Информация — это золото 21 века, и финансовые учреждения знают об этом. Вооруженные технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта, они имеют возможность анализировать данные, поступающие за пределы офиса банка. Финансовые компании собирают и хранят все больше и больше пользовательских данных, чтобы пересматривать свои стратегии, улучшать пользовательский опыт, предотвращать мошенничество и снижать риски. В этой статье мы поговорим о том, как используются искусственный интеллект и машинное обучение, а также о преимуществах и рисках этих решений.

Искусственный интеллект в банковской статистике

  • По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, банки по всему миру смогут сокращать расходы на 22% к 2030 году за счет использования технологий искусственного интеллекта. Экономия может составить $1 трлн.
  • В финансовых компаниях работает 60% всех специалистов, обладающих навыками создания систем ИИ.
  • Ожидается, что технология распознавания лиц будет использоваться в банковском секторе для предотвращения мошенничества с кредитными картами. Технология распознавания лиц увеличит годовой темп роста выручки более чем на 20% в 2020 году.

Преимущества машинного обучения в банковской сфере

Искусственный интеллект и машинное обучение способны обеспечить беспрецедентный уровень автоматизации, либо беря на себя задачи людей-экспертов, либо повышая их производительность, помогая им в выполнении рутинных, повторяющихся задач. Но каковы основные преимущества машинного обучения в банковской сфере? На этот вопрос есть множество вариантов ответов, и, что еще интереснее, количество ответов будет увеличиваться по мере появления на рынке новейших технологических решений. Вот попытка выделить наиболее важные из них:

Большая автоматизация и повышенная производительность

Искусственный интеллект и машинное обучение могут легко справляться с рутинными задачами, предоставляя менеджерам больше времени для работы над более сложными задачами, чем на монотонной бумажной работе. Автоматизация всей организации в конечном итоге приведет к увеличению прибыли.

Индивидуальное обслуживание клиентов

Автоматизированные решения с возможностями работы с большими данными могут отслеживать и хранить столько информации о клиентах банка, сколько необходимо, обеспечивая наиболее точный и персонализированный клиентский опыт. Оптимизация клиентского следа позволяет банкам использовать аналитические возможности искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления даже самых незаметных тенденций в поведении клиентов, что помогает создать более персонализированный опыт для каждого отдельного клиента.

Более точная оценка рисков

Наличие точного цифрового следа каждого клиента также может помочь банкам снизить неопределенность для менеджеров, работающих с отдельными клиентами. Автоматизированная система более точна, чем человек, в таких областях, как анализ андеррайтинга кредита, исключая любую возможную человеческую предвзятость.

Усовершенствованное обнаружение и предотвращение мошенничества

Вероятно, это главное преимущество AI/ML для любого финансового учреждения, потому что исторически были и будут преступники, которые разрабатывают методы финансового мошенничества. К счастью, в настоящее время на рынке существует широкий спектр проверенных методов и приемов обнаружения мошенничества с использованием машинного обучения. Обо всех них мы расскажем подробнее в этой статье, а вы узнаете, как сделать свой банк еще более безопасным благодаря этим технологическим новинкам!

Полный текст статьи читайте здесь: https://spd.group/machine-learning/machine-learning-in-banking/