Будущее данных и искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг
Как технический директор крупного финансового учреждения, крайне важно быть в курсе последних тенденций в области данных и искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг, чтобы быть готовым к будущему и оставаться конкурентоспособными. Несмотря на то, что на рынке доступно множество платформ и систем поставщиков, которые помогают лицам, принимающим решения, решать свои проблемы на начальном этапе, истинная ценность зависит от готовности вашей организации к внедрению.
Ожидается, что в ближайшие 5-10 лет будет несколько ключевых тенденций, которые будут определять отрасль финансовых услуг.
Вот некоторые из основных тенденций, которые я определил на основе своего 20-летнего опыта работы в банковской сфере и финансовых технологиях:
Расширение внедрения облачных решений
Банки все чаще используют облачные решения для хранения, обработки и анализа больших объемов данных, а также для повышения масштабируемости и снижения затрат. Это может помочь им получить представление о поведении клиентов и тенденциях рынка.
Еще один важный вариант использования облачных решений в сфере финансовых услуг — это безопасность. Финансовые учреждения могут использовать облачные решения безопасности для защиты своих систем и данных от киберугроз.
Третий вариант использования относится к цифровизации. Финансовые учреждения могут использовать облачные решения для создания новых цифровых продуктов и услуг, таких как мобильные банковские приложения, цифровой кошелек и онлайн-инвестиционные платформы, которые могут помочь им лучше обслуживать клиентов и оставаться конкурентоспособными на рынке.
Использование обработки естественного языка (NLP) и чат-ботов
НЛП и чат-боты становятся все более распространенными в сфере финансовых услуг как способ улучшить обслуживание клиентов и автоматизировать повторяющиеся задачи. Например, чат-бот может использоваться для предоставления информации об учетной записи, ответов на вопросы и даже обработки транзакций. По некоторым данным, чат-боты могут сэкономить банкам до 30% расходов на обслуживание клиентов.
ChatGPT — отличный пример модели обработки естественного языка (NLP), которая обучена генерировать человекоподобный текст на основе заданного ввода. В сфере финансовых услуг ChatGPT и другие подобные модели используются различными способами для улучшения обслуживания клиентов, автоматизации процессов и получения информации из данных.
Кроме того, модели NLP, такие как ChatGPT, можно использовать для извлечения информации из неструктурированных данных, таких как отзывы клиентов или сообщения в социальных сетях, которые могут предоставить ценную информацию о настроениях и потребностях клиентов.
Достижения в области обнаружения и предотвращения мошенничества
ИИ и машинное обучение используются для улучшения обнаружения и предотвращения мошенничества в банках. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные транзакций для выявления моделей мошеннических действий, а также использовать поведенческие биометрические данные, такие как отпечатки пальцев или распознавание лиц, для обнаружения подозрительных действий.
Еще одним важным вариантом использования для обнаружения и предотвращения мошенничества в банках является использование анализа данных. Банки могут использовать аналитику данных для объединения информации из нескольких источников, таких как данные о транзакциях, данные о клиентах и внешние источники данных, чтобы создать более полную картину поведения клиента. Это может помочь банкам выявлять подозрительную активность, которая может быть не очевидна ни из одного источника данных.
Наконец, банки могут использовать мониторинг в режиме реального времени для обнаружения и предотвращения мошенничества по мере его возникновения путем анализа данных транзакций в режиме реального времени для выявления подозрительной активности. Это может помочь предотвратить мошенничество в первую очередь, а не просто обнаружить его постфактум.
Использование прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика используется в индустрии финансовых услуг для выявления потенциальных рисков, оптимизации кредитных и инвестиционных решений и улучшения ориентации на клиентов.
Основным вариантом использования прогностической аналитики в инвестиционных компаниях является разработка прогностических моделей для алгоритмической торговли, а затем принятие рыночных решений за миллисекунды. Эти модели обычно анализируют огромные объемы исторических данных, а также рыночные данные в реальном времени, чтобы выявлять закономерности и прогнозировать будущие движения на фондовом рынке.
Другие основные варианты использования включают интеллектуальный кредитный скоринг и упреждающую поддержку клиентов до возникновения серьезных проблем.
Растущее использование технологии блокчейн
Технология блокчейн также становится все более популярной в сфере финансовых услуг как способ повышения безопасности и прозрачности. Банки изучают возможности использования блокчейна для различных вариантов использования, таких как цифровая идентификация, торговое финансирование и трансграничные платежи.
Чтобы подготовиться к этим тенденциям, все банки и крупные финансовые учреждения должны сосредоточиться на инвестировании в необходимую технологическую инфраструктуру, ресурсы и таланты (специалисты по данным и специалисты по машинному обучению) для их поддержки. Это может включать в себя инвестиции в облачные решения, развитие внутреннего опыта в NLP и чат-ботах, а также налаживание партнерских отношений с финтех-стартапами, чтобы оставаться на шаг впереди. Кроме того, банки также должны сосредоточиться на внедрении надежных протоколов управления данными и безопасности, чтобы обеспечить соответствие требованиям и защитить от мошенничества.
Индустрия финансовых услуг переживает серьезную трансформацию, обусловленную последними тенденциями в области данных и искусственного интеллекта. Банки и другие финансовые учреждения, которые могут эффективно использовать эти технологии, будут иметь хорошие возможности для сохранения конкурентоспособности и удовлетворения меняющихся потребностей клиентов.
