Главная » Hi-Tech » Как машинное обучение меняет банковскую индустрию

Как машинное обучение меняет банковскую индустрию

Как машинное обучение меняет банковскую индустрию — Финансы на vc.ru

Свежее

Вакансии

Написать

Уведомлений пока нет

Пишите хорошие статьи, комментируйте,
и здесь станет не так пусто

Войти

Поэтому многие банки стремятся к развитию и совершенствованию этой сферы. В наше время мало кто может представить свою жизнь без онлайн-банкинга, так как он комфортен для клиента из-за своей простоты, скорости и предоставляемых услуг.

В закладки

Поделиться

По оценкам Gartner, на сегодня 34% банков инвестировали в развитие этих технологий. Главным приоритетом есть комфорт пользователю и именно поэтому много инвестиций уходит на развитие Big Data.

softdatagroup

Хранилища буквально раздуты до тера-, а у кого-то и до петабайт. Банки хранят все: анкеты, истории транзакций и общения с клиентами, внутреннюю информацию — словом, именно все. Но для этого, обычно требуется человек, который бы следил и одобрял решения принятые программно. Искусственный интеллект в паре с Machine Learning позволяет софту изучать поведение и нужды клиента и принимать решения автономно. Чем больше количество информации тем больше обнаруживаемых нужд и поведений клиента. Искусственный интеллект и Machine Learning используются уже долгое время, но они достигают своего пика при помощи Big Data: при помощи которой можно обрабатывать огромные количества информации быстро и эффективно. Именно из-за этого для сферы банкинга критически важно полагаться и собирать большее количество информации о каждом клиенте.

Информация это золото 21 века и эти технологии используют её для предоставления услуг которые клиента уже требуют. Причиной развития финансового сектора на данный момент является её использование Big Data, которая позволяет предоставлять полностью подогнанный, под каждого клиента, сервис. Самым банальным примером будут операции в банкомате, которые клиент выполняет постоянно. Одним из приоритетов для финансовой сферы сейчас является сбор информации про каждого клиента для улучшения его опыта. Целью банка есть обработка информации полученной о всех операциях и при следующем посещении сразу исполнить обычную операцию при помощью одной кнопки, без поиска и цифр.

Наибольшее количество инвестиций идет Big Data стартапам, которые соединены с облаком и используют систему подписки. Именно поэтому International Data Corporation (IDC) прогнозирует рост прибыли в сфере Big Data Analytics до $200 миллиардов долларов к 2020 году (против $150 миллиардов в 2017). Также большое количество стартапов объединяют Big Data Analytics с Artificial Intelligence и Machine Learning для усиления возможностей этой сферы.

Информация полученная при помощи Big Data может быть использована для:

  • Создания и функционирование движка, который определяет оптимальное место для открытия физических банков. Финансовая институция собирает информацию про наиболее посещаемые районы города, время посещения этих районов, магазины в которые их клиенты ходят, где наибольшее и наименьшее количество клиентов. При помощи этих данных и аналитики, можно определить наиболее прибыльное и посещаемое место для открытия банка или любой другой финансовой институции.
  • Управление рисками и предотвращение мошенничества, это 2 наиболее горячие темы для банков на данный момент и именно поэтому эти проекты были адресованы первыми с инновационными технологиями аналитики, машинного обучения и Big Data. Банки просчитывают все возможные варианты рисков и мошенников и откидывают их при первом же подозрении.
  • Продление заинтересованности клиентской базы в услугах банка: Кроме доступа к данным об экономической активности, банк также может получать посторонние данные , такие как данные из социальных сетей или поведения онлайн, чтобы добавить эту информацию в экосистему, которая окружает клиента. С помощью анализа этой информации, которая находится в Big Data, банк открывает для себя большое количество новых возможностей. К примеру, если пользователь обсуждает возможность покупки новой машины в комментариях, то банк может генерировать предложения кредита той самой машины о которой мечтает клиент и отослать это предложения моментально ему на электронную почту.
  • Определение лучших средств для коммуникации с клиентом. Клиенты требуют наиболее комфортных средств для коммуникации, которые они используют по дефолту, такие как социальные медиа, электронная почта или месенджеры. Банк должен определить приоритетный канал коммуникаций и отправлять все оповещения, новые предложения и контактировать через них. Это позволит клиенту почувствовать, что банк находится с ним на одной волне и в тот же момент позволит банку тратить меньше средств на другие средства коммуникаций.
  • Определять когда клиент планирует поменять финансовую институцию: при помощи анализа внутренних и внешних данных о клиенте, возможно определить собирается ли пользователь покинуть банк. К примеру если клиент долгое время не посещал физических отделений банка, не посещает вебсайт и подписан на обновления других банков в соц. сетях, то шанс того, что он покинет банк можно предопределить. В такой момент банку важно заинтересовать клиента при помощи рекомендации продуктов или предложений, которые клиент жаждет в данный момент.

Лучшим вариантом использования технологии Big Data будет её использование во внутренних процессах институции, не показывая максимально детализированную информацию клиенту. Одной из основных проблем использования Big Data, как не странно, является вопрос этичного использования результатов, клиенты должны ощущать чувство защищенности их приватной жизни пользуясь услугами банка. Это достигается при помощи нескольких шагов, первый из которых выявляет потребности определенных клиентов, а следующий шаг маскирует эти потребности под массовую рассылку или возможные сценарии общения, подстраивая их под те, которые уже находятся в базе Big Data.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать

00

часы

(function(){ var banner = document.querySelector('.teaserSberbank'); var isAdsDisabled = document.querySelector('noad'); if (!isAdsDisabled){ var countdownTimer = null; var timerItem = document.querySelectorAll('[data-sber-timer]'); var seconds = parseInt('15388' + '59599') - now(); function now(){ return Math.round(new Date().getTime()/1000.0); } function timer() { var days = Math.floor(seconds / 24 / 60 / 60); var hoursLeft = Math.floor((seconds) - (days * 86400)); var hours = Math.floor(hoursLeft / 3600); var minutesLeft = Math.floor((hoursLeft) - (hours * 3600)); var minutes = Math.floor(minutesLeft / 60); var remainingSeconds = seconds % 60; if (days

Push-уведомления

["\u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u043a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430
\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u044c\u044e","\u0425\u0430\u043a\u0435\u0440\u044b \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043e\u0431\u043e\u0439\u0442\u0438 \u0434\u0432\u0443\u0445\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0443\u044e
\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432","\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0438\u0445\u0438
\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u043c \u041f\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u043a\u043d\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0441\u0435\u043d\u044c","\u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435-\u043f\u043b\u0430\u0446\u0435\u0431\u043e \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043b\u0438
\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437","\u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043e\u0442 email
\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443 \u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043c\u0435\u043c\u043e\u0432","\u0413\u043e\u043b\u043e\u0441\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u043d\u0438\u043a \u0432\u044b\u043a\u0443\u043f\u0438\u043b
\u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044e-\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f"]

Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью

Подписаться на push-уведомления


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

«Мы презентуем идеи по-разному — некоторые клиенты любят дичь»: устройство креативных процессов в Possible Group

Креативный директор компании Артём Филимонов — о распределении ролей в команде, работе с клиентами и фильтрации идей. В закладки Основатель и директор школы креативного мышления ИКРА Василий Лебедев прокомментировал деятельность Possible Group и поделился тем, что на его взгляд работает ...

«ВКонтакте» разрешила сообществам создавать «живые» обложки из нескольких фото или видео

«ВКонтакте» разрешила сообществам создавать «живые» обложки из нескольких фото или видео — Маркетинг на vc.ru Свежее Вакансии Написать Уведомлений пока нет Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто Войти Пока их видно только через приложения, а новая функция ...