Cele mai bune 10 cazuri de utilizare ale învățării automate în finanțe

Cererea și valoarea ingineriei financiare rapide și de înaltă calitate, analizei financiare și previziunilor au crescut în ultimii ani, pe măsură ce intrăm într-un nou nivel de experiență a clienților. Beneficiile clare ale utilizării inteligenței artificiale și a învățării automate în finanțe, servicii bancare și analize de afaceri sunt greu de supraestimat. Avantajele au fost confirmate în practică de multe cazuri de succes.

Aplicațiile de învățare automată din domeniul bancar permit companiilor să automatizeze procesele banale și consumatoare de timp, oferind o experiență mult mai simplificată și personalizată pentru clienți. De asemenea, vă permit să lucrați mai productiv cu baze de date mari, îmbunătățind semnificativ calitatea evaluării activelor, prognozând performanța financiară și rezolvând multe probleme critice de securitate financiară a datelor.

Această postare prezintă mesajele cheie despre rolul învățării automate în FinTech și cazurile de utilizare a învățării profunde în domeniul bancar. Articolul se concentrează, de asemenea, pe cele mai practice cazuri de utilizare ale AI și ML pentru optimizarea serviciilor financiare.

Rolul învățării automate în finanțe

Investiția în noi tehnologii și în primul rând în AI în FinTech este o condiție prealabilă pentru dezvoltarea și îmbunătățirea sistematică a calității muncii cu clienții și în ceea ce privește finanțele, datele și securitatea cibernetică.

O echipă de experți de la Mediant Inc. citează statistici interesante care oferă mai mult decât o prognoză specifică a tendințelor de investiții ale industriei FinTech în următorii câțiva ani. Pe baza datelor de cercetare statistică, tehnologia inteligenței artificiale și învățarea profundă în finanțe vor deveni investiția principală în următorii cinci ani, alături de instrumente instituționale pentru unificarea și gestionarea proceselor existente.

Principala destinație funcțională a algoritmilor ML este de a identifica în mod vizibil modelele de lucru și corelațiile dintre cantități mari de informații, evenimente, operațiuni și secvențe. Astfel, ML este folosit astăzi cu succes în automatizarea proceselor, probleme de securitate, optimizarea asistenței clienților, oferte de credit, optimizare portofoliului, finanțe personale și multe alte sectoare.

În realitate, aveți de-a face cu munca de învățare automată a cazurilor de utilizare bancare dacă sunteți client al unei bănci, al unui serviciu de asigurări sau al oricărei companii FinTech. Unii experți numesc în mod ironic introducerea AI pe piața financiară magie albă, deoarece este aproape invizibilă, dar totuși schimbă în bine interacțiunea clientului și a companiei.

De exemplu, principala bancă comercială din Ucraina, PrivatBank, a practicat eficient o tehnologie cu asistenți chatbot în platforme web și aplicații mobile. Chatboții bazați pe inteligență artificială au optimizat semnificativ timpul de procesare a rezoluției generale a interogărilor.

Compania cunoscută la nivel mondial PayPal investește în deep learning în termeni de securitate pentru a-și îmbunătăți monitorizarea financiară și detectarea fraudelor.

Deci, dacă sunteți în căutarea unei tehnologii precum cele menționate mai devreme — verificați competența tehnică a lui Fayrix în dezvoltare pentru a afla cum vă putem ajuta.

10 cazuri de utilizare ale învățării automate pentru finanțe

Am aflat deja că subiectul discuției este un instrument indispensabil pentru industria FinTech astăzi. Tehnologiile AI pot fi utilizate pe scară largă atât pentru funcții de afaceri mai generale (de la detectarea spam-ului până la clasificarea documentelor), cât și pentru nevoile mai specializate ale companiilor financiare (de la analiza tehnică a stocurilor până la evaluarea creditului). Aici, puteți verifica serviciul personalizat de dezvoltare software de la Fayrix pentru a afla mai multe.

În continuare, vom detalia câteva dintre cele mai populare cazuri de punere în practică a acestei tehnologii. Să explorăm avantajele învățării automate în domeniul bancar și financiar!

Învățare automată pentru experiența clienților în serviciile financiare

Cel mai înalt nivel de asistență pentru clienți este indicatorul principal al calității serviciilor financiare oferite. Și tocmai acesta este factorul în care companiile financiare de vârf luptă pentru leadership. ML ajută organizațiile să îmbunătățească experiența clienților, serviciile și să optimizeze bugetele. În cele mai multe cazuri, automatizarea proceselor înlocuiește munca manuală de rutină, automatizează sarcinile și face realizarea lor mai productivă.

Printre cele mai izbitoare exemple de automatizare a proceselor pentru creșterea nivelului de servicii pentru clienți în finanțe se numără automatizarea documentelor și a centrelor de apeluri și utilizarea chatbot-urilor.

Una dintre cele „mari patru” bănci din SUA, Wells Fargo, un holding care furnizează servicii financiare, bancare și de asigurări în SUA, Canada și Puerto Rico, investește constant în îmbunătățirea asistenței pentru clienți. Folosește cu succes un chatbot bazat pe inteligență artificială pentru a comunica cu utilizatorii mai productiv și pentru a oferi asistență de susținere folosind conturi și coduri.

Integrarea clientului

Integrarea clienților este procesul complet prin care trec utilizatorii atunci când acționează ca clienți ai unei bănci sau companiei FinTech. Experiența de integrare poate determina cu adevărat relația curentă a clientului cu organizația. Pentru a vizualiza rezultatele aplicării ML pentru integrarea clientului, încercați să priviți interfața oricărei rețele sociale populare.

Orice cea mai mică schimbare în designul paginii de pornire sau o comandă rapidă a aplicației de pe desktop, orice schimbare a algoritmului și inovația funcțională nu se întâmplă doar la dorința dezvoltatorului. Inteligența artificială studiază tiparele utilizatorilor de pe web și, pe baza analizei comportamentului a milioane de clienți, sunt create modificări și îmbunătățiri.

Printre exemplele de cazuri de succes în această direcție se numără și experiența contestatorului german N26 Bank. Fiind complet digital, le permite clienților să își gestioneze viața financiară direct de pe smartphone-urile lor încă din prima zi. Acesta invită clienții să deschidă un cont în câteva minute, direct de pe smartphone, să-l gestioneze din mers, să cheltuiască și să aloce bani în timp real. Această ofertă are total sens pentru client. În zilele noastre, procesele anterior complexe, cum ar fi onboardingul, pot avea loc oriunde în câteva minute.

Detectarea și prevenirea fraudei

Atâta timp cât crește numărul de tranzacții, clienți reali și integrări, vor apărea amenințări de securitate. Acesta este momentul în care algoritmii de învățare automată sunt folositori atunci când băncile și alte instituții necesită detectarea specială a fraudelor.

Organizațiile bancare îl pot folosi pentru a monitoriza o cantitate considerabilă de parametri tranzacționali simultan pentru fiecare cont în timp real. Algoritmul examinează datele istorice de plată și analizează acțiunea fiecărui titular de card. Astfel de modele pot fi foarte proeminente și pot preveni comportamentul suspect cu mare precizie.

Un sistem global de plată Payoneer oferă servicii financiare și transferuri de bani online în întreaga lume. În consecință, baza de date de clienți a companiei este estimată în milioane. Deoarece compania este un furnizor de carduri MasterCard înregistrat la nivel mondial, securitatea tranzacțiilor ar eșua fără cazuri de utilizare ML în domeniul bancar.

Managementul portofoliului

Managementul portofoliului este un serviciu online de gestionare a averii care utilizează puncte statistice ale problemei, precum și algoritmi automatizați pentru a optimiza performanța activelor clienților. Clienții își îndeplinesc obiectivele financiare, de exemplu, pentru a economisi o anumită sumă de bani într-o anumită perioadă de timp. Consilierul robot alocă apoi activele curente variantelor și oportunităților de investiții. Gestionarea portofoliului implică crearea și supravegherea investițiilor selectate care se aliniază cu obiectivele financiare pe termen lung ale investitorului și cu toleranța la risc.

Una dintre cele mai mari firme de administrare a investițiilor din lume, BlackRock Investment Company, oferă Aladdin, un sistem de operare creat și adaptat nevoilor managerilor de investiții. Compania susține că Aladdin poate folosi învățarea automată în FinTech pentru a oferi managerilor de investiții din instituțiile financiare instrumente software de analiză a riscurilor și de gestionare a portofoliului pentru a lua decizii de investiții mai informate și a opera mai eficient.

Evaluarea si managementul riscurilor de credit

Riscul de credit este pierderea economică care rezultă din neîndeplinirea obligațiilor contractuale de către o contrapartidă sau din riscul crescut de neplată pe durata tranzacției. Complexitatea crescută a evaluării riscurilor de credit a deschis ușa către învățarea profundă în domeniul finanțelor. Acest lucru este evident pe piața în creștere a creditelor credit default swap, unde există multe elemente incerte — care implică atât determinarea probabilității unui eveniment de nerambursare a creditului, cât și estimarea costului în cazul în care are loc o incapacitate de plată.

Cealaltă parte a implementării ML în managementul riscului este termenul de securitate. Grupul Citi Treasury and Trade Solutions a intrat într-un parteneriat strategic cu Feedzai, un lider în inteligența artificială pentru managementul riscului în timp real în sectorul bancar și comercial.

Citi a integrat platforma Feedzai de monitorizare a tranzacțiilor, alimentată de tehnologie avansată, în propriile servicii și platforme proprietare, pentru a oferi clienților un control îmbunătățit și un management al riscului pentru tranzacțiile de plăți. Soluția ML compară toate punctele de date posibile din tranzacțiile curente și anterioare pentru a detecta tranzacțiile suspecte cu probleme de conformitate.

Predicția ratei clienților

Prognoza retragerii clienților este unul dintre cele mai populare cazuri de utilizare a datelor mari în afaceri. Constă în detectarea clienților care pot anula abonamentul obișnuit. Sfera de aplicare a metodelor este enormă - de la pâlnii de vânzări în mailing-uri comerciale până la adaptarea diferitelor programe de loialitate pentru clienți.

Orice companie mare de telecomunicații sau operator de telefonie mobilă poate fi citată ca exemplu de aplicație practică a învățării automate în estimarea ratei clienților. Această categorie include aproape orice afacere care vinde abonamente.

Gigantul de streaming video Netflix a avut un venit net total de peste 1,86 miliarde de dolari SUA în 2019, în timp ce veniturile anuale ale companiei au ajuns la 20,15 miliarde de dolari SUA. Numărul abonaților de streaming Netflix la nivel mondial a continuat să crească în ultimii ani, ajungând la 167 de milioane în al patrulea trimestru din 2019. Dacă sunteți interesat să dezvoltați o aplicație mobilă — verificați competențele lui Fayrix pentru a afla mai multe.

Evaluarea și managementul activelor

Gestionarea activelor pentru active digitale sau active industriale distribuite sunt aplicații în care sunt deja înregistrate date voluminoase despre active, făcându-le pregătite pentru automatizare prin AI.

Firmele de gestionare a activelor și a averii explorează potențialele soluții de inteligență artificială pentru a-și îmbunătăți deciziile de investiții și pentru a-și folosi depozitele de date istorice. Aproximativ 13,5% dintre furnizorii de IA din domeniul bancar sunt pentru soluții de gestionare a averii și a activelor.

Prognoza bursieră

Predicțiile privind fluctuațiile pieței de valori sunt adesea subestimate în sectorul de tranzacționare și chiar considerate pseudoștiințifice. Unii comercianți de școală veche încă cred așa și studiază zilnic tone de diagrame bursiere cu sfeșnice japoneze.

Cu toate acestea, companiile de astăzi pot face estimative și previziuni informate pe baza informațiilor pe care le dețin în prezent și în trecut cu privire la orice stoc. O estimare a mișcărilor și modelelor anterioare ale prețului acțiunilor se numește analiză tehnică a acțiunilor și este folosită pentru a prezice direcția prețului acțiunilor. În același timp, cea mai proeminentă tehnică implică utilizarea rețelelor neuronale artificiale și a algoritmilor.

Algoritmi și utilizarea lor în bursă și tranzacționare

Învățarea automată financiară ajută la rezolvarea sarcinilor cu deciziile de tranzacționare câștigătoare în sfera de tranzacționare algoritmică. Un model matematic monitorizează cele mai recente actualizări ale informațiilor de piață și ale rezultatelor comerciale în timp real. Un algoritm special a fost creat pentru a detecta tiparele care pot afecta dinamica prețurilor acțiunilor în cursul lor crescător sau descrescător. Apoi poate acționa în mod proactiv pentru a vinde, deține sau cumpăra acțiuni, folosind informații concrete legate de previziuni.

Algoritmii de învățare automată pot analiza simultan o mulțime de surse de date și condițiile pieței. Și, de înțeles, comercianții umani nu pot realiza acest lucru fizic din cauza cantității masive de informații.

Subscriere și punctaj de credit

Așa-numitul sistem de credit scoring evaluează solvabilitatea unei persoane și riscurile de credit pe baza unor metode statistice numerice. Această tehnologie este adesea folosită în împrumuturile rapide pentru sume mici la înregistrarea creditelor de consum expres în magazine reale de către companiile de credit în afacerile operatorilor de telefonie mobilă sau companiilor de asigurări.

Notarea este atribuirea de puncte prin completarea unui chestionar elaborat de evaluatorii riscului de credit. Pe baza rezultatelor punctelor câștigate, sistemul decide automat să aprobe sau să refuze acordarea unui împrumut.

Datele pentru sistemele de scoring sunt obținute din probabilitățile de rambursare a creditului de către grupuri individuale de debitori, care au fost primite din analiza istoricului de credit a mii de oameni. Se crede că există o corelație între anumite caracteristici sociale ale unui anumit client, inclusiv a avea copii, starea civilă, nivelul de educație și conștiința împrumutatului.

De exemplu, unul dintre cele mai mari birouri de istorie de credit din Statele Unite, cu o istorie de peste un secol, Equifax, implementează cu succes învățarea automată și tehnologia FinTech. Le folosesc în evaluarea creditului pentru a oferi evaluări de credit și date demografice întreprinderilor și pentru a oferi servicii comerciale de monitorizare a creditului și prevenire a fraudei direct consumatorilor.

Exemple de startup-uri de succes în industria financiară

Mai jos sunt câteva soluții remarcabile care folosesc inteligența artificială și învățarea automată pentru a ajuta atât băncile, cât și utilizatorii obișnuiți să se ocupe mai bine de managementul financiar.

Semnificat

Acesta este unul dintre cele mai populare startup-uri de învățare automată din industria bancară. Mai mult decât atât, soluția este creată în pragul comerțului bancar și al comerțului electronic, deoarece sarcina sa principală este identificarea fraudelor în etapa de checkout. Folosind tehnologiile de deep learning, soluția verifică identitatea clienților, plus concluzionează asupra intenției de plată, ținând cont de tranzacțiile anterioare și modelele de comportament ale utilizatorilor.

HyperScience

HyperScience este una dintre startup-urile de AI și de învățare automată din domeniul bancar care vizează îmbunătățirea productivității, eliminarea greșelilor umane și simplificarea sarcinilor de rutină. Fiind alimentată de tehnologia procesării inteligente a documentelor, soluția transformă facturile scrise de mână în date exacte.

AppZen

Acesta este un alt startup fascinant de învățare automată din industria financiară, creat pentru un audit automatizat de back-office. Platforma analizează contractele și facturile pentru a găsi greșeli, fraude și modele de cheltuieli. Soluția este, de asemenea, echipată cu procesare a limbajului natural (NLP) și viziune computerizată avansată.

Zest Finance

Această platformă este unul dintre exemplele de startup-uri ML din industria bancară care vizează îmbunătățirea scorului de credit. Cu ajutorul modelării avansate a creditului, soluția identifică posibilele riscuri și ajută creditorii să ia decizii informate. Zest Finance susține și conceptele de finanțare deschisă, analizând toate datele disponibile despre solvabilitatea clienților pentru a obține o imagine completă.

Viitorul consilier

Tehnologiile ML în proiectele de start-up financiar depășesc colectarea și analiza datelor. Future Advisor este unul dintre ele, alimentat de analize predictive. Platforma sugerează decizii de investiții bazate pe date și tactici de gestionare a averii în funcție de obiectiv, plus ia în considerare oportunitățile de optimizare a impozitării.

Cleo

Utilizarea tehnologiilor AI în startup-urile bancare pentru a rezolva sarcinile de rutină și mai sofisticate ale băncii nu este singura oportunitate. Învățarea automată în startup-urile financiare poate servi și utilizatorilor obișnuiți. De exemplu, Cleo este o aplicație inteligentă de bugetare care analizează obiceiurile și modelele de cheltuieli, oferă sfaturi de bugetare, sugerează stabilirea de obiective financiare și ajută utilizatorii să le atingă. Designul intuitiv și experiența amuzantă a utilizatorului sunt caracteristicile care o fac pe Cleo și mai remarcabilă.

Experiența noastră

Gestionarea proiectului dvs. de pornire este întotdeauna o provocare, mai ales dacă aveți de gând să perturbați piața FinTech cu ideea dvs. extraordinară. Cu toate acestea, există o mulțime de probleme tehnice și de conformitate de rezolvat în avans, iar Fayrix este aici pentru a vă ajuta cu ambele sarcini.

Suntem o companie offshore de dezvoltare de software care oferă servicii de design web și mobil pentru startup-uri. Mai mult decât atât, înțelegem perfect nevoile lor pentru cea mai înaltă calitate a proiectului final, potrivită în mod rezonabil cu costul de dezvoltare. Pentru a optimiza procesul de dezvoltare cât mai mult posibil, am înființat echipe tehnologice la distanță și dedicate, cu posibilitatea de a le reloca într-un anumit stadiu de creștere a startup-ului.

Experiența noastră vastă în dezvoltarea de software pentru startup-uri acoperă, dar nu se limitează la crearea de soluții FinTech pentru prognoza cererii, optimizarea depozitelor, predicția ratei clienților și scorul de credit.

Luați legătura cu noi chiar acum pentru a discuta ideea dvs. și a contura strategia de dezvoltare pentru viitorul dvs. proiect FinTech!

Fayrix are o experiență vastă în cazuri benefice de învățare automată pentru finanțe și sarcini specifice în afaceri. Soluțiile gata făcute pot fi aplicate în diverse domenii, de la prognoza cererii și optimizarea depozitului până la previziunea ratei clienților și scorul de credit.

Printre clienții noștri se numără cele mai mari bănci din diverse țări. Am avut o cooperare de succes cu Santander Bank din SUA. Am contribuit la construirea unui model predictiv pentru determinarea consumului clienților de produse bancare. Scopul principal al implementării metodei a fost creșterea ratei de conversie în campaniile de vânzări pentru un anumit produs bancar destinat unui public țintă restrâns.

Un alt caz de utilizare de succes al învățării automate în domeniul bancar a fost cel al celei mai proeminente banci rusești – Sberbank. Echipa lui Fayrix a trebuit să construiască un model de predicție a cheltuielilor totale și individuale ale clienților. Am dezvoltat un ansamblu de modele pentru a rezolva problema: serii temporale de prognoză, regresie liniară și arbori de decizie. Scopurile acestei soluții au fost creșterea vânzărilor și a loialității prin oferte personale relevante. Esența metodei implementate a fost de a prezice tranzacțiile clientului cu un card de plastic.

Revoleto este o platformă de e-learning care ajută utilizatorii să descopere lumea investițiilor și a tranzacționării. Compania își propune să dezvolte o platformă de e-learning pentru comercianți, care să permită începătorilor să se cufunde pe piața de tranzacționare. Gama largă de instrumente utile de investiții și tranzacționare Revoleto îi ajută pe pasionații de tranzacționare să-și aprofundeze înțelegerea și să învețe cum să analizeze corect piața.

Gânduri finale

ML este mai răspândită în finanțe decât în ​​orice altă industrie datorită puterii computerului disponibil și a noilor instrumente de învățare automată. Cele mai mari beneficii ale învățării automate în finanțe includ simplificarea marketingului de produse și ajutarea cu previziuni precise de vânzări.

Algoritmii de învățare automată pot face față multor sarcini care depășesc capacitatea umană și elimină erorile umane. Pe măsură ce algoritmii învață în mod constant, ei servesc drept punte către un sistem financiar automat complet impecabil. Dacă afacerea dvs. are nevoie de un astfel de avantaj pentru a depăși concurenții, contactați echipa Fayrix. Vom fi bucuroși să discutăm ideile dvs. de proiecte!

Dacă încă nu ești sigur de ce tehnologie vei avea nevoie în viitorul tău proiect, verifică competențele tehnologice ale Fayrix și alege cea mai bună soluție pentru a-ți rezolva toate obiectivele de afaceri.

FAQ

Care sunt principalele cazuri de utilizare ale învățării automate în finanțe?

În cele mai multe cazuri, tehnologiile ML din proiectele de start-up financiar deschid multe oportunități de a analiza datele și modelele de comportament ale clienților, de a descoperi obiceiuri de cheltuieli, de a evalua câștigurile reale, de a lua decizii de creditare și investiții mai puțin riscante, de a îmbunătăți experiența clienților, de a preveni frauda și de a automatiza documentele. prelucrare.

Care sunt cele mai populare proiecte dezvoltate cu ML pentru industria financiară?

Cele mai populare startup-uri de AI și machine learning în domeniul bancar sunt Sygnifyd (o soluție care detectează frauda la efectuarea plăților online), HyperScience (platforma care automatizează procesarea facturilor), Future Advisor (soluția de luare a deciziilor AI care sugerează opțiuni de investiții benefice), și Cleo (aplicația personală de gestionare a bugetului și a banilor bazată pe inteligență artificială).

Va înlocui AI locurile de muncă din domeniul financiar?

Există o mulțime de startup-uri promițătoare în industria bancară, iar unele dintre ele au eliminat deja necesitatea participării umane, de exemplu, acele aplicații care automatizează sarcinile de rutină. Într-adevăr, AI este probabil să înlocuiască unele locuri de muncă din domeniul financiar din cauza potențialului masiv al acestei tehnologii și a impactului COVID-19. Cu toate acestea, există încă sarcini care necesită mintea umană, intuiția, experiența și creativitatea, iar locurile de muncă legate de acestea sunt puțin probabil să fie înlocuite în întregime cu AI.