситуациях. Эти роботы-консультанты создают персонализированные портфели, чтобы помочь потребителям достичь своих инвестиционных целей, будь то ежедневные сбережения, пенсионные фонды или защита от инфляции.

Удержание клиентов

Машинное обучение в индустрии платежей и финансовых услуг помогает компаниям понимать потребности своих клиентов и удовлетворять их с помощью персонализированных услуг и предложений. Одним из замечательных примеров использования машинного обучения в банковской сфере являются чат-боты. Чат-боты на основе машинного обучения предоставляют ориентированную на клиента помощь в режиме реального времени, которая повышает удобство работы пользователей и экономит человеческие и организационные ресурсы компании.

С другой стороны, привлечение новых клиентов намного дороже, чем удержание существующих, машинное обучение помогает компаниям выявлять клиентов, которых они рискуют потерять, и действовать быстро, чтобы их удержать.

Вышеупомянутые варианты использования наиболее популярны в банковском и финансовом секторе. Я попытался объяснить это нетехническим способом, чтобы каждый мог понять статью.

Спасибо за прочтение.