Cum învățarea automată îmbunătățește serviciile bancare digitale

Mai mult decât doar traducerea textului sau recomandarea videoclipului pe care îl urmărești în continuare, Machine Learning (un subset al inteligenței artificiale) a avut un impact semnificativ în cele mai importante locuri, cum ar fi asistența medicală, banca și multe altele.

În timp ce asistența medicală s-a limitat la câteva scenarii, modelele de învățare automată în domeniul bancar au ajutat la rezolvarea celor mai mari preocupări și au facilitat activitatea noastră bancară de zi cu zi. În acest ghid, veți afla despre impactul învățării automate în sectorul bancar și despre cum îmbunătățește serviciile bancare digitale.

Ce este Machine Learning (ML)?

Învățarea automată este un subset de inteligență artificială care permite sistemelor să învețe și să ia decizii pe cont propriu folosind date, fără a fi programate în mod explicit pentru a face acest lucru. Analizează cantități uriașe de date pentru a identifica diferite modele și pentru a prezice rezultate pe baza datelor. Există trei tipuri principale de învățare automată.

• Învățare automată supravegheată: în învățarea automată supravegheată, modelul este antrenat folosind date etichetate pentru a prezice rezultatele pe baza datelor anterioare.
• Învățare automată nesupravegheată: Pe de altă parte, în învățarea nesupravegheată, modelul este antrenat folosind date neetichetate și prezice rezultatul pe cont propriu, pe baza modelelor ascunse.
• Învățare consolidată: modelul învață în timp real pe baza feedback-ului.

De exemplu, imaginați-vă că doriți un computer care poate recunoaște imaginile unei pisici. În învățarea supravegheată, antrenați un computer cu imagini etichetate „pisica” și „nu o pisică”, iar modelul învață despre pisici, astfel încât să poată prezice imaginea pisicii în date.

Între timp, în învățarea nesupravegheată, antrenați un model folosind date neetichetate. Aici, nu menționezi în mod explicit că a fost o pisică; cu toate acestea, pe baza modelului ascuns sau a structurii, modelul identifică un model și prezice pisicile în viitor.

În cele din urmă, în învățarea consolidată, recompensați modelul dacă identifică corect pisica sau o penalizează dacă nu o face și învață pe baza feedback-ului.

Învățarea automată este vastă. Este nevoie de ani pentru a învăța și a înțelege cum funcționează. Cu toate acestea, nu trebuie să învățați totul despre învățarea automată pentru a afla cum ne afectează viața, în special în domeniul bancar digital; Învățarea automată a devenit esențială pentru furnizarea de servicii mai rapide, mai eficiente și mai sigure.

Personalizarea serviciilor bancare

Băncile pot oferi servicii mai personalizate folosind învățarea automată. Analizând tranzacțiile clienților și activitatea contului, băncile pot crea oferte personalizate pe baza obiectivelor financiare ale clienților. În plus, algoritmii de învățare automată pot ajuta la analiza cheltuielilor clienților, a obiceiurilor de economisire și a istoricului tranzacțiilor și oferă recomandări personalizate.

De exemplu, dacă cheltuiți în mod constant bani pentru mese sau divertisment, banca ar putea sugera un card de credit cu beneficii adaptate exact acelei categorii.

Scorul de credit dinamic

Scorurile de credit tradiționale se bazează pe un set limitat de factori, cum ar fi venitul, nivelul datoriilor și istoricul de credit al unei persoane. Cu toate acestea, acești factori nu reprezintă întreaga situație financiară a utilizatorului.

Pe lângă factorii standard, folosind învățarea automată, băncile pot evalua comportamentul de cheltuieli ale clienților, istoricul tranzacțiilor și chiar indicatori sociali, cum ar fi istoricul educației și angajării, alegerea stilului de viață și alte tranzacții financiare informaționale pentru a oferi scoruri de credit.

Acest lucru ajută băncile să facă evaluări mai precise și să evite erorile, precum și să îi ajute pe utilizatori, în special pe cei cu istoric de credit limitat. De asemenea, permite băncilor să acorde credite mai multor persoane, inclusiv celor pe care metodele tradiționale i-ar fi putut trece cu vederea.

Îmbunătățirea detectării și securității fraudelor

Securitatea este una dintre cele mai mari preocupări în digital banking. Având în vedere creșterea fraudelor bancare, băncile au nevoie de sisteme eficiente pentru a proteja informațiile financiare sensibile ale clienților lor. Aici învățarea automată poate juca un rol important în detectarea și prevenirea fraudei.

Folosind Machine Learning, băncile pot identifica tranzacțiile suspecte în timp real și pot preveni tranzacțiile neautorizate. Mai mult, aceste modele învață și se adaptează la noile tipuri de fraudă și ajută la prevenirea acestora. De exemplu, dacă un client efectuează o retragere mare dintr-o locație necunoscută, un sistem de învățare automată poate semnala acest comportament și poate alerta clientul sau pur și simplu poate bloca tranzacția.

Alături de acestea, folosind diferite modele ML, băncile pot urmări comportamentele unice ale clienților pentru a verifica identitatea lor ca clienți. Aceasta include analizarea cât de repede scriu clienții, momentul mouse-ului sau modul în care interacționează cu telefoanele lor mobile, precum și verificarea dacă modelele actuale sunt similare cu datele istorice ale clientului pentru a confirma titularul real al contului.

Optimizarea serviciilor de descoperire de cont

Protecția împotriva descoperirilor de cont este o caracteristică populară pe care o oferă multe bănci pentru a împiedica clienții să suporte comisioane atunci când nu au suficienți bani în conturile lor pentru a acoperi o tranzacție. Folosind ML, băncile gestionează mai eficient acoperirea descoperirilor de cont, analizând comportamentul clienților, obiceiurile de cheltuieli, calendarul tranzacțiilor sau soldurile conturilor și semnalând conturile cu risc de depășire.

Folosind aceste date, băncile pot trimite apoi notificări clienților, oferindu-le șansa de a transfera fonduri sau de a anula o plată în așteptare. De asemenea, ML permite băncilor să ofere servicii mai personalizate de protecție a descoperirilor de cont în loc de o soluție universală. Băncile pot folosi învățarea automată pentru a evalua situația financiară a unui client și pentru a oferi acoperire pentru descoperiri de cont care se potrivește nevoilor acestora.

De exemplu, clienților care se confruntă frecvent cu probleme de sold scăzut li se poate oferi un nivel mai ridicat de protecție, în timp ce celor cu activitate stabilă în cont ar putea primi o opțiune diferită. Acest lucru garantează că plătiți doar pentru nivelul de protecție de care aveți cu adevărat nevoie, fără taxe suplimentare.

Îmbunătățirea asistenței pentru clienți

Asistența de încredere pentru clienți este cea mai importantă parte a digital banking. Majoritatea băncilor folosesc acum chatbot inteligenți, asistenți virtuali și diferite sisteme automate pentru a ajuta clienții să obțină asistență. De la răspunsul la întrebările clienților până la asistența personală, învățarea automată poate ajuta băncile să dezvolte încredere și să rezolve rapid problemele clienților.

Chatbot-urile AI pot ajuta să răspundă la întrebările clienților în timp real, să înțeleagă și să răspundă la o gamă largă de întrebări ale clienților și să ofere îndrumări personalizate. În acest fel, băncile reduc timpii de așteptare și îi eliberează pe agenții umani să se concentreze pe probleme mai complexe.

Asistenți virtuali pentru suport personalizat

La fel ca chatboții, asistenții virtuali au devenit obișnuiți în oferirea de asistență personalizată. Acești asistenți virtuali folosesc învățarea automată pentru a analiza datele clienților și pentru a oferi sfaturi sau informații personalizate în funcție de datele asociate contului clienților.

De exemplu, un asistent virtual le poate recomanda un anumit cont de economii pe baza obiectivelor financiare ale unui client și chiar le poate aminti clienților facturile viitoare pe baza obiceiurilor obișnuite de cheltuieli. În timp, pe măsură ce asistentul învață din interacțiunile anterioare, devine mai bine să-ți anticipeze nevoile și să-ți ofere sfaturi din ce în ce mai relevante.

Automatizarea proceselor de rutină

Învățarea automată permite, de asemenea, băncilor să automatizeze cele mai comune sarcini, cum ar fi introducerea datelor și procesele de verificare a documentelor, pentru a economisi timp și resurse umane. Acest lucru ajută băncile să accelereze operațiunile și, de asemenea, să reducă erorile umane.

De exemplu, sistemele de învățare automată pot clasifica și sorta automat documentele financiare, precum și verifica informațiile despre clienți și chiar pot procesa mai rapid împrumuturile sau creanțele. Automatizarea economisește, de asemenea, bani, permițând băncilor să își concentreze resursele pe inovare și să ofere servicii mai bune ție și altor clienți.

Optimizarea deciziilor de împrumut

Învățarea automată transformă, de asemenea, modul în care băncile emit împrumuturi. Alături de scorurile tradiționale de credit, băncile pot analiza modelele de cheltuieli ale utilizatorilor și pot lua decizii precise de creditare. În acest fel, atât banca, cât și împrumutatul pot beneficia de învățarea automată.

Concluzie

ML joacă un rol foarte important în remodelarea serviciilor bancare digitale. Este implicat în îmbunătățirea personalizării și în îmbunătățirea detectării fraudelor, precum și în eficientizarea asistenței pentru clienți și în conducerea viitorului sectorului bancar. Pe măsură ce majoritatea băncilor continuă să adopte aceste tehnologii, dumneavoastră și alți clienți vă puteți aștepta la experiențe și mai adaptate, securitate mai bună și servicii financiare inovatoare. Potențialul învățării automate în domeniul bancar este vast și va continua să crească pe măsură ce tehnologia evoluează.