Машинное обучение (далее МО) – это особый тип искусственного интеллекта (далее ИИ), который даёт возможность компьютерам обучаться без специального программирования.
В финансовых технологиях МО использует алгоритмы для быстрой и эффективной обработки и анализа большого количества данных. Это может помочь компании сократить операционные расходы, увеличить эффективность внутренних процессов и повысить конкурентоспособность.
Как применяется машинное обучение в FinTech?
Автоматизация процессов и улучшение принятия решений
Замена ручной работы и автоматизация рутинных повторяющихся задач с помощью программных решений – один их популярных вариантов использования МО.
Нейронные сети позволяют быстро и эффективно работать над анализом данных. Можно тщательно проанализировать даже большой объем данных и получить полезную информацию для принятия решений в режиме реального времени.
Это помогает компании сэкономить время и средства, повысить производительность и удовлетворить меняющиеся требования клиентов.
Служба поддержки клиентов
Использование МО в FinTech минимизирует количество ошибок, совершаемых из-за человеческого фактора, и улучшает качество поддержки клиентов. Оно также помогает лучше понимать их потребности и персонализировать рекомендации по обслуживанию. В некоторых случаях технология ИИ способна распознавать модели и поведение, а также понимать уникальные запросы и реагировать на них.
Например, диалоговые системы и чат-боты. Они обрабатывают сообщения пользователей, принимают предложения и жалобы и решают элементарные задачи в любое удобное для клиентов время.
Безопасность и предотвращение мошенничества
Специальные алгоритмы МО анализируют транзакции клиента, его решения и другие действия. Обнаружив подозрительную деятельность, которая потенциально угрожает пользователю, сообщают об этом, тем самым предотвращая захват учетной записи и мошенничество с платежами.
В AZN Research обученные нейронные сети тоже определяют аномалии при обработке финансовых транзакций. Это необходимо для соответствия правилам безопасности, связанным с движением денежных средств.
Данная операция повышает безопасность организации и позволяет сохранить активы клиентов в целости.
Предсказательная аналитика
Алгоритмы МО играют важную роль в прогнозировании тенденций на финансовом рынке. Компании используют их для предсказания рыночных рисков и финансовых аномалий, сокращения мошенничества, определения финансовых возможностей и т.д.
Компании обучают модели на огромных объемах данных, таких как финансовые взаимодействия, погашение кредитов, акции компании, взаимодействие с клиентами. Это значит, что нейронные сети могут предсказывать будущие тенденции кредитования, страхования и акций.
Прогноз потребительских тенденций позволяет понимать поведение клиентов. К тому же, на основе этих исторических данных, обученные технологии могут предоставлять пользователям рекомендации по обслуживанию.
Внедрение машинного обучение выгодно для FinTech-индустрии. Его алгоритмы используются в различных задачах в финансовой сфере: от кредитования до повышения безопасности финансовых операций. Также они могут быть направлены как на индивидуальных клиентов, так и на корпорации.
Мы в AZN Research используем преимущества методов машинного обучения для оптимизации своих рабочих процессов.
Например, Sentiment analysis (с англ. анализ тональности) задействуется в целях определения качественной оценки обратной связи в CIS.
Применение OCR или optical character recognition (с англ. оптическое распознавание символов) нужно для шаблонизатора и чтения документов. Оно позволяет автоматически определять тип загружаемого документа для оптимизации процесса прохождения регистраций, создания анкет и т.д. Также использование OCR необходимо для заполнения форм значениями из прочитанных документов: номерами лицензий, разного рода датами, MRZ или machine reading zone (с англ. машинно-читаемая зона), идентификационными номерами и т.п.