В этой статье мы обсудили, как наука о данных помогает стартапам исправить традиционные финансовые услуги. Читайте, чтобы узнать об этом подробнее.
Развитие и интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и науки о данных в автоматизации технологий привели к разработке некоторых из самых передовых, эффективных и безопасных систем финансовых услуг, доступных сегодня. Эти технологии повлияли на операционные возможности в различных отраслях и улучшили их, открыв период превосходной производительности, подкрепленный увеличением доступности высококачественной информации и данных.
Эта технологическая революция оказала значительное влияние на финансовые услуги, что привело к появлению нескольких стартапов, которые используют искусственный интеллект и науку о данных для прогнозирования денежных потоков, оценки кредитоспособности и выявления мошенничества. Чтобы получить конкурентное преимущество, стартапы, использующие ИИ, принимают более эффективные решения на основе данных, увеличивая прибыль напрямую за счет эффективного таргетинга, автоматизации повторяющихся задач и многого другого. В результате мы добились значительного прогресса в расширении доступа к финансовым услугам, значительно увеличив охват ранее необслуживаемого населения. Кроме того, ожидается, что к 2024 году глобальные расходы на ИИ превысят 110 миллиардов долларов США, что почти вдвое больше, чем в 2020 году.
Улучшенное кредитование
Кредитный скоринг — важнейшее применение ИИ в финансовой индустрии. ИИ используется крупными банками, финтех-компаниями и NBFC для ускорения процессов и точной оценки потенциальных заемщиков. Чтобы определить кредитоспособность клиента, AI и ML используют расширенные алгоритмы классификации с различными поясняющими переменными, такими как демографические данные, доход, сбережения, история транзакций, прошлая кредитная история, цифровой след и многое другое. Использование этих технологий дает учреждениям дополнительное преимущество в принятии беспристрастных решений, а также позволяет заемщикам без обширной кредитной истории получить доступ к капиталу и продемонстрировать свою способность погашать кредиты.
Расширенный алгоритмический трейдинг
Использование методов искусственного интеллекта, таких как эволюционные вычисления, глубокое обучение и вероятностная логика, стало интригующим событием в алгоритмическом трейдинге. Эти методы помогают трейдерам систематически реализовывать и разрабатывать стратегию предстоящих сделок, экспоненциально увеличивая возможности прогнозирования. Системы искусственного интеллекта также помогают трейдерам отслеживать подверженность риску, корректировать или закрывать позиции в зависимости от потребностей пользователя полностью автоматически, устраняя необходимость в каком-либо вмешательстве человека. Кроме того, системы искусственного интеллекта и машинного обучения предоставляют трейдерам конкурентоспособные цены, управление ликвидностью, оптимизацию и упрощенное исполнение, а методы обработки естественного языка (NLP), используемые в системах искусственного интеллекта, позволяют трейдерам точно определять настроения из таких источников, как Twitter, Reddit, новостные статьи, и так далее.
Предотвращение мошенничества
Множество алгоритмов машинного обучения предназначены для обнаружения и предотвращения мошеннических транзакций. Традиционные методы борьбы с мошенничеством включали жестко закодированные правила, разработанные экспертами в предметной области, которые затем могли быть обнаружены и использованы мошенниками. Решения на основе ИИ могут развиваться и адаптироваться к новым шаблонам, обнаруженным в транзакционных данных, таких как прошлое поведение, местоположение, модели расходов и многое другое, что позволяет создать более безопасную и защищенную систему, которую можно использовать для обнаружения аномалий и запуска предупреждений.
Персонализированный банковский опыт
За последние два года популярность чат-ботов возросла, и банки используют возможности искусственного интеллекта и передовых методов НЛП, чтобы лучше понимать потребности своих клиентов. Кроме того, банковские учреждения используют огромные объемы данных для анализа покупательских привычек потребителей и предоставления индивидуальных финансовых рекомендаций, помогающих им достичь своих финансовых целей. К ним относятся предложения по сокращению ежемесячных расходов и прогнозированию повторяющихся переводов в ближайшем будущем. С использованием ИИ и МО возможности улучшения качества обслуживания клиентов безграничны.
Автоматизация процессов
Автоматизация была одной из самых важных функций, предоставляемых ИИ. Системы на основе ИИ могут упростить извлечение информации из документов, их оцифровку и обработку форм, и это лишь несколько примеров, а оптическое распознавание символов может значительно повысить эффективность трудоемких процессов. Преимущества использования систем ИИ могут значительно улучшить регулятивные, надзорные и надзорные возможности финансовых учреждений.
Таким образом, искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных обеспечивают финансовую отрасль вновь обретенной надежностью и устойчивостью, помогая им снизить стоимость кредитного андеррайтинга, усложнить алгоритмическую торговлю и обеспечить безопасные, эффективные и прозрачные способы работы. . Внедрение таких инновационных технологий расширяет потенциал страны для расширения доступа к финансовым услугам, предоставляя людям многочисленные возможности для обретения финансовой независимости, а также повышая качество доступных продуктов и услуг.
Пост «Как наука о данных может исправить традиционные финансовые услуги» впервые появился в Analytics Insight.
