В год, когда искусственный интеллект (ИИ) дебютировал на публике, может показаться, что машинное обучение (МО) превратилось в причуду.
Однако это максимально далеко от истины. Даже если машинное обучение не будет так популярно, как раньше, оно по-прежнему очень востребовано сегодня. Это сделано для того, чтобы глубокое обучение можно было использовать для обучения генеративному ИИ. ФинТех – не исключение.
Прогнозируемый размер мирового рынка в 158 году составит около 2020 миллиардов долларов США, а совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 18%, что приведет к ошеломляющему росту. $ 528 млрд. 2030Машинное обучение — один из наиболее ценных инструментов, доступных финансовым учреждениям для оптимизации процессов. И, наконец, поскольку наше последнее исследование «Состояние ИИ» очень глубокое, сэкономьте на расходах.
Варианты использования машинного обучения в FinTech
Машинное обучение решает некоторые ключевые проблемы отрасли. Например, мошенничество затрагивает не только страхование или криптовалюты. Более того, строгое соблюдение нормативных требований выходит за рамки доменных границ. Независимо от вашей отрасли или типа бизнеса, машинное обучение в финансах предлагает множество способов превратить проблемы в прибыль.
1. Алгоритмическая торговля
Многие компании используют очень успешную тактику алгоритмической торговли для автоматизации своего финансового выбора и увеличения объема транзакций. Это предполагает выполнение торговых приказов в соответствии с заранее написанными торговыми директивами, что стало возможным благодаря алгоритмам машинного обучения. Поскольку было бы сложно воспроизвести частоту сделок, совершаемых с помощью технологии ML, вручную, каждая крупная финансовая компания инвестирует в алгоритмическую торговлю.
2. Обнаружение и предотвращение мошенничества
Решения машинного обучения в FinTech постоянно обучаются и адаптируются к новым моделям мошенничества, повышая безопасность операций вашей компании и клиентов. Это контрастирует со статичной природой классического обнаружения мошенничества на основе правил.
Алгоритмы машинного обучения могут с высокой точностью выявлять подозрительную деятельность и сложные схемы мошенничества, исследуя огромные наборы данных.
IBM демонстрирует, как машинное обучение (ML) может выявлять мошенничество в 100% транзакций в режиме реального времени, позволяя финансовым учреждениям минимизировать потери и принимать быстрые меры в случае опасности.
Системы FinTech, использующие машинное обучение (ML), могут обнаруживать многочисленные формы мошенничества, включая кражу личных данных, мошенничество с кредитными картами, мошенничество с платежами и захват учетных записей. Это обеспечивает полную безопасность от широкого спектра угроз.
3. Соблюдение нормативных требований
Решения RegTech (RegTech) являются одними из самых популярных вариантов использования машинного обучения в банковской сфере.
Алгоритмы МО могут выявлять корреляции между рекомендациями, поскольку они могут читать и учиться на огромных нормативных документах. Таким образом, облачных решений с помощью интегрированных алгоритмов машинного обучения для финансового сектора может автоматически отслеживать и отслеживать изменения в законодательстве.
Банковские организации также могут следить за данными транзакций, чтобы выявить нарушения. Таким образом, ML может гарантировать, что потребительские транзакции соответствуют нормативным требованиям.
4. Фондовый рынок
Огромные объемы коммерческой деятельности генерируют большие наборы исторических данных, которые представляют собой безграничный потенциал для обучения. Но исторические данные — это всего лишь основа, на которой строятся прогнозы.
Алгоритмы машинного обучения анализируют источники данных в режиме реального времени, такие как новости и результаты транзакций, чтобы выявить закономерности, объясняющие функционирование фондового рынка. Следующий шаг для трейдеров — выбрать модель поведения и определить, какие алгоритмы машинного обучения включить в свою торговую стратегию.
5. Анализ и принятие решений
FinTech использует машинное обучение для надежной обработки и понимания больших объемов данных. Благодаря интеграции служб анализа данных он предлагает тщательно изученную информацию, которая ускоряет принятие решений в режиме реального времени, экономя при этом время и деньги. Кроме того, эта технология повышает скорость и точность прогнозирования будущих рыночных тенденций.
Финтех-компании также могут использовать прогнозного анализа технологии для разработки инновационных, дальновидных решений, которые адаптируются к меняющимся запросам потребителей и тенденциям рынка. Благодаря совместной работе служб анализа данных и машинного обучения финтех-компании могут предвидеть и успешно решать новые финансовые потребности благодаря этой проактивной стратегии.
Какую выгоду компании получают от машинного обучения в FinTech?
Вышеупомянутые пункты подчеркивают варианты использования машинного обучения, но как насчет специфики? Как лучше всего резюмировать основные преимущества машинного обучения в сфере финансовых технологий, если ограничиться небольшим количеством объективных пунктов?
1. Автоматизация повторяющихся процессов
Автоматизация, вероятно, является наиболее очевидным преимуществом машинного обучения для FinTech, имеющим ряд преимуществ. Например, для проверки информации о клиенте в режиме реального времени без необходимости ручного ввода алгоритмы машинного обучения могут ускорить процесс адаптации клиентов.
Более того, устраняя необходимость ввода данных человеком, автоматизация сверки финансовых транзакций экономит время и деньги. Остальная часть вашей команды получит более тонкие преимущества от автоматизации. Автоматизация на основе машинного обучения устраняет утомительную работу, которая мешает вашим специалистам работать над более важными проектами.
2. Распределение ресурсов
Благодаря распознаванию образов машинное обучение обеспечивает оптимальное распределение средств, рабочей силы и технологий. Как было сказано ранее, роботы-консультанты используют машинное обучение (ML) в управлении инвестициями в сфере FinTech для оценки профиля риска каждого клиента и распределения активов, гарантируя, что портфель каждого клиента синхронизируется с его финансовыми целями и устойчивостью к риску.
Кроме того, чат-боты, работающие на основе машинного обучения, обеспечивают круглосуточную поддержку клиентов, эффективно распределяя ресурсы для обработки большого объема потребительских запросов. Таким образом, финтех-компании могут расширить спектр своих предложений без значительного увеличения эксплуатационных расходов.
3. Снижение затрат за счет прогнозной аналитики
Финтех-компании могут найти возможности для снижения затрат с помощью прогнозной аналитики на основе машинного обучения. Например, при кредитовании машинное обучение (МО) может прогнозировать дефолты по кредитам, позволяя кредиторам более эффективно расходовать ресурсы и сокращать возможные потери.
В другом финансовом учреждении используется исследование структуры клиентов, чтобы создать аналогичную ситуацию. Компании могут активно удерживать клиентов и снижать затраты на привлечение новых, используя машинное обучение для прогнозирования текучести клиентов.
4. Обработка данных
Разработка программного обеспечения в сфере FinTech компании могут использовать такие технологии, как оптическое распознавание символов (OCR) и другие автоматизированные системы обработки документов, для извлечения важной информации на основе данных, поскольку машинное обучение обеспечивает крупномасштабную обработку и анализ данных.
Это значительно снижает зависимость компании от крупных групп по анализу данных и связанные с этим расходы за счет автоматизации таких процессов, как обработка заявок на получение кредита, проверки «Знай своего клиента» (KYC) и соблюдение нормативных требований.
Кейсы внедрения машинного обучения в FinTech
Машинное обучение приносит пользу индустрии разработки программного обеспечения FinTech. Вот несколько замечательных тематических исследований по всему миру.
1. Кредженика.
В 2022 году Credgenics, индийский SaaS-стартап, специализирующийся на автоматизации юридических процессов и взыскании долгов, достиг Общий кредитный портфель $47 млрд., оформив более 40 миллионов розничных кредитов.
Более 100 корпоративных клиентов получили выгоду от снижения затрат и времени сбора платежей, повышения юридической эффективности, а также более высоких показателей разрешения и сбора платежей благодаря своим решениям на основе машинного обучения.
2. Контрактная разведка JPMorgan Chase
В 2017 году крупнейший банк США представил платформу контрактной разведки (COiN), которая активно использует обработку естественного языка (NLP), позволяя компьютерам понимать голос и рукописный текст.
Основная цель COiN заключалась в автоматизации трудоемких, повторяющихся ручных процессов, таких как проверка коммерческих кредитных соглашений, которая, по оценкам, требовала до 360,000 XNUMX человеко-часов в случае JPMorgan Chase. COiN смог выполнить задачу за несколько секунд.
3. Уэллс Фарго
Wells Fargo — это всемирная фирма финансовых услуг со штаб-квартирой в США, которая использует решения машинного обучения, такие как НЛП, глубокое обучение, нейронные сети и средства прогнозной аналитики для обработки отдельных и массовых данных клиентов.
Что делает это примечательным? Способность определить намерения, стоящие за формулировками жалоб клиента, которые могут быть упущены из виду при обычном чтении стенограммы. Это позволяет организации оптимизировать операции, предоставлять более эффективные услуги и укреплять отношения с клиентами.
Заключение
Финтех не входит в число нескольких профессиональных отраслей, обеспокоенных апокалипсисом ИИ. Это не означает, что торговые организации не обеспокоены потенциальными последствиями ложных данных, полученных с помощью искусственного интеллекта, или что профессионалы FinTech не следят за ситуацией.
Однако ни один из более высоких темпов модернизации, вызванных технологиями, не является уникальным для FinTech. Именно во имя технологии продвигают FinTech вперед и сохраняют его целостность. Именно это отличает рабочую силу FinTech как одну из самых технологически продвинутых в любой отрасли. Для многих именно это в первую очередь привлекло их в FinTech. Наши эксперты хорошо знакомы с ситуацией.
