10 лучших вариантов использования машинного обучения в финансах

Спрос и ценность быстрого и качественного финансового инжиниринга, финансового анализа и прогнозирования возросли за последние несколько лет по мере того, как мы выходим на новый уровень качества обслуживания клиентов. Очевидные преимущества использования искусственного интеллекта и машинного обучения в финансах, банковском деле и бизнес-аналитике трудно переоценить. Преимущества подтверждены на практике множеством успешных кейсов.

Приложения машинного обучения в банковской сфере позволяют компаниям автоматизировать трудоемкие рутинные процессы, предлагая гораздо более оптимизированный и персонализированный опыт работы с клиентами. Также они позволяют более продуктивно работать с большими базами данных, значительно повышая качество оценки активов, прогнозирования финансовых показателей и решая многие критические вопросы финансовой безопасности данных.

В этом посте изложены основные идеи о роли машинного обучения в FinTech и примерах использования глубокого обучения в банковской сфере. В статье также рассматриваются наиболее практичные варианты использования ИИ и МО для оптимизации финансовых услуг.

Роль машинного обучения в финансах

Инвестиции в новые технологии и в первую очередь в ИИ в FinTech — обязательное условие для развития и систематического повышения качества работы с клиентами и в части финансов, данных и кибербезопасности.

Группа экспертов из Mediant Inc. приводит интересную статистику, которая дает больше, чем конкретный прогноз инвестиционных тенденций в отрасли FinTech на ближайшие несколько лет. Согласно данным статистических исследований, технологии искусственного интеллекта и глубокое обучение в области финансов станут основными инвестициями в ближайшие пять лет, наряду с институциональными инструментами для унификации и управления существующими процессами.

Основное функциональное предназначение алгоритмов машинного обучения состоит в том, чтобы четко идентифицировать рабочие шаблоны и корреляции между огромными объемами информации, событий, операций и последовательностей. Таким образом, сегодня машинное обучение успешно используется в автоматизации процессов, вопросах безопасности, оптимизации поддержки клиентов, кредитных предложениях, оптимизации портфеля, личных финансах и многих других секторах.

На самом деле вы имеете дело с работой банковских сценариев машинного обучения, если вы являетесь клиентом банка, страховой службы или любой финтех-компании. Некоторые эксперты с иронией называют внедрение ИИ на финансовый рынок белой магией, потому что он практически незаметен, но все же меняет взаимодействие клиента и компании в лучшую сторону.

Например, ведущий коммерческий банк Украины ПриватБанк эффективно практиковал технологию с чат-ботами-помощниками в веб-платформах и мобильных приложениях. Чат-боты на основе ИИ значительно оптимизировали время обработки общего разрешения запросов.

Всемирно известная компания PayPal инвестирует в глубокое обучение с точки зрения безопасности, чтобы улучшить свой финансовый мониторинг и обнаружение мошенничества.

Итак, если вы ищете технологии, подобные упомянутым ранее, проверьте техническую компетентность Fayrix в области разработки, чтобы узнать, как мы можем помочь.

10 вариантов использования машинного обучения для финансов

Мы уже выяснили, что предмет обсуждения сегодня является незаменимым инструментом для финтех-индустрии. Технологии ИИ могут широко использоваться как для более общих бизнес-функций (от обнаружения спама до категоризации документов), так и для более специализированных нужд финансовых компаний (от технического анализа акций до кредитного скоринга). Здесь вы можете ознакомиться с услугами по разработке программного обеспечения Fayrix, чтобы узнать больше.

Далее мы подробно расскажем о некоторых наиболее популярных случаях применения этой технологии на практике. Давайте изучим преимущества машинного обучения в банковском деле и финансах!

Машинное обучение для обслуживания клиентов в сфере финансовых услуг

Высочайший уровень поддержки клиентов является основным показателем качества предоставляемых финансовых услуг. И это именно тот фактор, по которому ведущие финансовые компании борются за лидерство. Машинное обучение помогает организациям улучшать качество обслуживания клиентов, услуги и оптимизировать бюджет. В большинстве случаев автоматизация процессов заменяет рутинную ручную работу, автоматизирует задачи и делает их реализацию более продуктивной.

Среди наиболее ярких примеров автоматизации процессов повышения уровня обслуживания клиентов в финансах — автоматизация документооборота и колл-центров, использование чат-ботов.

Один из банков «большой четверки» США Wells Fargo, холдинговая компания, предоставляющая финансовые, банковские и страховые услуги в США, Канаде и Пуэрто-Рико, постоянно инвестирует в улучшение поддержки клиентов. Он успешно использует чат-бот на основе ИИ для более продуктивного общения с пользователями и оказания поддержки с использованием учетных записей и кодов.

Онбординг клиентов

Онбординг клиентов — это полный процесс, через который проходят пользователи, выступая в качестве клиентов банка или финтех-компании. Опыт адаптации может действительно определить текущие отношения клиента с организацией. Чтобы визуализировать результаты применения машинного обучения для онбординга клиентов, попробуйте взглянуть на интерфейс любой популярной социальной сети.

Любое малейшее изменение дизайна стартовой страницы или ярлыка приложения на рабочем столе, любое изменение алгоритма, функциональное нововведение происходит не просто по прихоти разработчика. Искусственный интеллект изучает модели поведения пользователей в сети и на основе анализа поведения миллионов клиентов создает изменения и улучшения.

Среди примеров успешных кейсов в этом направлении — опыт немецкого челленджера N26 Bank. Полная цифровизация позволяет клиентам управлять своей финансовой жизнью прямо со своих смартфонов с первого дня. Он предлагает клиентам открыть счет за считанные минуты прямо со смартфона, управлять им на ходу, тратить и откладывать деньги в режиме реального времени. Это предложение имеет смысл для клиента. В настоящее время ранее сложные процессы, такие как онбординг, могут происходить в любом месте за считанные минуты.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

По мере роста количества транзакций, реальных клиентов и интеграций будут возникать угрозы безопасности. Именно здесь алгоритмы машинного обучения пригодятся, когда банкам и другим учреждениям требуется специальное обнаружение мошенничества.

Банковские организации могут использовать его для мониторинга значительного количества параметров транзакций сразу по каждому счету в режиме реального времени. Алгоритм изучает исторические данные о платежах и анализирует действия каждого держателя карты. Такие модели могут быть очень заметными и с большой точностью предотвращать подозрительное поведение.

Глобальная платежная система Payoneer предоставляет финансовые услуги и онлайн-переводы денег по всему миру. Соответственно клиентская база компании исчисляется миллионами. Поскольку компания является зарегистрированным поставщиком MasterCard по всему миру, безопасность транзакций не будет работать без вариантов использования ML в банковской сфере.

Управление портфелем ценных бумаг

Управление портфелем — это онлайн-сервис управления капиталом, который использует статистические аспекты эмиссии, а также автоматизированные алгоритмы для оптимизации показателей активов клиентов. Клиенты заполняют свои финансовые цели, например, чтобы накопить некоторую сумму денег в течение определенного периода времени. Затем робот-советник распределяет текущие активы по вариантам и возможностям инвестирования. Управление портфелем включает в себя создание и контроль выбранных инвестиций, которые соответствуют долгосрочным финансовым целям инвестора и терпимости к риску.

Одна из крупнейших в мире фирм по управлению инвестициями BlackRock Investment Company предлагает Aladdin — операционную систему, созданную и адаптированную для нужд инвестиционных менеджеров. Компания утверждает, что Aladdin может использовать машинное обучение в FinTech, чтобы предоставить инвестиционным менеджерам в финансовых учреждениях программные инструменты для анализа рисков и управления портфелем, чтобы принимать более обоснованные инвестиционные решения и работать более эффективно.

Оценка и управление кредитными рисками

Кредитный риск – это экономический убыток, возникающий в результате невыполнения контрагентом своих договорных обязательств или повышенного риска неисполнения обязательств в течение срока действия сделки. Возросшая сложность оценки кредитных рисков открыла двери для глубокого изучения финансов. Это очевидно на растущем рынке кредитных дефолтных свопов, где существует множество неопределенных элементов, включая определение как вероятности события кредитного дефолта, так и оценки затрат в случае дефолта.

Другая сторона внедрения ML в управление рисками — термин безопасности. Группа казначейских и торговых решений Citi заключила стратегическое партнерство с Feedzai, лидером в области искусственного интеллекта для управления рисками в режиме реального времени в банковском деле и торговле.

Citi интегрировала платформу мониторинга транзакций Feedzai, основанную на передовых технологиях, в свои собственные сервисы и платформы, чтобы предоставить клиентам улучшенный контроль и управление рисками для платежных транзакций. Решение ML сравнивает все возможные точки данных в текущих и предыдущих транзакциях, чтобы обнаруживать подозрительные транзакции с проблемами соответствия.

Прогноз оттока клиентов

Прогнозирование оттока клиентов — один из самых популярных вариантов использования больших данных в бизнесе. Он заключается в обнаружении клиентов, которые могут отменить обычную подписку. Возможности для реализации методов огромны — от воронок продаж в коммерческих рассылках до настройки различных программ лояльности для клиентов.

В качестве примера практического применения машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов можно привести любую крупную телекоммуникационную компанию или оператора мобильной связи. В эту категорию входит практически любой бизнес, продающий подписки.

Гигант потокового видео Netflix имел общую чистую прибыль более 1,86 миллиарда долларов США в 2019 году, а годовой доход компании достиг 20,15 миллиарда долларов США. Число подписчиков потокового вещания Netflix по всему миру в последние годы продолжает расти, достигнув 167 миллионов в четвертом квартале 2019 года. Если вы заинтересованы в разработке мобильного приложения, ознакомьтесь с компетенциями Fayrix, чтобы узнать больше.

Оценка активов и управление

Управление активами для цифровых активов или распределенных промышленных активов — это приложения, в которых уже записываются объемные данные об активах, что делает их готовыми для автоматизации с помощью ИИ.

Фирмы по управлению активами и активами изучают потенциальные решения ИИ для улучшения своих инвестиционных решений и использования своих сокровищ исторических данных. Примерно 13,5% поставщиков ИИ в банковской сфере предлагают решения для управления состоянием и активами.

Прогнозирование фондового рынка

Прогнозы колебаний фондового рынка часто недооцениваются в сфере трейдинга и даже считаются псевдонаучными. Некоторые трейдеры старой школы до сих пор так думают и каждый день изучают тонны биржевых графиков с японскими свечами.

Однако сегодня предприятия могут делать приблизительные предположения и обоснованные прогнозы на основе имеющейся у них в настоящем и прошлом информации о любых акциях. Предполагаемое предположение о прошлых движениях и закономерностях цены акций называется техническим анализом акций и используется для прогнозирования направления цены акции. В то же время наиболее известная техника связана с использованием искусственных нейронных сетей и алгоритмов.

Алгоритмы и их использование на фондовом рынке и в трейдинге

Финансовое машинное обучение помогает решать задачи с выигрышными торговыми решениями в сфере алгоритмического трейдинга. Математическая модель отслеживает последние обновления рыночной информации и результатов торговли в режиме реального времени. Был создан специальный алгоритм для выявления паттернов, которые могут повлиять на динамику цен акций в их повышательном или нисходящем ходе. Затем он может активно продавать, удерживать или покупать акции, используя фактическую информацию, связанную с прогнозами.

Алгоритмы машинного обучения могут одновременно анализировать множество источников данных и рыночные условия. И понятно, что трейдеры-люди физически не могут достичь этого из-за огромного количества информации.

Андеррайтинг и кредитный скоринг

Так называемая система кредитного скоринга оценивает кредитоспособность человека и кредитные риски на основе числовых статистических методов. Данная технология часто используется в быстром кредитовании на небольшие суммы при оформлении потребительских экспресс-кредитов в реальных магазинах кредитными компаниями в бизнесе операторов мобильной связи или страховых компаний.

Скоринг – это присвоение баллов путем заполнения анкеты, разработанной оценщиками кредитных рисков. По результатам набранных баллов система автоматически принимает решение об одобрении или отказе в выдаче кредита.

Данные для скоринговых систем получены из вероятностей погашения кредита отдельными группами заемщиков, которые были получены в результате анализа кредитной истории тысяч людей. Считается, что существует корреляция между некоторыми социальными характеристиками конкретного клиента, в том числе наличием детей, семейным положением, уровнем образования и добросовестностью заемщика.

Например, одно из крупнейших бюро кредитных историй США с более чем вековой историей Equifax успешно внедряет машинное обучение и технологии FinTech. Они используют их в кредитном скоринге, чтобы предоставлять кредитные рейтинги и демографические данные предприятиям, а также предлагают коммерческий кредитный мониторинг и услуги по предотвращению мошенничества непосредственно потребителям.

Примеры успешных стартапов в финансовой индустрии

Ниже приведены некоторые выдающиеся решения, использующие искусственный интеллект и машинное обучение, которые помогают как банкам, так и обычным пользователям лучше справляться с управлением финансами.

сигнифид

Это один из самых популярных стартапов по машинному обучению в банковской сфере. Более того, решение создано на стыке банковского дела и электронной коммерции, так как его основная задача — выявление мошенничества на этапе оформления заказа. Используя технологии глубокого обучения, решение проверяет личность клиентов, а также делает выводы о платежном намерении с учетом предыдущих транзакций и моделей поведения пользователей.

Гипернаука

HyperScience — один из стартапов в области искусственного интеллекта и машинного обучения в банковской сфере, направленный на повышение производительности, устранение человеческих ошибок и оптимизацию рутинных задач. Благодаря технологии интеллектуальной обработки документов решение превращает рукописные счета в точные данные.

AppZen

Это еще один увлекательный стартап машинного обучения в финансовой индустрии, созданный для автоматизированного аудита бэк-офиса. Платформа анализирует контракты и счета-фактуры, чтобы найти ошибки, мошенничество и модели расходов. Решение также оснащено обработкой естественного языка (NLP) и передовым компьютерным зрением.

Зест Финанс

Эта платформа является одним из примеров стартапов ML в банковской сфере, направленных на улучшение кредитного скоринга. С помощью расширенного кредитного моделирования решение выявляет возможные риски и помогает кредиторам принимать обоснованные решения. Zest Finance также поддерживает концепции открытых финансов, анализируя все доступные данные о платежеспособности клиентов, чтобы получить полную картину.

Будущий советник

Технологии машинного обучения в финансовых стартапах выходят за рамки сбора и анализа данных. Future Advisor — один из них, основанный на прогнозной аналитике. Платформа предлагает основанные на данных инвестиционные решения и тактики управления состоянием в зависимости от цели, а также рассматривает возможности оптимизации налогообложения.

Клео

Использование технологий ИИ в банковских стартапах для решения рутинных и более сложных задач банка — не единственная возможность. Машинное обучение в финансовых стартапах может пригодиться и обычным пользователям. Например, Cleo — это интеллектуальное приложение для составления бюджета, которое анализирует привычки и модели расходов, дает советы по составлению бюджета, предлагает установить финансовые цели и помогает пользователям их достичь. Интуитивно понятный дизайн и забавный пользовательский интерфейс — вот функции, которые делают Cleo еще более выдающимся.

Наш опыт

Управлять своим стартап-проектом всегда сложно, особенно если вы собираетесь взорвать рынок FinTech своей выдающейся идеей. Тем не менее, есть много технических проблем и вопросов соответствия, которые нужно решить заранее, и Fayrix здесь, чтобы помочь вам с обеими задачами.

Мы — оффшорная компания по разработке программного обеспечения, предоставляющая услуги веб-дизайна и мобильного дизайна для стартапов. Более того, мы прекрасно понимаем их потребности в высочайшем качестве конечного проекта, разумно увязанном со стоимостью разработки. Чтобы максимально оптимизировать процесс разработки, мы создали удаленные и выделенные технические команды с возможностью их перемещения на определенном этапе роста стартапа.

Наш обширный опыт в разработке программного обеспечения для стартапов охватывает, помимо прочего, создание финтех-решений для прогнозирования спроса, оптимизации складов, прогнозирования оттока клиентов и кредитного скоринга.

Свяжитесь с нами прямо сейчас, чтобы обсудить вашу идею и наметить стратегию развития вашего будущего финтех-проекта!

Fayrix имеет большой опыт в эффективных кейсах машинного обучения для финансов и конкретных задач в бизнесе. Готовые решения могут применяться в различных областях, от прогнозирования спроса и оптимизации склада до прогнозирования оттока клиентов и кредитного скоринга.

Среди наших клиентов крупнейшие банки различных стран. У нас было успешное сотрудничество с американским Santander Bank. Мы помогли построить прогностическую модель для определения потребления клиентами банковских продуктов. Основной целью внедрения метода было повышение конверсии в кампаниях по продажам конкретного банковского продукта, ориентированных на узкую целевую аудиторию.

Еще один успешный пример использования машинного обучения в банковской сфере был связан с самым известным российским банком — Сбербанком. Команде Fayrix пришлось построить модель прогнозирования общих и индивидуальных расходов клиентов. Мы разработали ансамбль моделей для решения задачи: прогнозирование временных рядов, линейная регрессия и деревья решений. Целями этого решения было увеличение продаж и лояльности за счет релевантных персональных предложений. Суть реализованного метода заключалась в прогнозировании операций клиента с пластиковой картой.

Revoleto — это платформа электронного обучения, которая помогает пользователям открыть для себя мир инвестиций и трейдинга. Компания стремится разработать платформу электронного обучения для трейдеров, чтобы позволить новичкам погрузиться в рынок трейдинга. Широкий спектр полезных инвестиционных и торговых инструментов Revoleto помогает энтузиастам торговли углубить свое понимание и научиться правильно анализировать рынок.

Последние мысли

Машинное обучение более распространено в финансах, чем в любой другой отрасли, из-за доступной мощности компьютеров и новых инструментов машинного обучения. Самые большие преимущества машинного обучения в финансах включают упрощение маркетинга продуктов и помощь в составлении точных прогнозов продаж.

Алгоритмы машинного обучения могут решать многие задачи, которые превышают человеческие возможности, и исключают человеческие ошибки. Поскольку алгоритмы постоянно учатся, они служат мостом к полностью безупречной автоматизированной финансовой системе. Если вашему бизнесу необходимо такое преимущество, чтобы опередить конкурентов, обращайтесь в команду Fayrix. Будем рады обсудить ваши проектные идеи!

Если вы все еще не уверены, какая технология вам понадобится в вашем будущем проекте, проверьте технологические компетенции Fayrix и выберите лучшее решение для решения всех ваших бизнес-задач.

Часто задаваемые вопросы

Каковы основные варианты использования машинного обучения в финансах?

В большинстве случаев технологии машинного обучения в финансовых стартапах открывают множество возможностей для анализа данных и моделей поведения клиентов, выявления покупательских привычек, оценки фактических доходов, принятия менее рискованных кредитных и инвестиционных решений, улучшения качества обслуживания клиентов, предотвращения мошенничества и автоматизации документооборота. обработка.

Какие самые популярные проекты, разработанные с помощью ML для финансовой отрасли?

Наиболее популярными стартапами в сфере ИИ и машинного обучения в банковской сфере являются Sygnifyd (решение, выявляющее мошенничество при совершении онлайн-платежей), HyperScience (платформа, автоматизирующая обработку счетов), Future Advisor (решение для принятия решений на основе ИИ, предлагающее выгодные варианты инвестирования), и Cleo (приложение для составления личного бюджета и управления денежными средствами на базе искусственного интеллекта).

Заменит ли ИИ финансовую работу?

Перспективных стартапов в банковской сфере очень много, и некоторые из них уже устранили необходимость участия человека, например те приложения, которые автоматизируют рутинные задачи. Действительно, ИИ, вероятно, заменит некоторые финансовые должности из-за огромного потенциала этой технологии и воздействия COVID-19. Однако все еще есть задачи, требующие человеческого разума, интуиции, опыта и творчества, и связанные с ними рабочие места вряд ли будут полностью заменены искусственным интеллектом.