English
Deutsch
Analityka predykcyjna w finansach i księgowości osiągnęła zupełnie nowy poziom wraz z rozwojem sztucznej inteligencji. Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji to, co kiedyś zajmowało godziny, teraz zajmuje minuty, z niezwykłą dokładnością. Jak wykorzystać analitykę predykcyjną w swoich działaniach? Dowiedz się tego z tego artykułu!
Spis treści
- Analityka predykcyjna w finansach, księgowości i bankowości inwestycyjnej: 5 przypadków użycia
- Na wynos
Analityka predykcyjna w finansach, księgowości i bankowości inwestycyjnej: 5 przypadków użycia
Więc, Jak wykorzystać analitykę predykcyjną, aby zyskać przewagę w finansach? Do czego należy ich używać? Poniżej znajdziesz kilka przykładów.
Prognozowanie finansowe
Po pierwsze, można wykorzystać analitykę predykcyjną opartą na sztucznej inteligencji do prognozowanie finansowe. Dzięki temu będziesz w stanie dokładniej zdefiniować swój rozwój jako banku, ustawić KPI i OKR oraz ustawić swój biznes na drodze do sukcesu.
Wszystko, co musisz zrobić, to wypełnić model swoimi danymi i nauczyć go, jak używać jednej (lub kilku) z możliwych formuł używanych do prognozowania w finansach.
Ograniczanie ryzyka
Analityka predykcyjna jest również często wykorzystywana do utrzymania zgodność z przepisamigłównie z AML. Zaawansowane systemy zasilane danymi historycznymi uczą się wzorców wskazujących na pranie pieniędzy lub oszustwa, a następnie porównują je z bieżącymi transakcjami klientów. Jeśli którykolwiek z klientów wykazuje oznaki nielegalnej działalności (w toku lub w przyszłości), system ostrzeże cię i pozwoli ci zareagować lub przynajmniej zwiększyć ręczne monitorowanie.
Przewidywanie rezygnacji
Analityka predykcyjna jest również wykorzystywana w bankowości do przewidywania rezygnacji. W tym przypadku proces jest podobny do ograniczania ryzyka - system uczy się rozpoznawać wskaźniki rezygnacji w oparciu o zachowania poprzednich klientów. Kiedy się pojawią, ostrzega lub automatycznie przeprowadza kampanię mającą na celu zwiększenie lojalności klientów i przekonanie ich do pozostania.
Inwestowanie algorytmiczne
Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji jest szeroko stosowana w sektorze zarządzania majątkiem i nie bez powodu. Dzięki takiej technologii można zautomatyzować inwestowanie z jeszcze większą precyzją.
Wcześniej handel algorytmiczny opierał się na algorytmach, które miały swoje ograniczenia. Obecne modele sztucznej inteligencji są znacznie lepsze w analizowaniu danych finansowych, ale co najważniejsze, mogą wykraczać poza nie.
Przykładowo, niektóre rozwiązania analizują kanały informacyjne i zestawiają je z danymi historycznymi, aby znaleźć powiązania między określonymi wydarzeniami a ich konsekwencjami finansowymi. Biorą one pod uwagę znacznie więcej informacji niż standardowe algorytmy i w rezultacie proponują lepiej dostosowane możliwości inwestycyjne.
Potrzebujesz pomocy w opracowaniu sztucznej inteligencji do analizy predykcyjnej? Wybierz nasz Usługi bankowe oparte na sztucznej inteligencji!
Underwriting
Analityka predykcyjna może być również wykorzystywana do oceny ryzyka, na przykład w celu określenia prawdopodobieństwa, że będziesz musiał wypłacić klientowi roszczenie ubezpieczeniowe. W ten sposób możesz podejmować bardziej świadome decyzje i unikać sytuacji, w których Twoje usługi kosztują Cię więcej niż zarabiają dla Twojej firmy.
Na wynos
Powyższe 5 przykładów to tylko esencja tego, do czego naprawdę można wykorzystać analitykę predykcyjną w bankowości i księgowości. Marketing, zarządzanie majątkiem, administracja i usługi finansowe czerpią korzyści z analityki predykcyjnej - jest to podejście, które może usprawnić prawie wszystkie segmenty Twojej działalności!
Możesz również przeczytać: Bankowa analiza danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
