Jak uczenie maszynowe wpływa na branżę finansową?

W jaki sposób uczenie maszynowe jest wykorzystywane w usługach finansowych? Współpracuje ze sztuczną inteligencją, aby zapewnić klientom lepsze, niestandardowe doświadczenie, usprawnić wdrażanie klientów, wykrywać oszustwa (i zapobiegać im), pomagać w zarządzaniu portfelem, prognozować rynek akcji, zarządzać ryzykiem i strukturyzować duże zbiory danych. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie czytaj dalej.

Spis treści

• 11 przypadków użycia uczenia maszynowego w finansach
  • 1. Doświadczenie klienta w usługach finansowych
  • 2. Wdrażanie klienta
  • 3. Zarządzanie portfelem
  • 4. Wykrywanie oszustw
  • 5. Prognozowanie rynku akcji
  • 6. Przewidywanie rezygnacji klientów
  • 7. Ocena punktowa pożyczki/kredytu
  • 8. Przewidywanie rezygnacji pracowników
  • 9. Marketing
  • 10. Zgodność
  • 11. Strukturyzacja zbiorów danych i Big Data
• Wnioski

11 przypadków użycia uczenia maszynowego w finansach

Bez zbędnych ceregieli, spójrzmy na przypadków użycia uczenia maszynowego w finansach.

1. Doświadczenie klienta w usługach finansowych

Im lepsze doświadczenie klienta, tym bardziej zadowoleni i lojalni są klienci. Choć równanie to może wydawać się proste, osiągnięcie tego ostatecznego celu jest niezwykle trudne. Pomaga w tym uczenie maszynowe.

Po pierwsze, usługi uczenia maszynowego są koniecznością, jeśli chcesz opracować skuteczne systemy AI - takie, które wykorzystują szczegółowe dane klientów. Dzięki temu możesz spersonalizować swoje treści i oferty produktowe dla każdego klienta, osiągając w ten sposób znacznie wyższą satysfakcję i budując lojalność.

2. Wdrażanie klienta

Drugi przypadek zastosowania uczenia maszynowego w finansach jest związany z onboardingiem klientów. Jak można go wdrożyć, aby usprawnić ten proces?

W tym przypadku, możesz zbierać dane na temat tego, jak użytkownicy poruszają się po Twoich stronach onboardingowych, czy to w aplikacji, czy w sieci. W ten sposób można lepiej zrozumieć klientów, badając tysiące, jeśli nie miliony, zachowań i wdrażając ulepszenia UX, UI i proceduralne, które sprawią, że onboarding będzie wygodniejszy. Możesz także użyć sztucznej inteligencji w połączeniu z uczeniem maszynowym, aby znaleźć potencjalne wąskie gardła - etapy, na których potencjalni klienci najprawdopodobniej porzucą proces onboardingu.

Należy pamiętać, że w tym przypadku uczenie maszynowe w połączeniu ze sztuczną inteligencją nie są lekarstwem - Są one narzędziem do odkrywania tego, co powinno zostać zaktualizowane, ale to od Ciebie zależy, czy i jak zareagujesz. Dlatego też, jeśli używasz uczenia maszynowego do tego celu w swojej instytucji finansowej, zalecamy nasze projektowanie UX aplikacji bankowych usługi - pomożemy Ci zbudować najlepsze możliwe doświadczenie użytkownika dzięki naszej wiedzy i świeżemu punktowi widzenia.

3. Zarządzanie portfelem

Niezależnie od tego, czy oferujesz usługi bankowości detalicznej, czy współpracujesz z instytucjami komercyjnymi lub zamożnymi klientami, możesz skorzystać na wdrożeniu uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do zarządzania portfelem. Jest prosty, ale jednocześnie skuteczny:

• Klient wypełnia swoje cele finansowe wraz z terminami.
• System analizuje dane rynkowe przy użyciu danych historycznych w celu zarządzania ryzykiem i dokonywania prognoz.
• System przypisuje aktywa do dostępnych inwestycji i możliwości lub dostarcza klientowi sugestie i plany inwestycyjne.

4. Wykrywanie oszustw

Jeśli chodzi o uczenie maszynowe i wykorzystanie sztucznej inteligencji w bankowościWykrywanie oszustw i zapobieganie im to jedne z najczęściej wymienianych obszarów. Spójrzmy na to z punktu widzenia ML.

W tym przypadku, Uczenie maszynowe służy do trenowania sztucznej inteligencji. System jest zasilany danymi historycznymi, aby lepiej zrozumieć próby oszustw oraz wykryć wzorce i anomalie wskazujące na nie. Następnie system jest wykorzystywany do monitorowania transakcji i ostrzega specjalistów o wszelkich potencjalnych nieuczciwych działaniach, umożliwiając skuteczniejsze powstrzymywanie przestępców.

5. Prognozowanie rynku akcji

Ponieważ uczenie maszynowe jest doskonałe w identyfikowaniu wzorców (i znajdowaniu anomalii), stanowi idealne narzędzie do prognozowania giełdowego. Podobnie jak w przypadku wykrywania oszustw, wszystko, co musisz zrobić, to wytrenować swoje systemy za pomocą danych historycznych. Następnie można wydobyć predykcyjne spostrzeżenia na temat rynku i połączyć je z opiniami ekspertów, aby podejmować najlepsze decyzje.

Jest to szczególnie przydatne w przypadku konieczności szybkiego działania na rynkuPonieważ AI-ML jest w stanie przetwarzać dane niezwykle szybko - dzięki odpowiedniemu modelowi można uzyskać potężną przewagę.

6. Przewidywanie rezygnacji klientów

Pozostając w obszarze analizy wzorców, uczenie maszynowe doskonale sprawdza się w przewidywaniu rezygnacji. Niemal zawsze istnieją wskaźniki wskazujące na to, że klient zamierza opuścić instytucję finansową, ale pracownicy często nie są w stanie ich znaleźć, podczas gdy technologia jest w stanie.

W połączeniu ze sztuczną inteligencją można nawet tworzyć w pełni zautomatyzowane systemy - Takie, w których po wykryciu zamiaru rezygnacji klient otrzymuje treści/oferty mające na celu przekonanie go do pozostania lub zwiększenia zaangażowania. Ale ML można również wdrożyć we współpracy z ludźmi - system może ostrzegać agentów obsługi klienta, a oni mogą dostosować reakcję na podstawie informacji o kliencie otrzymanych z systemu.

7. Ocena punktowa pożyczki/kredytu

Uczenie maszynowe w usługach finansowych usprawni również procesy scoringu kredytowego. W tym przypadku można najpierw użyć go do analizy typowych danych, które normalnie zostałyby zebrane i ocenione przez człowieka, a następnie dodać dodatkowe informacje do zestawu w celu określenia ryzyka.

W tym przypadku należy jednak pamiętać o zagrożeniu stronniczością danych. Jeśli podstawa, na której będziesz karmić system, jest subiektywna, może to prowadzić do niesprawiedliwych decyzji. Dlatego należy zachować ostrożność podczas korzystania z uczenia maszynowego / sztucznej inteligencji w tym celu i najlepiej połączyć je z ludzkim wkładem.

8. Przewidywanie rezygnacji pracowników

Wysoko wykwalifikowany personel ma kluczowe znaczenie dla działalności organizacji. Dlatego tak ważne jest, aby utrzymać pracowników na pokładzie i dostrzegać wszelkie sygnały, że nie są już zmotywowani lub nie chcą zmieniać pracodawcy.

Uczenie maszynowe może być również zaimplementowane w tym przypadku. Podobnie jak w przypadku przewidywania rezygnacji klientów, wykryje ono wzorce sugerujące, że cenni pracownicy wkrótce złożą wypowiedzenie. Może to nie być tak skuteczne jak w przypadku klientów, ponieważ jego wydajność zależy od tego, ile danych można faktycznie zebrać na temat pracy personelu, ale jest to bardzo pomocne narzędzie, jeśli chodzi o zatrzymanie największych talentów.

9. Marketing

Uczenie maszynowe może mieć również wpływ na kampanie marketingowe. W tym przypadku można go wykorzystać do lepszego zrozumienia klientów, segmentacji grupy docelowej i oparcia kampanii na danych. Dzięki ML dowiesz się również, co działa, a co nie, a tym samym poprawisz ogólny projekt swoich materiałów marketingowych.

10. Zgodność

Zgodność jest kluczowa w instytucjach finansowych i można ją zapewnić dzięki uczeniu maszynowemu. Można to osiągnąć, zasilając sztuczną inteligencję regulacjami prawnymi i wykorzystując system do monitorowania organizacji. Taki model oznaczy wszelkie potencjalne naruszenia (do zbadania przez człowieka), a nawet pomóc w generowaniu raportów dla agencji regulacyjnych - na przykład generować raporty dotyczące zielonych transakcji zgodnie z wymogami UE.

11. Strukturyzacja zbiorów danych i Big Data

Wreszcie, jednym z kluczowych zastosowań uczenia maszynowego w finansach jest strukturyzacja danych i analiza dużych zbiorów danych. Weźmy na przykład długie umowy - bez uczenia maszynowego człowiek musi je dokładnie przeczytać, aby uzyskać wszystkie kluczowe informacje. Z drugiej strony, uczenie maszynowe może zautomatyzować ten proces i zrobić to za Ciebie.

To samo dotyczy big data - zbiory danych, których analiza byłaby niemożliwa nawet przez dedykowany zespół pracowników. Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji zmienia się to z niemożliwego w... szybkie, pozwalając wydobyć wgląd nawet z najbardziej złożonych, obszernych źródeł danych.

Wnioski

Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w usługach finansowych, ponieważ może mieć wpływ na prawie każdy obszar bankowości. Dlatego tak ważne jest, aby wdrożyć go do swoich systemów, aby zebrać jak najdokładniejsze informacje i zrobić to szybko. Jeśli nie wiesz, jak i od czego zacząć, nie martw się - sprawdź nasze Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w finansach i zobacz, w jakich usługach możemy Cię wesprzeć! Sprawdź na przykład Usługa przetwarzania dokumentów AI.

Możesz również przeczytać: Big Data w sektorze bankowym i usługach finansowych: przypadki użycia i wyzwania

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.