การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มประสิทธิภาพบริการธนาคารดิจิทัลได้อย่างไร

มากกว่าการแปลข้อความหรือแนะนำวิดีโอที่คุณดูต่อไป การเรียนรู้ของเครื่อง (ส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์) ได้สร้างผลกระทบที่สำคัญในสถานที่ที่โดดเด่นส่วนใหญ่ เช่น การดูแลสุขภาพ การธนาคาร และอื่นๆ

แม้ว่าการดูแลสุขภาพจะถูกจำกัดอยู่เพียงบางสถานการณ์ แต่โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรในระบบธนาคารได้ช่วยแก้ไขข้อกังวลที่ใหญ่ที่สุด และทำให้การทำธุรกรรมทางการเงินในแต่ละวันของเราเป็นเรื่องง่าย ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับผลกระทบของแมชชีนเลิร์นนิงในภาคการธนาคาร และวิธีการปรับปรุงบริการธนาคารดิจิทัล

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตัวเองโดยใช้ข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทำเช่นนั้นอย่างชัดเจน โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อระบุรูปแบบต่างๆ และคาดการณ์ผลลัพธ์ตามข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่องมีสามประเภทหลัก

• การเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล: ในการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล โมเดลจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ตามข้อมูลในอดีต
• การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้ดูแล: ในทางกลับกัน ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล โมเดลจะได้รับการฝึกโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ และคาดการณ์เอาต์พุตด้วยตัวเองตามรูปแบบที่ซ่อนอยู่
• การเรียนรู้เสริม: โมเดลเรียนรู้ตามเวลาจริงตามความคิดเห็น

ตัวอย่างเช่น จินตนาการว่าคุณต้องการคอมพิวเตอร์ที่สามารถจดจำรูปภาพของแมวได้ ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน คุณจะฝึกคอมพิวเตอร์ด้วยรูปภาพที่มีป้ายกำกับว่า "แมว" และ "ไม่ใช่แมว" และโมเดลจะเรียนรู้เกี่ยวกับแมวเพื่อให้สามารถคาดเดารูปภาพแมวในข้อมูลได้

ในขณะเดียวกัน ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล คุณจะฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ในที่นี้ คุณไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าเป็นแมว อย่างไรก็ตาม แบบจำลองจะระบุรูปแบบและทำนายแมวในอนาคตโดยขึ้นอยู่กับรูปแบบที่ซ่อนอยู่หรือโครงสร้าง

สุดท้ายนี้ ในการเรียนรู้แบบเสริมแรง คุณจะให้รางวัลแก่โมเดลหากระบุแมวได้ถูกต้อง หรือลงโทษหากไม่ระบุ และจะเรียนรู้ตามคำติชม

การเรียนรู้ของเครื่องนั้นมีมากมาย ต้องใช้เวลาหลายปีในการเรียนรู้และทำความเข้าใจวิธีการทำงาน อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องเรียนรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเรียนรู้ว่ามันส่งผลต่อชีวิตของเราอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในธนาคารดิจิทัล แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นสิ่งจำเป็นในการให้บริการที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และปลอดภัยยิ่งขึ้น

การปรับเปลี่ยนบริการด้านการธนาคารส่วนบุคคล

ธนาคารสามารถนำเสนอบริการที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการวิเคราะห์ธุรกรรมของลูกค้าและกิจกรรมทางบัญชี ธนาคารสามารถสร้างข้อเสนอส่วนบุคคลตามเป้าหมายทางการเงินของลูกค้าได้ นอกจากนี้ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยวิเคราะห์การใช้จ่ายของลูกค้า พฤติกรรมการบันทึก และประวัติการทำธุรกรรม และเสนอคำแนะนำส่วนบุคคล

ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้จ่ายเงินไปกับการรับประทานอาหารหรือความบันเทิงอย่างสม่ำเสมอ ธนาคารอาจแนะนำบัตรเครดิตที่มีสิทธิประโยชน์ที่เหมาะกับหมวดหมู่เหล่านั้นโดยเฉพาะ

การให้คะแนนเครดิตแบบไดนามิก

คะแนนเครดิตแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับปัจจัยชุดที่จำกัด เช่น รายได้ ระดับหนี้ และประวัติเครดิตของแต่ละบุคคล อย่างไรก็ตาม ปัจจัยเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงสถานการณ์ทางการเงินทั้งหมดของผู้ใช้

นอกเหนือจากปัจจัยมาตรฐานแล้ว การใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ธนาคารสามารถประเมินพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้า ประวัติการทำธุรกรรม และแม้แต่ตัวชี้วัดทางสังคม เช่น การศึกษาและประวัติการทำงาน การเลือกไลฟ์สไตล์ และธุรกรรมทางการเงินที่ให้ข้อมูลอื่น ๆ เพื่อเสนอคะแนนเครดิต

ช่วยให้ธนาคารประเมินได้แม่นยำยิ่งขึ้นและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด รวมถึงช่วยเหลือผู้ใช้ โดยเฉพาะผู้ที่มีประวัติเครดิตที่จำกัด นอกจากนี้ยังช่วยให้ธนาคารสามารถให้สินเชื่อแก่ผู้คนได้มากขึ้น รวมถึงผู้ที่วิธีการแบบเดิมอาจมองข้ามไป

เพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงและความปลอดภัย

ความปลอดภัยเป็นหนึ่งในข้อกังวลที่ใหญ่ที่สุดในระบบธนาคารดิจิทัล เมื่อพิจารณาถึงการฉ้อโกงทางธนาคารที่เพิ่มขึ้น ธนาคารต่างๆ ต้องการระบบที่มีประสิทธิภาพในการปกป้องข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนของลูกค้า นี่คือจุดที่การเรียนรู้ของเครื่องสามารถมีบทบาทสำคัญในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

ธนาคารสามารถระบุธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์และป้องกันธุรกรรมที่ไม่ได้รับอนุญาตโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้เรียนรู้และปรับตัวเข้ากับการฉ้อโกงประเภทใหม่ๆ และช่วยป้องกันการฉ้อโกงเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าถอนเงินจำนวนมากจากสถานที่ที่ไม่คุ้นเคย ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแจ้งพฤติกรรมนี้และแจ้งเตือนลูกค้าหรือบล็อกธุรกรรมก็ได้

นอกเหนือจากการใช้โมเดล ML ที่แตกต่างกันแล้ว ธนาคารยังสามารถติดตามพฤติกรรมเฉพาะของลูกค้าเพื่อยืนยันตัวตนของลูกค้าในฐานะลูกค้าได้ ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์ว่าลูกค้าพิมพ์เร็วแค่ไหน ช่วงเวลาเมาส์ หรือวิธีโต้ตอบกับโทรศัพท์มือถือของตน รวมถึงการตรวจสอบว่ารูปแบบปัจจุบันคล้ายกับข้อมูลประวัติของลูกค้าเพื่อยืนยันเจ้าของบัญชีจริงหรือไม่

การเพิ่มประสิทธิภาพบริการเบิกเงินเกินบัญชี

การป้องกันเงินเบิกเกินบัญชีเป็นคุณสมบัติยอดนิยมที่ธนาคารหลายแห่งนำเสนอเพื่อป้องกันไม่ให้ลูกค้าต้องเสียค่าธรรมเนียม เมื่อพวกเขาไม่มีเงินในบัญชีเพียงพอที่จะครอบคลุมการทำธุรกรรม การใช้ ML ช่วยให้ธนาคารจัดการความคุ้มครองเงินเบิกเกินบัญชีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า พฤติกรรมการใช้จ่าย ระยะเวลาในการทำธุรกรรม หรือยอดคงเหลือในบัญชี และตั้งค่าสถานะบัญชีที่มีความเสี่ยงต่อการถอนเงินเกินบัญชี

การใช้ข้อมูลเหล่านี้ ธนาคารจะสามารถส่งการแจ้งเตือนไปยังลูกค้า ทำให้พวกเขามีโอกาสที่จะโอนเงินหรือยกเลิกการชำระเงินที่รอดำเนินการ ML ยังช่วยให้ธนาคารสามารถเสนอบริการคุ้มครองเงินเบิกเกินบัญชีที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น แทนที่จะใช้โซลูชันเดียวที่เหมาะกับทุกคน ธนาคารสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินสถานการณ์ทางการเงินของลูกค้า และเสนอความคุ้มครองเงินเบิกเกินบัญชีที่เหมาะสมกับความต้องการของพวกเขา

ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ประสบปัญหายอดคงเหลือต่ำบ่อยครั้งอาจได้รับการคุ้มครองในระดับที่สูงขึ้น ในขณะที่ลูกค้าที่มีกิจกรรมทางบัญชีที่มั่นคงอาจได้รับตัวเลือกอื่น สิ่งนี้รับประกันได้ว่าคุณจะจ่ายเฉพาะระดับการป้องกันที่คุณต้องการอย่างแท้จริงเท่านั้น โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม

การปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้า

การสนับสนุนลูกค้าที่เชื่อถือได้เป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของธนาคารดิจิทัล ขณะนี้ธนาคารส่วนใหญ่ใช้แชทบอทอัจฉริยะ ผู้ช่วยเสมือน และระบบอัตโนมัติต่างๆ เพื่อช่วยให้ลูกค้าได้รับการสนับสนุน ตั้งแต่การตอบคำถามของลูกค้าไปจนถึงการสนับสนุนส่วนบุคคล แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้ธนาคารสร้างความไว้วางใจและแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

แชทบอท AI สามารถช่วยตอบคำถามของลูกค้าแบบเรียลไทม์ เข้าใจและตอบคำถามของลูกค้าที่หลากหลาย และให้คำแนะนำส่วนบุคคล ด้วยวิธีนี้ ธนาคารจะลดเวลาการรอคอย และทำให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

ผู้ช่วยเสมือนสำหรับการสนับสนุนส่วนบุคคล

เช่นเดียวกับแชทบอท ผู้ช่วยเสมือนกลายเป็นเรื่องปกติในการให้การสนับสนุนส่วนบุคคล ผู้ช่วยเสมือนเหล่านี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและให้คำแนะนำหรือข้อมูลที่ปรับแต่งตามข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบัญชีลูกค้า

ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเสมือนอาจแนะนำบัญชีออมทรัพย์เฉพาะตามเป้าหมายทางการเงินของลูกค้า และยังเตือนลูกค้าถึงใบเรียกเก็บเงินที่จะเกิดขึ้นตามพฤติกรรมการใช้จ่ายปกติของพวกเขาอีกด้วย เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อผู้ช่วยเรียนรู้จากการโต้ตอบในอดีต การคาดการณ์ความต้องการของคุณและให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องมากขึ้นเรื่อยๆ ก็จะดีขึ้น

การทำให้กระบวนการประจำเป็นอัตโนมัติ

การเรียนรู้ของเครื่องยังช่วยให้ธนาคารทำงานทั่วไปได้โดยอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูลและกระบวนการตรวจสอบเอกสาร เพื่อประหยัดเวลาและทรัพยากรบุคคล ช่วยให้ธนาคารดำเนินการได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและลดข้อผิดพลาดของมนุษย์อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น ระบบแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจัดประเภทและจัดเรียงเอกสารทางการเงินได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงตรวจสอบข้อมูลลูกค้า และแม้แต่ประมวลผลสินเชื่อหรือการเคลมได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ระบบอัตโนมัติยังช่วยประหยัดเงินอีกด้วย ช่วยให้ธนาคารมุ่งเน้นทรัพยากรของตนไปที่นวัตกรรมและให้บริการที่ดีกว่าแก่คุณและลูกค้ารายอื่นๆ

เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจสินเชื่อ

แมชชีนเลิร์นนิงยังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธนาคารออกสินเชื่ออีกด้วย นอกจากคะแนนเครดิตแบบดั้งเดิมแล้ว ธนาคารยังสามารถวิเคราะห์รูปแบบการใช้จ่ายของผู้ใช้และตัดสินใจให้กู้ยืมได้อย่างแม่นยำ ด้วยวิธีนี้ทั้งธนาคารและผู้กู้ยืมจะได้รับประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิง

บทสรุป

ML มีบทบาทสำคัญในการปรับโฉมบริการธนาคารดิจิทัล โดยมีส่วนร่วมในการยกระดับความเป็นส่วนตัวและปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกง ตลอดจนปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้าให้มีประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนอนาคตของการธนาคาร เนื่องจากธนาคารส่วนใหญ่ยังคงนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ คุณและลูกค้ารายอื่นๆ จึงสามารถคาดหวังประสบการณ์ที่ได้รับการปรับแต่งมากยิ่งขึ้น การรักษาความปลอดภัยที่ดีขึ้น และบริการทางการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในระบบธนาคารนั้นมีมากมายมหาศาล และจะเติบโตต่อไปเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้นเท่านั้น