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In einem hart umkämpften Finanzsektor und angesichts der sich ständig ändernden Kundenanforderungen ist die Hyper-Personalisierung heute ein Muss, um Bankprodukte anzubieten, auf die man sich verlassen kann. Die Anpassung von Bankdienstleistungen an die Präferenzen der Kunden und die Verbesserung der Customer Journey erfordert proaktive Bemühungen. Um den individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden, müssen die richtigen Tools eingesetzt werden. Die Wahl der idealen Software ist jedoch aufgrund der Vielfalt der in der sich schnell verändernden technologischen Landschaft verfügbaren Lösungen eine Herausforderung.
Die Vielzahl von KI-gestützten Lösungen, die auf Branchenveranstaltungen vorgestellt und in Wirtschaftspublikationen diskutiert werden, kann einem den Kopf verdrehen. Deshalb, sich in der komplexen Welt der künstlichen Intelligenz und der Verarbeitung natürlicher Sprache zurechtzufinden haben wir den Lesern das Wissen über maschinelles Lernen näher gebracht, damit sie die beste Lösung für ihr Unternehmen auswählen und die Daten ihrer Bankkunden effektiv nutzen können.
Ein Überblick über die wichtigsten Vorteile, die verschiedenen Anwendungen, beispielhafte Geschäftsszenarien, den technischen Hintergrund und eine kurze Entwicklungsgeschichte kann Ihnen dabei helfen, herauszufinden, ob eine bestimmte Lösung tatsächlich den aktuellen Datenanforderungen Ihres Finanzunternehmens gerecht wird. Untersuchen wir die Fähigkeiten fortgeschrittener Modelle des maschinellen Lernens und finden Sie heraus, warum Hyper-Personalisierung unter Verwendung von Echtzeit-Verhaltensdaten und fortschrittlichen Algorithmen für ein wesentlich personalisierteres Kundenerlebnis ist das nächste große Ding im Finanzwesen.
Darstellung von Bankkundendaten
Jedes Finanzinstitut speichert eine große Menge unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen, deren sinnvolle Nutzung einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Mit der wachsenden Datenmenge steigt auch deren Komplexität, weshalb Lösungen für die effiziente Speicherung und Verarbeitung dieser Daten benötigt werden. Maschinelles Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung unseres Verständnisses von Kundenmerkmalen.
Um komplexe Bankdaten so darzustellen, dass sie von Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet werden können, ist eine vektorielle Datendarstellung erforderlich. Hier können Vektordatenbanken einen entscheidenden Beitrag leisten. Mit einer besseren Darstellung der Kundendaten wird es einfacher, strategische Entscheidungen über die Entwicklung von Bankprodukten und die Kundensegmentierung zu treffen.
Das Verständnis von Vektordatenbanken, ihrer Funktionsweise und der Art und Weise, wie sie Daten speichern, ist nicht nur für Analysten und ML-Ingenieure wertvoll, sondern auch für jeden, der aus Kundendaten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen möchte. Unser eBook befasst sich mit Fragen im Zusammenhang mit einem modernen Ansatz zur Darstellung von Bankkundendaten.
Maximierung des Werts von Transaktionsdaten
Transaktionsdaten sind eine der wertvollsten, aber oft unterschätzten Quellen für Kundeninformationen. Mit der Zunahme des Datenvolumens entsteht die Herausforderung, dass Daten zwar gesammelt, aber nicht richtig in Geschäftsprozessen genutzt werden, was dazu führt, dass ihr potenzieller Wert nicht voll ausgeschöpft wird.
Das wichtigste Werkzeug für die Transaktionsanalyse ist jedoch die statische Analyse, bei der Transaktionsaspekte wie Art, Betrag, Empfänger, Beschreibung und Datum eingehend untersucht werden.
Das Problem bei der Analyse von Transaktionsdaten liegt in der Schwierigkeit, Schlüsselattribute wie den Namen des Empfängers oder die Beschreibung automatisch zu interpretieren, die Aufschluss über die wahre Kaufabsicht des Kunden geben. Um das Potenzial von Transaktionsdaten zu maximieren, müssen zusätzliche Attribute mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens einbezogen werden. Unser eBook befasst sich mit den technischen Aspekten der Erschließung des vollen Werts von Transaktionsdaten und zeigt, dass diese wertvolle Einblicke in die Kundenpräferenzen bieten, Verhaltensvorhersagen ermöglichen und Markttrends erkennen.
Entgegenwirken der Verschlechterung von ML-Modellen im Laufe der Zeit – Erkennung von Konzept- und Datendrift
Untersuchungen des MIT, von Harvard, der Universität von Monterrey und Cambridge haben ergeben, dass 91% von Modellen des maschinellen Lernens verschlechtern sich mit der Zeit. Dies zeigt, dass die Entwicklung eines maschinellen Lernmodells nur der erste Schritt ist. Sobald es in einer Produktionsumgebung eingesetzt wird, stellt es eine erhebliche Herausforderung für die Zuverlässigkeit dar, die eine kontinuierliche Überwachung erfordert.
Datendrift und Konzeptdrift sind Schlüsselfaktoren, die bei der Aufrechterhaltung der langfristigen Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zu berücksichtigen sind. Die Datendrift, d. h. Veränderungen in den Mustern und Beziehungen der Eingabedaten, die das ML-Modell während seines Trainings gelernt hat, kann dazu führen, dass die Leistung der Produktionsmodelle im Laufe der Zeit abnimmt. Ein ML-Modell kann mit seinen statischen Trainingsdaten noch gut funktionieren, aber die gelernten Muster können in der neuen Realität veraltet sein.
Andererseits ist die Konzeptdrift definiert als eine Veränderung der Beziehung zwischen Eingabedaten und Ziel im Laufe der Zeit. Modelle, die auf der Grundlage historischer Daten trainiert wurden, können aufgrund der sich entwickelnden Korrelationen zwischen Eingabe und Ausgabe an Genauigkeit verlieren. Das Verständnis von Konzeptdrift und Datendrift ist entscheidend für die Erkennung und Eindämmung dieser Phänomene. Unser umfassendes eBook behandelt ihre Ursachen und proaktive Maßnahmen, um ihnen entgegenzuwirken.
NLP und generative KI verändern die Finanzlandschaft
Generative Pre-trained Transformers (GPTs) haben die gesamte Geschäfts- und Technologiewelt erobert. Kein Wunder – schließlich bieten sie unvergleichliche Fähigkeiten, wenn es darum geht, Textausgaben zu erzeugen, die die menschliche Sprache genau wiedergeben. GPT-Modelle werden häufig im Bank- und Finanzwesen eingesetzt, um alltägliche Supportaufgaben zu automatisieren und eine schnellere, personalisierte Kundenbetreuung zu ermöglichen.
Um das Potenzial der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) vollständig zu verstehen, lohnt es sich, einen Schritt zurückzutreten und die faszinierende Geschichte zu erkunden, die zu den aktuellen technologischen Fortschritten geführt hat. Indem wir die aufeinanderfolgenden Phasen der Entwicklung von Large Language Models (LLMs) nachvollziehen, erhalten wir einen Einblick in die sich verändernde Rolle und die Ziele von NLP-Ingenieuren, was den dynamischen Charakter dieses Bereichs unterstreicht.
In unserem neuesten eBook untersuchen wir, wie Große Sprachmodelle (LLMs) haben den Ansatz für NLP verändert und zur Entwicklung von Tools wie ChatGPT, Gemini und GitHub Copilot geführt. Außerdem wird ausführlich erläutert, wie GPT-Modelle in der Praxis funktionieren.
Der Dank geht an das gesamte FTS Phoenix-Team in Ailleron, insbesondere an die Autoren dieser eBooks: Miłosz Hańczyk, Izabela Czech, Łukasz Miętka, Miłosz Zemanek für ihre gründlichen Analysen und ihre Bereitschaft, ihr Fachwissen weiterzugeben, sowie Jakub Porzycki, Leiter des Teams für maschinelles Lernen, für sein Mentoring und seine laufende Unterstützung.
