Մեքենայի ուսուցում բանկային և ֆինանսների ոլորտում

Բարդ, խելացի անվտանգության համակարգերը և հաճախորդների սպասարկման պարզեցված ծառայությունները բիզնեսի հաջողության բանալին են: Ֆինանսական հաստատությունները, մասնավորապես, պետք է առաջ մնան կորի գծից՝ օգտագործելով նորագույն տեխնոլոգիաներ՝ իրենց ՏՏ օպտիմալացման և շուկայի վերջին պահանջները բավարարելու համար: Բանկային լանդշաֆտը անընդհատ փոխվում է, և բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցման կիրառումը, հավանաբար, դեռ վաղ փուլում է: Այնուամենայնիվ, AI և ML օգտագործող բանկերը արագորեն պատրաստվում են առաջ անցնել իրենց մրցակիցներից:

Մեքենայի ուսուցման լուծումներն արդեն արմատացած են ֆինանսական և բանկային ոլորտում: Հարցվածների 85%-ն օգտագործում է ՓԼ և AI-ի ինչ-որ ձևեր, - ասվում է 2020 թվականին Քեմբրիջի այլընտրանքային ֆինանսների կենտրոնի կողմից անցկացված հարցման արդյունքում, ընդ որում ֆինտեխ ընկերությունները մի փոքր առաջ են անցել գործող ընկերություններից՝ AI-ի ընդունման հարցում: Օրինակ, շատ ֆինանսական կազմակերպություններ արդեն որդեգրել են մեքենայական ուսուցումը ռիսկերի կառավարման (56%) և եկամուտների արտադրության մեջ: Մեքենայական ուսուցումն առաջարկում է անհամար հնարավորություններ՝ մատուցելու անհատականացված բանկային լուծումներ՝ հաճախորդների տվյալների օգտագործման շնորհիվ:

Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք օգտագործման մի շարք դեպքեր և կընդգծենք ML-ի առավելությունները բանկային ոլորտում՝ ներկայացնելով ձեզ առաջարկություններ ձեր բիզնեսում ՓԼ ներդրման համար:

Մեքենայի ուսուցում բանկային վիճակագրության մեջ

Հիմնավորելու համար եկեք դիտենք մի քանի վերջին վիճակագրություն ֆինտեխ շուկայում ML ընդունման վերաբերյալ:

• Ակնկալվում է, որ դեմքի ճանաչման տեխնոլոգիան կավելացնի իր տարեկան եկամուտների աճի տեմպը ավելի քան 20%-ով 2020 թվականին և կներդրվի բանկային ոլորտում՝ կանխելու վարկային քարտերի խարդախությունները:
• Արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ներդրումը բանկային գործերում կարևոր կլինի ֆինանսական հաստատությունների համար՝ մինչև 2024 թվականը շուկայում մրցունակ մնալու և շուկայում բարգավաճելու համար. ԱՄՆ-ի սպառողների շրջանում ինչպես վեբ, այնպես էլ բջջային բանկինգի ընդունումը կաճի՝ հասնելով համապատասխանաբար 72,8% և 58,1%, ըստ Insider Intelligence-ի:
• Ակնկալվում է, որ մինչև 2023 թվականը բանկերի համար ընդհանուր ծախսերի խնայողությունը կկազմի 447 միլիարդ դոլար, ասվում է Insider Intelligence-ի AI in Banking զեկույցում:

AI-ը Fintech Market Infographic-ում՝ Յուպիտեր հետազոտության կողմից

Քանի որ աշխարհը շարժվում է դեպի ՓԼ, կարևոր է դիտարկել թվային փոխակերպումը ֆինանսական կազմակերպություններում՝ բիզնեսն ամրապնդելու համար՝ համոզվելով, որ ընտրել նպատակային տեխնոլոգիաներ, որոնք լավագույնս համապատասխանում են ձեր բիզնես մոդելին:

Ահա մի քանի ամենաազդեցիկ ML և AI միտումները ֆինտեխ արդյունաբերության մեջ, որոնք շուտով կդառնան ոլորտի ստանդարտներ.

ML միտումները Fintech ոլորտում

1. Մետավերսի ազդեցությունը

Բոլորը խոսում են Metaverse-ի մասին: Փոխգործակցությունների և գործարքների այս հիպերկապակցված վիրտուալ «աշխարհը» խորը ազդեցություն կունենա ֆինտեխ արդյունաբերության վրա: Կրիպտոարժույթների, թվային նշանների և NFT-ների նոր սահմանը վերակազմավորում է առցանց ֆինանսները: Metaverse-ը ծնում է մի շարք հետաքրքիր հնարավորություններ, այդ թվում՝

• Հաճախորդների հետ համագործակցություն: Հաճախորդների հետ և նրանց միջև փոխգործակցությունը դառնում է գրեթե իրական կյանքի հոմանիշ, թեև շատ ավելի հարթ և շատ ավելի ապահով: Օրինակ, հաճախորդները կարող են մասնակցել ներդրողների միջոցառմանը, մասնակցել բանկի կողմից հովանավորվող ծրագրին կամ մշակել կենսաթոշակային ներդրումային ծրագրեր ավատար խորհրդատուի հետ:
• Նոր ապրանքներ և շուկաներ: Մետավերսային տնտեսությունը աճի և հնարավորությունների նոր աղբյուր է բանկերի համար՝ ապահովագրելու և վարկեր տրամադրելու վիրտուալ անշարժ գույքից, NFT-ներից և կրիպտոարժույթներից: Մարդիկ կշարունակեն գումար ծախսել թվային ակտիվներ ունենալու և իրական աշխարհում վիրտուալ փողեր ծախսելու համար: Բանկերը կկարողանան հաճախորդների հետ փոխհարաբերություններ իրականացնել, ինչպիսիք են իրական հովանավորությունները վիրտուալ միջոցառումների կամ մասնաճյուղերի ցուցափեղկերի համար: Դուք կարող եք նույնիսկ մուտքագրել ձեր PIN-ը, որպեսզի գումար ստանաք ձեր վիրտուալ դրամապանակում, դուրս գաք բանկոմատում ձեր ավատար խորհրդատուի հետ հանդիպումից կամ ձեռքի պայուսակ գնել այն ուսումնասիրելուց և վիրտուալ «փորձելուց» հետո: Հնարավորությունները անսահման են և ապշեցուցիչ:

2. Խոսակցական AI և հաճախորդների ներգրավում

Հաճախորդներն այսօր ակնկալում են 24/7 հաղորդակցություն բիզնեսի հետ և արագ արձագանքներ: Ֆինանսական հաստատությունների հետ արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված փոխազդեցությունները կարող են արդարացնել նման ակնկալիքները: Տվյալների վերլուծության օգնությամբ ML չաթ-բոտերը կարող են ստեղծել բնական ինտերակտիվ փորձառություններ իրական ժամանակում խնդիրների լուծման և անհատականացման բարձր մակարդակի միջոցով:

3. Ցածր կոդի և առանց կոդերի AI լուծումներ

Ստացեք համադրված հոդվածներ, բլոգային գրառումներ և արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման վերաբերյալ վերջին նորություններ մեր որակյալ փորձագետներից

Ավելի ու ավելի տարածված է դառնում զարգացնել բարձր ավտոմատացված AI և ML լուծումներ ձեր բիզնեսի կարիքներին հարմարեցված ֆինանսների համար ցածր կոդով կամ առանց կոդով AI գործիքների օգնությամբ: Կազմակերպությունների 65%-ը պլանավորում է օգտագործել ցածր կոդ կամ առանց կոդերի լուծումներ՝ նվազեցնելու ծրագրային ապահովման մշակման ծախսերը և շուկա դուրս գալու ժամանակը, ինչը նրանց հնարավորություն կտա արագորեն ընդունել արդյունաբերության փոփոխությունները, համաձայն Gartner-ի հետազոտության: Ցածր կոդով կամ առանց կոդով AI-ի, նույնիսկ նրանք, ովքեր չունեն կոդավորման մեծ փորձ, կարող են ստեղծել, խմբագրել և թարմացնել հավելվածներ, որոնք կարող են ապահովել հաճախորդների անխափան փորձ:

Մեքենայի ուսուցման լավագույն դեպքերը բանկային և ֆինանսների ոլորտում

Բանկերը մշտապես ընդլայնում են իրենց ML-ի օգտագործումը՝ հաճախորդների փորձառությունն ու back-office գործառնությունները բարելավելու համար:

Մեքենայական ուսուցման գործիքները թույլ են տալիս բանկերին վերափոխել իրենց տվյալների հոսքերը գործնական պատկերացումների՝ գործառնություններից մինչև բիզնեսի զարգացում և շուկայավարում: Սովորաբար, բիզնեսները դիմում են ֆինտեխում մեքենայական ուսուցման օգտագործման դեպքերին՝ ավելի արագ աջակցության, ավելի ամուր անվտանգության և հարթ, հարթ գործընթացների համար: Այս բաժինը ցույց կտա բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցման օգտագործման ամենատարածված դեպքերը:

1. Ներբեռնում և փաստաթղթերի մշակում

Մեքենայական ուսուցումը բանկային գործերում գերազանցում է խարդախության հայտնաբերումը և գործարքների մշակումը: Փաստաթղթերի մշակումն ավանդաբար աշխատատար գործընթաց է, որը պահանջում է ջանք և ժամանակ: Մեքենայական ուսուցումը կարող է ի վերջո նվազեցնել փաստաթղթերի կազմակերպման, դասակարգման, պիտակավորման և մշակման համար ծախսվող ժամանակը: Նախ, դուք պետք է գործարկեք պատճենները օպտիկական նիշերի ճանաչման (OCR) գործընթացի միջոցով, այնուհետև մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են մշակել սկանավորված փաստաթղթերի տեքստը՝ համատեքստը վերլուծելու համար: Այս տեղեկատվության օգնությամբ մեքենայական ուսուցման մոդելը դասակարգում և ինդեքսավորում է ամեն ինչ հետագա հղումների համար:

Մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված փաստաթղթերի մշակումը նույնպես օգտակար է ավանդական բանկերի համար, որոնք դեռևս ապավինում են թղթային ձևաթղթերին նոր հաճախորդի մուտքագրման գործընթացում: Անկախ նրանից, թե դա ID-ի կամ հաշիվ-ապրանքագրի սկանավորում է, մեքենայական ուսուցումը մեծ մասշտաբային և հզոր գործիք է ներբեռնման համար: Հաճախորդները կարող են բանկային հաշիվ բացել ընդամենը մի քանի րոպեում՝ իրական ժամանակում կատարելով անհրաժեշտ ստուգումները: Նման մեքենայական ուսուցման օգտագործման դեպքերն օգնում են բիզնեսներին առողջ և արժեքավոր հարաբերություններ հաստատել իրենց հաճախորդների հետ:

Հաճախորդի ներբեռնման գործընթացը զգալիորեն պարզեցված է մեքենայական ուսուցմամբ: Այն կարող է որոշել, թե ինչպես են ազդում սպառողի որոշման ճամփորդության փոքր փոփոխությունները փոխակերպման տոկոսադրույքների վրա: Վերլուծելով օգտատերերի հազարավոր գործողություններ՝ մեքենայական ուսուցումը կօգնի ֆինանսական կազմակերպություններին բարելավել իրենց համակարգերի հետ սպառողների փոխազդեցությունը: Բացի այդ, ML-ը կարող է նոր աշխատակիցներին առաջարկել մուտք գործել կորպորատիվ տեղեկատվություն, էլփոստի հաշիվներ և ընկերության գիտելիքների այլ ռեսուրսներ: Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կարող են հեռացնել մուտքը նախկին աշխատակիցներից և կատարել համակարգի անվտանգության այլ կարևոր գործողություններ:

2. Խարդախության հայտնաբերում

Ֆինտեխ ոլորտում խարդախությունը դառնում է սովորական խնդիր շատ ընկերությունների համար՝ անկախ հաճախորդների քանակից և չափից։ Ֆինանսների ոլորտում մեքենայական ուսուցումը կարող է իրական ժամանակում գնահատել միաժամանակյա գործարքների զգալի տվյալների հավաքածուներ: Միևնույն ժամանակ, ML-ն կարող է նվազագույնի հասցնել մարդու ներդրումը` սովորելով արդյունքներից և թարմացնելով մոդելները: Մեքենայի ուսուցման օգնությամբ ֆինանսական կազմակերպությունները կարող են պատմական տվյալները որակել որպես խարդախ կամ ոչ խարդախ և շարունակել զարգացնել հնարավոր խարդախությունը հայտնաբերելու իրենց կարողությունը՝ սովորելով վարքագծի նախորդ ձևերից: ML-ը կարող է օգնել բանկերին արագ բացահայտել օգտատերերի գործունեությունը, ստուգել այն և արագ և արդյունավետ արձագանքել կիբերհարձակումներին:

Ի լրումն կանոնների վրա հիմնված խարդախության հայտնաբերման, մեքենայական ուսուցումը թույլ է տալիս իրական ժամանակում ուսումնասիրել մեծ քանակությամբ տվյալներ և նվազագույնի հասցնել մարդու մուտքը: Բացի այդ, այն բարելավում է օգտատերերի փորձը՝ պարզեցնելով ինքնության ստուգման միջոցառումները: Ստորև բերված նկարում մենք ցույց ենք տվել կանոնների վրա հիմնված և ML-ի վրա հիմնված խարդախության հայտնաբերման մի քանի տարբերություններ:

Աղբյուր. AlexSoft

3. Կանոնակարգային համապատասխանություն

Ֆինտեխ ոլորտում և բանկային գործերում կարգավորող հարցերով զբաղվելը ռեսուրսների ինտենսիվ է, հատկապես ժամանակի և փողի առումով: Նույնիսկ եթե ընկերությունները միլիարդավոր դոլարներ են ներդնում կանոնակարգային համապատասխանության համար, դա պարտադիր չէ, որ երաշխավորի արդյունավետ համապատասխանություն: Ահա թե ինչու մեքենայական ուսուցումը ֆինանսների ոլորտում մեքենայական ուսուցման օգտագործման լավագույն դեպքերից են կարգավորիչ տեխնոլոգիական հավելվածները (RedTech): Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կարող են սկանավորել և սովորել կարգավորող փաստաթղթերից, ինչպես նաև կարող են հեշտությամբ ճանաչել ուղեցույցների միջև փոխկապակցվածությունը: Նրանք կարող են հետևել և վերահսկել կարգավորող փոփոխությունները, երբ դրանք տեղի են ունենում: Մեքենայի ուսուցման համակարգերի օգնությամբ ֆինանսական կազմակերպությունները կարող են ավտոմատ կերպով բացահայտել անոմալիաները, վերահսկել գործարքների տվյալները և ապահովել, որ բոլոր գործարքները համապատասխանում են կարգավորող պահանջներին: Ամփոփելով, բանկային ոլորտում ՓԼ-ի առավելությունները հետևյալն են.

• Կարգավորող աշխատանքը կարող է իրականացվել ավելի արագ՝ նվազագույնի հասցնելով անհամապատասխանության ռիսկերը՝ նվազեցնելով ձեռքով առաջադրանքների ռեսուրսները
• Մեքենաները կարող են փոխարինել մարդկանց բարդ, հաշվողական, ժամանակատար առաջադրանքներում
• Ֆինանսական կազմակերպությունները կարող են ավելի սերտորեն հետևել օրենքներին, կանոնակարգերին և այլ ակնկալիքներին

4. Վարկային միավորներ

Վարկային գնահատումը, հավանաբար, բանկային ոլորտում ՓԼ-ի օգտագործման ամենախոստումնալից դեպքն է: Այն գնահատում է, թե որքան լավ է բանկի հաճախորդը կարող վճարել և, հավանաբար, պլանավորում է մարել պարտքը: Քանի որ ամբողջ աշխարհում կան միլիարդավոր մարդիկ, ովքեր չունեն բանկային հաշիվ և վարկ ստանալու իրավունք ունի բնակչության կեսից պակասը, վարկավորման գնահատման լուծումների խիստ անհրաժեշտություն կա: Մեքենայական ուսուցման գնահատման որոշումները հիմնված են տարբեր տվյալների վրա, ներառյալ աշխատանքային փորձը, ընդհանուր եկամուտը, գործարքների վերլուծությունը և վարկային պատմությունը: Դա մաթեմատիկական մոդել է, որը հիմնված է հաշվապահական և վիճակագրական մեթոդոլոգիաների վրա: Արդյունքում, մեքենայական ուսուցման մոդելները կարող են տրամադրել ավելի անհատականացված, զգայուն և հուսալի վարկային միավորների գնահատումներ և ավելի շատ մարդկանց տրամադրել վարկերի հասանելիություն: Ի տարբերություն մարդկանց գնահատողների, մեքենայական ուսուցման համակարգերը կարող են գնահատել վարկառուներին առանց էմոցիոնալ կողմնակալության: Բացի այդ, բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցման օգնությամբ ընկերությունները կարող են հեռացնել գենդերային, ռասայական և այլ գիտակցված կամ անգիտակից կողմնակալությունը և ավելի արդար ծառայել ավելի լայն լսարանին: Ինչպես տեսնում եք, ML-ը վարկային գնահատման մեջ բերում է օգուտների մի ամբողջ շարք, երբ հաճախորդները վարկեր են ստանում մի քանի կտտոցով՝ առանց իրենց տներից դուրս գալու:

5. Հաճախորդների պահպանում

Հաճախորդների գործնական աջակցությունը հաջող ֆինանսական բիզնեսի էական մասն է: Ֆինանսական ոլորտում մեքենայական ուսուցումն օգնում է ընկերություններին բավարարել իրենց հաճախորդների կարիքները անհատականացված առաջարկներով և ծառայություններով՝ վերլուծելով հաճախորդների վարքագիծը արտադրանքի օգտագործման ժամանակ: Հաճախորդների պահպանման հարցում ML-ի ամենակարևոր կողմն այն է, որ այն օգնում է ընկերություններին վերահսկել և կանխատեսել հաճախորդների քայքայումը՝ վերահսկելով նրանց վարքագծի փոփոխությունները: Նոր հաճախորդների ձեռքբերումը շատ ավելի թանկ է, քան գոյություն ունեցողների պահպանումը: Այս դեպքում մեքենայական ուսուցումն օգնում է ձեռնարկություններին բացահայտել հաճախորդներին, ովքեր ցանկանում են հեռանալ և արագ գործել՝ նրանց պահելու համար: Անկախ նրանից, թե ինչ-որ մեկը մոռացել է ծառայության մասին, թե հաճախորդը, ով ունեցել է բացասական փորձ, մեքենայական ուսուցումն օգնում է բարձրացնել վստահությունը հաճախորդների միջև և պահպանել նրանց հետաքրքրությունը ավելի երկար:

Մեքենայական ուսուցումը հզոր գործիք է, որն օգնում է բանկերին հաճախորդների աջակցությամբ: Ֆինանսական կազմակերպությունները դիմում են մեքենայական ուսուցման համակարգերին՝ աջակցության գործընթացն արագացնելու և որոշակի հաճախորդի կարիքները որոշելու համար: Ավելին, ML-ով աշխատող համակարգերը սովորում են իրենց փորձից և ժամանակի ընթացքում բարելավվում են և ունակ են ավելի ու ավելի բարդ տեղեկատվություն մշակելու:

Բանկային ոլորտում ՓԼ օգտագործման լավագույն օրինակներից մեկը չաթբոտներն են։ Նրանք տրամադրում են իրական ժամանակի և մարդու նման օգնություն, որը մեծացնում է օգտատերերի փորձը և խնայում ընկերության կազմակերպչական ռեսուրսները: Չաթ-բոտերի մեկ հսկայական առավելությունն այն է, որ նրանք սովորում են ճանապարհին` դարձնելով ընկերությունների և հաճախորդների միջև խոսակցությունները ավելի բնական, հարմարեցված և, ի վերջո, ավելի օգտակար: Արդյունքում, սպասարկման վրա հիմնված կազմակերպությունների մի ամբողջ շարք կարող է օգտվել խելացի չաթ-բոտերից:

6. Վճարումներ

Վճարային արդյունաբերությունը նաև շահում է վճարային գործընթացներում մեքենայական ուսուցման ընդգրկումից: Տեխնոլոգիան թույլ է տալիս վճարումների մատակարարներին նվազեցնել գործարքի ծախսերը և, հետևաբար, ավելի շատ բիզնես ներգրավել: Վճարումների մեքենայական ուսուցման այլ առավելություններից է վճարումների երթուղիների օպտիմալացումը՝ հիմնված գնի, ֆունկցիոնալության, կատարողականի և շատ ավելին: Տվյալների տարբեր աղբյուրներ մշակելով՝ մեքենայական ուսուցման համակարգերը կարող են սահուն կերպով երթևեկել փոփոխականների լավագույն կատարողական համակցությանը: Այս հատկությունը ֆինանսական կազմակերպություններին թույլ է տալիս լավագույն արդյունքները մատուցել վաճառականներին՝ ելնելով նրանց հատուկ նպատակներից: Այսօր շուկայում ֆինանսների համար մեքենայական ուսուցման բազմաթիվ հավելվածներ կան, որոնք ընկերությունների համար ծառայում են որպես հիանալի գործիք՝ լայնածավալ խնդիրներ լուծելով խորը արժեք ստեղծելու համար: Վճարումների մշակման մեջ մեքենայական ուսուցման օգնությամբ վճարային պրովայդերները կարող են պարզել՝ արդյոք գործարքը պետք է իրականացվի, թե նախ պետք է ուղղորդվի դեպի երկքայլ հաստատման էջ:

7. Ներդրումներ

Մեքենայի ուսուցման տեխնոլոգիան կարող է օգտագործվել նաև ներդրումային ընկերությունների գործունեության օպտիմալացման համար: Օրինակ՝ առևտրային ընկերությունները կիրառում են մեքենայական ուսուցման վրա աշխատող ալգորիթմներ՝ միաժամանակ վերահսկելու առևտրի արդյունքները, ֆինանսական նորությունները, գները և այլ տվյալների ռեսուրսները՝ հայտնաբերելու օրինաչափություններ, որոնք փոխում են ֆինանսական փաստաթղթերի գները: Ալգորիթմները կարող են գործարքներ իրականացնել ողջամիտ գներով՝ նվազեցնելով մարդկային սխալները, որոնք հակառակ դեպքում կարող են հանգեցնել միլիոնավոր դոլարների վնասների:

Մեքենայական ուսուցումը նաև ավելի մատչելի է դարձնում ֆինանսական շուկաները ավտոմատացված ռոբո-խորհրդատուների միջոցով, որոնք ներդրումային առաջարկներ են անում ավտոմատ կերպով՝ հիմնվելով հաճախորդի նախասիրությունների վրա: Նման խորհրդատուները կարող են ստեղծել անհատականացված պորտֆելներ և օգնել հաճախորդներին իրականացնել իրենց ֆինանսական նպատակները, ներառյալ կենսաթոշակային հիմնադրամները, խնայողությունները կամ պաշտպանությունը գնաճից:

8. Անոմալիաների հայտնաբերում

Անոմալիաների հայտնաբերումը ֆինանսական կազմակերպությունների ակտիվների սպասարկման ոլորտում ամենադժվար ոլորտներից մեկն է: Անոմալիաները կարող են առաջանալ դժբախտ պատահարների, ոչ կոմպետենտության կամ ամենօրյա գործընթացներում համակարգային սխալների պատճառով: Ֆինտեխ արդյունաբերության համար շատ կարևոր է հայտնաբերել անոմալիաները, քանի որ դրանք կարող են կապված լինել այնպիսի անօրինական գործողությունների հետ, ինչպիսիք են հաշիվների գրավումը, խարդախությունը, ցանցի ներխուժումը կամ փողերի լվացումը, որոնք կարող են անսպասելի արդյունքների հանգեցնել: Անոմալիաների հայտնաբերման մարտահրավերը լուծելու տարբեր եղանակներ կան, և մեքենայական ուսուցումը դրանցից մեկն է: Ֆինանսների համար խարդախության դեմ մեքենայական ուսուցման համակարգերը կարող են գտնել նուրբ իրադարձություններ և փոխկապակցվածություն օգտվողների վարքագծի մեջ: Այն իրական ժամանակում համեմատում է բազմաթիվ փոփոխականներ և կարող է մշակել տվյալների մեծ հավաքածուներ՝ բացահայտելու խարդախ գործարքների հավանականությունը:

Իրական ժամանակում անոմալիաների հայտնաբերումն օգնում է ֆինանսական հաստատություններին արագ արձագանքել շեղումներին՝ խնայելով միլիարդավոր դոլարներ: Ձեռքով անոմալիաների հայտնաբերումը ընդլայնելի չէ ամեն օր միլիոնավոր սպառողական գործարքների համար: Այս առումով, անոմալիաների հայտնաբերման համակարգերը, որոնք սնվում են մեքենայական ուսուցմամբ, կարող են պահպանել իրական ժամանակի արձագանքը և յուրաքանչյուր վայրկյան սանրել միլիոնավոր տվյալների կետեր՝ օգնելով ֆինանսական ընկերություններին բարձրացնել իրենց արդյունավետությունը:

Մեքենայի ուսուցման առավելությունները բանկային ոլորտում

Բանկերը դիմում են մեքենայական ուսուցման համակարգերին մի քանի պատճառներով: Այստեղ մենք թվարկում ենք ամենատարածված օգուտները, որոնք ֆինանսական կազմակերպությունները ստանում են ՓԼ-ից:

1. Անհատականացված առաջարկներ

Օգտատերերի վարքագծի վերաբերյալ տեղեկատվության մեծ բազմազանությունը բանկերին թույլ է տալիս պարզել, թե ինչ են ուզում հաճախորդները ցանկացած պահի և ինչի համար են պատրաստ վճարել: Օրինակ, հաճախորդի կողմից դիտված գովազդի հիման վրա բանկերը կարող են անհատականացված վարկեր առաջարկել բոլոր հնարավոր ռիսկերը և դրանց վճարունակությունը վերլուծելուց հետո: Հաճախորդի հետքի օպտիմիզացումը օգնում է բանկերին բացահայտել հաճախորդների վարքագծի նուրբ միտումները և ստեղծել ավելի հարմարեցված փորձ յուրաքանչյուր հաճախորդի համար:

2. Նվազեցված գործառնական ծախսերը և ռիսկերը

Բացի այդ, մարդկային փոխազդեցությունը բերում է բազմաթիվ օգուտներ, և կա մեկ նշանակալի թերություն. Սխալները դեռ սովորական են, և դրանք կարող են հանգեցնել լուրջ կորուստների: Նույնիսկ փորձառու աշխատակիցները կարող են սխալ որոշումներ կայացնել, որոնք ազդում են ընկերության պատասխանատվության վրա: Ահա թե ինչու բանկերը և այլ ֆինանսական հաստատությունները ակտիվորեն ներդնում են Ml և AI համակարգեր՝ իրենց գործունեության մեջ ֆինանսավորելու համար: Օրինակ, ռոբոտային գործընթացների ավտոմատացման (RPA) ծրագրաշարն օգտագործվում է մարդկանց կողմից կատարված թվային առաջադրանքները նմանակելու և սխալների հակված շատ գործընթացները նվազեցնելու համար (օրինակ՝ հաճախորդի տվյալները ձևաթղթերից կամ կոնտակտներից մուտքագրելով): Բնական լեզվի մշակման և այլ ML տեխնոլոգիաների, ՀՀԿ-ի նման բոտերի օգնությամբ կարելի է կարգավորել բանկային աշխատանքային հոսքերի լայն շրջանակ:

3. Բարելավված վարկերի և վարկերի վերաբերյալ որոշումներ

Բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​ինտելեկտի ծառայությունների մեկ այլ առավելությունն այն է, որ դրանք օգնում են բանկերին ավելի ապահով և տեղեկացված որոշումներ կայացնել վարկերի և վարկերի վերաբերյալ: Շատ բանկեր ներկայումս արդյունավետ օգտագործում են վարկային պատմությունը, բանկային գործարքները և հաճախորդների հղումները՝ որոշելու համար, թե արդյոք ընկերությունը կամ անհատը վարկունակ է: Բացի այդ, ML-ի վրա հիմնված համակարգերը կարող են դիտարկել օրինաչափությունները և վարքագիծը՝ տեսնելու, թե արդյոք սահմանափակ վարկային պատմություն ունեցող հաճախորդը լավ վարկային հաճախորդ է դառնում: ML-ով աշխատող համակարգերի միակ խնդիրն այն է, որ դրանք կարող են ունենալ կողմնակալության հետ կապված խնդիրներ, և այս ամենը պայմանավորված է ML մոդելների ուսուցմամբ: Այնուամենայնիվ, շատ հաստատություններ ցանկանում են օգտագործել մեքենայական ուսուցման համակարգեր բանկային գործերում՝ կանխելու կողմնակալությունը և էթիկան իրենց ՓԼ ուսուցման գործընթացներում կիրառելու համար:

4. Բարելավված ներդրումների գնահատում

Ներդրումների գնահատման գործընթացը բաղկացած է բազմաթիվ բարդ հաշվարկներից: Մեթոդը ներառում է համագործակցություն տարբեր թիմերի հետ, որոնք պատասխանատու են ներդրումային ակտիվների կառավարման տարբեր ասպեկտների, արտադրանքի մասնագետների և պորտֆելի կառավարիչների հետ: Այս թիմերը պետք է դիտարկեն ներդրումների տարբեր մոտեցումներ: Սրա համար ML լուծումը ծրագիր է, որը կարող է իրական ժամանակում մշակել մեծ քանակությամբ տվյալներ այլ աղբյուրներից՝ միաժամանակ սովորելով ռիսկի հանդուրժողականության, ներդրումների և ժամանակային հորիզոնի հետ կապված կողմնակալություններն ու նախապատվությունները:

5. Խարդախության հայտնաբերում և համապատասխանություն

Մենք արդեն խոսել ենք բանկային բաժնում մեքենայական ուսուցման օգտագործման դեպքերում խարդախության հայտնաբերման մասին: Հիմնական գաղափարն այն է, որ մեքենայական ուսուցման համակարգերի օգնությամբ կարելի է մաղել մեծ քանակությամբ տվյալներ՝ կիրառելով տարբեր ալգորիթմներ և բացահայտելով խարդախությունը: Երբ խոսքը վերաբերում է կանոնակարգային համապատասխանությանը, ML վիրտուալ օգնականի աջակցող բանկերը վերահսկում են գործարքները, հետևում են հաճախորդների վարքագծին և գրանցում են լրացուցիչ համապատասխանության և կարգավորող համակարգերի՝ նվազագույնի հասցնելով ընդհանուր ռիսկը:

Բանկային ոլորտում ՓԼ առավելությունների ցանկը կարծես անվերջ է, և ահա միայն մի քանի ամենատարածված պատճառները, որոնք բանկերը կիրառում են ՓԼ իրենց աշխատանքային հոսքերում: Այժմ դուք շատ բան գիտեք այն հզորության մասին, որը ML-ն կարող է բերել ցանկացած ֆինանսական կազմակերպությանը, բայց ինչպե՞ս եք այն ներդրում ձեր կազմակերպություններում՝ նվազագույն ջանքերով: AI Practice-ի մեր փորձագետները հավաքել են մի շարք գործնական խորհուրդներ ML-ի սահուն իրականացման վերաբերյալ:

Բանկային գործերում ՓԼ ներդրման ժամանակ պետք է հաշվի առնել բաներ

Մենք շարել ենք բանկային ոլորտում ՓԼ-ի իրականացման չորս քայլեր, որոնք ձեզ հնարավորություն կտան հասկանալ, թե որ ջանքերն ու ռիսկերը կպահանջվեն:

1. Բացահայտեք ձեր բիզնես գործը

Ֆինանսական ծրագրաշարի մշակման մեջ մեքենայական ուսուցման կիրառությունները բազմաթիվ են, և դրանցից յուրաքանչյուրն ունի իր եզակի ներդրումը` բարելավելով արդյունավետությունը և նպաստելով ավելի մեծ բիզնեսի հաջողությանը: Սկսեք ընտրելով բիզնես դեպք, որն օգնում է ձեզ որոշել ծրագրի շրջանակը և որն առավելագույնս կազդի ձեր տվյալների հավաքածուների վրա:

2. Հավաքել և պատրաստել տվյալներ

Երբ բանկերը պատրաստում են տվյալներ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար, նրանք պետք է հաշվի առնեն տվյալների որակը և համապատասխանությունը կանոնակարգերին: Տվյալների ցածր որակը կարող է զրոյացնել մեքենայական ուսուցման գործիքների մշակման վրա ծախսվող ջանքերը: Եվ քանի որ բանկերն ունեն հաճախորդների մասին հսկայական քանակությամբ տվյալներ, դրանք կորցնելը անլուրջ սխալ է: Եթե ​​ֆինանսական կազմակերպությունները կարողանան ապահովել տվյալների գաղտնիությունը, հաճախորդները ավելի քիչ վարանելու են թույլ տալ նրանց մուտք գործել իրենց անձնական տվյալները:

3. Ընտրեք ճիշտ ալգորիթմը

Սխալների հաճախականությունը նվազեցնելու համար ավելի լավ է ընտրել մեքենայական ուսուցման ամենահարմար ալգորիթմը և մեթոդաբանությունը և հասկանալ, թե որտեղից կարող է առաջանալ կողմնակալությունը և ինչպես արմատախիլ անել այն: Երբ ճիշտ ընտրված են, մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները մեծ արժեք են բերում ֆինանսներին, և դրանց ճիշտ ըմբռնումն օգնում է ձեզ պարզել, թե որոնք են առավել դրական կամ բացասական ազդեցություններ ունենում բիզնեսի վրա:

4. Օգնեք ձեր մարդկանց հարմարվել փոփոխություններին

Աշխատակիցները կարող են անհարմար զգալ կամ շփոթվել առաջիկա փոփոխությունների իրականացման հետ՝ լսելով իրենց աշխատուժում ՓԼ մասին: Նրանք կարող են վախենալ պոտենցիալ աշխատատեղերի կրճատումից կամ այլ ընկալվող սպառնալիքներից, որոնք կարող են առաջացնել մեքենայական ուսուցումը: Ահա թե ինչու ցանկացած բիզնեսի համար կարևոր է գնահատել աշխատակիցների պատրաստակամությունը ընդունելու և հարմարվելու փոփոխություններին: Ձեր աշխատակիցները պետք է հասկանան, թե ինչպես բանկային ոլորտում մեքենայական ուսուցումը կազդի նրանց աշխատանքային կյանքի վրա և կդարձնի աշխատանքի և կյանքի միջև հարաբերությունն ավելի կառավարելի: Այս առումով մարդ-մեքենա համագործակցությունը ամենաարդյունավետ սկզբունքներից մեկն է, որին ընկերությունները պետք է արդիական պահեն՝ մրցակցային առավելությունը պահպանելու համար: Հետևաբար, փոփոխական փոփոխությունների կառավարման ռազմավարությունը և մոտեցումը առանցքային են փոփոխությունները հեշտացնելու դիմադրության ցածր մակարդակներով և աշխատակիցների ընդունման ավելի բարձր մակարդակներով:
Տես մեքենայական ուսուցման լավագույն փորձի իրական օրինակը առաջատար հարկային և աուդիտորական ընկերության համար:

Վերջնական մտքեր

AI-ն և մեքենայական ուսուցումը բանկային գործերում իսկապես հեղափոխական են և կապահովեն, որ ֆինանսական ծառայություններն ավելի ապահով, նորարար և արդյունավետ կլինեն: AI և ML տեխնոլոգիաների օգտագործումը բանկային գործերում կխթանի վաճառքը բովանդակալից ներգրավվածության միջոցով, եթե սկզբում ուղղված լինի բարձրարժեք դեպքերին, այնուհետև օգտագործվի և մասշտաբավորվի կազմակերպություններում: AI լուծումների ընդունումը դարձել է ձեռնարկության նոր արժեքային առաջարկների հիմքը և դարձել է ոչ միայն ընթացիկ գործընթացների հավելում, այլ կարևոր ռազմավարական անհրաժեշտություն համաշխարհային ֆինանսական ոլորտում հաջողության հասնելու համար: Միացեք հեղափոխությանը հիմա և մնացեք կորի առաջ:

Սկզբնապես հրապարակվել է https://exadel.com-ում՝ 2022 թվականի հուլիսի 6-ին: