За последнее десятилетие использование ИИ резко возросло. Алгоритмы и модели машинного обучения и глубокого обучения обрабатывают огромные объемы данных, чтобы принимать более быстрые, разумные и эффективные бизнес-решения. Таким образом, прогнозирование с помощью машинного обучения для финансовой отрасли обладает невероятным потенциалом для банков, исторически хранителей огромных хранилищ данных. Тем не менее, прямое влияние технологии по-прежнему незначительно, поскольку лишь несколько учреждений извлекли выгоду из обширного потенциала технологии.

По оценкам BCG, предприятия и банки, использующие амбициозные стратегии ИИ, могут достичь своей цели через один-два года. McKinsey ожидает, что технологии искусственного интеллекта потенциально могут приносить до 1 триллиона долларов дополнительной стоимости для мировой банковской отрасли каждый год.

Чтобы помочь бизнес-лидерам понять ценность прогнозирования машинного обучения для финансовой отрасли, мы предлагаем ответы на следующие вопросы:

  1. В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?
  2. Как машинное обучение и глубокое обучение используются для прогнозирования и прогнозирования?
  3. Как банки используют машинное обучение и глубокое обучение для прогнозирования и прогнозирования?

В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение часто ошибочно используются в средствах массовой информации как синонимы, создавая двусмысленность в их отношении. Когда, на самом деле, они по существу являются подмножествами или последовательностями каждого предыдущего термина. Таким образом, глубокое обучение является подмножеством машинного обучения, и оба являются подобластями искусственного интеллекта.

Хотя глубокое обучение и машинное обучение работают одинаково, их возможности различаются. Модели машинного обучения могут постепенно улучшаться с помощью итераций, но люди должны исправлять неточные прогнозы, генерируемые алгоритмами. С другой стороны, модель глубокого обучения может сама определить, являются ли ее прогнозы точными или нет.

Например, алгоритм машинного обучения можно научить обнаруживать подозрительную транзакцию и помечать ее как мошенническую, передавая ему обычно структурированный набор данных для обучения. Определение различий между входными данными и их характеристиками, такими как время, дата, сумма и место транзакции, зависит от вмешательства человека. По мере того, как он продолжает учиться, он будет помечать любую транзакцию, когда обнаружит определенное подозрительное поведение, которое он распознает.

Теперь модель глубокого обучения автоматизирует большую часть процесса выявления мошеннического поведения, устраняя часть необходимого участия человека. Поскольку модели глубокого обучения имеют несколько нейронных сетей, большие неструктурированные наборы данных могут обрабатываться более эффективно и быстрее, чем с помощью алгоритма машинного обучения. Это важный момент, поскольку, по данным IBM, неструктурированные данные состоят из данных, находящихся в компаниях по всему миру.

Помимо предотвращения мошенничества, машинное обучение и глубокое обучение позволяют банкам улучшать взаимодействие с пользователем, оптимизировать услуги, автоматизировать процессы и прогнозировать отток клиентов. Ведущие финансовые учреждения уже используют инструменты науки о данных, которые помогают им увеличивать продажи и доходы.

Как машинное обучение и глубокое обучение используются для прогнозирования и прогнозирования?

Использование машинного обучения для прогнозирования в банковской сфере и глубокого обучения для банковских прогнозов — это мощные инструменты, помогающие принимать более обоснованные бизнес-решения. Как показала последняя пандемия, поведение потребителей может кардинально измениться всего за несколько месяцев. Поскольку магазины закрыты на карантин, потребительские покупки в Интернете резко возросли. Наборы данных, используемые для обучения статических банковских систем обнаружения аномалий, не имели отдаленно похожих паттернов. В результате многие финансовые учреждения по всему миру столкнулись со сбоем своих систем обнаружения аномалий и предотвращения мошенничества.

Внедрение машинного обучения для финансового прогнозирования позволяет обойти недостатки статических систем за счет непрерывного обучения на основе свежих поступающих данных. Прогнозирование для банковского дела с использованием глубокого обучения может давать еще лучшие результаты с меньшим участием человека. Обе технологии могут генерировать ценную информацию из огромных объемов данных, которые можно использовать для прогнозирования и предсказания поведения потребителей и бизнеса.

Важно отметить, что прогнозирование и предсказание означают разные вещи, во многом по той же причине, по которой прогнозирование погоды не называется предсказанием погоды. Модель прогнозирования использует обучающий набор данных для оценки результатов для новых точек данных. С другой стороны, прогнозирование добавляет в уравнение временное измерение, позволяющее делать оценки на основе данных временных рядов. Модели прогнозирования зависят от предыдущих, самых последних наблюдений, чтобы делать будущие оценки, а не использовать только набор данных.

Для банковского прогнозирования с использованием машинного обучения задача с моделями прогнозирования состоит в том, чтобы найти оптимальное количество предыдущих событий и переменных, которые следует учитывать при расчете будущих оценок. Слишком много или слишком мало может привести к неточным результатам. Для прогнозов важно выбрать наборы данных, которые точно представляют бизнес. Если набор данных содержит данные о транзакциях за 30 лет, алгоритм вряд ли даст наилучшие результаты.

Как банки используют машинное обучение и глубокое обучение для прогнозирования и прогнозирования?

Машинное обучение для финансового прогнозирования можно применять во многих административных, операционных и клиентских областях банковской отрасли. Поскольку финансовые учреждения могут собирать огромные объемы данных, алгоритмы машинного обучения можно с большим успехом применять практически ко всем банковским бизнес-операциям.

Обнаружение аномалий и предотвращение мошенничества

Киберпреступность ежегодно обходится потребителям и предприятиям в миллиарды долларов. Финансовые учреждения тратят миллиарды на расследование и возвращение украденных денег. Сейчас кибератак больше, чем когда-либо прежде, и они становятся все более и более изощренными. Сильные механизмы предотвращения мошенничества, такие как прогнозирование с использованием глубокого обучения для банковского дела, являются ключом к предотвращению ненужных потерь от мошенничества.

Банковское прогнозирование с использованием машинного обучения позволяет компаниям отслеживать параметры входящих транзакций в режиме реального времени. Алгоритм исследует временные ряды, оценивает действия клиентов и проверяет другие переменные, чтобы определить вероятность того, что подозрительная транзакция будет мошеннической. Лучший способ борьбы с дорогостоящим мошенничеством — раннее обнаружение, поскольку оно позволяет банкам блокировать любое сомнительное поведение, тем самым экономя деньги потребителей и предотвращая убытки от штрафов за соблюдение нормативных требований.

Использование машинного обучения для прогнозирования в банковской сфере значительно сокращает время, необходимое для обнаружения подозрительных транзакций, поскольку эти модели могут каждую секунду просеивать миллионы точек данных. SDK.finance разработала функцию Обнаружение аномалий с учетом всего этого, чтобы помочь финансовым учреждениям предотвратить убытки, связанные с мошенничеством, путем выявления подозрительных транзакций и поведения в режиме реального времени.

Оценка риска

Прогнозирование с помощью машинного обучения для банковского дела обеспечивает более точную отчетность за счет автоматизации тестирования кредитного риска как для банков, так и для клиентов. Оценивая финансовую историю потребителя, недавние транзакции и модели покупок, машинное обучение может делать точные прогнозы будущих расходов и доходов. Автоматизированная оценка рисков позволяет банкам автоматически предлагать клиентам наилучшие условия по кредитам и кредитным продуктам в зависимости от их риска.

Прогнозирование кредитного риска для банков с использованием глубокого обучения занимает минуты и исключает человеческие ошибки, которые могут создать ненужные проблемы в будущем. Тот же алгоритм применяется и к инвестиционным рискам, чтобы банки могли оценивать свои активы для принятия более эффективных финансовых решений. SDK.finance понимает, насколько важно управление рисками для финансовых компаний. Чтобы помочь банкам оптимизировать свои риски и максимизировать доход, SDK.finance предлагает функцию управления рисками.

Отток клиентов

Завоевать нового клиента намного дороже, чем удержать существующего. Отток клиентов — это жизненно важный показатель, который помогает идентифицировать и убедить клиентов, прежде чем они решат сменить услугу или продукт. Используя глубокое обучение для банковских прогнозов, компании могут определять модели поведения клиентов до того, как они уйдут. Будь то менее частые посещения приложения платформы или меньший объем транзакций, банки, которые могут обнаружить такое поведение, с большей вероятностью сохранят своих клиентов.

Те же метрики можно использовать для адаптации пользовательского опыта для максимального удержания. Технологические гиганты используют машинное обучение для настройки своего веб-сайта, чтобы максимально увеличить время, которое люди проводят на нем. Теперь финансовые учреждения также могут делать это с помощью платформы SDK.finance white label, которая использует глубокое обучение для банковских прогнозов.

Бизнес выступление

Компании ежедневно генерируют огромное количество данных о своей эффективности. Осмысление этих данных — сложная задача, которая может быть очень полезной, если все сделано правильно. Вместо того, чтобы терять ценные данные, прогнозирование с помощью машинного обучения позволяет компаниям прогнозировать эффективность своего бизнеса и учитывать сезонность, настроения потребителей, фон и внешние факторы.

Имея точные прогнозы доходов, банки могут соответствующим образом планировать инвестиции и расходы. Если филиал или подразделение работают неэффективно, машинное обучение может помочь быстро определить причину и способы ее устранения. Планирование потребностей в инфраструктуре на основе будущих прогнозов может предотвратить непредвиденные простои и дополнительные расходы. SDK.finance использует машинное обучение, чтобы помочь компаниям разбить бесконечный поток необработанных данных на полезную информацию об эффективности их бизнеса.

Первоначально опубликовано на https://sdk.finance 31 мая 2021 г.