Jak uczenie maszynowe ulepsza usługi bankowości cyfrowej

Więcej niż tylko tłumaczenie tekstu lub polecanie następnego filmu, uczenie maszynowe (podzbiór sztucznej inteligencji) wywarło znaczący wpływ w najważniejszych miejscach, takich jak opieka zdrowotna, bankowość i nie tylko.

Podczas gdy opieka zdrowotna została ograniczona do kilku scenariuszy, modele uczenia maszynowego w bankowości pomogły rozwiązać największe problemy i ułatwiły codzienną bankowość. W tym przewodniku dowiesz się o wpływie uczenia maszynowego na sektor bankowy i o tym, jak usprawnia ono usługi bankowości cyfrowej.

Co to jest uczenie maszynowe (ML)?

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia systemom samodzielne uczenie się i podejmowanie decyzji na podstawie danych, bez konieczności bezpośredniego programowania. Analizuje ogromne ilości danych, aby zidentyfikować różne wzorce i przewidzieć wyniki na podstawie danych. Istnieją trzy podstawowe typy uczenia maszynowego.

• Nadzorowane uczenie maszynowe: w nadzorowanym uczeniu maszynowym model jest szkolony przy użyciu oznaczonych danych w celu przewidywania wyników na podstawie danych z przeszłości.
• Uczenie maszynowe bez nadzoru: Z drugiej strony w przypadku uczenia się bez nadzoru model jest szkolony przy użyciu nieoznaczonych danych i samodzielnie przewiduje dane wyjściowe na podstawie ukrytych wzorców.
• Wzmocnione uczenie się: model uczy się w czasie rzeczywistym na podstawie informacji zwrotnej.

Wyobraź sobie na przykład, że potrzebujesz komputera rozpoznającego zdjęcia kota. W uczeniu nadzorowanym szkolisz komputer za pomocą obrazków oznaczonych jako „kot” i „nie kot”, a model uczy się o kotach, dzięki czemu może przewidzieć obraz kota w danych.

Tymczasem w procesie uczenia się bez nadzoru trenujesz model przy użyciu nieoznakowanych danych. Tutaj nie wspominasz wyraźnie, że to był kot; jednakże na podstawie ukrytego wzoru lub struktury model identyfikuje wzór i przewiduje pojawienie się kotów w przyszłości.

Wreszcie, w uczeniu wzmocnionym nagradzasz model, jeśli poprawnie zidentyfikuje kota, lub karze go, jeśli tego nie zrobi, a on uczy się na podstawie informacji zwrotnych.

Uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie. Nauczenie się i zrozumienie, jak to działa, zajmuje lata. Nie trzeba jednak uczyć się wszystkiego o uczeniu maszynowym, aby dowiedzieć się, jak wpływa ono na nasze życie, zwłaszcza w bankowości cyfrowej; uczenie maszynowe stało się niezbędne w dostarczaniu szybszych, wydajniejszych i bezpieczniejszych usług.

Personalizacja usług bankowych

Banki mogą oferować bardziej spersonalizowane usługi dzięki uczeniu maszynowemu. Analizując transakcje klientów i aktywność na kontach, banki mogą tworzyć spersonalizowane oferty w oparciu o cele finansowe klientów. Ponadto algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc w analizie wydatków klientów, nawyków oszczędzania i historii transakcji oraz oferować spersonalizowane rekomendacje.

Na przykład, jeśli stale wydajesz pieniądze na posiłki lub rozrywkę, bank może zasugerować kartę kredytową z korzyściami dostosowanymi do dokładnie tych kategorii.

Dynamiczna punktacja kredytowa

Tradycyjne oceny zdolności kredytowej opierają się na ograniczonym zestawie czynników, takich jak dochód, poziom zadłużenia i historia kredytowa danej osoby. Czynniki te nie odzwierciedlają jednak całej sytuacji finansowej użytkownika.

Oprócz standardowych czynników, korzystając z uczenia maszynowego, banki mogą oceniać zachowania klientów w zakresie wydatków, historię transakcji, a nawet wskaźniki społeczne, takie jak historia wykształcenia i zatrudnienia, wybór stylu życia i inne informacyjne transakcje finansowe w celu zapewnienia oceny zdolności kredytowej.

Pomaga to bankom w dokonywaniu dokładniejszych wycen i unikaniu błędów, a także pomaga użytkownikom, szczególnie tym z ograniczoną historią kredytową. Umożliwia także bankom udzielenie kredytu większej liczbie osób, w tym tym, które tradycyjnymi metodami mogły przeoczyć.

Poprawa wykrywania oszustw i bezpieczeństwa

Bezpieczeństwo jest jednym z największych problemów bankowości cyfrowej. Biorąc pod uwagę rosnącą liczbę oszustw bankowych, banki potrzebują skutecznych systemów ochrony wrażliwych informacji finansowych swoich klientów. W tym miejscu uczenie maszynowe może odegrać ważną rolę w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu im.

Dzięki uczeniu maszynowemu banki mogą w czasie rzeczywistym identyfikować podejrzane transakcje i zapobiegać nieautoryzowanym transakcjom. Co więcej, modele te uczą się i dostosowują do nowych rodzajów oszustw oraz pomagają w zapobieganiu im. Na przykład, jeśli klient dokona dużej wypłaty w nieznanej lokalizacji, system uczenia maszynowego może oznaczyć to zachowanie i ostrzec klienta lub po prostu zablokować transakcję.

Oprócz tego, korzystając z różnych modeli uczenia maszynowego, banki mogą śledzić unikalne zachowania klientów, aby zweryfikować ich tożsamość jako klienta. Obejmuje to analizę szybkości pisania przez klientów, momentu użycia myszy lub sposobu interakcji z telefonami komórkowymi, a także sprawdzenie, czy obecne wzorce są podobne do danych historycznych klienta, aby potwierdzić faktycznego posiadacza konta.

Optymalizacja usług debetowych

Ochrona przed debetem to popularna funkcja oferowana przez wiele banków, aby zapobiec ponoszeniu przez klientów opłat, gdy nie mają oni na koncie wystarczającej ilości środków na pokrycie transakcji. Korzystając z ML, banki skuteczniej zarządzają pokryciem debetu, analizując zachowania klientów, zwyczaje związane z wydatkami, czas transakcji lub salda rachunków i oznaczając konta zagrożone przekroczeniem stanu konta.

Wykorzystując te dane, Banki mogą następnie wysyłać powiadomienia do klientów, dając im szansę na przelanie środków lub anulowanie oczekującej płatności. ML pozwala także bankom oferować bardziej spersonalizowane usługi ochrony przed debetem zamiast jednego rozwiązania dla wszystkich. Banki mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do oceny sytuacji finansowej klienta i oferować pokrycie kredytu w rachunku bieżącym odpowiadające jego potrzebom.

Na przykład klientom, którzy często doświadczają problemów z niskim saldem, można zaoferować wyższy poziom ochrony, podczas gdy klienci ze stabilną aktywnością na koncie mogą otrzymać inną opcję. Gwarantuje to, że płacisz tylko za poziom ochrony, którego naprawdę potrzebujesz, bez dodatkowych opłat.

Poprawa obsługi klienta

Niezawodna obsługa klienta jest najważniejszą częścią bankowości cyfrowej. Większość banków korzysta obecnie z inteligentnych chatbotów, wirtualnych asystentów i różnych zautomatyzowanych systemów, aby pomóc klientom uzyskać wsparcie. Od odpowiadania na pytania klientów po wsparcie osobiste – uczenie maszynowe może pomóc bankom budować zaufanie i szybko rozwiązywać problemy klientów.

Chatboty AI mogą pomóc w odpowiadaniu na zapytania klientów w czasie rzeczywistym, zrozumieć szeroki zakres pytań klientów i odpowiadać na nie, a także oferować spersonalizowane wskazówki. W ten sposób banki skracają czas oczekiwania i pozwalają pracownikom skupić się na bardziej złożonych kwestiach.

Wirtualni asystenci zapewniający spersonalizowane wsparcie

Podobnie jak chatboty, wirtualni asystenci stali się powszechni w oferowaniu spersonalizowanego wsparcia. Ci wirtualni asystenci wykorzystują uczenie maszynowe do analizowania danych klientów i udzielania dostosowanych porad lub informacji w zależności od tego, jakie dane są powiązane z kontami klientów.

Na przykład wirtualny asystent może polecić konkretne konto oszczędnościowe na podstawie celów finansowych klienta, a nawet przypomnieć mu o nadchodzących rachunkach w oparciu o jego zwykłe nawyki związane z wydatkami. Z czasem, w miarę jak asystent uczy się na podstawie wcześniejszych interakcji, coraz lepiej potrafi przewidywać Twoje potrzeby i oferować Ci coraz trafniejsze porady.

Automatyzacja rutynowych procesów

Uczenie maszynowe pozwala także bankom zautomatyzować najczęstsze zadania, takie jak procesy wprowadzania danych i weryfikacji dokumentów, oszczędzając czas i zasoby ludzkie. Pomaga to bankom przyspieszyć operacje, a także ograniczyć błędy ludzkie.

Na przykład systemy uczenia maszynowego mogą automatycznie klasyfikować i sortować dokumenty finansowe, a także weryfikować informacje o klientach, a nawet szybciej przetwarzać pożyczki lub roszczenia. Automatyzacja pozwala także zaoszczędzić pieniądze, pozwalając bankom skoncentrować swoje zasoby na innowacjach i zapewnianiu lepszych usług Tobie i innym klientom.

Optymalizacja decyzji kredytowych

Uczenie maszynowe zmienia także sposób, w jaki banki udzielają pożyczek. Oprócz tradycyjnych ocen kredytowych banki mogą analizować wzorce wydatków użytkowników i podejmować trafne decyzje kredytowe. W ten sposób zarówno bank, jak i kredytobiorca mogą skorzystać z uczenia maszynowego.

Wniosek

ML odgrywa naprawdę ważną rolę w przekształcaniu usług bankowości cyfrowej. Angażuje się w zwiększanie personalizacji i poprawę wykrywania oszustw, a także usprawnianie obsługi klienta i kształtowanie przyszłości bankowości. Ponieważ większość banków w dalszym ciągu wdraża te technologie, zarówno Ty, jak i inni klienci możecie spodziewać się jeszcze bardziej dostosowanych do ich potrzeb doświadczeń, większego bezpieczeństwa i innowacyjnych usług finansowych. Potencjał uczenia maszynowego w bankowości jest ogromny i będzie nadal rósł wraz z ewolucją technologii.