Come il machine learning sta migliorando i servizi bancari digitali

Più che limitarsi a tradurre testi o consigliare il video da guardare dopo, il machine learning (un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale) ha avuto un impatto significativo nei settori più importanti come la sanità, le banche e altro ancora.

Mentre l’assistenza sanitaria è stata limitata a pochi scenari, i modelli di machine learning nel settore bancario hanno contribuito a risolvere le preoccupazioni più grandi e hanno reso più semplice la nostra attività bancaria quotidiana. In questa guida imparerai l'impatto dell'apprendimento automatico nel settore bancario e come sta migliorando i servizi bancari digitali.

Che cos'è l'apprendimento automatico (ML)?

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che consente ai sistemi di apprendere e prendere decisioni da soli utilizzando i dati senza essere esplicitamente programmati per farlo. Analizza enormi quantità di dati per identificare modelli diversi e prevedere i risultati in base ai dati. Esistono tre tipi principali di machine learning.

• Apprendimento automatico supervisionato: nell'apprendimento automatico supervisionato, il modello viene addestrato utilizzando dati etichettati per prevedere i risultati sulla base dei dati passati.
• Apprendimento automatico non supervisionato: d'altra parte, nell'apprendimento non supervisionato, il modello viene addestrato utilizzando dati non etichettati e prevede l'output da solo sulla base di modelli nascosti.
• Apprendimento rinforzato: il modello apprende in tempo reale in base al feedback.

Ad esempio, immagina di volere un computer in grado di riconoscere le immagini di un gatto. Nell'apprendimento supervisionato, si addestra un computer con immagini etichettate "gatto" e "non un gatto" e il modello apprende i gatti in modo da poter prevedere l'immagine del gatto nei dati.

Nel frattempo, nell'apprendimento non supervisionato, addestri un modello utilizzando dati non etichettati. Qui non dici esplicitamente che era un gatto; tuttavia, in base allo schema nascosto o alla struttura, il modello identifica uno schema e prevede i gatti del futuro.

Infine, nell'apprendimento rinforzato, si premia il modello se identifica correttamente il gatto o lo si penalizza se non lo fa, e impara in base al feedback.

L’apprendimento automatico è vasto. Ci vogliono anni per imparare e capire come funziona. Tuttavia, non è necessario imparare tutto sull’apprendimento automatico per capire come sta influenzando le nostre vite, soprattutto nel settore bancario digitale; il machine learning è diventato essenziale per fornire servizi più rapidi, efficienti e sicuri.

Personalizzazione dei servizi bancari

Le banche possono offrire servizi più personalizzati utilizzando il machine learning. Analizzando le transazioni dei clienti e l'attività del conto, le banche possono creare offerte personalizzate in base agli obiettivi finanziari dei clienti. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare ad analizzare la spesa dei clienti, le abitudini di risparmio e la cronologia delle transazioni e offrire consigli personalizzati.

Ad esempio, se spendi costantemente soldi per pranzare o divertirti, la banca potrebbe suggerirti una carta di credito con vantaggi adattati a quelle esatte categorie.

Punteggio dinamico del credito

I punteggi di credito tradizionali si basano su un insieme limitato di fattori quali reddito, livelli di debito e storia creditizia di un individuo. Tuttavia, questi fattori non rappresentano l'intera situazione finanziaria dell'utente.

Oltre ai fattori standard, utilizzando l'apprendimento automatico, le banche possono valutare il comportamento di spesa dei clienti, la cronologia delle transazioni e persino indicatori sociali come la storia dell'istruzione e dell'occupazione, la scelta dello stile di vita e altre transazioni finanziarie informative per offrire punteggi di credito.

Questo aiuta le banche a fare valutazioni più accurate ed evitare errori, oltre ad aiutare gli utenti, soprattutto quelli con una storia creditizia limitata. Consente inoltre alle banche di estendere il credito a più persone, comprese quelle che i metodi tradizionali potrebbero aver trascurato.

Migliorare il rilevamento e la sicurezza delle frodi

La sicurezza è una delle maggiori preoccupazioni nel settore bancario digitale. Considerando l'aumento delle frodi bancarie, le banche necessitano di sistemi efficienti per salvaguardare le informazioni finanziarie sensibili dei propri clienti. È qui che l’apprendimento automatico può svolgere un ruolo importante nel rilevare e prevenire le frodi.

Utilizzando l’apprendimento automatico, le banche possono identificare le transazioni sospette in tempo reale e prevenire transazioni non autorizzate. Inoltre, questi modelli apprendono e si adattano ai nuovi tipi di frode e aiutano a prevenirli. Ad esempio, se un cliente effettua un prelievo importante da un luogo sconosciuto, un sistema di apprendimento automatico può segnalare questo comportamento e avvisare il cliente o semplicemente bloccare la transazione.

Oltre a questi, utilizzando diversi modelli ML, le banche possono tenere traccia dei comportamenti unici dei clienti per verificarne l'identità come clienti. Ciò include l'analisi della velocità di digitazione dei clienti, del momento del mouse o del modo in cui interagiscono con i loro telefoni cellulari, nonché il controllo se i modelli attuali sono simili ai dati storici del cliente per confermare l'effettivo titolare del conto.

Ottimizzazione dei servizi di scoperto

La protezione dallo scoperto è una caratteristica popolare che molte banche offrono per evitare che i clienti incorrano in commissioni quando non hanno abbastanza soldi nei loro conti per coprire una transazione. Utilizzando il machine learning, le banche gestiscono la copertura degli scoperti in modo più efficace analizzando il comportamento dei clienti, le abitudini di spesa, i tempi delle transazioni o i saldi dei conti e segnalando i conti a rischio di scoperto.

Utilizzando questi dati, le banche possono quindi inviare notifiche ai clienti, dando loro la possibilità di trasferire fondi o annullare un pagamento in sospeso. Il ML consente inoltre alle banche di offrire servizi di protezione dello scoperto più personalizzati invece di una soluzione unica valida per tutti. Le banche possono utilizzare l'apprendimento automatico per valutare la situazione finanziaria di un cliente e offrire una copertura di scoperto adatta alle sue esigenze.

Ad esempio, ai clienti che riscontrano spesso problemi di saldo basso potrebbe essere offerto un livello di protezione più elevato, mentre a quelli con attività del conto stabile potrebbe essere offerta un'opzione diversa. Ciò ti garantisce che pagherai solo per il livello di protezione di cui hai veramente bisogno, senza costi aggiuntivi.

Migliorare l'assistenza clienti

Un’assistenza clienti affidabile è la parte più importante del digital banking. La maggior parte delle banche utilizza ora chatbot intelligenti, assistenti virtuali e diversi sistemi automatizzati per aiutare i clienti a ottenere supporto. Dalla risposta alle domande dei clienti al supporto personale, l'apprendimento automatico può aiutare le banche a creare fiducia e a risolvere rapidamente i problemi dei clienti.

I chatbot con intelligenza artificiale possono aiutare a rispondere alle domande dei clienti in tempo reale, comprendere e rispondere a un'ampia gamma di domande dei clienti e offrire una guida personalizzata. In questo modo, le banche riducono i tempi di attesa e consentono agli agenti umani di concentrarsi su questioni più complesse.

Assistenti virtuali per un supporto personalizzato

Come i chatbot, gli assistenti virtuali sono diventati comuni nell’offrire supporto personalizzato. Questi assistenti virtuali utilizzano l'apprendimento automatico per analizzare i dati dei clienti e fornire consigli o informazioni su misura in base ai dati associati agli account dei clienti.

Ad esempio, un assistente virtuale potrebbe consigliare un conto di risparmio specifico in base agli obiettivi finanziari di un cliente e persino ricordare ai clienti le fatture imminenti in base alle loro abitudini di spesa abituali. Nel corso del tempo, man mano che l'assistente impara dalle interazioni passate, diventa sempre più bravo ad anticipare le tue esigenze e a offrirti consigli sempre più pertinenti.

Automatizzazione dei processi di routine

Il machine learning consente inoltre alle banche di automatizzare le attività più comuni, come i processi di inserimento dati e verifica dei documenti, per risparmiare tempo e risorse umane. Ciò aiuta le banche ad accelerare le operazioni e anche a ridurre l’errore umano.

Ad esempio, i sistemi di apprendimento automatico possono classificare e ordinare automaticamente i documenti finanziari, nonché verificare le informazioni sui clienti e persino elaborare prestiti o richieste di risarcimento più rapidamente. L’automazione consente inoltre di risparmiare denaro, consentendo alle banche di concentrare le proprie risorse sull’innovazione e fornire servizi migliori a te e agli altri clienti.

Ottimizzazione delle decisioni di prestito

L’apprendimento automatico sta anche trasformando il modo in cui le banche emettono prestiti. Insieme ai punteggi di credito tradizionali, le banche possono analizzare i modelli di spesa degli utenti e prendere decisioni accurate sui prestiti. In questo modo, sia la banca che il mutuatario possono trarre vantaggio dall’apprendimento automatico.

Conclusione

Il machine learning sta svolgendo un ruolo davvero importante nel rimodellare i servizi bancari digitali. È coinvolto nel miglioramento della personalizzazione e nel miglioramento del rilevamento delle frodi, nonché nella razionalizzazione dell'assistenza clienti e nella guida del futuro del settore bancario. Poiché la maggior parte delle banche continua ad adottare queste tecnologie, tu e gli altri clienti potete aspettarvi esperienze ancora più personalizzate, maggiore sicurezza e servizi finanziari innovativi. Il potenziale dell’apprendimento automatico nel settore bancario è vasto e continuerà a crescere con l’evoluzione della tecnologia.