Майбутнє дані і ШІ в галузі фінансових послуг

Як технічному директору великої фінансової установи вкрай важливо бути в курсі останніх тенденцій у сфері даних та штучного інтелекту в галузі фінансових послуг, щоб підготуватися до майбутнього та залишатися конкурентоспроможними. Незважаючи на те, що на ринку доступно багато платформ і систем постачальників, які допомагають особам, які приймають рішення, спочатку вирішити їхні проблеми, справжня вартість залежить від готовності вашої організації до впровадження.

У найближчі п’ять-десять років існує кілька ключових тенденцій, які, як очікується, сформують індустрію фінансових послуг.

Ось деякі з основних тенденцій, які я виявив на основі мого 20-річного досвіду роботи в банківській справі та фінтех:

Збільшення впровадження хмарних рішень

Банки все більше використовують хмарні рішення для зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних, а також для покращення масштабованості та зниження витрат. Це може допомогти їм отримати уявлення про поведінку клієнтів і ринкові тенденції.

Інший важливий приклад використання хмарних рішень у сфері фінансових послуг – це сфера безпеки. Фінансові установи можуть використовувати хмарні рішення безпеки для захисту своїх систем і даних від кіберзагроз.

Третій варіант використання – це цифровізація. Фінансові установи можуть використовувати хмарні рішення для створення нових цифрових продуктів і послуг, таких як мобільні банківські додатки, цифрові гаманці та онлайн-інвестиційні платформи, які можуть допомогти їм краще обслуговувати клієнтів і залишатися конкурентоспроможними на ринку.

Використання обробки природної мови (NLP) і чат-ботів

НЛП і чат-боти стають все більш поширеними в індустрії фінансових послуг як спосіб покращити обслуговування клієнтів і автоматизувати повторювані завдання. Наприклад, чат-бот можна використовувати для надання інформації про обліковий запис, відповідей на запитання та навіть обробки транзакцій. За деякими даними, чат-боти можуть заощадити банкам до 30% на витратах на обслуговування клієнтів.

ChatGPT є чудовим прикладом моделі обробки природної мови (NLP), яка навчена створювати людський текст на основі заданого введення. У галузі фінансових послуг ChatGPT та інші подібні моделі використовуються різними способами для покращення обслуговування клієнтів, автоматизації процесів і отримання інформації з даних.

Крім того, моделі НЛП, такі як ChatGPT, можна використовувати для вилучення інформації з неструктурованих даних, таких як відгуки клієнтів або публікації в соціальних мережах, які можуть надати цінну інформацію про настрої та потреби клієнтів.

Удосконалення у виявленні та запобіганні шахрайству

Штучний інтелект і машинне навчання використовуються для покращення виявлення та запобігання шахрайству в банках. Наприклад, алгоритми машинного навчання можуть аналізувати дані транзакцій, щоб виявити шаблони шахрайської діяльності, а також використовувати поведінкові біометричні дані, такі як відбитки пальців або розпізнавання обличчя, для виявлення підозрілої активності.

Іншим важливим випадком виявлення та запобігання шахрайству в банках є використання аналітики даних. Банки можуть використовувати аналітику даних, щоб поєднувати інформацію з багатьох джерел, як-от дані про транзакції, дані про клієнтів і зовнішні джерела даних, щоб створити більш повну картину поведінки клієнта. Це може допомогти банкам виявити підозрілу активність, яка може бути неочевидною з жодного джерела даних.

Нарешті, банки можуть використовувати моніторинг у режимі реального часу для виявлення та запобігання шахрайству, аналізуючи дані транзакцій у режимі реального часу для виявлення підозрілої діяльності. Це може допомогти запобігти шахрайству з самого початку, а не просто виявляти його після факту.

Використання прогнозної аналітики

Прогностична аналітика використовується в індустрії фінансових послуг для виявлення потенційних ризиків, оптимізації кредитних та інвестиційних рішень і покращення орієнтації на клієнтів.

Основним випадком використання прогнозної аналітики в інвестиційних компаніях є розробка прогнозних моделей для алгоритмічної торгівлі, а потім виконання ринкових рішень протягом мілісекунд. Ці моделі зазвичай аналізують величезні обсяги історичних даних, а також ринкові дані в реальному часі, щоб визначити закономірності та передбачити майбутні рухи на фондовому ринку.

Інші основні випадки використання включають інтелектуальний кредитний скоринг і проактивну підтримку клієнтів до виникнення серйозних проблем.

Зростаюче використання технології блокчейн

Технологія блокчейн також стає все більш популярною в індустрії фінансових послуг як спосіб підвищення безпеки та прозорості. Банки вивчають можливість використання блокчейну для різних випадків використання, таких як цифрова ідентифікація, торгове фінансування та транскордонні платежі.

Щоб підготуватися до цих тенденцій, усі банки та великі фінансові установи повинні зосередитися на інвестиціях у необхідну технологічну інфраструктуру, ресурси та таланти (фахівці з обробки даних та експерти з машинного навчання), щоб їх підтримувати. Це може включати інвестиції в хмарні рішення, розвиток внутрішнього досвіду в НЛП і чат-ботах і налагодження партнерства з фінтех-стартапами, щоб залишатися попереду кривої. Крім того, банки також повинні зосередитися на впровадженні надійних протоколів керування даними та безпеки, щоб забезпечити відповідність і захистити від шахрайства.

Індустрія фінансових послуг переживає суттєву трансформацію під впливом останніх тенденцій у сфері даних та ШІ. Банки та інші фінансові установи, які можуть ефективно використовувати ці технології, матимуть хороші позиції, щоб залишатися конкурентоспроможними та відповідати мінливим вимогам клієнтів.