жалоба в банке «Применение машинного обучения в банковском секторе»

11 лучших вариантов использования машинного обучения в банковском секторе

В этой статье мы рассмотрим области, в которых можно использовать машинное обучение в банковской сфере. Кроме того, мы обсудим некоторые решения для машинного обучения, разработанные ведущими банками мира. Машинное обучение — это наука об извлечении шаблонов из данных для принятия разумных решений. Основное преимущество машинного обучения заключается в том, что оно не требует программирования, а само изучает шаблоны из данных.

В банковском секторе машинное обучение может применяться для автоматизации повседневных задач. Кроме того, это также может помочь в обслуживании клиентов с помощью чат-ботов, чтобы сэкономить огромную рабочую силу, которую можно легко делегировать для выполнения некоторых других важных задач. Это может помочь банку в принятии важных бизнес-решений, таких как прогнозирование дефолтных кредитов и многое другое.

Ниже мы рассмотрим 11 потенциальных вариантов использования машинного обучения в банковской сфере.

Чат-боты для обслуживания клиентов в режиме реального времени

2. Прогнозирование мошеннических транзакций

3. Финансовая классификация текстов

4. Моделирование кредитного риска/Прогнозирование дефолтных кредитов на ранней стадии

5. Профилирование кредитного риска

6. Ориентация на потенциальных клиентов с помощью сегментации клиентов

7. Прогноз оттока клиентов

8. Прогнозирование банкротства компаний

9. Анализ отношения клиентов к жалобам

10. Обобщение документов и извлечение информации

11. Обнаружение транзакций по отмыванию денег

1. Чат-боты для обслуживания клиентов в режиме реального времени

Чат-бот — это средство онлайн-чата с помощью текстовых сообщений, которое помогает решать запросы пользователей и дает ощущение человеческого взаимодействия. Банки могут эффективно использовать чат-ботов для различных задач, таких как автоматизация разговоров в режиме реального времени по запросам продуктов, рекомендации соответствующих продуктов, сбор основных сведений о потенциальных клиентах банка и т. д. Это положило бы конец ожиданию в длинных очередях для обычных задачи и, следовательно, приводит к более счастливым клиентам.

Сегодня появляются более продвинутые формы чат-ботов, то есть контекстные чат-боты. Контекстные чат-боты способны предсказывать намерения и чувства пользователя и запоминать краткосрочные детали разговора, как и люди. Банки могут эффективно использовать этих чат-ботов для автоматизации обслуживания клиентов посредством разговоров в режиме реального времени и делегирования своих сотрудников для выполнения некоторых других важных задач. Некоторые из ведущих банков США уже развернули чат-ботов для помощи своим клиентам и решения их вопросов.

Bank of America представил виртуального помощника, который отправляет важные уведомления своим клиентам, предоставляет сводку по счету, информацию о балансе, дает разумные предложения по экономии денег и т. д. Аналогичным образом Wells Fargo запустил виртуального помощника на платформе мессенджера Facebook, чтобы обслуживать своих клиентов для сброса пароля, предоставления данных учетной записи, ответов на распространенные вопросы, такие как где ближайший банкомат? сколько денег у них есть в свои счета? сколько денег они потратили на прошлой неделе? С помощью этого чат-бота Wells Fargo может легко обслуживать своих клиентов в социальной сети Facebook Messenger.

2. Прогноз мошеннических транзакций

Из-за увеличения использования цифровых транзакций каждый день во всем мире происходит огромное количество мошеннических транзакций.

Согласно отчету Nilson, в 2018 году убытки от мошенничества во всем мире достигли 27,85 млрд долларов США, а через пять лет, по прогнозам, они вырастут до 35,67 млрд долларов США.

Мошеннические операции напрямую влияют на имидж банка и вызывают недоверие и неудовлетворенность у клиентов банка. Таким образом, необходимо создать эффективное решение для предотвращения мошенничества, которое генерирует флаги против таких мошеннических транзакций и блокирует или приостанавливает такие транзакции.

Машинное обучение может быть использовано для создания такого решения, поскольку банки имеют огромное количество исторических записей о транзакциях клиентов.

Модель машинного обучения можно построить путем обучения на исторических данных транзакций клиентов, а после построения модели ее можно развернуть для обнаружения и предотвращения мошеннических транзакций в режиме реального времени.

Каждая транзакция, которую он обрабатывает, пополняет его хранилище исторической информации, что означает, что он будет постоянно изучать привычки мошенников, а также может наметить важные функции, ответственные за прогнозирование мошеннических транзакций.

3. Классификация финансовых текстов

Как мы знаем, различные предприятия или компании обращаются за кредитом в банк, и банки обычно используют свои финансовые документы для оценки своей кредитоспособности.

Банки могут использовать классификацию финансовых новостей на основе машинного обучения для определения основных настроений компании-заявителя (т. е. положительных, отрицательных и нейтральных) на рынке. Такие системы помогут банкам в оценке текущего финансового состояния компании.

Используя классификацию финансовых текстов на основе машинного обучения, банки могут легко оценить настроения компании по финансовым новостям или финансовым документам, что, в свою очередь, поможет банкам решить, давать ли кредиты компании или нет.

4. Моделирование кредитного риска / прогнозирование дефолтных кредитов на ранней стадии

Как правило, когда банк получает заявку на кредит, менеджер банка должен принять решение об одобрении кредита на основе профиля заявителя. С решением банка связаны два вида рисков:

Если заявитель скорее всего погасит кредит, отказ в одобрении кредита приведет к потере бизнеса для банка.
Если заявитель маловероятно погасит кредит, т. е. он/она вероятно не выплатит долг, то одобрение кредита может привести к финансовым потерям. >для банка.

Банки могут использовать машинное обучение для прогнозирования вероятности дефолта по кредитам с учетом входных данных с точки зрения заявки заемщика на кредит.

Заявки на получение ссуды обычно включают демографические характеристики, характеристики кредитного профиля и характеристики, связанные с ссудой.

Сложность решения двух вышеуказанных проблем многократно возрастает, когда банки включают множество аспектов, которые они изучают при моделировании кредитного риска.

Эти дополнительные параметры обычно включают демографические характеристики, характеристики, связанные с кредитами, характеристики кредитного профиля или поведенческую информацию, такую как поведение платежа по кредиту/коммерческому кредиту.

Анализ всех этих параметров для прогнозирования того, погасит ли заявитель кредит или нет, является очень сложной задачей, но методы машинного обучения могут помочь в достижении этой цели.

Дополнительные интерпретируемые модели машинного обучения могут помочь банкам проверить, учитывает ли модель подходящие функции для прогнозирования дефолтных кредитов.

5. Профилирование кредитного риска

Профилирование кредитного риска (профилирование финансового риска) очень важно с точки зрения выявления конкретных сегментов кредита, которые не исполнят обязательства или погасят кредит в будущем.

Базовый принцип, лежащий в основе профиля кредитного риска, предполагает, что от 80% до 90% неплатежей по кредитам приходится на долю от 10% до 20% кредитных сегментов. Профилирование сегментов помогает выявить полезную информацию для управления кредитным риском.

Банки часто собирают огромное количество информации о своих заемщиках, и она состоит из сотен переменных, которые помогают определить платежное поведение заемщиков.

Машинное обучение можно использовать для профилирования кредитных рисков, которое изучает платежное поведение заемщиков и может помочь определить, какие факторы в наибольшей степени способствуют отнесению заемщиков к определенному сегменту или профилю.

6. Ориентация на потенциального клиента с помощью сегментации клиентов

Целевой маркетинг важен в том смысле, что он очень рентабельный и помогает получать более высокий доход. Как правило, когда банк запускает новый продукт, ему приходится нести огромные затраты на рекламу, которые включают в себя отправку SMS всем клиентам, раздачу клиентам печатных рекламных буклетов, рекламу на телевидении и т. д.

Целевой маркетинг помогает ориентироваться на те сегменты клиентов, которые, вероятно, купят продукт, и, таким образом, он снижает огромные расходы на рекламу и помогает получать более высокий доход при меньших затратах.

Машинное обучение можно использовать для автоматизации целевого маркетинга для банков, поскольку банки имеют обширные исторические записи данных о транзакциях клиентов, демографических данных, а также привычках клиентов в отношении расходов и погашения кредитов.

Машинное обучение может создавать кластеры клиентских сегментов на основе их данных и помогать в нацеливании на соответствующую клиентскую базу по мере того, как банк запускает новый продукт.

7. Прогноз оттока клиентов

В любом финансовом учреждении привлечь нового клиента намного дороже, чем удержать существующего. По данным Harvard Business Review, компании могут увеличить свой доход на 25-85%, просто сократив отток клиентов на 5%.

Банки должны избегать потери клиентов при приобретении новых, чтобы увеличить свою прибыль и повысить свою основную конкурентоспособность.

Банки ведут исторический учет активных и неактивных счетов клиентов.

Таким образом, в этом сценарии машинное обучение может применяться для прогнозирования скорости оттока клиентов и получения важных переменных. Основываясь на этих переменных, банк может реструктурировать свои продукты, предлагая им уступки в продуктах и снижая уровень оттока.

8. Прогнозирование банкротства компаний

Когда любая компания подает заявку на кредит в банке, они должны представить свой финансовый отчет, чтобы банки могли оценить их прибыльность и платежеспособность.

Для этого банку требуется анализ своей финансовой отчетности, чтобы решить, сможет ли компания погасить кредит в будущем или нет. Машинное обучение может быть использовано на этом этапе для первоначального анализа финансовой отчетности для прогнозирования корпоративного банкротства. В этом случае входными данными для модели машинного обучения могут быть финансовые параметры компании.

9. Анализ тональности жалоб клиентов

Анализ настроений клиентов банков является интересной задачей и имеет решающее значение для улучшения обслуживания клиентов. Анализ настроений наиболее полезен при изучении чувств людей на основе текстовых данных. Машинное обучение в сочетании с НЛП можно применять для классификации жалоб клиентов на умеренные, менее серьезные или самые серьезные. Для этой задачи требуется правильно размеченный набор данных, чтобы модель машинного обучения могла обучаться на данных с надлежащей предварительной обработкой необработанных текстов с использованием НЛП и предоставлять прогнозы в реальном времени, как только поступают жалобы клиентов.

если вы хотите узнать, как можно применять машинное обучение в сочетании с НЛП для классификации текста, пожалуйста, перейдите по этой ссылке.

10. Обобщение документов и извлечение информации

Одной из самых сложных задач для банков является анализ документов политики на соответствие нормативным требованиям. В последние десятилетия банки ежегодно инвестируют миллиарды долларов в обеспечение соответствия требованиям. Самая болезненная задача при этом — извлечь нужную информацию из сотен страниц программных документов. Эта задача действительно отнимает много времени и приводит к огромным затратам рабочей силы. Автоматическое суммирование текста с использованием машинного обучения и NLP помогает суммировать длинные документы в несколько абзацев или ключевых моментов, которые помогают интерпретировать весь документ. Также будут выделены ключевые фразы или предложения, которые имеют отношение к документу.

Сводки контента на основе машинного обучения определенно сократят время анализа длинных документов и сократят расходы банков на соблюдение нормативных требований.

JP Morgan Chase & Co., один из крупнейших банков США, представил программное обеспечение на основе машинного обучения под названием COIN (Contract Intelligence), которое автоматизирует просмотр юридических документов с выделением важных статьи и резюмирование результата в нескольких абзацах за считанные секунды. Ранее его юридические и кредитные специалисты тратили в общей сложности 360 000 часов в год на интерпретацию юридических документов по коммерческим кредитам.

11. Выявление операций по отмыванию денег

По данным Управления Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности (УНП ООН), «оценочная сумма денег, отмываемых во всем мире за один год, составляет 2–5% мирового ВВП, или 800 миллиардов долларов — 2 триллиона долларов в текущих долларах США».

Поскольку это оказывает прямое влияние на экономику правительства, необходимо предотвратить транзакции по отмыванию денег и уменьшить количество ложных срабатываний, которые в настоящее время являются сложной задачей в банковской отрасли.

От 1% до 2% всех предупреждений о борьбе с отмыванием денег (AML) составляют фактические подозрительные транзакции, о которых необходимо сообщать властям.

Таким образом, здесь можно использовать машинное обучение, чтобы уменьшить 98% ложных срабатываний. Это поможет банкам использовать свои ресурсы для выявления 2% потенциальных случаев ПОД.

Вывод

Итак, в этой статье мы обсудили 11 потенциальных вариантов использования машинного обучения в банковской сфере. Банковское дело в настоящее время очень динамично по своей природе с ростом оцифровки многочисленных банковских операций. Таким образом, потенциальные возможности применения машинного обучения в банковской сфере также будут расти быстрыми темпами. Следовательно, потребность в квалифицированных специалистах в области машинного обучения также будет расти с той же скоростью.

Надеюсь, я обсудил некоторые интересные приложения машинного обучения в банковском секторе.

использованная литература

Первоначально опубликовано на https://wisdomml.com 10 августа 2020 г.

жалоба в банке «Применение машинного обучения в банковском секторе» — «Wisdom ML»