ИИ в финансах: 5 примеров использования, которые революционизируют отрасль
Что дальше в финансовых инновациях?
Технологии приводят к огромным изменениям и инновациям в индустрии финансовых услуг Великобритании. Появление дешевых облачных вычислений в сочетании с новым открытым банковским регулированием и молодым творческим поколением британских предпринимателей означает, что проворные финтех-компании теперь могут конкурировать с традиционными игроками.
Взять хотя бы Monzo. Несколько лет назад было бы нелепо предполагать, что новый банк может вырвать миллионы клиентов из рук ведущих брендов. Тем не менее, с помощью своего программного обеспечения, данных и ориентированного на пользователя продукта они сделали именно это. Сейчас у них более 3 000 000 клиентов.
Как это типично для промышленной революции, для существующих (и новых) предприятий критически важно продвигать свои собственные технологические инновации, чтобы поддерживать клиентов, улучшать внутренние процессы и развиваться как бизнес. Данные и ИИ предоставляют множество этих возможностей, и вот некоторые из основных вариантов использования:
🤖 1. Автоматизация процессов
Многие аспекты финансовых услуг включают в себя ряд задач, которые можно свести к ручной проверке, оценке и проверке данных. Это может быть брокерская сделка или принятие заявки на продукт. Несмотря на то, что это не самый привлекательный вариант использования, автоматизация таких процессов с помощью программного обеспечения и оценки на основе ИИ, несомненно, мгновенно повысит производительность труда и сократит время ожидания клиентов.
🦹🏼♂️ 2. Выявление мошенничества и борьба с отмыванием денег
В мире, где отмывание денег составляет примерно 1-2% мирового ВВП, для каждого финансового учреждения критически важно обеспечить соблюдение требований и делать это эффективно. ИИ в этом очень помогает. Способность алгоритмов эффективно обрабатывать большие объемы данных из различных источников, выявлять проблемные транзакции и взаимосвязи и сообщать о них с помощью визуального инструмента позволит командам, отвечающим за соблюдение нормативных требований, обрабатывать больше случаев, чем раньше, и лучше понимать подозрительное поведение.
Мы работали в ведущей британской финтех-компании над созданием крупномасштабной интеллектуальной системы противодействия отмыванию денег. Подробнее об этом здесь.
📊 3. Более качественные и справедливые кредитные решения (в том числе и для МСП!)
Передовые методы науки о данных и машинного обучения могут оптимизировать и упростить предыдущие системы кредитного скоринга, основанные на правилах или вручную; использование сложных показателей и параметризации для принятия лучших решений. Справедливый и доступный кредит имеет решающее значение для успешной экономики и любого бизнеса, предлагающего его. Поскольку исторические показатели бизнес-кредитов догоняют данные о потребителях, показатели для МСП тоже не за горами.
💬 4. Чат-боты
Пути взаимодействия с клиентом часто не приносят удовлетворения, и потребители и агенты тратят время зря на выявление проблем, а не на их решение. Вы можете подумать, что добавление ИИ к уравнению только усложнит задачу, но алгоритмы можно обучить принимать разумные решения и реагировать, точно выявляя проблемы и предоставляя точные детали проблемы, когда требуется вмешательство агента. Это означает уменьшение количества человеческих ошибок, упрощение процессов и меньшее количество проблем со связью. У большинства потребительских банков нет чат-ботов в своих приложениях или на веб-сайтах, и неудивительно, что банки-претенденты интегрировали ботов для обслуживания клиентов в качестве части своего предложения.
📈 5. Альтернативные данные для алгоритмической торговли
Альтернативными данными в индустрии финансовых услуг являются любые источники данных, которые традиционно не включаются в модели алгоритмической торговли. Эти модели обычно используют ценовые сигналы, показатели эффективности компании и новостные настроения для оптимизации портфеля. Альтернативные данные включают транзакции по кредитным картам, геопространственные данные и данные о настроениях в социальных сетях и многое другое. Хедж-фонды США используют эти данные для оптимизации портфелей акций и торговых стратегий, опережая рыночные анализы, но в Европе это относительно незрелое пространство. Однако в Европе он набирает обороты и предлагает аналогичные возможности для интеллектуального принятия решений на основе данных в хедж-фондах и операциях по управлению активами. Решения могут быть автоматизированы или поддерживаться посредством алгоритмических определений альфа (сигналов, запускающих сделку).
Я написал пример использования альтернативных данных в игровой индустрии, посмотрите его здесь.
Ситуация в индустрии финансовых услуг быстро меняется, и большая часть изменений происходит за счет технологий. У ИИ есть огромное количество возможностей, чтобы сыграть в этом ключевую роль, и те, кто не извлекает из них выгоду, могут остаться позади.
Applied Data Science Partners - это лондонская консалтинговая компания, которая внедряет комплексные решения для анализа данных для предприятий, обеспечивая измеримую ценность. Если вы хотите больше работать со своими данными, свяжитесь с нами через наш веб-сайт.