English
Deutsch
Analityka danych w bankowości ma kluczowe znaczenie w wielu scenariuszach. Nie tylko pomagają segmentować klientów i zapewniać im spersonalizowaną obsługę klienta, ale także planować inwestycje, oceniać wyniki kredytowe i ryzyko, a nawet usprawniać procesy wewnętrzne. Sztuczna inteligencja pomaga we wszystkich tych przypadkach. Dlatego w tym artykule skupimy się na jej roli i przypadkach użycia. Jesteś zainteresowany tym tematem? W takim razie zapraszamy do lektury!
Spis treści
- Dlaczego warto wprowadzić analitykę danych opartą na sztucznej inteligencji w bankowości?
- Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji w sektorze bankowym: Praktyczne przypadki użycia
- Wnioski
Dlaczego warto wprowadzić analitykę danych opartą na sztucznej inteligencji w bankowości?
Sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem w analityce danych - ma unikalne zalety, których nie można osiągnąć w żaden inny sposób. Tak więc, aby rozpocząć nasz artykuł, przyjrzyjmy się możliwościom i korzyściom płynącym z analizy danych opartej na sztucznej inteligencji dla bankowości.
Podejście wielowymiarowe
Pierwszą główną zaletą analityki danych AI w sektorze bankowym jest to, że patrzy ona na dane jako całość, bez względu na wielkość zbioru danych. Ze względu na wysokie możliwości przetwarzania danych (ograniczone jedynie nowoczesną mocą obliczeniową), może brać pod uwagę znacznie więcej danych jednocześnie niż nawet cały zespół ludzkich analityków. Jakie możliwości to otwiera?
Przede wszystkim możliwość znalezienia nowych korelacji i wzorców. System oparty na sztucznej inteligencji dostrzega nawet pozornie niepowiązane korelacje i przygotowuje na ich podstawie spostrzeżenia, pomagając organizacjom finansowym zobaczyć szerszy obraz i jeszcze bardziej usprawnić procesy.
Oczywiście wiąże się to z pewnym ryzykiem. W tym przypadku sprawcą może być tendencyjność danych. Z tego powodu system może na przykład powiązać pewne aspekty finansowe z parametrami takimi jak... płeć lub rasa, dyskryminujące pewne grupy społeczne. Dlatego tak ważne jest, aby system działał na bezstronnych, starannie oczyszczonych danych.
W Ailleron jesteśmy ekspertami fintech, których potrzebujesz, aby Zaprojektuj swój model ML. Pomożemy Ci stworzyć system dostosowany do specyfiki Twojej organizacji!
Szybkość przetwarzania danych
Sztuczna inteligencja jest również szybsza niż ludzie, jeśli chodzi o przetwarzanie dużych ilości danych. Dzięki temu możliwe staje się analizowanie danych w czasie rzeczywistym. Dlaczego jest to ważne?
Po pierwsze, jest to doskonałe narzędzie inwestycyjne. System oparty na sztucznej inteligencji może stale analizować rynek, aby znaleźć wskaźniki świetnych okazji i pozwolić ci wykorzystać je na swoją korzyść. Po drugie, można to zaimplementować w spersonalizowanych rekomendacjach produktów, zwłaszcza w przyszłości, w celu analizy kontekstu, w jakim znajdują się klienci. Wreszcie, jest to kluczowa cecha analizy dużych zbiorów danych - dzięki silnikom sztucznej inteligencji nie trzeba już czekać tygodniami na podjęcie decyzji na poziomie firmy; zamiast tego wszystkie ważne informacje są podane na srebrnej tacy, czekając na wyciągnięcie wniosków i podjęcie decyzji na ich podstawie.
Informacje predykcyjne
Kolejną kluczową zaletą analizy danych opartej na sztucznej inteligencji jest to, że sztuczna inteligencja może wykrywać wzorce w danych historycznych i reagować, gdy te same wzorce występują w bieżących informacjach. W praktyce oznacza to dostarczanie organizacji predykcyjnych spostrzeżeń, na podstawie których można podejmować działania.
Może to być zarówno na dużą skalę - dotyczące decyzji na poziomie firmy - i na małą skalę - na przykład przewidywanie rezygnacji klientów i zapobieganie jej. Dlatego jest to funkcja, którą należy wykorzystać.
Personalizacja
Dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń klientów ma kluczowe znaczenie w trzeciej dekadzie XXI wieku. Po raz kolejny sztuczna inteligencja wykorzystywana do zarządzania danymi i analityki może w tym pomóc.
W tym przypadku sprawa jest prosta - model sztucznej inteligencji może wykorzystywać ustrukturyzowane (ale także nieustrukturyzowane) dane do analizy konkretnego klienta. Na podstawie tych danych silnik AI (lub pracownicy) może dostarczać spersonalizowane treści i rekomendacje produktowe, a nawet dostosowywać usługi lub... układ aplikacji klienta. W końcu, aby personalizować, musisz zrozumieć swoich klientów, a sztuczna inteligencja ci to umożliwia.
Skalowalność
Chociaż skalowalność jest swego rodzaju modnym słowem w biznesie, nie możemy jej przeoczyć w sektorze bankowej analizy danych. Przed sztuczną inteligencją zespół musiał rosnąć wraz z ilością danych; dzięki sztucznej inteligencji nie jest to już problemem - system może przetwarzać tak wiele informacji, że ich rosnąca liczba nie będzie stanowić problemu (chyba że przekroczy współczesne limity obliczeniowe).
Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji w sektorze bankowym: Praktyczne przypadki użycia
Po ustaleniu głównych zalet analizy danych opartej na sztucznej inteligencji, przyjrzyjmy się kilku przykładom jej zastosowania w praktyce. W czym może pomóc sztuczna inteligencja?
Klasyfikacja transakcji
Pierwszy przykład został zaczerpnięty bezpośrednio z naszych własnych studiów przypadku: tworzenie Oparta na sztucznej inteligencji klasyfikacja transakcji dla banku detalicznego. W tym przypadku istniały główne wyzwania:
- wysoka liczba błędnych klasyfikacji występujących w logice opartej na regułach,
- Dane wyjściowe nie były oczywiste; wymagały interpretacji.
Wprowadzając model ML zintegrowany z aplikacją bankowości mobilnej naszych klientów i tworząc architekturę opartą na zdarzeniach w celu zapewnienia kategoryzacji w czasie rzeczywistym, byliśmy w stanie podnieść dokładność kwalifikacji transakcji naszego klienta do 92%, osiągnięcie wskaźnika dokładności 98% w oparciu o wartość prawidłowo zakwalifikowanych transakcji klientów.
Ocena ryzyka kredytowego/wyników
Inny powszechny przypadek zastosowania sztucznej inteligencji do analizy danych w branży bankowej można zaobserwować w sektorze kredytowym. W tym przypadku sztuczna inteligencja jest często wdrażana w celu wsparcia procesów oceny ryzyka i obliczania zdolności kredytowej. Dlaczego jest używana?
- Pomaga zebrać wielowymiarowe informacje o potencjalnym kliencie, łącząc dane z wielu źródeł i przygotowując bardziej kompleksowe obliczenia.
- Może to przyspieszyć wstępną ocenę zdolności kredytowej.
W tym przypadku system AI musi ściśle współpracować z pracownikami - ważne jest, aby wprowadzić ręczną kontrolę ocen opartych na AI przeprowadzanych przez wykwalifikowanych pracowników. Można jednak wspierać ich danymi i spostrzeżeniami zebranymi przez sztuczną inteligencję.
Poprawa zarządzania majątkiem
Sztuczna inteligencja może również stać się Nieocenione narzędzie dla zespołu zarządzania majątkiem. Jak wykorzystać go do analizy danych w tym konkretnym przypadku?
Możesz na przykład zaprojektować AI prompter dla zarządzających majątkiem. Jednak w przeciwieństwie do tradycyjnego promptera używanego do obsługi klienta, może on być wypełniony informacjami pomocnymi w badaniach inwestycyjnych i personalizacji zarządzania portfelem. W rezultacie doradcy będą tworzyć lepiej dopasowane oferty dla swoich klientów, zwiększając ich satysfakcję, a tym samym lojalność.
Szukasz niezawodnego oprogramowania do zarządzania majątkiem? W takim razie sprawdź nasze usługa rozwoju technologii finansowych!
Przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji
Najlepsza analiza danych w bankowości wymaga dokładnych, bezbłędnych i kompletnych informacji. Często jednak trzeba wprowadzać wiele danych ręcznie, zwłaszcza jeśli pochodzą one z nieustrukturyzowanych dokumentów. Ale co jeśli powiemy Ci, że to już nie jest problem?
Przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji jest rozwiązaniem tego problemu. Dzięki niemu zmniejszysz liczbę błędów ludzkich i szybciej wyodrębnisz dane (a tym samym na czas zbudujesz na ich podstawie wnioski), uzyskując w ten sposób pełny przegląd informacji gromadzonych przez Twoją organizację. Chociaż takie systemy nie są przeznaczone do analizy danych per se, stanowią potężną pomoc dla innych rozwiązań, podnosząc jakość danych na wyższy poziom.
Wnioski
Analityka i zarządzanie danymi w bankowości oparte na sztucznej inteligencji mogą naprawdę przenieść Twoją organizację na wyższy poziom. Aby w pełni zastosować to podejście, konieczne może być zainwestowanie w kilka różnych systemów i przygotowanie danych. Potencjalne korzyści są jednak ogromne, więc zdecydowanie jest to kierunek, w którym warto podążać.
Możesz również przeczytać: Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w firmie?
