الذكاء الاصطناعي في البنوك والتأمين
يجب على الاتحادات الائتمانية والبنوك النظر في الحلول القائمة على التكنولوجيا للتحديات التي تواجه الصناعة المصرفية.
مشاكل العمل
يمر القطاع المصرفي بتغييرات كبيرة ، يغذيها التهديد الجديد من FinTechs ، ونماذج الأعمال الجديدة ، والتنظيم المتزايد والضغط من أجل الامتثال. خدمة الزبائن في قلب القضايا التي تواجه الصناعة المصرفية في الوقت الحاضر. من نواح كثيرة ، لا تقدم البنوك التقليدية جودة الخدمات التي يتوقعها العملاء خاصة عندما يتعلق الأمر بالتكنولوجيا. تستمر اللوائح في قطاع الخدمات المصرفية والمالية في الازدياد وتتطلب من البنوك استثمار جزء هائل من ميزانياتها على الامتثال.
ما الذي يمكن أن يساعده الذكاء الاصطناعي؟
تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي ، عند تطبيقها على البيانات الداخلية التي تجمعها الشركات ، شركات التأمين والبنوك على النمو بطريقتين. من ناحية ، تساعدهم في الوصول إلى عملائهم بشكل أكثر فعالية ، مما يمنح العملاء درجة أكبر من التخصيص والولاء المتزايد (التنبؤ بالاستهلاك مثل البيع الإضافي ، والتنبؤ بالبيع العابر لمعدل زخم العملاء ، وتخصيص المنتجات وما إلى ذلك). ومع ذلك فهي تساعد في تحسين عملياتها ، مما يجعلها أكثر كفاءة ، وبالتالي تحسين أدائها.
استخدم الأمثلة
- وضع تنبؤات الاستثمار: حقيقة أن تقنيات التعلم الآلي توفر رؤية متطورة للسوق تتيح لمديري الصناديق التعرف على تطورات معينة في السوق في وقت أقرب من استراتيجيات الاستثمار التقليدية. تقنية ML لبناء مستشاري استثمار آليين والاضطراب في صناعة الخدمات المصرفية الاستثمارية واضح للغاية.
- المعاملات الآمنة: تعتبر تقنيات خوارزمية الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي فعالة للغاية في فك رموز الاحتيال في المعاملات من خلال تحليل ملايين قواعد البيانات التي يمكن أن تتجاهلها عيون البشر. تعتمد النماذج عادةً على تحليل سلوك العميل على الإنترنت بالإضافة إلى سجل المعاملات.
- إدارة المخاطر: استخدام تقنيات المؤسسات المصرفية للتعلم الآلي والبنوك قادرة على تقليل مستويات المخاطر بشكل كبير من خلال تحليل كمية هائلة من مصادر المعلومات. على عكس الأساليب التقليدية التي تقتصر عادةً على البيانات الحيوية مثل درجات الائتمان ، يمكن لـ ML تحليل كميات كبيرة من المعلومات الشخصية لتقليل المخاطر.
- إدارة المعلومات للعملاء: إن استخدام أساليب التعلم الآلي للتعامل مع هذه الكميات الهائلة من البيانات سيحقق كفاءة العملية بالإضافة إلى فوائد استخراج البصيرة الحقيقية من البيانات. توفر أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مثل تحليل البيانات واستخراج البيانات وكذلك معالجة اللغة الطبيعية رؤى مفيدة من البيانات للمساعدة في تحقيق أعمال تجارية أكثر ربحية.
- أتمتة العمليات: تتيح الحلول المدعومة من التعلم الآلي لشركات التمويل استبدال المهام اليدوية تمامًا عن طريق أتمتة المهام المتكررة بأتمتة العمليات الذكية التي تعمل على تحسين الكفاءة في الأعمال. تتيح لك تقنية التعلم الآلي الوصول بسرعة إلى البيانات ، وتفسير الأنماط والسلوكيات ، ثم اتباع الأنماط.
لماذا تختارنا؟
يلعب التعلم الآلي اليوم دورًا مهمًا في مجموعة متنوعة من عناصر النظام المالي بما في ذلك إدارة الأصول وتقييم المخاطر وتقديم المشورة المالية ومعالجة مستندات الاحتيال المالي ومصادقة المستندات والمزيد.
نحن في Labelify نعتقد أن الذكاء الاصطناعي أمر حيوي لكل شركة. لذلك أنشأنا أداة تتيح للمستخدمين الاستفادة من مزايا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!
