Как машинное обучение улучшает цифровые банковские услуги

Машинное обучение (разновидность искусственного интеллекта) не просто переводит текст или рекомендует видео, которое вы посмотрите следующим, оно оказало значительное влияние в самых важных сферах, таких как здравоохранение, банковское дело и т. д.

В то время как здравоохранение было ограничено несколькими сценариями, модели машинного обучения в банковском деле помогли решить самые большие проблемы и упростили нашу повседневную банковскую деятельность. Из этого руководства вы узнаете о влиянии машинного обучения на банковский сектор и о том, как оно улучшает цифровые банковские услуги.

Что такое машинное обучение (ML)?

Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет системам самостоятельно учиться и принимать решения, используя данные, без явного программирования на это. Он анализирует огромные объемы данных, чтобы выявить различные закономерности и прогнозировать результаты на основе данных. Существует три основных типа машинного обучения.

• Контролируемое машинное обучение: При контролируемом машинном обучении модель обучается с использованием размеченных данных для прогнозирования результатов на основе прошлых данных.
• Неконтролируемое машинное обучение: С другой стороны, при обучении без учителя модель обучается с использованием неразмеченных данных и самостоятельно прогнозирует выходные данные на основе скрытых закономерностей.
• Усиленное обучение: Модель обучается в режиме реального времени на основе обратной связи.

Например, представьте, что вам нужен компьютер, который может распознавать изображения кошек. При обучении с учителем вы тренируете компьютер с помощью картинок с пометками «кот» и «не кот», а модель изучает кошек, чтобы можно было предсказать изображение кошки в данных.

Между тем, при обучении без учителя вы обучаете модель, используя неразмеченные данные. Здесь вы прямо не упоминаете, что это был кот; однако на основе скрытого шаблона или структуры модель идентифицирует шаблон и предсказывает появление кошек в будущем.

Наконец, при усиленном обучении вы вознаграждаете модель, если она правильно идентифицирует кошку, или наказываете ее, если нет, и она учится на основе обратной связи.

Машинное обучение обширно. Требуются годы, чтобы изучить и понять, как это работает. Однако вам не нужно знать все о машинном обучении, чтобы понять, как оно влияет на нашу жизнь, особенно в сфере цифрового банкинга; машинное обучение стало необходимым для предоставления более быстрых, эффективных и безопасных услуг.

Персонализация банковских услуг

Банки могут предлагать более персонализированные услуги с помощью машинного обучения. Анализируя транзакции клиентов и активность счетов, банки могут создавать персонализированные предложения, основанные на финансовых целях клиентов. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут помочь проанализировать расходы клиентов, привычки сбережений и истории транзакций, а также предложить персонализированные рекомендации.

Например, если вы постоянно тратите деньги на питание или развлечения, банк может предложить кредитную карту с льготами, адаптированными именно к этим категориям.

Динамический кредитный скоринг

Традиционные кредитные рейтинги основаны на ограниченном наборе факторов, таких как доход, уровень задолженности и кредитная история человека. Однако эти факторы не отражают всю финансовую ситуацию пользователя.

В дополнение к стандартным факторам, используя машинное обучение, банки могут оценивать покупательское поведение клиентов, историю транзакций и даже социальные показатели, такие как образование и история трудоустройства, выбор образа жизни и другие информационные финансовые транзакции, чтобы предлагать кредитные рейтинги.

Это помогает банкам проводить более точные оценки и избегать ошибок, а также помогает пользователям, особенно тем, у кого ограниченная кредитная история. Это также позволяет банкам предоставлять кредиты большему количеству людей, включая тех, кого традиционные методы могли бы не заметить.

Улучшение обнаружения мошенничества и безопасности

Безопасность является одной из самых больших проблем в цифровом банкинге. Учитывая рост масштабов банковского мошенничества, банкам необходимы эффективные системы защиты конфиденциальной финансовой информации своих клиентов. Именно здесь машинное обучение может сыграть важную роль в обнаружении и предотвращении мошенничества.

Используя машинное обучение, банки могут выявлять подозрительные транзакции в режиме реального времени и предотвращать несанкционированные транзакции. Более того, эти модели обучаются и адаптируются к новым видам мошенничества и помогают их предотвращать. Например, если клиент снимает крупную сумму из незнакомого места, система машинного обучения может отметить это поведение и предупредить клиента или просто заблокировать транзакцию.

Наряду с этим, используя различные модели ML, банки могут отслеживать уникальное поведение клиентов, чтобы подтвердить их личность как клиентов. Это включает в себя анализ того, как быстро клиенты печатают, момент мыши или то, как они взаимодействуют со своими мобильными телефонами, а также проверку соответствия текущих моделей историческим данным клиента для подтверждения фактического владельца учетной записи.

Оптимизация услуг овердрафта

Защита от овердрафта — это популярная функция, которую предлагают многие банки, чтобы клиенты не взимали комиссию, когда на их счетах недостаточно денег для покрытия транзакции. Используя МО, банки более эффективно управляют покрытием овердрафта, анализируя поведение клиентов, привычки расходов, время транзакций или остатки на счетах и ​​отмечая счета, подверженные риску перерасхода.

Используя эти данные, банки могут затем отправлять клиентам уведомления, давая им возможность перевести средства или отменить ожидающий платеж. ML также позволяет банкам предлагать более персонализированные услуги по защите от овердрафта вместо универсального решения. Банки могут использовать машинное обучение для оценки финансового положения клиента и предлагать покрытие овердрафта, соответствующее его потребностям.

Например, клиентам, которые часто сталкиваются с проблемами низкого баланса, может быть предложен более высокий уровень защиты, а клиентам со стабильной активностью на счете может быть предоставлен другой вариант. Это гарантирует, что вы платите только за тот уровень защиты, который вам действительно необходим, без каких-либо дополнительных комиссий.

Улучшение поддержки клиентов

Надежная поддержка клиентов — важнейшая часть цифрового банкинга. Большинство банков сейчас используют интеллектуальных чат-ботов, виртуальных помощников и различные автоматизированные системы, чтобы помочь клиентам получить поддержку. От ответов на вопросы клиентов до личной поддержки — машинное обучение может помочь банкам завоевать доверие и быстро решить проблемы клиентов.

Чат-боты с искусственным интеллектом могут помочь отвечать на запросы клиентов в режиме реального времени, понимать и отвечать на широкий спектр вопросов клиентов, а также предлагать персонализированные рекомендации. Таким образом, банки сокращают время ожидания и освобождают агентов, которые могут сосредоточиться на более сложных вопросах.

Виртуальные помощники для индивидуальной поддержки

Как и чат-боты, виртуальные помощники стали обычным явлением, предлагая персонализированную поддержку. Эти виртуальные помощники используют машинное обучение для анализа данных клиентов и предоставления индивидуальных советов или информации в зависимости от того, какие данные связаны со счетами клиентов.

Например, виртуальный помощник может порекомендовать конкретный сберегательный счет в зависимости от финансовых целей клиента и даже напомнить клиентам о предстоящих счетах, исходя из их обычных привычек расходования средств. Со временем, когда помощник учится на прошлых взаимодействиях, он становится лучше предугадывать ваши потребности и предлагать вам все более и более актуальные советы.

Автоматизация рутинных процессов

Машинное обучение также позволяет банкам автоматизировать наиболее распространенные задачи, такие как процессы ввода данных и проверки документов, для экономии времени и человеческих ресурсов. Это помогает банкам ускорить операции, а также уменьшить количество человеческих ошибок.

Например, системы машинного обучения могут автоматически классифицировать и сортировать финансовые документы, а также проверять информацию о клиентах и ​​даже быстрее обрабатывать кредиты или требования. Автоматизация также экономит деньги, позволяя банкам сосредоточить свои ресурсы на инновациях и предоставлять более качественные услуги вам и другим клиентам.

Оптимизация кредитных решений

Машинное обучение также меняет способы выдачи кредитов банками. Наряду с традиционными кредитными рейтингами банки могут анализировать структуру расходов пользователей и принимать точные решения о кредитовании. Таким образом, и банк, и заемщик могут получить выгоду от машинного обучения.

Заключение

Машинное обучение играет действительно важную роль в изменении цифровых банковских услуг. Он участвует в улучшении персонализации и улучшении обнаружения мошенничества, а также в оптимизации поддержки клиентов и обеспечении будущего банковского дела. Поскольку большинство банков продолжают внедрять эти технологии, вы и другие клиенты можете рассчитывать на еще более индивидуальный подход, лучшую безопасность и инновационные финансовые услуги. Потенциал машинного обучения в банковском деле огромен, и он будет только расти по мере развития технологий.