English
Deutsch
W każdym banku znajduje się ogromna ilość danych. Z czasem, aby sobie z nimi poradzić, potrzebna staje się pomoc dodatkowego specjalisty. Jednak wcale nie musi nim być człowiek – wystarczy sztuczna inteligencja. W bankowości można ją wykorzystać na wiele sposobów – od przewidywania zachowań klientów do analizy dokumentów. Sprawdź na konkretnych przykładach, w jaki sposób można wykorzystać AI i uczenie maszynowe w bankowości!
Czym jest uczenie maszynowe?
Podstawą każdej sztucznej inteligencji, czyli systemu, który za cel stawia sobie naśladowanie działania mózgu człowieka, jest uczenie maszynowe. Polega ono na dostosowywaniu algorytmu sztucznej inteligencji do swoich potrzeb poprzez „uczenie” go nowych umiejętności, np. rozpoznawania obiektów lub korelacji, a przez to do podejmowania odpowiednich decyzji. Algorytmowi wystarczy dostarczyć konkretne dane wraz z opisem (etykietami), a stworzy sobie na ich podstawie własny obraz świata. Możliwe jest także wprowadzenie do systemu reguł lub zasad i pozwalanie algorytmowi na podejmowanie decyzji na ich podstawie. Następnie wskazuje się, kiedy algorytm popełnił błąd, a kiedy podał prawidłową odpowiedź, dzięki czemu z każdą kolejną próbą sprawdza się coraz lepiej. Co więcej, algorytmy są w stanie uczyć się także samodzielnie, przetwarzając dane i odszukując w nich kolejne wzorce. Uczenie maszynowe to niezwykle elastyczne rozwiązanie – można użyć go do niemal każdego zadania wymagającego analizy i wysuwania wniosków. Nic dziwnego, że świetnie sprawdza się w sektorze finansowym.
Na czym opiera się uczenie maszynowe w bankach?
Sztuczna inteligencja w bankowości może zajmować się wieloma jej obszarami – obsługą klienta, analizą danych i tworzeniem prognoz, a także automatyzacją powtarzalnych procesów. Wszystkie te zadania będą jednak opierały się na konkretnych fundamentach. Przyjrzyjmy się zatem, jak wygląda uczenie maszynowe w banku.
MLOps
Bankowość oparta na uczeniu maszynowym nie miałaby racji bytu, gdyby nie została odpowiednio zaprojektowana. Algorytmy takie muszą zostać właściwie dopasowane do zadań, jakie postawi przed nimi bank, a także odpowiadać specyfice danej instytucji. Takie dostosowanie do wymagań zapewniają Data Scientists, czyli osoby odpowiedzialne za uczenie algorytmów. Jednak nad tym samym projektem często pracuje co najmniej kilku specjalistów, a to skutkuje wieloma różnymi wersjami tego samego algorytmu.
Aby jak najbardziej zoptymalizować ich pracę i nie dopuszczać do rozproszenia działań, stosuje się zespół praktyk nazywanych MLOps. Pozwalają one na centralizację działań nad programem, a także na współpracę Data Scientists z informatykami odpowiedzialnymi za wdrożenie systemu. W ten sposób można szybko sprawdzić jak radzi sobie dana wersja algorytmu i co jeszcze wymaga w niej usprawnienia. Dzięki zastosowaniu MLOps można efektywnie wdrożyć nowy system do struktury banku, a także na bieżąco kontrolować jego działanie i jak najlepiej dopasować finalną wersję do wymagań organizacji.
Przetwarzanie języka naturalnego
NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, to nieodłączny element sztucznej inteligencji w bankowości. Trudno byłoby bowiem o skuteczną rozmowę chatbota z klientem bez zrozumienia ani tworzenia przez niego słów. Na szczęście istnieje technologia, która pozwala AI na analizę języka naturalnego i przełożenie go na symbole możliwe do przetworzenia przez algorytmy. Dzięki przetwarzaniu języka naturalnego sztuczna inteligencja w bankowości jest w stanie zarówno prowadzić rozmowy z klientami, jak również dokonywać analizy bankowych dokumentów.
GraphML
Czasami, aby wydobyć esencję z danych, warto nadać im formę wizualną. Jedną z opcji są grafy, czyli modele przedstawiające konkretne obiekty oraz istniejące między nimi powiązania. Dzięki grafom tworzonym przez sztuczną inteligencję można dostrzec występujące między danymi relacje, co pozwala na wypracowanie nowych wniosków i wprowadzanie ważnych zmian. W bankowości grafy wykorzystuje się najczęściej do analizy zachowań zakupowych klientów i tworzenia na jej podstawie odpowiednich strategii marketingowych.
Przykłady zastosowania uczenia maszynowego w bankowości
Gdy wiemy już, na jakich podstawach opiera się bankowe uczenie maszynowe, możemy przyjrzeć się konkretnym sytuacjom, w których wykorzystano tę technologię..
Smart pricing
Choć technologia ta służąca do ustalania odpowiedniej ceny kojarzy się przede wszystkim z porównywaniem ceny produktu własnej organizacji z cenami produktów innych firm, uczenie maszynowe dla banków wprowadza ją na wyższy poziom. Dobieranie ceny może bowiem zależeć od wrażliwości cenowej klientów. To relacja między wysokością ceny a gotowością do zakupu danego produktu bądź usługi przez konsumenta. Oczywiście czynnik ten będzie zmieniać się w zależności od sytuacji finansowej klientów bądź dostępności produktów, lecz można wyróżnić kilka podstawowych typów konsumentów. Są to:
- łowcy niskich cen – skupiający się wyłącznie na tym, aby zdobyć dany produkt lub usługę w jak najniższej cenie. Doskonale wiedzą, jakiej kwoty za pożądany produkt mogą się spodziewać i raczej nie chcą wybrać lepszej i jednocześnie droższej opcji;
- wierni klienci – lojalni wobec konkretnej marki. Trudno przekonać ich do wyboru produktu innej firmy;
- poszukiwacze wysokich wartości – na pierwszym miejscu stawiają jakość produktu, za którą są w stanie dużo zapłacić. Są doskonale świadomi swoich potrzeb i nie da się ich zadowolić opcją odbiegającą od ich wyobrażeń;
- klienci wygodni – dla nich najważniejsza jest szybkość zakupu. Są w stanie zapłacić więcej, byleby nie spędzać nad zakupem zbędnych minut i oszczędzić czas.
Wiedząc jakim typem jest każdy z klientów Twojej organizacji, możesz dopasować do niego odpowiednią cenę usługi, jaką chcesz mu sprzedać. Finalnie, innej strategii należy użyć do osoby kierującej się wyłącznie niską ceną, a innej do klienta stawiającego na wysoką jakość usług. Pozwoli Ci to na wzbudzenie zainteresowania przedstawianą ofertą i wybór przez klienta dokładnie tej opcji, jaką dla niego przygotowałeś. Trudno byłoby jednak dokonać takiej analizy samodzielnie. W tej sytuacji z pomocą przychodzi uczenie maszynowe banku, które jest w stanie przeanalizować zachowanie zakupowe klienta na wielu płaszczyznach – zarówno na poziomie dokonywanych przez niego transakcji, jak i podejmowanych decyzji oraz wybieranych ofert. Dzięki takiej analizie możesz zaproponować atrakcyjne dla konkretnych osób ceny, którym nie będą w stanie się oprzeć, co zmaksymalizuje zyski Twojej organizacji.
Przewidywanie zachowań klientów
Uczenie maszynowe w usługach finansowych może sprawdzić się równie dobrze podczas przewidywania przyszłych zachowań obecnych klientów. Pracownicy mogą bowiem nie dostrzec, na pierwszy rzut oka, że dany klient nie jest w pełni zadowolony z oferowanych przez Twój bank usług i zamierza przenieść się do konkurencyjnej organizacji. Taka informacja nie umknie jednak sztucznej inteligencji, która na bieżąco skanuje działania podejmowane przez klientów. W przypadku wykrycia potencjalnie niebezpiecznej dla interesów Twojego banku sytuacji AI powiadomi Cię w odpowiednim momencie, przez co będziesz mieć czas na opracowanie reakcji.To ważne, aby przygotować taką ofertę, która zachęci klienta, aby dał Twojej firmie drugą szansą. Bez użycia sztucznej inteligencji przewidzenie tego rodzaju zdarzeń byłoby natomiast znacznie utrudnione.
Uczenie maszynowe dla usług finansowych pozwala także na zastosowanie u konkretnych klientów sprzedaży łączonej. Polega ona na zaoferowaniu głównej usługi, którą jest zainteresowany użytkownik wraz z dodatkowymi opcjami. Choć do tej pory nie przykuwały uwagi klienta, mogą przydać mu się na późniejszych etapach lub też nie zdawał sobie sprawy z udogodnień przez nie wnoszonych. Sztuczna inteligencja dokładnie przyjrzy się klientowi i przeanalizuje, która z opcji będzie mu w danym momencie najbardziej przydatna, co również przyczyni się do zwiększenia zysków Twojego banku.
Systemy antyfraudowe
W żadnym banku nie może zabraknąć systemów antyfraudowych, które wykrywają transakcje przestępcze, np. finansowanie terroryzmu bądź pranie pieniędzy. Nie wszystkie te programy opierają się jednak na uczeniu maszynowym, co skutkuje dość częstym pojawianiem się błędów. Dwoma najczęstszymi z nich są zjawiska false-negative oraz false-positive.
False-negative ma miejsce, gdy podejrzana transakcja zostanie sklasyfikowana przez system jako neutralna, przez co nie zostanie sprawdzona przez pracownika, a przestępcy będą mogli swobodnie dalej „działać”. Natomiast false-positive występuje, gdy niczym niewyróżniająca się transakcja zostaje uznana za podejrzaną, co skutkuje zablokowaniem konta albo wstrzymaniem możliwości dokonywania transakcji. Każdy bank stara się unikać jak ognia tego rodzaju sytuacji, gdyż doprowadzają one do obniżenia reputacji banku, a nawet do straty klientów lub problemów prawnych. Jednak z pomocą sztucznej inteligencji możliwe jest ograniczenie tego rodzaju zdarzeń do minimum. Algorytmy pozwalają bowiem na dokładną analizę charakteru każdej transakcji, biorąc pod uwagę szczegóły dotyczące konkretnego klienta. Dzięki temu organizacja będzie postrzegana jako warta zaufania i przyciągnie do siebie jeszcze więcej klientów.
Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów
Każdy bank to nie tylko masa kluczowych decyzji do podjęcia, lecz również szereg monotonnych procesów, które mogą obniżyć czujność pracowników, jak weryfikacja kompletności dokumentów. Dlaczego by więc nie przenieść takich zadań na roboty? Pozwoli to uniknąć wypalenia zawodowego u pracowników biurowych banku, jak również przeoczenia ważnych kwestii z powodu znużenia. Z pomocą Zrobotyzowanej Automatyzacji Procesów jak najbardziej jest to możliwe.
Co więcej, dzięki uczeniu maszynowego powstała robotyzacja kognitywna, czyli roboty-pracownicy już nie tylko wykonujący działania według reguł, lecz myślący jak ludzie. Takie roboty korzystają ze wspomnianego już przetwarzania języka naturalnego, analizy tekstu oraz technologii semantycznych, co pozwala im na pełne „zrozumienie” analizowanej dokumentacji, a także procesów. W ten sposób poradzą sobie z większą liczbą zadań niż klasyczne roboty nieoparte na AI. Dodatkowo wprowadzenie robotyzacji w banku pozwala zmniejszyć roczne wydatki na wypłaty dla pracowników o 20-30%, a także skrócić czas przetwarzania danych o 50-60%. Roboty-pracownicy to jak na razie dość futurystyczna wizja, ale z pewnością jest to niezwykle fascynujący temat dla każdego fana tematyki machine learning.
Klasyfikacja transakcji
Uczenie maszynowe w banku można wykorzystać także do przypisywania kategorii transakcjom wpływającym na konta bankowe klientów. Dzięki dostępowi do olbrzymich baz danych i ich analizie sztuczna inteligencja dowiaduje się, jak kategoryzować transakcje na podstawie tytułu przelewu, jego zleceniodawcy czy odbiorcy. Pozwala to na skuteczny podział transakcji, co doceni wielu klientów chcących mieć dokładną kontrolę nad swoimi finansami. Taka kategoryzacja przyda się również samemu bankowi, który zyska możliwość kontroli nad dokonywanymi transakcjami.
Segmentacja klientów
Sztuczna inteligencja w bankowości świetnie sprawdzi się również podczas przeprowadzania segmentacji klientów. W końcu to niezwykle ważne, aby dokonać odpowiedniego podziału użytkowników i dopasować do każdej z grup odpowiedni model biznesowy. Pozwoli to nie tylko na osiągnięcie satysfakcji u klientów, lecz również na lepsze wyniki organizacji.
Podczas dokonywania kategoryzacji klientów można wyodrębnić m.in. takich użytkowników, którzy są lojalni wobec banku i korzystają z jego usług już od wielu lat. Warto więc zastosować wobec nich odpowiednie działania (np. propozycje specjalnych ofert), doceniające ich lojalność i potwierdzające, że są dla banku istotnymi klientami.
Dzięki segmentacji możliwe jest także wyznaczenie tych klientów, którzy są najbardziej atrakcyjni dla banku – mogą przyczynić się do zwiększenia jego zysków. Wiedząc, kto należy do tej grupy, można podjąć odpowiednie działania i przyczynić się do wygenerowania lepszych wyników biznesowych.
Zaawansowana segmentacja klientów byłaby jednak trudnym zadaniem, gdyby mieli dokonywać jej pracownicy. Żaden człowiek nie jest bowiem w stanie dostrzec wszystkich niuansów, jakie kryją się za podejmowanymi przez klientów działaniami. Nie umknie to jednak uwadze sztucznej inteligencji. Mając do dyspozycji ogromne ilości danych na temat transakcji dokonywanych przez klientów, podejmowanych przez nich decyzji oraz wybieranych ofert, jest ona w stanie wykryć schematy działania poszczególnych grup klientów i na tej podstawie przyporządkować ich do konkretnej kategorii. To nie tylko znaczna oszczędność czasu w porównaniu z pracą ludzi, lecz również możliwość otrzymania dokładniejszych wyników, co pozwoli na przygotowanie lepszych ofert i osiągnięcie większych zysków.
Prognozowanie przepływów pieniężnych
Nieprawidłowe zarządzanie gotówką to zmora każdego banku. Jednak można łatwo uniknąć tego rodzaju sytuacji, dokonując odpowiednich prognoz przepływów pieniężnych. Wykorzystanie w tym celu sztucznej inteligencji pozwala na dokładne przeanalizowanie zwyczajów finansowych klientów i na stworzenie, na tej podstawie, odpowiedniego planu działań. Z pomocą AI nigdy nie zostaniesz postawiony w podbramkowej sytuacji, gdy w Twoim banku zabraknie gotówki.
Usługi finansowe oparte na uczeniu maszynowym? Sprawdź Ailleron!
Większość opisanych powyżej możliwości, a także wiele więcej można zyskać, decydując się na rozwiązania od Ailleron. Już od kilkunastu lat dostarczamy najlepsze oprogramowanie, w tym usługi uczenia maszynowego, dla największych banków na całym świecie, które dzięki nam znacznie zwiększyły swoją wydajność.
Doskonale wiemy, jak ważne jest dopasowanie odpowiednich systemów do specyfiki działalności naszych klientów, dlatego oferujemy rozwiązania szyte na miarę. Dokładnie przeanalizujemy potrzeby Twojej organizacji i przygotujemy wyjątkowe oprogramowanie. Służymy pomocą zarówno podczas projektowania, jak i wdrażania oraz dopracowywania czy rozwijania systemów.
FAQ:
- Co można zyskać, decydując się na zastosowanie uczenia maszynowego w banku?
Uczenie maszynowe w bankowości to przede wszystkim możliwość zmniejszenia zakresu obowiązków pracowników. AI może przejąć obsługę klienta, jak i wykonywanie monotonnych czynności. Co więcej, sztuczna inteligencja pozwala na całościowe przyjrzenie się danym i wyciągniecie z nich nowych wniosków, co wpływa na usprawnienie podejmowanych działań.
- W jaki sposób sztuczna inteligencja w banku rozmawia z klientami?
Do obsługi klienta coraz więcej banków używa chatbotów, czyli sztucznych inteligencji wyposażonych w technologię przetwarzania języka naturalnego. Dzięki niej są w stanie zrozumieć wysyłane wiadomości oraz tworzyć własne. Co więcej, AI ma dostęp do wielu baz danych, co pozwala jej na szybkie odnalezienie źródła problemu klienta i jego rozwiązanie.
- Na czym polega klasyfikacja transakcji z AI?
Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji można przeanalizować wszystkie transakcje klientów – przelewy bankowe, transakcje kartą i płatności BLIK. Następnie AI przypisuje każdą transakcję do odpowiedniej kategorii, przez co klient może zapoznać się ze strukturą wydatków, a także otrzymywać wskazówki pozwalające na sprawniejsze zarządzanie budżetem.
