10 Kasus Penggunaan Terbaik Pembelajaran Mesin di bidang Keuangan

Permintaan dan nilai rekayasa keuangan, analisis keuangan, dan perkiraan yang cepat dan berkualitas tinggi telah meningkat selama beberapa tahun terakhir saat kami memasuki tingkat pengalaman pelanggan baru. Manfaat yang jelas dari penggunaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di bidang keuangan, perbankan, dan analisis bisnis sulit ditaksir terlalu tinggi. Keuntungannya telah dikonfirmasi dalam praktik oleh banyak kasus yang berhasil.

Aplikasi pembelajaran mesin di perbankan memungkinkan perusahaan untuk mengotomatisasi proses biasa yang memakan waktu, menawarkan pengalaman pelanggan yang jauh lebih efisien dan personal. Mereka juga memungkinkan Anda untuk bekerja lebih produktif dengan database besar, secara signifikan meningkatkan kualitas penilaian aset, memperkirakan kinerja keuangan, dan memecahkan banyak masalah penting keamanan data keuangan.

Posting ini menguraikan pesan utama tentang peran pembelajaran mesin di FinTech dan kasus penggunaan pembelajaran mendalam di perbankan. Artikel ini juga berfokus pada kasus penggunaan AI dan ML yang paling praktis untuk mengoptimalkan layanan keuangan.

Peran Pembelajaran Mesin dalam Keuangan

Investasi dalam teknologi baru dan terutama dalam AI di FinTech merupakan prasyarat untuk mengembangkan dan secara sistematis meningkatkan kualitas kerja dengan klien dan dalam hal keuangan, data, dan keamanan siber.

Tim ahli dari Mediant Inc. mengutip statistik menarik yang memberikan lebih dari perkiraan spesifik tentang tren investasi industri FinTech dalam beberapa tahun ke depan. Berdasarkan data penelitian statistik, teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam di bidang keuangan akan menjadi investasi utama dalam lima tahun ke depan, bersama dengan perangkat kelembagaan untuk menyatukan dan mengelola proses yang ada.

Tujuan fungsional utama dari algoritma ML adalah untuk secara jelas mengidentifikasi pola kerja dan korelasi di antara sejumlah besar informasi, peristiwa, operasi, dan urutan. Dengan demikian, ML saat ini berhasil digunakan dalam otomatisasi proses, masalah keamanan, pengoptimalan dukungan pelanggan, penawaran kredit, pengoptimalan portofolio, keuangan pribadi, dan banyak sektor lainnya.

Pada kenyataannya, Anda berurusan dengan pekerjaan kasus penggunaan perbankan pembelajaran mesin jika Anda adalah klien bank, layanan asuransi, atau perusahaan FinTech mana pun. Ironisnya, beberapa ahli menyebut pengenalan AI ke pasar keuangan sebagai sihir putih karena hampir tidak terlihat, namun tetap mengubah interaksi pelanggan dan perusahaan menjadi lebih baik.

Misalnya, bank komersial terkemuka di Ukraina, PrivatBank, telah secara efektif mempraktikkan teknologi dengan asisten chatbot di platform web dan aplikasi seluler. Chatbot berbasis AI mengoptimalkan waktu pemrosesan resolusi kueri umum secara signifikan.

Perusahaan terkenal di dunia, PayPal, berinvestasi dalam pembelajaran mendalam dalam hal keamanan untuk meningkatkan pemantauan keuangan dan deteksi penipuannya.

Jadi, jika Anda mencari teknologi seperti yang disebutkan sebelumnya — periksa kompetensi teknis Fayrix dalam pengembangan untuk mengetahui bagaimana kami dapat membantu.

10 Kasus Penggunaan Pembelajaran Mesin untuk Keuangan

Kami telah menemukan bahwa subjek diskusi adalah alat yang sangat diperlukan untuk industri FinTech saat ini. Teknologi AI dapat digunakan secara luas baik untuk fungsi bisnis yang lebih umum (dari mendeteksi spam hingga kategorisasi dokumen) dan untuk kebutuhan perusahaan keuangan yang lebih khusus (dari analisis teknis saham hingga penilaian kredit). Di sini, Anda dapat memeriksa layanan pengembangan perangkat lunak kustom Fayrix untuk mempelajari lebih lanjut.

Selanjutnya, kami akan merinci beberapa kasus paling populer dalam menerapkan teknologi ini. Mari jelajahi keunggulan pembelajaran mesin di bidang perbankan dan keuangan!

Pembelajaran mesin untuk pengalaman pelanggan dalam layanan keuangan

Tingkat dukungan pelanggan tertinggi adalah penanda utama kualitas layanan keuangan yang diberikan. Dan inilah tepatnya faktor di mana perusahaan keuangan terkemuka berjuang untuk kepemimpinan. ML membantu organisasi meningkatkan pengalaman pelanggan, layanan, dan mengoptimalkan anggaran. Dalam kebanyakan kasus, otomatisasi proses menggantikan pekerjaan manual rutin, mengotomatiskan tugas, dan membuat realisasinya lebih produktif.

Di antara contoh paling mencolok dari otomatisasi proses untuk meningkatkan tingkat layanan pelanggan di bidang keuangan adalah otomatisasi dokumen dan pusat panggilan, dan penggunaan chatbot.

Salah satu dari 'empat besar' bank AS Wells Fargo, sebuah perusahaan induk yang menyediakan layanan keuangan, perbankan, dan asuransi di AS, Kanada, dan Puerto Riko, terus berinvestasi dalam meningkatkan dukungan pelanggan. Ini berhasil menggunakan chatbot berbasis AI untuk berkomunikasi dengan pengguna secara lebih produktif dan memberikan bantuan yang mendukung menggunakan akun dan kode.

Orientasi pelanggan

Orientasi pelanggan adalah proses lengkap yang dilalui pengguna saat mereka bertindak sebagai klien bank atau perusahaan FinTech. Pengalaman orientasi benar-benar dapat menentukan hubungan pelanggan saat ini dengan organisasi. Untuk memvisualisasikan hasil penerapan ML untuk orientasi klien, coba lihat antarmuka jejaring sosial mana pun yang populer.

Perubahan sekecil apa pun dalam desain halaman awal atau pintasan aplikasi di desktop Anda, perubahan apa pun dalam algoritme, dan inovasi fungsional tidak hanya terjadi atas keinginan pengembang. Kecerdasan buatan mempelajari pola pengguna di web dan, berdasarkan analisis perilaku jutaan pelanggan, perubahan, dan peningkatan dibuat.

Di antara contoh kasus yang berhasil ke arah ini adalah pengalaman penantang Jerman N26 Bank. Menjadi sepenuhnya digital memungkinkan pelanggan untuk mengelola kehidupan finansial mereka langsung dari smartphone mereka sejak hari pertama. Ini mengundang pelanggan untuk membuka akun dalam hitungan menit, langsung dari smartphone, mengelolanya saat bepergian, membelanjakan, dan menyisihkan uang secara real-time. Penawaran ini sangat masuk akal bagi pelanggan. Saat ini, proses yang sebelumnya rumit seperti orientasi dapat terjadi di mana saja dalam hitungan menit.

Deteksi dan pencegahan penipuan

Selama jumlah transaksi, klien nyata, dan integrasi bertambah, ancaman keamanan akan datang. Ini adalah saat algoritme pembelajaran mesin berguna ketika bank dan institusi lain memerlukan deteksi penipuan khusus.

Organisasi perbankan dapat menggunakannya untuk memantau sejumlah besar parameter transaksi sekaligus untuk setiap akun secara real time. Algoritme memeriksa data pembayaran historis dan menganalisis tindakan setiap pemegang kartu. Model seperti itu bisa sangat menonjol dan mencegah perilaku mencurigakan dengan sangat presisi.

Sistem pembayaran global Payoneer menyediakan layanan keuangan dan transfer uang online di seluruh dunia. Dengan demikian, database pelanggan perusahaan diperkirakan dalam jutaan. Karena perusahaan adalah penyedia MasterCard terdaftar di seluruh dunia, keamanan transaksi akan gagal tanpa kasus penggunaan ML di perbankan.

Manajemen portofolio

Manajemen portofolio adalah layanan manajemen kekayaan online yang menggunakan poin statistik masalah serta algoritme otomatis untuk mengoptimalkan kinerja aset klien. Pelanggan mengisi tujuan keuangan mereka, misalnya, untuk menghemat sejumlah uang selama periode waktu tertentu. Penasihat robot kemudian menetapkan aset saat ini ke varian dan peluang investasi. Manajemen portofolio melibatkan penciptaan dan pengawasan investasi terpilih yang selaras dengan tujuan keuangan jangka panjang investor dan toleransi risiko.

Salah satu perusahaan manajemen investasi terbesar di dunia, BlackRock Investment Company, menawarkan Aladdin, sebuah sistem operasi yang dibuat dan disesuaikan untuk kebutuhan manajer investasi. Perusahaan mengklaim bahwa Aladdin dapat menggunakan pembelajaran mesin di FinTech untuk memberikan analisis risiko dan perangkat lunak manajemen portofolio kepada manajer investasi di lembaga keuangan untuk membuat keputusan investasi yang lebih tepat dan beroperasi lebih efisien.

Penilaian dan pengelolaan risiko kredit

Risiko kredit adalah kerugian ekonomi yang timbul dari kegagalan pihak lawan untuk memenuhi kewajiban kontraktualnya atau peningkatan risiko gagal bayar selama jangka waktu transaksi. Meningkatnya kompleksitas penilaian risiko kredit telah membuka pintu untuk pembelajaran mendalam di bidang keuangan. Hal ini terbukti di pasar swap default kredit yang berkembang, di mana terdapat banyak elemen yang tidak pasti — yang melibatkan penentuan kemungkinan terjadinya default kredit dan memperkirakan biaya jika terjadi default.

Sisi lain penerapan ML dalam manajemen risiko adalah dari segi keamanan. Treasury and Trade Solutions Group Citi telah menjalin kemitraan strategis dengan Feedzai, pemimpin kecerdasan buatan untuk manajemen risiko real-time di seluruh perbankan dan perdagangan.

Citi mengintegrasikan platform pemantauan transaksi Feedzai yang didukung oleh teknologi canggih ke dalam layanan dan platform miliknya sendiri untuk memberi klien kontrol yang lebih baik dan manajemen risiko untuk transaksi pembayaran. Solusi ML membandingkan semua kemungkinan titik data dalam transaksi saat ini dan sebelumnya untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan dengan masalah kepatuhan.

Prediksi churn pelanggan

Peramalan churn pelanggan adalah salah satu kasus penggunaan data besar paling populer dalam bisnis. Itu terletak pada mendeteksi pelanggan yang dapat membatalkan langganan reguler. Cakupan penerapan metode ini sangat besar — ​​mulai dari saluran penjualan di surat komersial hingga menyesuaikan berbagai program loyalitas untuk pelanggan.

Setiap perusahaan telekomunikasi besar atau operator seluler dapat disebut sebagai contoh aplikasi praktis pembelajaran mesin dalam memprediksi churn pelanggan. Kategori ini mencakup hampir semua bisnis yang menjual langganan.

Raksasa streaming video Netflix memiliki total pendapatan bersih lebih dari 1,86 miliar dolar AS pada 2019, sementara pendapatan tahunan perusahaan mencapai 20,15 miliar dolar AS. Jumlah pelanggan streaming Netflix di seluruh dunia terus bertambah dalam beberapa tahun terakhir, mencapai 167 juta pada kuartal keempat tahun 2019. Jika Anda tertarik untuk mengembangkan aplikasi seluler — periksa kompetensi Fayrix untuk mengetahui lebih lanjut.

Penilaian dan manajemen aset

Manajemen aset untuk aset digital atau aset industri terdistribusi adalah aplikasi di mana banyak data tentang aset telah direkam, sehingga siap untuk otomatisasi melalui AI.

Perusahaan manajemen aset dan kekayaan sedang menjajaki solusi AI potensial untuk meningkatkan keputusan investasi mereka dan menggunakan kumpulan data historis mereka. Sekitar 13,5% vendor AI di perbankan adalah untuk solusi manajemen kekayaan dan aset.

Prakiraan pasar saham

Prediksi fluktuasi pasar saham seringkali diremehkan di sektor perdagangan bahkan dianggap pseudoscientific. Beberapa pedagang jadul juga masih berpikir demikian, dan mempelajari banyak grafik saham dengan kandil Jepang setiap hari.

Namun, bisnis saat ini dapat membuat perkiraan perkiraan dan perkiraan berdasarkan informasi yang mereka miliki di masa sekarang dan masa lalu mengenai saham apa pun. Perkiraan perkiraan dari pergerakan dan pola harga saham di masa lalu disebut analisis teknikal saham, dan digunakan untuk memprediksi arah harga saham. Pada saat yang sama, teknik yang paling menonjol melibatkan penggunaan jaringan saraf tiruan dan algoritma.

Algoritma dan penggunaannya di pasar saham dan perdagangan

Pembelajaran mesin keuangan membantu menyelesaikan tugas dengan keputusan perdagangan yang menang di bidang perdagangan algoritmik. Model matematis memantau pembaruan terkini dari informasi pasar dan hasil perdagangan secara real time. Algoritme khusus dibuat untuk mendeteksi pola yang dapat memengaruhi dinamika harga saham dalam perjalanan naik atau turunnya. Kemudian dapat bertindak secara proaktif untuk menjual, menahan, atau membeli saham, menggunakan informasi faktual yang terkait dengan prakiraan.

Algoritme pembelajaran mesin dapat menganalisis banyak sumber data dan kondisi pasar secara bersamaan. Dan, dapat dimengerti, pedagang manusia tidak dapat mencapainya secara fisik karena banyaknya informasi.

Penjaminan emisi dan penilaian kredit

Yang disebut sistem penilaian kredit menilai kelayakan kredit dan risiko kredit seseorang berdasarkan metode statistik numerik. Teknologi ini sering digunakan dalam pinjaman cepat untuk jumlah kecil saat mendaftarkan pinjaman ekspres konsumen di toko nyata oleh perusahaan kredit dalam bisnis operator seluler atau perusahaan asuransi.

Scoring adalah pemberian poin dengan mengisi kuesioner yang dikembangkan oleh penilai risiko kredit. Berdasarkan hasil poin yang diperoleh, sistem secara otomatis memutuskan untuk menyetujui atau menolak untuk mengeluarkan pinjaman.

Data untuk sistem penilaian diperoleh dari probabilitas pengembalian pinjaman oleh kelompok peminjam individu, yang diperoleh dari analisis riwayat kredit ribuan orang. Diyakini bahwa ada korelasi antara karakteristik sosial tertentu dari klien tertentu, termasuk memiliki anak, status perkawinan, tingkat pendidikan, dan kesadaran peminjam.

Misalnya, salah satu biro sejarah kredit terbesar di Amerika Serikat dengan sejarah lebih dari satu abad, Equifax, berhasil menerapkan pembelajaran mesin dan teknologi FinTech. Mereka menggunakannya dalam penilaian kredit untuk memberikan peringkat kredit dan demografi untuk bisnis dan menawarkan pemantauan kredit komersial dan layanan pencegahan penipuan langsung ke konsumen.

Contoh Startup Sukses di Industri Keuangan

Di bawah ini adalah beberapa solusi luar biasa yang memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk membantu bank dan pengguna biasa menangani manajemen keuangan dengan lebih baik.

Ditandatangani

Ini adalah salah satu startup pembelajaran mesin paling populer di industri perbankan. Terlebih lagi, solusinya dibuat di ambang perbankan dan eCommerce karena tugas utamanya adalah mengidentifikasi penipuan pada tahap checkout. Dengan menggunakan teknologi pembelajaran mendalam, solusi tersebut memverifikasi identitas pelanggan, plus menyimpulkan tujuan pembayaran, dengan mempertimbangkan transaksi sebelumnya dan pola perilaku pengguna.

HyperScience

HyperScience adalah salah satu startup AI dan machine learning di perbankan yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas, menghilangkan kesalahan manusia, dan merampingkan tugas-tugas rutin. Didukung oleh teknologi Intelligent Document Processing, solusi ini mengubah faktur tulisan tangan menjadi data yang akurat.

AppZen

Ini adalah startup pembelajaran mesin menarik lainnya di industri keuangan yang dibuat untuk audit back-office otomatis. Platform menganalisis kontrak dan faktur untuk menemukan kesalahan, penipuan, dan pola pengeluaran. Solusinya juga dilengkapi dengan Natural Language Processing (NLP) dan computer vision yang canggih.

Keuangan Semangat

Platform ini merupakan salah satu contoh startup ML di industri perbankan yang bertujuan untuk meningkatkan credit scoring. Dengan bantuan pemodelan kredit tingkat lanjut, solusinya mengidentifikasi kemungkinan risiko dan membantu pemberi pinjaman membuat keputusan yang tepat. Zest Finance juga mendukung konsep keuangan terbuka, menganalisis semua data yang tersedia tentang solvabilitas pelanggan untuk mendapatkan gambaran lengkap.

Penasihat Masa Depan

Teknologi ML dalam proyek startup keuangan melampaui pengumpulan dan analisis data. Future Advisor adalah salah satunya, didukung oleh analitik prediktif. Platform ini menyarankan keputusan investasi berbasis data dan taktik manajemen kekayaan tergantung pada tujuannya, ditambah mempertimbangkan peluang untuk pengoptimalan perpajakan.

Cleo

Menggunakan teknologi AI di startup perbankan untuk menyelesaikan rutinitas bank dan tugas-tugas yang lebih canggih bukanlah satu-satunya peluang. Pembelajaran mesin di startup keuangan dapat melayani pengguna biasa juga. Misalnya, Cleo adalah aplikasi penganggaran cerdas yang menganalisis kebiasaan dan pola pengeluaran, memberikan tip penganggaran, menyarankan penetapan tujuan keuangan, dan membantu pengguna mencapainya. Desain intuitif dan pengalaman pengguna yang lucu adalah fitur yang membuat Cleo semakin luar biasa.

Pengalaman Kami

Mengelola proyek startup Anda selalu menantang, terutama jika Anda akan mengganggu pasar FinTech dengan ide luar biasa Anda. Namun, ada banyak masalah teknis dan kepatuhan yang harus diselesaikan terlebih dahulu, dan Fayrix siap membantu Anda dengan kedua tugas tersebut.

Kami adalah perusahaan pengembangan perangkat lunak lepas pantai yang menyediakan layanan desain web dan seluler untuk pemula. Terlebih lagi, kami sangat memahami kebutuhan mereka akan kualitas tertinggi dari proyek akhir, yang sesuai dengan biaya pengembangan. Untuk mengoptimalkan proses pengembangan sebanyak mungkin, kami membentuk tim teknologi jarak jauh dan berdedikasi dengan peluang untuk memindahkan mereka pada tahap pertumbuhan startup tertentu.

Pengalaman kami yang luas dalam pengembangan perangkat lunak untuk perusahaan rintisan mencakup tetapi tidak terbatas pada pembuatan solusi FinTech untuk perkiraan permintaan, pengoptimalan gudang, prediksi penghentian pelanggan, dan penilaian kredit.

Hubungi kami sekarang juga untuk mendiskusikan ide Anda dan menguraikan strategi pengembangan untuk proyek FinTech Anda di masa depan!

Fayrix memiliki pengalaman luas dalam kasus pembelajaran mesin yang bermanfaat untuk keuangan dan tugas-tugas khusus dalam bisnis. Solusi siap pakai dapat diterapkan di berbagai bidang, mulai dari peramalan permintaan dan optimalisasi gudang hingga prediksi churn pelanggan dan penilaian kredit.

Di antara pelanggan kami adalah bank terbesar di berbagai negara. Kami memiliki kerjasama yang sukses dengan US Santander Bank. Kami membantu membangun model prediktif untuk menentukan konsumsi produk bank oleh nasabah. Tujuan utama dari penerapan metode ini adalah untuk meningkatkan tingkat konversi dalam kampanye penjualan untuk produk perbankan tertentu yang ditujukan untuk target audiens yang sempit.

Satu lagi kasus penggunaan pembelajaran mesin yang sukses di perbankan adalah dengan bank Rusia paling terkemuka — Sberbank. Tim Fayrix harus membangun model prediksi pengeluaran pelanggan total dan individu. Kami telah mengembangkan ansambel model untuk memecahkan masalah: peramalan deret waktu, regresi linier, dan pohon keputusan. Tujuan dari solusi ini adalah untuk meningkatkan penjualan dan loyalitas melalui penawaran pribadi yang relevan. Inti dari metode yang diterapkan adalah untuk memprediksi transaksi klien dengan kartu plastik.

Revoleto adalah platform e-learning yang membantu pengguna menemukan dunia investasi dan perdagangan. Perusahaan bertujuan untuk mengembangkan platform e-learning bagi para pedagang untuk memungkinkan pemula terjun ke pasar perdagangan. Beragam alat investasi dan perdagangan yang bermanfaat dari Revoleto membantu para penggemar perdagangan memperdalam pemahaman mereka dan belajar bagaimana menganalisis pasar dengan benar.

Pikiran terakhir

ML lebih umum di bidang keuangan daripada industri lainnya karena kekuatan komputer yang tersedia dan alat pembelajaran mesin baru. Manfaat terbesar dari pembelajaran mesin di bidang keuangan termasuk menyederhanakan pemasaran produk dan membantu dengan perkiraan penjualan yang akurat.

Algoritma pembelajaran mesin dapat menangani banyak tugas yang melebihi kapasitas manusia dan menghilangkan kesalahan manusia. Karena algoritme terus belajar, mereka berfungsi sebagai jembatan ke sistem keuangan otomatis yang sepenuhnya sempurna. Jika bisnis Anda membutuhkan keuntungan seperti itu untuk mengungguli para pesaing, hubungi tim Fayrix. Kami akan dengan senang hati mendiskusikan ide proyek Anda!

Jika Anda masih tidak yakin teknologi mana yang akan Anda perlukan dalam proyek masa depan Anda, periksa kompetensi teknologi Fayrix dan pilih solusi terbaik untuk menyelesaikan semua tujuan bisnis Anda.

FAQ

Apa kasus penggunaan utama pembelajaran mesin di bidang keuangan?

Dalam kebanyakan kasus, teknologi ML dalam proyek startup keuangan membuka banyak peluang untuk menganalisis data dan pola perilaku pelanggan, menemukan kebiasaan belanja, mengevaluasi pendapatan aktual, membuat keputusan pinjaman dan investasi yang kurang berisiko, meningkatkan pengalaman pelanggan, mencegah penipuan, dan mengotomatiskan dokumen pengolahan.

Apa proyek paling populer yang dikembangkan dengan ML untuk industri keuangan?

Startup AI dan pembelajaran mesin paling populer di perbankan adalah Sygnifyd (solusi yang mendeteksi penipuan saat melakukan pembayaran online), HyperScience (platform yang mengotomatiskan pemrosesan faktur), Future Advisor (solusi pengambilan keputusan AI yang menyarankan opsi investasi yang menguntungkan), dan Cleo (aplikasi penganggaran pribadi dan pengelolaan uang yang didukung AI).

Akankah AI menggantikan pekerjaan keuangan?

Ada banyak startup yang menjanjikan di industri perbankan, dan beberapa di antaranya telah menghilangkan kebutuhan akan partisipasi manusia, misalnya, aplikasi yang mengotomatiskan tugas-tugas rutin. Memang, AI kemungkinan akan menggantikan beberapa pekerjaan keuangan karena potensi besar teknologi ini dan dampak COVID-19. Namun, masih ada tugas yang membutuhkan pikiran, intuisi, pengalaman, dan kreativitas manusia, dan pekerjaan yang terkait dengannya tidak mungkin sepenuhnya digantikan dengan AI.