Нет никаких сомнений в том, что финансовая отрасль претерпевает трансформационные изменения. Чтобы предоставлять превосходные услуги своим клиентам и превзойти конкурентов, финансовые учреждения используют новейшие технологии для понимания потребностей клиентов, выявления возможностей, сохранения конкурентоспособности, решения бизнес-проблем и оптимизации операций бэк-офиса.

В последние годы наблюдается быстрое ускорение темпов развития прорывных технологий, таких как ИИ и машинное обучение в финансах, благодаря совершенствованию программного и аппаратного обеспечения. В частности, в финансовом секторе наблюдается резкий рост случаев использования приложений машинного обучения для достижения лучших результатов как для потребителей, так и для бизнеса.

Машинное обучение в финансах

До недавнего времени только хедж-фонды были основными пользователями ИИ и МО в финансах, но за последние несколько лет применение МО распространилось на различные другие области, включая банки, финтех, регулирующие органы и страховые компании, и это лишь некоторые из них. .

Начиная с ускорения процесса андеррайтинга, составления и оптимизации портфеля, проверки модели, роботизированного консультирования, анализа влияния на рынок и заканчивая предложением альтернативных методов кредитной отчетности, различные варианты использования ИИ и машинного обучения в финансах оказывают значительное влияние на этот сектор.

Финансовая индустрия, включая банки, торговые и финтех-фирмы, быстро внедряет машинные алгоритмы для автоматизации трудоемких, рутинных процессов и предлагает гораздо более оптимизированный и персонализированный опыт работы с клиентами.

Как работает машинное обучение в финансах?

Машинное обучение работает путем извлечения значимой информации из необработанных наборов данных и обеспечивает точные результаты. Эта информация затем используется для решения сложных проблем с большим объемом данных, которые имеют решающее значение для банковского и финансового сектора.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения способны учиться на данных, процессах и методах, используемых для поиска различных идей.

Проблемы, с которыми сталкиваются финансовые компании при внедрении решений машинного обучения

При разработке решений для машинного обучения компании, предоставляющие финансовые услуги, обычно сталкиваются с некоторыми из распространенных проблем, описанных ниже:

  • Недостаточное понимание ключевых показателей эффективности бизнеса

Компании, предоставляющие финансовые услуги, хотят использовать эту прекрасную возможность, но из-за нереалистичных ожиданий и отсутствия ясности в отношении того, как работают ИИ и машинное обучение (и зачем они им нужны), они часто терпят неудачу в этом аспекте.

  • Высокая стоимость НИОКР

Компании, предоставляющие финансовые услуги, часто сталкиваются с трудностями при управлении данными, имея фрагментированные фрагменты данных, хранящиеся в разных местах, таких как программное обеспечение для отчетности, региональные центры данных, CRM и т. д. Подготовка этих данных для проектов по науке о данных требует много времени и является дорогостоящей задачей для компаний.

Сочетание всех таких проблем приводит к нереалистичным оценкам и съедает весь бюджет проекта. Именно по этой причине финансовые компании должны устанавливать реалистичные ожидания для каждого проекта услуг машинного обучения в зависимости от их конкретных бизнес-целей.

Зачем использовать машинное обучение в финансах?

Вот некоторые из причин, по которым банки и компании, предоставляющие финансовые услуги, должны рассмотреть возможность использования машинного обучения, несмотря на вышеупомянутые проблемы:

  • Увеличение доходов за счет повышения производительности и улучшения взаимодействия с пользователем
  • Низкие эксплуатационные расходы благодаря автоматизации процесса
  • Усиленная безопасность и лучшее соответствие

Варианты использования машинного обучения в финансах

Вот несколько примеров использования алгоритмов машинного обучения в финансовом секторе:

1. Финансовый мониторинг

Алгоритмы машинного обучения можно использовать для значительного повышения безопасности сети. Специалисты по данным всегда работают над системами обучения для обнаружения таких признаков, как методы отмывания денег, которые можно предотвратить с помощью финансового мониторинга. В будущем велика вероятность того, что технологии машинного обучения будут использоваться в самых передовых сетях кибербезопасности.

2. Составление инвестиционных прогнозов

Тот факт, что технологии с поддержкой машинного обучения дают расширенное представление о рынке, позволяет управляющим фондами выявлять конкретные изменения рынка намного раньше, чем при использовании традиционных инвестиционных моделей.

Известные фирмы, такие как Bank of America, JPMorgan и Morgan Stanley, активно инвестируют в технологии машинного обучения для разработки автоматизированных инвестиционных консультантов, прорыв в инвестиционно-банковской отрасли совершенно очевиден.

3. Автоматизация процессов

Решения на основе машинного обучения позволяют финансовым компаниям полностью заменить ручную работу за счет автоматизации повторяющихся задач с помощью интеллектуальной автоматизации процессов для повышения производительности бизнеса. Чат-боты, автоматизация документооборота и геймификация обучения сотрудников — вот лишь некоторые из примеров автоматизации процессов в финансах с использованием машинного обучения. Это позволяет финансовым компаниям улучшать качество обслуживания клиентов, сокращать расходы и расширять масштабы своих услуг.

Кроме того, технология машинного обучения может легко получать доступ к данным, интерпретировать поведение, отслеживать и распознавать закономерности. Это может быть легко использовано для систем поддержки клиентов, которые могут работать подобно реальному человеку и решать все уникальные запросы клиентов.

Примером этого является Wells Fargo использует чат-бот на основе машинного обучения через Facebook Messenger для эффективного общения со своими пользователями. Чат-бот помогает клиентам получить всю необходимую им информацию об их учетных записях и паролях.

4. Безопасные транзакции

Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с обнаружением транзакционного мошенничества, анализируя миллионы точек данных, которые, как правило, остаются незамеченными людьми. Кроме того, машинное обучение также снижает количество ложных отказов и помогает повысить точность утверждений в реальном времени. Эти модели обычно строятся на поведении клиента в Интернете и истории транзакций.

Помимо обнаружения мошеннического поведения с высокой точностью, технология машинного обучения также позволяет выявлять подозрительное поведение в учетной записи и предотвращать мошенничество в режиме реального времени, а не обнаруживать его после того, как преступление уже совершено.

Согласно исследованиям, почти на каждый доллар, потерянный в результате мошенничества, затраты на восстановление, которые несут финансовые учреждения, составляют около 2,92 доллара.

Одним из наиболее успешных применений машинного обучения является обнаружение мошенничества с кредитными картами. Банки, как правило, оснащены системами мониторинга, которые обучаются на исторических данных о платежах. Обучение, проверка и тестирование алгоритмов основаны на обширных наборах данных о транзакциях по кредитным картам. Алгоритмы классификации на основе машинного обучения могут легко маркировать события как мошенничество, а не как мошенничество, чтобы остановить мошеннические транзакции в режиме реального времени.

5. Управление рисками

Используя методы машинного обучения, банки и финансовые учреждения могут значительно снизить уровень риска, анализируя огромный объем источников данных. В отличие от традиционных методов, которые обычно ограничиваются важной информацией, такой как кредитный рейтинг, ML может анализировать значительные объемы личной информации, чтобы снизить их риск.

Различные идеи, собранные с помощью технологии машинного обучения, также предоставляют организациям банковских и финансовых услуг полезную информацию, которая помогает им принимать последующие решения. Примером этого могут быть программы машинного обучения, использующие различные источники данных для клиентов, подающих заявки на кредит, и присваивающие им оценки риска. Затем алгоритмы машинного обучения могли бы легко предсказать клиентов, которым грозит дефолт по своим кредитам, чтобы помочь компаниям переосмыслить или скорректировать условия для каждого клиента.

6. Алгоритмическая торговля

Машинное обучение в трейдинге — еще один отличный пример эффективного использования в финансовой сфере. Алгоритмическая торговля (АТ) фактически стала доминирующей силой на мировых финансовых рынках.

Решения и модели на основе машинного обучения позволяют торговым компаниям принимать более эффективные торговые решения, внимательно отслеживая результаты торговли и новости в режиме реального времени, чтобы обнаруживать закономерности, которые могут привести к росту или падению цен на акции.

Алгоритмы машинного обучения также могут одновременно анализировать сотни источников данных, что дает трейдерам явное преимущество перед средним рынком. Некоторые из других преимуществ алгоритмической торговли включают:

  1. Повышение точности и снижение вероятности ошибок
  2. AT позволяет совершать сделки по наилучшей возможной цене
  3. Человеческие ошибки, вероятно, будут существенно снижены
  4. Обеспечивает автоматическую и одновременную проверку нескольких рыночных условий.

7. Финансовый консалтинг

Существуют различные приложения для управления бюджетом, основанные на машинном обучении, которые могут предложить клиентам узкоспециализированные и целевые финансовые советы и рекомендации. Алгоритмы машинного обучения не только позволяют клиентам ежедневно отслеживать свои расходы с помощью этих приложений, но также помогают им анализировать эти данные, чтобы определить свои модели расходов, а затем определить области, в которых они могут сэкономить.

Одной из других стремительно развивающихся тенденций в этом контексте являются роботы-советники. Работая как обычные консультанты, они специально нацелены на инвесторов с ограниченными ресурсами (частных лиц и представителей малого и среднего бизнеса), которые хотят управлять своими средствами. Эти роботы-консультанты на основе машинного обучения могут применять традиционные методы обработки данных для создания финансовых портфелей и решений, таких как торговля, инвестиции, пенсионные планы и т. д., для своих пользователей.

8. Управление данными клиентов

Когда речь идет о банках и финансовых учреждениях, данные являются наиболее важным ресурсом, поэтому эффективное управление данными играет центральную роль в росте и успехе бизнеса.

Огромный объем и структурное разнообразие финансовых данных, от мобильной связи, активности в социальных сетях до деталей транзакций и рыночных данных, затрудняет их обработку вручную даже для финансовых специалистов.

Интеграция методов машинного обучения для управления такими большими объемами данных может повысить как эффективность процессов, так и преимущества извлечения реальной интеллектуальной информации из данных. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, такие как анализ данных, интеллектуальный анализ данных и обработка естественного языка, помогают получать ценную информацию из данных для повышения прибыльности бизнеса.

Отличным примером этого могут быть алгоритмы машинного обучения, используемые для анализа влияния развития рынка и конкретных финансовых тенденций на финансовые данные клиентов.

9. Принятие решений

Банковские и финансовые учреждения могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных. Например, запросы клиентов, взаимодействие в социальных сетях и различные бизнес-процессы внутри компании, а также выявление тенденций (как полезных, так и потенциально опасных) для оценки рисков и помощи клиентам в принятии обоснованных решений.

10. Повышение уровня обслуживания клиентов

С помощью интеллектуального чат-бота клиенты могут решить все свои вопросы, касающиеся определения ежемесячных расходов, права на получение кредита, доступного плана страхования и многого другого.

Кроме того, существует несколько приложений на основе машинного обучения, которые при подключении к платежной системе могут анализировать счета и позволяют клиентам сохранять и приумножать свои деньги. Сложные алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа поведения пользователей и разработки индивидуальных предложений. Например, клиент, желающий инвестировать в финансовый план, может получить персонализированное инвестиционное предложение после того, как алгоритм машинного обучения проанализирует его/ее существующее финансовое положение.

11. Программа удержания клиентов

Компании-эмитенты кредитных карт могут использовать технологию ML для прогнозирования клиентов из группы риска и удержания выбранных из них. Основываясь на демографических данных пользователей и активности транзакций, они могут легко прогнозировать поведение пользователей и разрабатывать предложения специально для этих клиентов.

Приложение включает в себя прогнозирующую модель бинарной классификации для выявления клиентов, подверженных риску, с последующим использованием модели рекомендаций для определения наиболее подходящих предложений карт, которые могут помочь удержать этих клиентов.

12. Маркетинг

Способность моделей искусственного интеллекта и машинного обучения делать точные прогнозы на основе прошлого поведения делает их отличным маркетинговым инструментом. Анализируя использование мобильных приложений, веб-активность и ответы на предыдущие рекламные кампании, алгоритмы машинного обучения могут помочь в создании надежной маркетинговой стратегии для финансовых компаний.

Будущие перспективы машинного обучения в финансах

В то время как некоторые приложения машинного обучения в банковском деле и финансах хорошо известны и очевидны, например, чат-боты и мобильные банковские приложения, алгоритмы и технологии машинного обучения в настоящее время постепенно используются и для инновационных будущих приложений, путем точного извлечения исторических данных о клиентах. и предсказание их будущего.

Помимо установленных вариантов использования машинного обучения в финансах, как обсуждалось в предыдущем разделе, существует несколько других многообещающих приложений, которые технология ML может предложить в будущем. Хотя некоторые из них сегодня имеют относительно активное применение, другие все еще находятся в зачаточном состоянии.

  • Рекомендации или продажи различных финансовых продуктов

Хотя существуют различные приложения для автоматизированных продаж/рекомендаций финансовых продуктов, существующие даже сегодня, некоторые из них включают системы, основанные на правилах (вместо машинного обучения), где данные по-прежнему проходят через ручные ресурсы, чтобы иметь возможность рекомендовать сделки или инвестиции клиентам.

В будущем технологии машинного обучения и искусственного интеллекта будут активно использоваться сайтами рекомендаций по страхованию, чтобы предложить клиентам конкретный полис страхования дома или автомобиля. Кроме того, интересной тенденцией в будущем будут роботы-консультанты, предлагающие изменения в портфелях, и быстрый рост персонализированных приложений и личных помощников на основе машинного обучения, предлагающих клиентам более объективные и надежные консультационные услуги.

  • Повышенная безопасность

Безопасность данных в банковском деле и финансах является критически важной областью. Со всей информацией, доступной в Интернете, организациям становится все труднее сохранять в безопасности все имена пользователей, пароли и контрольные вопросы. В ближайшие несколько лет в этой области произойдут резкие сдвиги, когда пароли, имена пользователей и контрольные вопросы могут перестать быть нормой для безопасности пользователей.

Подняв безопасность на ступеньку выше, приложения машинного обучения изменят будущую безопасность в отрасли благодаря внедрению распознавания голоса, распознавания лиц или других подобных биометрических данных.

Adyen, Payoneer, Paypal, Stripe и Skrill относятся к некоторым компаниям, которые вложили значительные средства в машинное обучение безопасности.

  • Анализ настроений клиентов

Модели машинного обучения могут оказать большую помощь финансовым компаниям, когда речь идет об анализе текущих рыночных тенденций, прогнозировании изменений и использовании социальных сетей для каждого клиента.

Поскольку человеческий фактор в первую очередь влияет на фондовый рынок, компаниям необходимо постоянно учиться на финансовой активности пользователей. Кроме того, анализ настроений потребителей также может дополнять текущую информацию о различных типах коммерческих и экономических событий.

  • Лучшее обслуживание клиентов

Все большее число финансовых учреждений в настоящее время отдают приоритет привлечению клиентов по очевидным причинам. Помимо того, что они помогают им улучшить показатели удержания, это также помогает им понять поведение пользователей и их меняющиеся проблемы и потребности. Отличным примером этого являются чат-боты, используемые для мгновенного общения с клиентом.

В будущем эти чат-помощники будут создаваться с множеством финансовых инструментов взаимодействия с клиентами и надежными механизмами обработки естественного языка, чтобы обеспечить быстрое взаимодействие и запросы.

Хотя такой специализированный чат-бот сегодня не является нормой в банковской или финансовой сфере, он имеет большой потенциал в будущем. Это одно из приложений, которое выходит за рамки простого машинного обучения в сфере финансов и, вероятно, будет использоваться во множестве других областей и отраслей.

Машинное обучение в финансах — что дальше?

Сегодня машинное обучение играет решающую роль в различных аспектах финансовой экосистемы: от управления активами до оценки рисков, предоставления рекомендаций по инвестициям, борьбы с мошенничеством в финансах, аутентификации документов и многого другого.

В то время как алгоритмы машинного обучения решают множество задач, они постоянно извлекают уроки из объемов данных и сокращают разрыв, приближая мир к полностью автоматизированной финансовой системе.

Для большинства финансовых компаний необходимо начать с определения правильного набора вариантов использования с опытным партнером по услугам машинного обучения, который может разработать и внедрить правильные модели, сосредоточив внимание на конкретных данных и бизнес-области после глубокого понимания ожидаемый результат, который будет извлекаться из разных источников, преобразовываться и получать желаемые результаты.

Это конец этого блога. Похлопайте, если вам действительно понравилось.

Приятного чтения..!!