ИИ и машинное обучение в финансах: как боты помогают отрасли
Искусственный интеллект и машинное обучение делают значительные успехи в финансах. Они являются критическим аспектом различных финансовых приложений, включая оценку рисков, управление активами, расчет кредитных рейтингов и одобрение кредитов.
Предприятия используют AI и ML:
- Чтобы принимать более эффективные решения на основе данных
- Прямое увеличение прибыли
- Сократить отток клиентов
- Автоматизируйте повторяющиеся задачи
- и многое другое
Принимая во внимание вышеизложенное, неудивительно, что такие компании, как Forbes и Venture beat, используют ИИ для прогнозирования денежных потоков и выявления мошенничества.
В этой статье мы представляем области финансовой сферы, в которых ИИ и МО оказывают более значительное влияние. Мы также обсудим, почему финансовые компании должны заботиться об этих технологиях и внедрять их.
Что такое машинное обучение и искусственный интеллект в финансах?
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая позволяет учиться и совершенствоваться без какого-либо программирования. Проще говоря, специалисты по данным обучают модель MI с помощью существующих наборов данных и автоматически настраивают ее параметры для улучшения результатов.
Почему ИИ необходим для платежной индустрии?
По данным Statista, ожидается, что цифровые платежи будут демонстрировать годовой темп роста в 12,77% и вырастут до 20% к 2026 году. Такое огромное количество глобальных доходов, осуществляемых в Интернете, требует интеллектуальной системы мошенничества.
Источник: Мордорская разведка
Традиционно для проверки подлинности пользователей системы обнаружения мошенничества анализируют веб-сайты по таким факторам, как местоположение, идентификатор продавца, потраченная сумма и т. д. Однако, хотя этот метод подходит для нескольких транзакций, он не справится с возросшей суммой транзакции. .
И, анализируя всплеск цифровых платежей, предприятия не могут полагаться на традиционные методы обнаружения мошенничества для обработки платежей. Это приводит к появлению систем на основе ИИ с расширенными функциями.
Итак, как ИИ может помочь платежной индустрии?
Платежный шлюз на основе AI и ML будет учитывать различные факторы для оценки оценки риска. Эти технологии учитывают большой объем данных (местоположение продавца, часовой пояс, IP-адрес и т. д.) для обнаружения неожиданных аномалий и проверки подлинности покупателя.
Кроме того, финансовая отрасль с помощью ИИ может обрабатывать транзакции в режиме реального времени, что позволяет платежной индустрии обрабатывать крупные транзакции с высокой точностью и низким уровнем ошибок.
Финансовый сектор, в том числе банки, торговые и другие финтех-фирмы, используют ИИ для снижения операционных расходов, повышения производительности, удобства пользователей и повышения безопасности.
Преимущества AI и ML в финансах
Преимущества AI и ML связаны с их способностью работать с различными наборами данных. Итак, давайте кратко рассмотрим некоторые другие способы, с помощью которых AI и ML прокладывают путь в эту отрасль:
Лучшее понимание с помощью автоматизации:
Учитывая то, как люди вкладывают свои деньги в автоматизацию, ИИ значительно влияет на платежный ландшафт. Это повышает эффективность и помогает предприятиям переосмыслить и перестроить свои процессы. Например, предприятия могут использовать ИИ, чтобы сократить время обработки кредитных карт (руководство gettrx dot com по обработке карт для продавцов), повысить автоматизацию и плавно улучшить денежный поток.
Лучше информированное решение:
Вы можете прогнозировать кредит, кредитование, безопасность, торговлю, выпечку и оптимизацию процессов с помощью ИИ и машинного обучения.
Уменьшенная человеческая ошибка:
Человеческая ошибка всегда была огромной проблемой; однако с помощью моделей машинного обучения вы можете уменьшить число человеческих ошибок по сравнению с тем, когда люди выполняют повторяющиеся задачи.
Аутентичность и безопасность:
Обеспечение безопасности и простоты использования — это задача, которую ИИ может помочь платежной индустрии преодолеть. Продавцам и клиентам нужна платежная система, простая в использовании и аутентичная.
До сих пор клиентам приходилось выполнять различные действия, чтобы аутентифицировать себя для завершения транзакции. Однако с помощью ИИ поставщики платежей могут сглаживать транзакции, а клиенты имеют низкий риск.
Пониженное рабочее давление:
ИИ может эффективно выполнять большие объемы; трудоемкие задачи, такие как быстрое удаление данных и форматирование. Кроме того, предприятия, основанные на ИИ, целенаправленны и эффективны; они имеют минимальные эксплуатационные расходы и могут использоваться в таких областях, как:
- Клиентоориентированные роли
- Управление
- Бизнес стратегия
- Творческое задание
Создание большей ценности:
Модели искусственного интеллекта и машинного обучения могут приносить больше пользы своим клиентам. Например:
- Банки могут предсказать, какие транзакции являются мошенничеством
- Ссудные отделения могут предположить, какие клиенты не смогут погасить
- Инвестиционные портфели могут быстрее реагировать на увеличение рентабельности инвестиций
Улучшение качества обслуживания клиентов: с помощью ботов финансовые секторы, такие как банки, могут избавиться от необходимости стоять в длинных очередях. Платежные шлюзы могут автоматически привлекать новых клиентов, собирая их исторические данные и прогнозируя поведение пользователей. Кроме того, AI, используемый в кредитном скоринге, помогает выявлять мошеннические действия.
Варианты использования машинного обучения и ИИ в финансовой отрасли:
Существуют различные способы использования машинного обучения и искусственного интеллекта в финансовой отрасли. Некоторые из них:
Автоматизация процессов:
Автоматизация процессов является одним из наиболее распространенных приложений, поскольку технология помогает автоматизировать ручную и повторяющуюся работу, тем самым повышая производительность.
Более того, AI и ML могут легко получать доступ к данным, отслеживать и распознавать закономерности и интерпретировать поведение клиентов. Это может быть использовано для системы поддержки клиентов.
Сведение к минимуму мошенничества с дебетовыми и кредитными картами:
Алгоритмы машинного обучения помогают обнаруживать транзакционные средства, анализируя различные точки данных, которые обычно остаются незамеченными людьми. Машинное обучение также снижает количество ложных отказов и улучшает одобрение в реальном времени, отслеживая поведение клиента в Интернете.
Помимо обнаружения мошеннических действий, технология на основе ИИ используется для выявления подозрительного поведения учетной записи и мошеннических действий в режиме реального времени. Сегодня в банках уже есть система мониторинга, обученная собирать исторические данные о платежах.
Сокращение ложных отклонений карт:
Платежные транзакции, отклоненные на кассе, могут разочаровать клиентов, что негативно скажется на банках и их репутации. Транзакции по карте отклоняются, если транзакция помечена как мошенничество или сумма платежа превышает лимит. Системы на основе ИИ используются для выявления проблем с транзакциями.
Как искусственный интеллект меняет ландшафт обработки онлайн-платежей:
Приток ИИ в финансовый сектор вызвал новые опасения по поводу его прозрачности и безопасности данных. Компании должны знать об этих проблемах и соблюдать меры безопасности:
Безопасность и соответствие:
Одной из основных проблем ИИ в финансах является объем данных, собираемых в конфиденциальных и конфиденциальных формах. Правильный партнер по данным предоставит различные варианты и стандарты безопасности и защитит данные с помощью сертификации и правил.
Прозрачность и доверие:
Создание моделей искусственного интеллекта в финансах, которые обеспечивают точные прогнозы, будет успешным только в том случае, если они будут объяснены и поняты клиентами. Кроме того, поскольку информация клиентов используется для разработки таких моделей, они хотят обеспечить безопасный сбор, хранение и обработку своих личных данных.
Таким образом, важно поддерживать прозрачность и доверие к финансовой отрасли, чтобы клиенты чувствовали себя в безопасности при совершении своих транзакций.
Улучшить бизнес-модели:
Помимо простого внедрения ИИ в индустрию онлайн-финансов, лидеры отрасли должны уметь адаптироваться к новым рабочим моделям с новыми операциями.
Интеграция данных:
Финансовые учреждения часто работают со значительными неорганизованными наборами данных в вертикальных хранилищах. Кроме того, подключить десятки компонентов конвейера данных и тонны APIS в дополнение к безопасности, чтобы использовать разрозненность, непросто. Таким образом, финансовые учреждения должны обеспечить надлежащую структуру собранных ими данных.
Что дальше?
AI и ML, несомненно, будущее финансового сектора; огромный объем процессов, транзакций, данных и взаимодействий, связанных с транзакцией, делает их идеальными для различных приложений. Благодаря внедрению искусственного интеллекта финансовый сектор получит широкие возможности обработки данных по лучшим ценам, а клиенты получат улучшенный клиентский опыт и повышенную безопасность.
Конечно, сила ИИ может быть реализована в банковских транзакциях, которые зависят от использования организацией. Сегодня искусственный интеллект активно развивается, но мы можем решить его проблемы, используя эту технологию. Наконец, будущее финансов за искусственным интеллектом — вы должны быть готовы принять его революцию.
Избранное изображение: Фото Анны Некрашевич; Пекселс; Спасибо!
ИИ и машинное обучение в финансах: как боты помогают отрасли была первоначально опубликована на ReadWrite 17 августа 2022 года автором Khushboo Sharma.
