Значение технологии машинного обучения в финансовой индустрии

Способность компьютерных программ к самостоятельному обучению и постепенному совершенствованию открывает новые возможности для всех отраслей. Значение технологии машинного обучения в финансовой индустрии в последнее время стало более очевидным.

Давайте рассмотрим приложения ML в финансах; почему финансовые компании должны применять технологии машинного обучения и решения, которые они могут реализовать с их помощью.

Подробнее: Пять основных тенденций цифровой трансформации на 2019 год [инфографика]

Предотвращение мошенничества

Защита клиентов от мошеннических действий является основной обязанностью каждого финансового учреждения. За каждый доллар, потерянный в результате мошенничества, финансовые учреждения платят 2,92 доллара в качестве возмещения и связанных с этим расходов. Чтобы предотвратить мошеннические, несанкционированные или ошибочные действия, банкам необходимо отказаться от неоперационных подходов, чтобы избежать устаревания, и использовать сложные решения для анализа больших объемов данных. стремится к разгадке. Инвестиции в передовые системы безопасности и технические инновации помогли защитить финансовую отрасль от несанкционированного мошенничества на сумму 2,09 миллиарда долларов.

Современные технологии, особенно приложения машинного обучения, подразумевают использование алгоритмов для анализа закономерностей и тенденций, а также прогнозной аналитики для блокировки мошеннических транзакций. Другими сильными сторонами систем машинного обучения являются более быстрая обработка данных и меньше ручной работы. Финтех-компания Feedzai утверждает, что точно настроенное решение для машинного обучения может выявить до 95% всех случаев мошенничества и минимизировать затраты на ручную сверку, на которую сейчас приходится 25% расходов на мошенничество.

Автоматизация процессов

Одним из наиболее распространенных применений машинного обучения в финансах является автоматизация процессов, автоматизирующая ручную работу и повышающая производительность. Перспективы машинного обучения на предприятии обеспечивают оптимизацию затрат, повышение качества обслуживания клиентов и расширение услуг. Случаи автоматизации машинного обучения в финансах включают чат-боты, автоматизацию колл-центра, автоматизацию документооборота и геймификацию сотрудника, обучение и многое другое.

JPMorgan Chase & Co. запустила платформу Contract Intelligence (COiN), которая использует обработку естественного языка (NLP) для обработки юридических документов и извлечения данных за небольшой период времени. BNY Mellon интегрировала автоматизацию процессов в свою банковскую экосистему. Это нововведение обеспечивает ежегодную экономию в размере 300 000 долларов США и привело к целому ряду операционных улучшений. (Источник: Appway)

Подробнее: Три тренда, которые определят будущее технологии блокчейн в 2019 году

Кредиты и страхование

Кредиты по своей природе ориентированы на риск, и правильно предсказать риск в каждом конкретном случае довольно сложно. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромный набор данных, касающихся общего и финансового положения потенциального должника, для оценки его финансового состояния и кредитоспособности. Помимо оценки рисков для каждого конкретного случая, машинное обучение имеет и более глобальное применение; выявление тенденций, которые могут повлиять на всю область. Например, машинный анализ может показать, постепенно ли определенная демографическая группа становится более склонной к дефолту.

Это применение машинного обучения в финансовых учреждениях в настоящее время в основном используется крупными компаниями, но обещает получить широкое распространение в будущем, возможно, заменив значительное количество рабочих мест человека.

Реальные примеры использования машинного обучения в банковской сфере

Внедрение машинного обучения приводит к постоянно растущему списку вариантов использования машинного обучения в финансах. Bank of America и Wealthfront представляют несколько финансовых компаний, использующих машинное обучение для увеличения прибыли.

  • Bank of America запустил своего виртуального помощника Эрику, который будет предоставлять клиентам рекомендации и помощь в совершении транзакций в режиме 24/7 с помощью прогнозной аналитики.
  • Wealthfront, автоматизированный инвестиционный сервис, использует машинное обучение для обслуживания своей клиентской базы, в основном состоящей из миллениалов. Через приложение Weatherfront клиенты могут подключаться к финансовым счетам, составлять финансовый план и получать финансовые консультации.

Опыт Strategic Systems International с быстрорастущими финтех-компаниями для вывода на рынок продуктов и решений, основанных на данных. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашими историями успеха здесь. Свяжитесь с нами по любым вопросам на [email protected].

Strategic Systems International (SSI) — компания, занимающаяся передовой аналитикой и разработкой программного обеспечения, которая реализует проекты, основанные на данных, для технологических компаний и предприятий по всему миру. Ознакомьтесь с нашими Историями успеха AWS. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем разработать решение с использованием передовых технологий, которое может принести пользу вашему бизнесу.

Посетите наш веб-сайт: ssidecisions.com

Подпишитесь на компанию Strategic Systems International в Twitter

Подпишитесь на компанию Strategic Systems International в LinkedIn

Если вам понравилось чтение, порекомендуйте его другим. Будем очень признательны за ваши комментарии, предложения и отзывы.