Интеграции новых технологий

В результате этих факторов современные финансовые институты обрабатывают огромные объемы клиентской информации, которая называется большими данными.
В последние годы финансовый сектор претерпел значительные процессы роста и интеграции, непрерывное и ускоренное внедрение новых технологий в бизнес, а также универсальное развертывание многоканальной концепции (любая операция, с любого канала, в любое время).

В результате этих факторов современные финансовые институты обрабатывают огромные объемы клиентской информации, которая называется большими данными. Методы анализа этой информации также развиваются из анализа «ex post», который позволяет понять поведение в прошлом, чтобы сделать выводы.

По сравнению с традиционным статистическим моделированием, которое находит в основном линейные отношения между ограниченным числом переменных, методы машинного обучения позволяют обнаруживать скрытые шаблоны в данных даже с нелинейными отношениями. Кроме того, могут быть созданы системы, которые обучаются и автоматически адаптируются к новым обнаруженным шаблонам.

Методы машинного обучения имеют огромное применение в финансовом секторе, в различных областях:
Разработка индивидуальных решений для клиентов. Обнаружение моделей поведения в данных о клиентах позволяет гораздо лучше их узнать, что позволяет разрабатывать и предлагать более специфичные индивидуальные решения.

Выявление рисков. Расширенный анализ независимых переменных в финансовой отчетности предоставляет ценную информацию о поведении уровней дефолта при кредитном риске.

Выявление мошеннических схем. Раннее обнаружение мошеннических схем основано на автоматическом обнаружении ассоциаций и правил, которые могут означать интересные шаблоны: в создании экспертных систем для систематизации опыта, в распознавании подозрительных классов, кластеров или моделей поведения, в технике машинного обучения для выявления таких закономерностей и т. д.

Повышение эффективности. Автоматическая идентификация моделей поведения может способствовать более эффективному использованию ресурсов, таких как услуги центра обработки вызовов, прогнозирование сбоев и т. д.

В финансовом секторе машинное обучение решает следующие проблемы:
Расширенная сегментация клиентов в соответствии с их поведением.
Определение оптимального портфеля продуктов для каждого сегмента.
Перекрестная продажа персонализированных товаров и услуг.
Пользовательская рекомендация
Защита данных.
Улучшение решений по снижению риска.
Раннее выявление просрочки платежа, оптимизация кредитного риска.
Обнаружение и предотвращение мошенничества.
Предотвращение инцидентов, а также ускорение их разрешения.

На финансовый сектор сильное влияние оказывает так называемая цифровая трансформация, эпицентром которой является продвинутая обработка данных. Обычно финансовые учреждения пытаются хранить большое количество данных, но лишь немногие из них получают из них истинную ценность в согласованном порядке.

Машинное обучение в настоящее время является наиболее эффективным инструментом для извлечения возможностей из больших данных. Это также подразумевает смену парадигмы в системах программирования. Это представляет собой значительный скачок, который приводит к тому, что статические программы (идентичные ответы на равные входные данные) получают новые сценарии, в которых программы обучаются автономно с течением времени (и, следовательно, предлагают разные ответы в зависимости от того, что они изучают).

P.S. Мы применяем новые технологии и машинное обучение в своей билетной системе

Сейчас читают

Как создать хороший интернет-магазин?
Создание современного решения для электронной коммерции, которое будет эффективным и функциональным, является настоящей проблемой для всей команды компании. Многие платформы предлагают различные решения, системы и поддержку.
Узнать подробнее
Цифровая трансформация
Цифровое преобразование – это стратегия обеспечения инноваций в бизнесе, основанная на интеграции цифровых технологий в операционный процесс, продукты, решения и взаимодействие с клиентами.
Узнать подробнее