Jak uczenie maszynowe w finansach automatyzuje powtarzalne zadania?

Automatyzacja powtarzalnych zadań jest jednym z celów każdej organizacji, ponieważ jest lekarstwem na niską produktywność. Ale jak to osiągnąć? Cóż, istnieje wiele technologii, które można wykorzystać w tym celu, a jedną z nich jest uczenie maszynowe. W jaki sposób pomaga ono w tym przypadku? Dowiedz się tego w tym artykule!

Spis treści

• Automatyzacja powtarzalnych zadań dzięki uczeniu maszynowemu: Przypadki użycia
• 1. Zautomatyzowana obsługa klienta
• 2. Zgodność, eKYC i ochrona przed oszustwami
• 3. Przetwarzanie dokumentów
• 4. Ulepszanie istniejących systemów
• Na wynos

Automatyzacja powtarzalnych zadań dzięki uczeniu maszynowemu: Przypadki użycia

Jeśli rozważasz usługi uczenia maszynowego dla finansów aby zautomatyzować powtarzalne zadania w swojej organizacji, podejmujesz właściwą decyzję.ML może zdziałać cuda, jeśli chodzi o automatyzację i zwiększanie produktywności. Aby pokazać, jak potężna jest ta technologia, przygotowaliśmy kilka przykładów jej zastosowania w praktyce. Zapoznaj się z nimi poniżej.

1. Zautomatyzowana obsługa klienta

Pierwszy przypadek użycia jest już dość powszechny - możesz używać ML (i LLM) do uczenia swoich klientów. chatboty bankowe i zautomatyzować (częściowo) obsługę klienta. Jak to działa?

Wiele zgłoszeń do obsługi klienta jest dość powtarzalnych i prostych do rozwiązania-Są one stratą czasu dla kasjerów i agentów obsługi klienta, którzy zamiast tego mogliby pracować nad bardziej złożonymi sprawami. Dzięki ML możesz zautomatyzować i odciążyć swoich pracowników od tych powtarzalnych zadań; wszystko, co musisz zrobić, to dostarczyć modelowi odpowiednich informacji, wdrożyć chatbota i dostroić go pod kątem wysokiej wydajności i dokładności.

Oczywiście najpierw należy poprosić użytkowników o wybranie typu zgłoszenia, aby system mógł zdecydować, czy użytkownik powinien porozmawiać z chatbotem, czy z ludzkim agentem. Niemniej jednak, w ten sposób można zaoszczędzić wiele godzin czasu poświęconego na obsługę klienta i wykorzystać go w znacznie lepszy sposób.

Wykorzystaj zautomatyzowane rozwiązania. Zobacz nasze usługi automatyzacji procesów cyfrowych.

2. Zgodność, eKYC i ochrona przed oszustwami

Innym przykładem automatyzacji powtarzalnych zadań możliwej dzięki sztucznej inteligencji są środki zapobiegające oszustwom. W tym przypadku zasilasz model ML danymi historycznymi, aby nauczyć go, jakie są wzorce wskazujące na oszustwo lub pranie pieniędzy. Następnie wdrażasz taki model do analizy transakcji swoich klientów.

W rezultacie nie potrzebujesz ekspertów ręcznie nadzorujących wszystkie transakcje i operacje użytkowników; zamiast tego Twój zespół może skupić się na transakcjach i klientach oznaczonych przez system - sytuacjach, w których istnieje rzeczywiste ryzyko popełnienia wykroczenia. To samo dotyczy uwierzytelniania klientów w eKYC procesy.

3. Przetwarzanie dokumentów

Czy nie jest stratą czasu, że specjaliści ds. dokumentacji spędzają godziny na wprowadzaniu do systemu danych z nieustrukturyzowanych dokumentów? Cóż, to już nie musi być problemem. Z pomocą ML i innych technologii (np. OCR) można zaprojektować system, który będzie automatycznie skanował nieustrukturyzowane dokumenty i wydobywał z nich informacje.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, przeczytaj nasz artykuł na temat jak banki wykorzystują przetwarzanie dokumentów oparte na sztucznej inteligencji.

4. Ulepszanie istniejących systemów

Uczenie maszynowe można również wykorzystać do usprawnienia bieżącej automatyzacji powtarzalnych zadań. Doskonale ilustruje to jedno z naszych studiów przypadku: Retail banking superchargerd z AI - poprawa klasyfikacji transakcji.

Wspomniany bank korzystał z modułu segmentacji klientów opartego na regułach, który mógł bezskutecznie kategoryzować do 50% klientów. Aby temu zaradzić, my (między innymi) opracowaliśmy model ML i ulepszyliśmy sposób gromadzenia danych. Rezultat? 92% transakcji klientów zostało poprawnie zakwalifikowanych przez zautomatyzowany system.

Na wynos

Jak widać, istnieje wiele sposobów na usprawnienie automatyzacji powtarzalnych zadań w organizacji za pomocą uczenia maszynowego. Powyższe przykłady to tylko esencja - istnieje o wiele więcej możliwości, które można otworzyć za pomocą ML, więc nie bój się testować tej technologii. Jeśli potrzebujesz pomocy, Skontaktuj się z nami pod adresem Ailleronopracujemy dla Ciebie idealne rozwiązanie!

Możesz również przeczytać: Potęga uczenia maszynowego: Możliwości i wyzwania w bankowości

Ailleron

Zespół marketingowy Ailleron składa się z marketerów cyfrowych i twórców treści, którzy dostarczają spostrzeżeń i wiedzy specjalistycznej #AilleronExperts z całej organizacji. W przypadku pytań dotyczących mediów prosimy o kontakt za pośrednictwem naszego formularza kontaktowego.