금융에서 머신 러닝의 10가지 베스트 사용 사례

우리가 새로운 고객 경험 수준으로 진입함에 따라 지난 몇 년 동안 빠르고 고품질의 재무 엔지니어링, 재무 분석 및 예측에 대한 수요와 가치가 증가했습니다. 금융, 은행, 비즈니스 분석 분야에서 인공 지능과 머신 러닝을 사용함으로써 얻을 수 있는 분명한 이점은 과대평가하기 어렵습니다. 이점은 많은 성공적인 사례에 의해 실제로 확인되었습니다.

은행에서 머신 러닝 애플리케이션을 사용하면 시간이 많이 소요되는 일상적인 프로세스를 자동화하여 훨씬 더 간소화되고 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 대규모 데이터베이스를 사용하여 보다 생산적으로 작업할 수 있어 자산 평가 품질을 크게 개선하고 재무 성과를 예측하며 데이터의 재무 보안과 관련된 여러 중요한 문제를 해결할 수 있습니다.

이 게시물은 핀테크에서 머신 러닝의 역할과 은행에서 딥 러닝 사용 사례에 대한 주요 메시지를 간략하게 설명합니다. 이 기사는 또한 금융 서비스를 최적화하기 위한 AI 및 ML의 가장 실용적인 사용 사례에 중점을 둡니다.

금융에서 머신 러닝의 역할

FinTech에서 신기술과 주로 AI에 대한 투자는 금융, 데이터 및 사이버 보안 측면에서 고객과의 작업 품질을 개발하고 체계적으로 개선하기 위한 전제 조건입니다.

Mediant Inc.의 전문가 팀은 향후 몇 년 동안 FinTech 산업의 투자 동향에 대한 구체적인 예측 이상을 제공하는 흥미로운 통계를 인용합니다. 통계 연구 데이터에 따르면, 금융 분야의 인공 지능 기술과 딥 러닝은 기존 프로세스를 통합하고 관리하기 위한 제도적 도구와 함께 향후 5년 동안 주요 투자가 될 것입니다.

ML 알고리즘의 주요 기능 대상은 방대한 양의 정보, 이벤트, 작업 및 시퀀스 간의 작업 패턴과 상관 관계를 눈에 띄게 식별하는 것입니다. 따라서 ML은 오늘날 프로세스 자동화, 보안 문제, 고객 지원 최적화, 신용 제공, 포트폴리오 최적화, 개인 금융 및 기타 여러 분야에서 성공적으로 사용되고 있습니다.

실제로 은행, 보험 서비스 또는 FinTech 회사의 고객인 경우 기계 학습 뱅킹 사용 사례 작업을 처리하고 있습니다. 일부 전문가들은 아이러니하게도 AI를 금융 시장에 도입하는 것은 거의 눈에 띄지 않지만 여전히 고객과 회사의 상호 작용을 더 나은 방향으로 변화시키기 때문에 백마법이라고 부릅니다.

예를 들어 우크라이나의 선도적인 상업 은행인 PrivatBank는 웹 플랫폼 및 모바일 애플리케이션에서 챗봇 지원으로 기술을 효과적으로 실행했습니다. AI 기반 챗봇은 일반 쿼리 해결 처리 시간을 획기적으로 최적화했습니다.

세계적으로 알려진 회사 PayPal은 재무 모니터링 및 사기 탐지를 개선하기 위해 보안 측면에서 딥 러닝에 투자합니다.

따라서 앞서 언급한 것과 같은 기술을 찾고 있다면 개발 분야에서 Fayrix의 기술 역량을 확인하여 우리가 어떻게 도울 수 있는지 알아보십시오.

금융을 위한 기계 학습의 10가지 사용 사례

우리는 토론의 주제가 오늘날 핀테크 산업에 없어서는 안될 도구라는 것을 이미 발견했습니다. AI 기술은 보다 일반적인 비즈니스 기능(스팸 감지에서 문서 분류에 이르기까지)과 금융 회사의 보다 전문화된 요구 사항(주식 기술 분석에서 신용 평가에 이르기까지) 모두에 널리 사용될 수 있습니다. 여기에서 Fayrix의 맞춤형 소프트웨어 개발 서비스를 확인하여 자세히 알아볼 수 있습니다.

다음으로 이 기술을 실제로 적용하는 가장 인기 있는 몇 가지 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 은행과 금융에서 머신러닝의 장점을 알아보자!

금융 서비스에서 고객 경험을 위한 머신 러닝

최고 수준의 고객 지원은 제공되는 금융 서비스 품질의 주요 지표입니다. 그리고 이것이 바로 선도 금융 회사들이 리더십을 위해 싸우는 요인입니다. ML은 조직이 고객 경험, 서비스를 개선하고 예산을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 경우 프로세스 자동화는 일상적인 수동 작업을 대체하고 작업을 자동화하며 더 생산적으로 실현합니다.

금융 분야에서 고객 서비스 수준을 높이기 위한 프로세스 자동화의 가장 두드러진 예는 서류 및 콜센터 자동화, 챗봇 사용입니다.

미국 4대 은행 중 하나인 Wells Fargo는 미국, 캐나다, 푸에르토리코에서 금융, 은행 및 보험 서비스를 제공하는 지주 회사로서 고객 지원 개선에 지속적으로 투자하고 있습니다. AI 기반 챗봇을 성공적으로 사용하여 사용자와 보다 생산적으로 커뮤니케이션하고 계정 및 코드를 사용하여 지원 지원을 제공합니다.

고객 온보딩

고객 온보딩은 사용자가 은행이나 핀테크 기업의 고객으로 활동할 때 거쳐야 하는 전체 프로세스입니다. 온보딩 경험은 조직과 고객의 현재 관계를 진정으로 결정할 수 있습니다. 클라이언트 온보딩에 ML을 적용한 결과를 시각화하려면 인기 있는 소셜 네트워크의 인터페이스를 살펴보십시오.

시작 페이지의 디자인이나 바탕 화면의 응용 프로그램 바로 가기의 작은 변경, 알고리즘의 변경, 기능 혁신은 개발자의 변덕에 따라 발생하는 것이 아닙니다. 인공 지능은 웹에서 사용자의 패턴을 연구하고 수백만 고객의 행동 분석을 기반으로 변경 및 개선을 만듭니다.

이 방향의 성공적인 사례 중에는 독일 도전자 N26 Bank의 경험이 있습니다. 완전한 디지털화를 통해 고객은 첫날부터 스마트폰에서 직접 금융 생활을 관리할 수 있습니다. 고객이 스마트폰에서 바로 몇 분 만에 계좌를 개설하고, 이동 중에도 관리하고, 실시간으로 지출하고, 적립할 수 있도록 초대합니다. 이 제안은 고객에게 완전히 의미가 있습니다. 요즘에는 온보딩과 같은 이전의 복잡한 프로세스가 어디에서나 몇 분 안에 발생할 수 있습니다.

사기 탐지 및 예방

트랜잭션, 실제 클라이언트 및 통합의 수가 증가하는 한 보안 위협이 따라옵니다. 은행 및 기타 기관에서 특별한 사기 탐지가 필요할 때 기계 학습 알고리즘이 유용할 때입니다.

은행 조직은 이를 사용하여 실시간으로 모든 계정에 대해 한 번에 상당한 양의 거래 매개변수를 모니터링할 수 있습니다. 알고리즘은 과거 지불 데이터를 조사하고 모든 카드 소지자의 행동을 분석합니다. 이러한 모델은 눈에 잘 띄며 의심스러운 동작을 매우 정확하게 방지할 수 있습니다.

글로벌 결제 시스템 Payoneer는 전 세계적으로 금융 서비스와 온라인 송금을 제공합니다. 따라서 회사의 고객 데이터베이스는 수백만으로 추산됩니다. 이 회사는 전 세계적으로 등록된 마스터카드 제공업체이기 때문에 은행에서 ML 사용 사례가 없으면 거래 보안이 실패합니다.

포트폴리오 관리

포트폴리오 관리는 문제의 통계적 포인트와 자동화된 알고리즘을 사용하여 고객 자산의 성능을 최적화하는 온라인 자산 관리 서비스입니다. 고객은 예를 들어 일정 기간 동안 일정 금액을 저축하기 위해 재정 목표를 채웁니다. 그런 다음 로봇 어드바이저는 현재 자산을 투자 변형 및 기회에 할당합니다. 포트폴리오 관리에는 투자자의 장기 재무 목표 및 위험 허용 범위에 부합하는 선택된 투자를 생성하고 감독하는 작업이 포함됩니다.

세계 최대의 투자 관리 회사 중 하나인 BlackRock Investment Company는 투자 관리자의 요구에 맞게 제작 및 조정된 운영 체제인 Aladdin을 제공합니다. 회사는 Aladdin이 FinTech의 기계 학습을 사용하여 금융 기관의 투자 관리자에게 위험 분석 및 포트폴리오 관리 소프트웨어 도구를 제공하여 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 더 효율적으로 운영할 수 있다고 주장합니다.

신용위험 평가 및 관리

신용위험은 거래상대방이 계약상 의무를 이행하지 않거나 거래 기간 동안 채무 불이행 위험이 증가하여 발생하는 경제적 손실입니다. 신용 위험 평가의 복잡성이 증가하면서 금융 분야에서 딥 러닝의 문이 열렸습니다. 이는 신용 채무 불이행의 가능성을 결정하고 채무 불이행이 발생할 경우 비용을 추정하는 것과 관련된 많은 불확실한 요소가 있는 성장하는 신용 ​​채무 불이행 스왑 시장에서 분명합니다.

위험 관리에서 ML 구현의 다른 측면은 보안 기간입니다. Citi의 재무 및 무역 솔루션 그룹(Treasury and Trade Solutions Group)은 은행 및 상업 전반에 걸친 실시간 위험 관리를 위한 인공 지능 리더인 Feedzai와 전략적 파트너십을 체결했습니다.

Citi는 고급 기술로 구동되는 Feedzai의 거래 모니터링 플랫폼을 자체 독점 서비스 및 플랫폼에 통합하여 고객에게 지불 거래에 대한 향상된 제어 및 위험 관리를 제공합니다. ML 솔루션은 현재 및 이전 트랜잭션에서 가능한 모든 데이터 포인트를 비교하여 규정 준수 문제가 있는 의심스러운 트랜잭션을 감지합니다.

고객 이탈 예측

고객 이탈 예측은 비즈니스에서 가장 인기 있는 빅 데이터 사용 사례 중 하나입니다. 정기 구독을 취소할 수 있는 고객을 찾는 데 있습니다. 방법을 구현하는 범위는 상업적 메일링의 판매 유입경로에서 고객을 위한 다양한 로열티 프로그램에 이르기까지 방대합니다.

고객 이탈을 예측하는 데 머신 러닝을 실제로 적용한 예로는 대형 통신 회사나 이동통신사를 들 수 있습니다. 이 범주에는 구독을 판매하는 거의 모든 비즈니스가 포함됩니다.

비디오 스트리밍 대기업 Netflix는 2019년에 18억 6천만 달러 이상의 총 순이익을 냈고 회사의 연간 매출은 201억 5천만 달러에 달했습니다. 전 세계 Netflix 스트리밍 구독자 수는 최근 몇 년 동안 계속해서 증가하여 2019년 4분기에 1억 6,700만 명에 이르렀습니다. 모바일 애플리케이션 개발에 관심이 있다면 Fayrix의 역량을 확인하여 자세히 알아보세요.

자산 평가 및 관리

디지털 자산 또는 분산 산업 자산에 대한 자산 관리는 자산에 대한 방대한 데이터가 이미 기록되어 AI를 통한 자동화에 무르익은 애플리케이션입니다.

자산 및 자산 관리 회사는 투자 결정을 개선하고 풍부한 과거 데이터를 사용하기 위해 잠재적인 AI 솔루션을 탐색하고 있습니다. 은행에서 AI 벤더의 약 13.5%는 자산 및 자산 관리 솔루션을 위한 것입니다.

주식 시장 예측

주식 시장 변동에 대한 예측은 종종 거래 부문에서 과소 평가되며 심지어 사이비 과학적으로 간주됩니다. 일부 구식 트레이더도 여전히 그렇게 생각하며 매일 일본 촛대로 수많은 주식 차트를 연구합니다.

그러나 오늘날 기업은 주식에 대한 현재와 과거의 정보를 기반으로 추정된 추측과 정보에 입각한 예측을 할 수 있습니다. 주가의 과거 움직임과 패턴에서 추정한 추정치를 주식 기술적 분석이라고 하며, 이는 주식의 가격 방향을 예측하는 데 사용됩니다. 동시에 가장 눈에 띄는 기술은 인공 신경망과 알고리즘을 사용하는 것입니다.

주식 시장과 거래에서 알고리즘과 그 사용법

금융 머신 러닝은 알고리즘 거래 영역에서 성공적인 거래 결정으로 작업을 해결하는 데 도움이 됩니다. 수학적 모델은 시장 정보 및 거래 결과의 최신 업데이트를 실시간으로 모니터링합니다. 상승 또는 하락 과정에서 주가의 역학에 영향을 미칠 수 있는 패턴을 감지하기 위해 특수 알고리즘이 만들어졌습니다. 그런 다음 예측과 관련된 사실 정보를 사용하여 주식을 매도, 보유 또는 매수하기 위해 사전에 조치를 취할 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 수많은 데이터 소스와 시장 상황을 동시에 분석할 수 있습니다. 그리고 당연히 인간 거래자는 엄청난 양의 정보로 인해 물리적으로 이를 달성할 수 없습니다.

언더라이팅 및 신용 평가

소위 신용 점수 시스템은 수치 통계 방법을 기반으로 개인의 신용도와 신용 위험도를 평가합니다. 이 기술은 이동통신사나 보험회사의 사업에서 신용회사가 실제 매장에서 소비자 특급 대출을 등록할 때 소액의 빠른 대출에 자주 사용됩니다.

채점은 신용 위험 평가자가 개발한 설문지를 작성하여 점수를 부여하는 것입니다. 획득한 포인트의 결과에 따라 시스템은 자동으로 대출 승인 또는 거부를 결정합니다.

채점 시스템에 대한 데이터는 수천 명의 신용 기록을 분석하여 받은 개별 차용자 그룹의 대출 상환 확률에서 얻습니다. 자녀, 결혼 여부, 교육 수준, 차용인의 성실성을 포함한 특정 고객의 특정 사회적 특성 사이에는 상관 관계가 있다고 믿어집니다.

예를 들어, 100년 이상의 역사를 가진 미국 최대 신용 기록 기관 중 하나인 Equifax는 기계 학습 및 핀테크 기술을 성공적으로 구현했습니다. 그들은 신용 평가에 이를 사용하여 기업에 신용 등급 및 인구 통계를 제공하고 소비자에게 직접 상업적 신용 모니터링 및 사기 방지 서비스를 제공합니다.

금융업의 성공적인 스타트업 사례

다음은 은행과 일반 사용자가 재무 관리를 더 잘 처리할 수 있도록 인공 지능과 머신 러닝을 활용하는 몇 가지 뛰어난 솔루션입니다.

의미

이것은 은행 업계에서 가장 인기 있는 머신 러닝 스타트업 중 하나입니다. 또한 결제 단계에서 사기를 식별하는 것이 주요 작업이기 때문에 솔루션은 은행 및 전자 상거래 직전에 생성됩니다. 딥 러닝 기술을 사용하여 솔루션은 고객의 신원을 확인하고 이전 거래 및 사용자 행동 패턴을 고려하여 지불 의도를 결론짓습니다.

하이퍼사이언스

HyperScience는 생산성 향상, 인간의 실수 제거, 일상적인 작업 간소화를 목표로 하는 은행의 AI 및 머신 러닝 스타트업 중 하나입니다. 지능형 문서 처리 기술을 기반으로 하는 이 솔루션은 손으로 쓴 인보이스를 정확한 데이터로 변환합니다.

앱젠

이것은 자동화된 백오피스 감사를 위해 만들어진 금융 업계의 또 다른 매력적인 머신 러닝 스타트업입니다. 플랫폼은 계약 및 송장을 분석하여 실수, 사기 및 지출 패턴을 찾습니다. 이 솔루션에는 NLP(자연어 처리) 및 고급 컴퓨터 비전도 탑재되어 있습니다.

제스트 파이낸스

이 플랫폼은 신용 점수 향상을 목표로 하는 은행 업계의 ML 스타트업 사례 중 하나입니다. 고급 신용 모델링의 도움으로 솔루션은 가능한 위험을 식별하고 대출 기관이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. Zest Finance는 또한 전체 그림을 얻기 위해 고객 지불 능력에 대한 모든 사용 가능한 데이터를 분석하여 개방형 금융의 개념을 지원합니다.

미래 고문

금융 스타트업 프로젝트의 ML 기술은 데이터 수집 및 분석 그 이상입니다. Future Advisor는 예측 분석으로 구동되는 그 중 하나입니다. 플랫폼은 목표에 따라 데이터 기반 투자 결정 및 자산 관리 전술을 제안하고 세금 최적화의 기회를 고려합니다.

클레오

은행의 일상적이고 정교한 작업을 해결하기 위해 은행 신생 기업에서 AI 기술을 사용하는 것만이 유일한 기회는 아닙니다. 금융 스타트업의 머신 러닝은 일반 사용자에게도 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, Cleo는 지출 습관과 패턴을 분석하고, 예산 책정 팁을 제공하고, 재정 목표 설정을 제안하고, 사용자가 달성할 수 있도록 도와주는 스마트 예산 책정 응용 프로그램입니다. 직관적인 디자인과 재미있는 사용자 경험은 Cleo를 더욱 돋보이게 하는 기능입니다.

우리의 경험

특히 뛰어난 아이디어로 핀테크 시장을 혼란에 빠뜨리려는 경우 스타트업 프로젝트를 관리하는 것은 항상 어려운 일입니다. 그러나 사전에 해결해야 할 기술 및 규정 준수 문제가 많이 있으며 Fayrix는 두 가지 작업을 모두 도와드릴 것입니다.

우리는 스타트업을 위한 웹 및 모바일 디자인 서비스를 제공하는 해외 소프트웨어 개발 회사입니다. 또한 개발 비용과 합리적으로 일치하는 최종 프로젝트의 최고 품질에 대한 요구 사항을 완벽하게 이해합니다. 개발 프로세스를 최대한 최적화하기 위해 원격 및 전담 기술 팀을 구성하여 스타트업 성장의 특정 단계에 재배치할 기회를 제공합니다.

신생 기업을 위한 소프트웨어 개발에 대한 우리의 광범위한 경험은 수요 예측, 창고 최적화, 고객 이탈 예측 및 신용 평가를 위한 FinTech 솔루션을 만드는 데 국한되지 않습니다.

지금 바로 연락하여 아이디어에 대해 논의하고 향후 FinTech 프로젝트를 위한 개발 전략을 간략하게 설명하세요!

Fayrix는 재무 및 비즈니스의 특정 작업을 위한 머신 러닝의 유익한 사례에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 기성 솔루션은 수요 예측 및 창고 최적화에서 고객 이탈 예측 및 신용 평가에 이르기까지 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.

우리 고객 중에는 여러 국가에서 가장 큰 은행이 있습니다. 우리는 미국 산탄데르 은행과 성공적인 협력을 했습니다. 우리는 은행 상품의 고객 소비를 결정하기 위한 예측 모델을 구축하는 데 도움을 주었습니다. 방법 구현의 주요 목표는 좁은 대상 고객을 대상으로 하는 특정 은행 상품에 대한 판매 캠페인의 전환율을 높이는 것이었습니다.

은행에서 머신 러닝을 사용한 또 다른 성공적인 사례는 러시아에서 가장 유명한 은행인 Sberbank의 사례였습니다. Fayrix의 팀은 전체 및 개별 고객의 지출에 대한 예측 모델을 구축해야 했습니다. 우리는 시계열 예측, 선형 회귀 및 의사 결정 트리와 같은 문제를 해결하기 위해 모델의 앙상블을 개발했습니다. 이 솔루션의 목표는 관련 개인 제안을 통해 매출과 충성도를 높이는 것이었습니다. 구현된 방법의 본질은 플라스틱 카드로 고객의 거래를 예측하는 것이었습니다.

레볼레토는 사용자가 투자와 거래의 세계를 발견할 수 있도록 도와주는 e-러닝 플랫폼입니다. 이 회사는 초보자가 거래 시장에 뛰어들 수 있도록 상인을 위한 e-러닝 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 합니다. Revoleto의 다양한 투자 및 거래 도구는 거래 애호가가 이해를 심화하고 시장을 올바르게 분석하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

마지막 생각들

ML은 사용 가능한 컴퓨터 성능과 새로운 기계 학습 도구로 인해 다른 어떤 산업보다 금융 분야에서 널리 퍼져 있습니다. 금융 분야에서 머신 러닝의 가장 큰 이점은 제품 마케팅을 단순화하고 정확한 판매 예측을 지원하는 것입니다.

기계 학습 알고리즘은 인간의 능력을 초과하고 인간의 오류를 제거하는 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 알고리즘이 지속적으로 학습함에 따라 완벽하게 완벽한 자동화된 금융 시스템으로 연결되는 다리 역할을 합니다. 귀하의 비즈니스가 경쟁사보다 앞서기 위해 그러한 이점이 필요한 경우 Fayrix 팀에 문의하십시오. 귀하의 프로젝트 아이디어를 기꺼이 논의하겠습니다!

미래의 프로젝트에 어떤 기술이 필요할지 아직 확신이 서지 않는다면 Fayrix의 기술 역량을 확인하고 모든 비즈니스 목표를 해결할 수 있는 최상의 솔루션을 선택하십시오.

자주하는 질문

금융에서 기계 학습의 주요 사용 사례는 무엇입니까?

대부분의 경우 금융 스타트업 프로젝트의 ML 기술은 고객의 데이터 및 행동 패턴을 분석하고, 지출 습관을 발견하고, 실제 수입을 평가하고, 덜 위험한 대출 및 투자 결정을 내리고, 고객 경험을 개선하고, 사기를 방지하고, 문서를 자동화할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. 처리.

금융 산업을 위해 ML로 개발된 가장 인기 있는 프로젝트는 무엇입니까?

은행에서 가장 인기 있는 AI 및 머신 러닝 스타트업은 Sygnifyd(온라인 결제 시 사기를 감지하는 솔루션), HyperScience(송장 처리를 자동화하는 플랫폼), Future Advisor(유익한 투자 옵션을 제안하는 AI 의사 결정 솔루션), 및 Cleo(AI 기반 개인 예산 및 자금 관리 애플리케이션).

AI가 금융 직업을 대체할 것인가?

은행 업계에는 유망한 스타트업이 많이 있으며 그 중 일부는 일상적인 작업을 자동화하는 앱과 같이 이미 사람의 참여 필요성을 제거했습니다. 실제로 AI는 이 기술의 엄청난 잠재력과 COVID-19 영향으로 인해 일부 금융 직업을 대체할 가능성이 있습니다. 그러나 여전히 인간의 마음, 직관, 경험, 창의성이 필요한 작업이 있으며, 이와 관련된 작업이 AI로 완전히 대체되기는 어렵습니다.