Нет сомнений в том, что финансовая отрасль претерпевает трансформационные изменения. Чтобы предоставить своим клиентам услуги высочайшего качества и превзойти конкурентов, финансовые учреждения используют новейшие технологии для понимания потребностей клиентов, выявления возможностей, сохранения конкурентоспособности, решения бизнес-проблем и оптимизации операций бэк-офиса.

В последние годы наблюдается быстрое ускорение темпов внедрения революционных технологий, таких как ИИ и машинное обучение в финансах, благодаря усовершенствованию программного и аппаратного обеспечения. В частности, в финансовом секторе наблюдается резкий рост случаев использования приложений машинного обучения для улучшения результатов как для потребителей, так и для предприятий.

Машинное обучение в финансах

До недавнего времени только хедж-фонды были основными пользователями ИИ и машинного обучения в финансах, но в последние несколько лет приложения машинного обучения распространились на различные другие области, включая банки, финансовые технологии, регулирующие органы и страховые компании, и это лишь некоторые из них. .

Сразу от ускорения процесса андеррайтинга, состава и оптимизации портфеля, проверки модели, роботизированного консультирования, анализа влияния на рынок и предложения альтернативных методов кредитной отчетности, различные сценарии использования ИИ и машинного обучения в финансах оказывают значительное влияние на этот сектор.

Финансовая отрасль, включая банки, торговые и финтех-компании, быстро развертывает машинные алгоритмы для автоматизации трудоемких рутинных процессов и предлагает гораздо более оптимизированный и персонализированный опыт работы с клиентами.

Как работает машинное обучение в финансах?

Машинное обучение работает путем извлечения значимой информации из необработанных наборов данных и обеспечивает точные результаты. Затем эта информация используется для решения сложных проблем с большим объемом данных, которые имеют решающее значение для банковского и финансового сектора.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения позволяют учиться на данных, процессах и методах, используемых для поиска различных идей.

Проблемы, с которыми сталкиваются финансовые компании при внедрении решений машинного обучения

При разработке решений для машинного обучения компании, предоставляющие финансовые услуги, обычно сталкиваются с некоторыми из общих проблем, описанных ниже.

  • Непонимание бизнес-ключевых показателей эффективности

Компании, предоставляющие финансовые услуги, хотят воспользоваться этой прекрасной возможностью, но из-за нереалистичных ожиданий и отсутствия ясности в отношении того, как работает ИИ и машинное обучение (и зачем им это нужно), они часто терпят неудачу в этом аспекте.

  • Высокая стоимость НИОКР

Компании, предоставляющие финансовые услуги, часто сталкиваются с проблемами управления данными, поскольку фрагментированные блоки данных хранятся в разных местах, таких как программное обеспечение для отчетности, региональные центры данных, CRM и т. Д. Подготовка этих данных для проектов в области науки о данных - это трудоемкая и дорогостоящая задача для компаний.

Сочетание всех этих проблем приводит к нереалистичным оценкам и съедает весь бюджет проекта. Это причина, по которой финансовые компании должны устанавливать реалистичные ожидания для каждого проекта услуг машинного обучения в зависимости от их конкретных бизнес-целей.

Зачем использовать машинное обучение в финансах?

Вот некоторые из причин, по которым компаниям, оказывающим банковские и финансовые услуги, следует рассмотреть возможность использования машинного обучения, несмотря на вышеупомянутые проблемы:

  • Увеличение доходов за счет повышения производительности и удобства работы пользователей.
  • Низкие эксплуатационные расходы за счет автоматизации процессов
  • Повышенная безопасность и лучшее соответствие

Примеры использования машинного обучения в финансах

Вот несколько примеров использования алгоритмов машинного обучения в финансовом секторе:

1. Финансовый мониторинг

Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для значительного повышения безопасности сети. Специалисты по обработке данных всегда работают над системами обучения, чтобы выявлять такие признаки, как методы отмывания денег, которые можно предотвратить с помощью финансового мониторинга. В будущем высока вероятность появления технологий машинного обучения в самых передовых сетях кибербезопасности.

2. Прогнозы инвестиций

Тот факт, что технологии с использованием машинного обучения позволяют лучше понять рынок, позволяет управляющим фондами выявлять конкретные рыночные изменения намного раньше, чем при использовании традиционных инвестиционных моделей.

С учетом того, что известные фирмы, такие как Bank of America, JPMorgan и Morgan Stanley, вкладывают значительные средства в технологии машинного обучения для разработки автоматизированных консультантов по инвестициям, прорыв в отрасли инвестиционного банкинга очевиден.

3. Автоматизация процессов

Решения на базе машинного обучения позволяют финансовым компаниям полностью заменить ручную работу автоматизацией повторяющихся задач с помощью интеллектуальной автоматизации процессов для повышения производительности бизнеса. Чат-боты, автоматизация документооборота и геймификация обучения сотрудников - вот некоторые из примеров автоматизации финансовых процессов с использованием машинного обучения. Это позволяет финансовым компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, сократить расходы и расширить масштабы своих услуг.

Кроме того, технология машинного обучения может легко получать доступ к данным, интерпретировать поведение, отслеживать и распознавать шаблоны. Это может быть легко использовано для систем поддержки клиентов, которые могут работать как настоящий человек и решать все уникальные запросы клиентов.

Примером этого является Wells Fargo, использующий чат-бота на основе машинного обучения через Facebook Messenger для эффективного общения со своими пользователями. Чат-бот помогает клиентам получить всю необходимую информацию об их учетных записях и паролях.

4. Безопасные транзакции

Алгоритмы машинного обучения отлично подходят для обнаружения мошенничества с транзакциями, анализируя миллионы точек данных, которые, как правило, остаются незамеченными людьми. Кроме того, ML также снижает количество ложных отказов и помогает повысить точность согласований в реальном времени. Эти модели обычно основаны на поведении клиента в Интернете и истории транзакций.

Помимо выявления мошенничества с высокой точностью, технология на основе машинного обучения также позволяет выявлять подозрительное поведение учетной записи и предотвращать мошенничество в режиме реального времени, а не обнаруживать их после того, как преступление уже совершено.

Согласно исследованиям, почти на каждый доллар, потерянный в результате мошенничества, финансовые учреждения несут расходы на возмещение ущерба, близкие к 2,92 доллара США.

Одно из наиболее успешных применений ML - обнаружение мошенничества с кредитными картами. Банки обычно оснащены системами мониторинга, которые обучаются на исторических данных о платежах. Обучение, проверка и тестирование алгоритмов основаны на обширных наборах данных о транзакциях с кредитными картами. Алгоритмы классификации на основе машинного обучения могут легко пометить события как мошенничество, а не как мошенничество, чтобы остановить мошеннические транзакции в режиме реального времени.

5. Управление рисками

Используя методы машинного обучения, банки и финансовые учреждения могут значительно снизить уровень риска, анализируя огромный объем источников данных. В отличие от традиционных методов, которые обычно ограничиваются важной информацией, такой как кредитный рейтинг, ML может анализировать значительные объемы личной информации, чтобы снизить их риск.

Различные аналитические данные, собранные с помощью технологии машинного обучения, также предоставляют организациям, оказывающим банковские и финансовые услуги, полезную информацию, которая помогает им принимать последующие решения. Примером этого могут быть программы машинного обучения, использующие различные источники данных для клиентов, подающих заявки на ссуды, и присваивающие им оценки риска. Алгоритмы машинного обучения могут затем легко предсказать клиентов, которые подвержены риску дефолта по своим кредитам, чтобы помочь компаниям переосмыслить или скорректировать условия для каждого клиента.

6. Алгоритмическая торговля

Машинное обучение в торговле - еще один отличный пример эффективного использования в финансовой сфере. Алгоритмическая торговля (AT) фактически стала доминирующей силой на мировых финансовых рынках.

Решения и модели на основе машинного обучения позволяют торговым компаниям принимать более обоснованные торговые решения, внимательно отслеживая результаты торговли и новости в режиме реального времени, чтобы выявлять закономерности, которые могут позволить ценам на акции расти или падать.

Алгоритмы машинного обучения также могут анализировать сотни источников данных одновременно, что дает трейдерам явное преимущество над среднерыночным показателем. Некоторые из других преимуществ алгоритмической торговли включают в себя:

  1. Повышенная точность и уменьшенная вероятность ошибки
  2. AT позволяет совершать сделки по наилучшим возможным ценам
  3. Вероятность существенного сокращения человеческих ошибок
  4. Обеспечивает автоматическую и одновременную проверку нескольких рыночных условий

7. Финансовый консалтинг

Существуют различные приложения для управления бюджетом, основанные на машинном обучении, которые могут предложить клиентам преимущества узкоспециализированных и целевых финансовых советов и рекомендаций. Алгоритмы машинного обучения не только позволяют клиентам ежедневно отслеживать свои расходы с помощью этих приложений, но также помогают им анализировать эти данные, чтобы определить структуру своих расходов, а затем определить области, в которых они могут сэкономить.

Еще одна быстро развивающаяся тенденция в этом контексте - Робо-советники. Работая как обычные консультанты, они специально нацелены на инвесторов с ограниченными ресурсами (физических лиц и представителей малого и среднего бизнеса), которые хотят управлять своими средствами. Эти робо-советники на основе машинного обучения могут применять традиционные методы обработки данных для создания финансовых портфелей и решений, таких как торговля, инвестиции, пенсионные планы и т. Д., Для своих пользователей.

8. Управление данными клиентов

Когда речь идет о банках и финансовых учреждениях, данные являются наиболее важным ресурсом, поэтому эффективное управление данными становится ключевым фактором роста и успеха бизнеса.

Огромный объем и структурное разнообразие финансовых данных, от мобильной связи, активности в социальных сетях до деталей транзакций и рыночных данных, затрудняют обработку вручную даже финансовыми специалистами.

Интеграция методов машинного обучения для управления такими большими объемами данных может обеспечить как эффективность процесса, так и извлечение реального интеллекта из данных. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как аналитика данных, интеллектуальный анализ данных и обработка естественного языка, помогают извлекать ценные сведения из данных для повышения прибыльности бизнеса.

Отличным примером этого могут быть алгоритмы машинного обучения, используемые для анализа влияния рыночных тенденций и конкретных финансовых тенденций на основе финансовых данных клиентов.

9. Принятие решений

Банковские и финансовые учреждения могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных. Например, запросы клиентов, взаимодействие в социальных сетях и различные внутренние бизнес-процессы компании, а также выявление тенденций (как полезных, так и потенциально опасных) для оценки рисков и помощи клиентам в принятии обоснованных решений.

10. Повышение уровня обслуживания клиентов

Используя интеллектуального чат-бота, клиенты могут решить все свои вопросы с точки зрения определения своих ежемесячных расходов, права на получение кредита, доступного плана страхования и многого другого.

Кроме того, существует несколько приложений на основе машинного обучения, которые при подключении к платежной системе могут анализировать счета и позволять клиентам экономить и приумножать свои деньги. Сложные алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа поведения пользователей и разработки индивидуальных предложений. Например, клиент, желающий инвестировать в финансовый план, может получить выгоду от персонализированного инвестиционного предложения после того, как алгоритм машинного обучения проанализирует его / ее существующее финансовое положение.

11. Программа удержания клиентов

Компании, выпускающие кредитные карты, могут использовать технологию машинного обучения для прогнозирования клиентов из группы риска и, в частности, удержания избранных из них. На основе демографических данных пользователей и транзакционной активности они могут легко прогнозировать поведение пользователей и разрабатывать предложения специально для этих клиентов.

Приложение включает в себя прогностическую модель бинарной классификации для выявления клиентов, подверженных риску, с последующим использованием рекомендательной модели для определения наиболее подходящих предложений карт, которые могут помочь удержать этих клиентов.

12. Маркетинг

Способность моделей искусственного интеллекта и машинного обучения делать точные прогнозы на основе прошлого поведения делает их отличным маркетинговым инструментом. На основе анализа использования мобильных приложений, веб-активности и ответов на предыдущие рекламные кампании алгоритмы машинного обучения могут помочь создать надежную маркетинговую стратегию для финансовых компаний.

Будущие перспективы машинного обучения в финансах

Хотя некоторые приложения машинного обучения в банковском деле и финансах хорошо известны и заметны, например, чат-боты и мобильные банковские приложения, алгоритмы и технологии машинного обучения теперь постепенно используются и для инновационных приложений будущего, точно извлекая исторические данные клиентов. и предсказывая свое будущее.

Помимо установленных вариантов использования машинного обучения в финансах, как обсуждалось в предыдущем разделе, есть несколько других многообещающих приложений, которые технология машинного обучения может предложить в будущем. В то время как некоторые из них имеют относительно активные приложения сегодня, другие все еще находятся на начальной стадии.

  • Рекомендации или продажи различных финансовых продуктов

Хотя существуют различные приложения для автоматизированных продаж / рекомендаций по финансовым продуктам, существующие даже сегодня, некоторые из них включают системы на основе правил (вместо машинного обучения), где данные по-прежнему проходят через ручные ресурсы, чтобы иметь возможность рекомендовать сделки или инвестиции клиентам.

В будущем технологии машинного обучения и искусственного интеллекта будут активно использоваться сайтами рекомендаций по страхованию, чтобы предлагать клиентам конкретный полис страхования дома или транспортного средства. Кроме того, интересной тенденцией, за которой стоит следить в будущем, будет Робо-советники, предлагающие изменения в портфелях и быстрый рост персонализированных приложений на основе машинного обучения и личных помощников, предлагающих клиентам более объективные и надежные консультационные услуги.

  • Повышенная безопасность

Безопасность данных в банковском деле и финансах - критически важная область. Поскольку вся информация доступна в Интернете, организациям становится все сложнее сохранять в безопасности все имена пользователей, пароли и контрольные вопросы. В следующие несколько лет в этой области произойдет резкий сдвиг, когда пароли, имена пользователей и вопросы безопасности больше не будут нормой для безопасности пользователей.

Поднимая уровень безопасности на ступень выше, приложения машинного обучения трансформируют будущую безопасность в отрасли с помощью распознавания голоса, лиц или других подобных биометрических данных.

Adyen, Payoneer, Paypal, Stripe и Skrill случаются с некоторыми компаниями, которые вложили значительные средства в машинное обучение безопасности.

  • Анализ настроений клиентов

Модели машинного обучения могут быть большим подспорьем для финансовых компаний, когда дело доходит до анализа текущих рыночных тенденций, прогнозирования изменений и использования социальных сетей для каждого клиента.

Поскольку человеческий фактор в первую очередь движет фондовым рынком, предприятиям необходимо постоянно учиться на финансовой деятельности пользователей. Кроме того, анализ настроений потребителей может также дополнить текущую информацию о различных типах коммерческих и экономических событий.

  • Лучшее обслуживание клиентов

По очевидным причинам все большее число финансовых организаций уделяет приоритетное внимание взаимодействию с клиентами. Это не только помогает им повысить уровень удержания, но и помогает им понять поведение пользователей и их меняющиеся проблемы и потребности. Прекрасным примером этого являются чат-боты, используемые для мгновенного общения с клиентом.

В будущем эти чат-помощники будут построены с обилием финансовых инструментов взаимодействия с клиентами и надежными механизмами обработки естественного языка, чтобы обеспечить быстрое взаимодействие и выполнение запросов.

Хотя сегодня в банковской или финансовой отрасли использование специализированного чат-бота не является нормой, у него есть большой потенциал в будущем. Это одно приложение, которое выходит за рамки просто машинного обучения в финансах и, вероятно, будет использоваться во многих других областях и отраслях.

Машинное обучение в финансах - что дальше?

Сегодня машинное обучение играет решающую роль в различных аспектах финансовой экосистемы, от управления активами, оценки рисков, предоставления инвестиционных советов, борьбы с мошенничеством в финансовой сфере, аутентификации документов и многого другого.

Хотя алгоритмы машинного обучения решают множество задач, они постоянно учатся на объемах данных и сокращают разрыв, приближая мир к полностью автоматизированной финансовой системе.

Для большинства финансовых компаний необходимо начать с определения правильного набора сценариев использования с опытным партнером по услугам машинного обучения, который может разработать и внедрить правильные модели, сосредоточившись на конкретных данных и предметной области после полного понимания ожидаемый результат, который будет извлечен из разных источников, преобразовать его и получить желаемый результат.

В Maruti Techlabs мы работаем с банковскими и финансовыми учреждениями над множеством настраиваемых моделей на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для уникальных сценариев использования, которые помогают повысить доход, снизить затраты и снизить риски в различных отделах. Чтобы узнать больше, напишите нам по адресу [email protected] или свяжитесь с нами, чтобы получить бесплатную консультацию и узнать, как мы можем помочь вам разработать и реализовать долгосрочную стратегию ИИ.