Wie wirkt sich das maschinelle Lernen auf die Finanzbranche aus?

Wie wird maschinelles Lernen bei Finanzdienstleistungen eingesetzt? Sie arbeitet mit KI zusammen, um Kunden ein besseres, individuelles Erlebnis zu bieten, das Kunden-Onboarding zu verbessern, Betrug zu erkennen (und zu verhindern), beim Portfoliomanagement zu helfen, den Aktienmarkt zu prognostizieren, Risiken zu verwalten und Big Data zu strukturieren. Möchten Sie mehr darüber erfahren? Dann lesen Sie bitte weiter.

Inhaltsübersicht

• 11 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Finanzwesen
  • 1. Kundenerfahrung bei Finanzdienstleistungen
  • 2. Kundeneinführung
  • 3. Portfolio Management
  • 4. Betrugsaufdeckung
  • 5. Aktienmarktprognosen
  • 6. Vorhersage der Kundenabwanderung
  • 7. Darlehen/Kreditwürdigkeitsprüfung
  • 8. Vorhersage der Mitarbeiterabwanderung
  • 9. Vermarktung
  • 10. Einhaltung der Vorschriften
  • 11. Strukturierung von Datensätzen und Big Data
• Schlussfolgerungen

11 Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Finanzwesen

Ohne weitere Umschweife wollen wir uns die Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Finanzwesen.

1. Kundenerfahrung bei Finanzdienstleistungen

Je besser die Kundenerfahrung, desto zufriedener und loyaler sind die Kunden. So einfach diese Gleichung auch erscheinen mag, so schwierig ist es, dieses Ziel zu erreichen. Maschinelles Lernen hilft dabei.

Erstens, Dienstleistungen des maschinellen Lernens sind ein Muss, wenn Sie effektive KI-Systeme entwickeln wollen - solche, die detaillierte Kundendaten ins Spiel bringen. Auf diese Weise können Sie Ihre Inhalte und Produktangebote auf jeden einzelnen Kunden zuschneiden und so eine viel höhere Zufriedenheit und Loyalität erreichen.

2. Kundeneinführung

Der zweite Anwendungsfall des maschinellen Lernens im Finanzwesen bezieht sich auf das Onboarding von Kunden. Wie können Sie es einsetzen, um diesen Prozess zu rationalisieren?

In diesem Fall, können Sie Daten darüber sammeln, wie Nutzer auf Ihren Einführungsseiten navigieren, ob in der App oder im Web. Auf diese Weise können Sie die Kunden besser verstehen, indem Sie Tausende, wenn nicht Millionen von Verhaltensweisen untersuchen und UX-, UI- und Verfahrensverbesserungen implementieren, die das Onboarding bequemer machen. Sie können auch KI in Kombination mit maschinellem Lernen nutzen, um potenzielle Engpässe zu finden - die Phasen, in denen potenzielle Kunden den Onboarding-Prozess am ehesten abbrechen.

Sie müssen bedenken, dass in diesem Fall maschinelles Lernen in Kombination mit künstlicher Intelligenz nicht das Heilmittel ist - Sie sind ein Werkzeug, um herauszufinden, was verbessert werden sollte, aber es liegt an Ihnen, ob und wie Sie darauf reagieren werden. Wenn Sie maschinelles Lernen zu diesem Zweck in Ihrem Finanzinstitut einsetzen, empfehlen wir Ihnen daher unsere Banking App UX Design Dienstleistungen - wir helfen Ihnen mit unserem Fachwissen und unserem frischen Blickwinkel, die bestmögliche Nutzererfahrung zu schaffen.

3. Portfolio Management

Unabhängig davon, ob Sie Bankdienstleistungen für Privatkunden anbieten oder mit kommerziellen Einrichtungen oder vermögenden Kunden zusammenarbeiten, können Sie von der Implementierung von maschinellem Lernen und KI für das Portfoliomanagement profitieren. Sie ist einfach, aber effektiv zugleich:

• Der Kunde gibt seine finanziellen Ziele und die Fristen ein.
• Das System analysiert die Marktdaten anhand historischer Daten, um Risiken zu managen und vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen.
• Das System ordnet die Vermögenswerte den verfügbaren Investitionen und Möglichkeiten zu oder liefert dem Kunden Vorschläge und Investitionspläne.

4. Betrugsaufdeckung

Wenn es um maschinelles Lernen und die Einsatz von KI im BankwesenDie Aufdeckung und Verhinderung von Betrug gehören zu den am häufigsten genannten Bereichen. Betrachten wir das Ganze einmal aus der Sicht von ML.

In diesem Fall, maschinelles Lernen wird zum Trainieren künstlicher Intelligenz verwendet. Das System wird mit historischen Daten gespeist, um Betrugsversuche besser zu verstehen und Muster und Anomalien zu erkennen, die darauf hindeuten. Anschließend wird das System zur Überwachung von Transaktionen eingesetzt und warnt die Spezialisten vor möglichen betrügerischen Aktivitäten, so dass Sie die Täter wirksamer stoppen können.

5. Aktienmarktprognosen

Da das maschinelle Lernen hervorragend in der Lage ist, Muster zu erkennen (und Anomalien zu finden), ist es das perfekte Werkzeug für Börsenprognosen. Wie im Falle der Betrugserkennung müssen Sie Ihre Systeme nur mit historischen Daten trainieren. Dann können Sie prädiktive Erkenntnisse über den Markt gewinnen und sie mit den Meinungen Ihrer Experten kombinieren, um die besten Entscheidungen zu treffen.

Dies ist besonders nützlich, wenn Sie schnell auf dem Markt handeln müssenDa AI-ML in der Lage ist, die Daten extrem schnell zu verarbeiten, können Sie sich mit dem richtigen Modell einen großen Vorteil verschaffen.

6. Vorhersage der Kundenabwanderung

Bleibt man im Bereich der Analyse von Mustern, eignet sich das maschinelle Lernen hervorragend für die Vorhersage der Abwanderung. Es gibt fast immer Anzeichen dafür, dass ein Kunde Ihr Finanzinstitut verlassen wird, aber menschliche Mitarbeiter sind oft nicht in der Lage, sie zu finden, während die Technologie es kann.

In Kombination mit KI können Sie sogar vollautomatische Systeme - bei denen, wenn eine Abwanderungsabsicht erkannt wird, dem Kunden Inhalte/Angebote unterbreitet werden, um ihn zum Bleiben zu überreden oder sein Engagement zu erhöhen. Sie können ML aber auch in Zusammenarbeit mit Menschen einsetzen - das System kann Ihre Kundendienstmitarbeiter warnen, und diese können die Reaktion auf der Grundlage der vom System erhaltenen Informationen über den Kunden anpassen.

7. Darlehen/Kreditwürdigkeitsprüfung

Das maschinelle Lernen in der Finanzdienstleistung wird auch Ihre Darlehens-/Kreditwürdigkeitsprüfungsprozesse verbessern. Hier können Sie zunächst die typischen Daten analysieren, die Sie normalerweise von einem menschlichen Mitarbeiter sammeln und auswerten lassen würden, und dann zusätzliche Informationen hinzufügen, um die Risiken zu ermitteln.

In diesem Fall müssen Sie jedoch an die Gefahr der Verzerrung der Daten denken. Wenn die Grundlage, auf der Sie das System füttern, subjektiv ist, könnte dies zu ungerechten Entscheidungen führen. Daher sollten Sie beim Einsatz von maschinellem Lernen/AI für diesen Zweck vorsichtig sein und sie am besten mit menschlichen Eingaben kombinieren.

8. Vorhersage der Mitarbeiterabwanderung

Ihr hochqualifiziertes Personal ist für den Betrieb Ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Ihre Mitarbeiter an Bord zu halten und Signale zu erkennen, die darauf hindeuten, dass sie nicht mehr motiviert oder bereit sind, ihren Arbeitgeber zu wechseln.

Auch in diesem Fall kann maschinelles Lernen eingesetzt werden. Wie bei der Vorhersage der Kundenabwanderung wird es Muster erkennen, die darauf hindeuten, dass Ihre wertvollen Mitarbeiter kurz vor der Kündigung stehen. Es ist vielleicht nicht so effektiv wie bei den Kunden, da die Leistung davon abhängt, wie viele Daten Sie tatsächlich über die Arbeit Ihrer Mitarbeiter sammeln können, aber es ist ein äußerst hilfreiches Instrument, wenn es darum geht, Ihre größten Talente zu halten.

9. Vermarktung

Maschinelles Lernen kann sich auch auf Ihre Marketingkampagnen auswirken. In diesem Fall können Sie es nutzen, um Ihre Kunden besser zu verstehen, Ihre Zielgruppe zu segmentieren und Ihre Kampagnen auf den Daten aufzubauen. Dank ML wissen Sie auch, was funktioniert und was nicht, und können so die allgemeine Gestaltung Ihrer Marketingmaterialien verbessern.

10. Einhaltung der Vorschriften

Die Einhaltung von Vorschriften ist für Finanzinstitute von zentraler Bedeutung, und Sie können sie mit maschinellem Lernen sicherstellen. Sie können dies erreichen, indem Sie KI mit gesetzlichen Vorschriften füttern und das System zur Überwachung Ihrer Organisation einsetzen. Ein solches Modell wird alle potenziellen Verstöße aufzeigen (zur Prüfung durch einen Menschen) oder sogar bei der Erstellung von Berichten für Aufsichtsbehörden helfen - zum Beispiel bei der Erstellung von Berichten über grüne Transaktionen, wie sie von der EU gefordert werden.

11. Strukturierung von Datensätzen und Big Data

Einer der wichtigsten Anwendungsfälle des maschinellen Lernens im Finanzwesen ist die Strukturierung von Daten und die Analyse von Big Data. Nehmen wir zum Beispiel lange Verträge - ohne maschinelles Lernen muss ein Mensch sie gründlich lesen, um alle wichtigen Informationen zu erhalten. Das maschinelle Lernen hingegen kann diesen Prozess automatisieren und diese Aufgabe für Sie übernehmen.

Das Gleiche gilt für große Daten - Datensätze, die selbst von einem engagierten Team menschlicher Mitarbeiter unmöglich zu analysieren wären. Mit maschinellem Lernen und KI wird dies von unmöglich zu... schnell, so dass Sie selbst aus den komplexesten, umfangreichsten Datenquellen Erkenntnisse gewinnen können.

Schlussfolgerungen

Maschinelles Lernen ist bei Finanzdienstleistungen weit verbreitet, da es sich auf fast alle Bereiche des Bankwesens auswirken kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie sie in Ihre Systeme integrieren, um möglichst genaue Erkenntnisse zu gewinnen, und zwar schnell. Wenn Sie nicht wissen, wie und wo Sie anfangen sollen, keine Sorge - schauen Sie sich unsere Maschinelles Lernen und KI im Finanzwesen Seite und sehen Sie, mit welchen Dienstleistungen wir Sie unterstützen können! Sehen Sie sich zum Beispiel die AI Document Processing Service.

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