Künstliche Intelligenz im Banken- und Versicherungswesen
Kreditgenossenschaften und Banken müssen technologiebasierte Lösungen für die Herausforderungen der Bankenbranche in Betracht ziehen.
Geschäftsprobleme
Der Bankensektor durchläuft große Veränderungen, angetrieben durch die neue Bedrohung durch FinTechs, neue Geschäftsmodelle, zunehmende Regulierung und den Druck, sich daran zu halten. Kundendienst steht im Mittelpunkt der aktuellen Probleme der Bankenbranche. In vielerlei Hinsicht bieten traditionelle Banken nicht die Qualität der Dienstleistungen an, die Kunden erwarten, insbesondere wenn es um Technologie geht. Die Vorschriften im Banken- und Finanzdienstleistungssektor nehmen ständig zu und erfordern von den Banken, einen enormen Teil ihres Budgets in die Einhaltung der Vorschriften zu investieren.
Was kann KI unterstützen?
Wenn KI-Techniken auf von Unternehmen gesammelte interne Daten angewendet werden, können Versicherer und Banken auf zwei Arten wachsen. Einerseits helfen sie ihnen, ihre Kunden effektiver zu erreichen, indem sie den Kunden ein höheres Maß an Personalisierung und wachsender Loyalität verleihen (Konsumprognose wie Up-Selling, Cross-Selling-Prognose der Kundenabwanderungsrate, Personalisierung von Produkten usw.). Sie tragen jedoch dazu bei, ihre Prozesse zu verbessern, sie effizienter zu machen und dadurch ihre Leistung zu steigern.
Verwenden Sie Instanzen
- Anlageprognosen erstellen: Die Tatsache, dass maschinelle Lerntechnologien erweiterte Markteinblicke ermöglichen, ermöglicht es Fondsmanagern, bestimmte Marktentwicklungen früher zu erkennen als herkömmliche Anlagestrategien. ML-Technologie Es geht darum, automatische Anlageberater aufzubauen, und die Umwälzungen innerhalb der Investmentbanking-Branche sind sehr offensichtlich.
- Sichere Transaktionen: Algorithmentechniken aus KI und maschinellem Lernen sind äußerst effektiv bei der Entschlüsselung von Betrug bei Transaktionen, indem sie Millionen von Datenbanken analysieren, die vom menschlichen Auge übersehen werden könnten. Die Modelle basieren typischerweise auf der Analyse des Verhaltens des Kunden im Internet sowie der Transaktionshistorie.
- Risikomanagement: Mithilfe der Techniken des maschinellen Lernens sind Bankinstitute und Banken in der Lage, das Risikoniveau durch die Analyse einer großen Menge an Informationsquellen drastisch zu reduzieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die sich normalerweise auf wichtige Daten wie Kredit-Scores beschränken, kann ML erhebliche Mengen persönlicher Informationen analysieren, um das Risiko zu verringern.
- Informationsmanagement für Kunden: Der Einsatz maschineller Lernmethoden zur Verarbeitung dieser riesigen Datenmengen bringt Prozesseffizienz und die Vorteile der Gewinnung echter Erkenntnisse aus Daten. KI- und ML-Tools wie Datenanalyse, Data Mining und Verarbeitung natürlicher Sprache liefern nützliche Erkenntnisse aus Daten, um profitablere Geschäfte zu erzielen.
- Prozesse automatisieren: Mit Lösungen, die auf maschinellem Lernen basieren, können Finanzunternehmen manuelle Aufgaben vollständig ersetzen, indem sie sich wiederholende Aufgaben durch intelligente Prozessautomatisierung automatisieren, die die Effizienz im Unternehmen verbessert. Mit der Technologie des maschinellen Lernens können Sie schnell auf Daten zugreifen, die Muster und Verhaltensweisen interpretieren und dann den Mustern folgen.
Warum sollten Sie sich für uns entscheiden?
Maschinelles Lernen spielt heute eine wichtige Rolle in einer Vielzahl von Elementen des Finanzsystems, einschließlich der Verwaltung von Vermögenswerten, der Risikobewertung, der Erteilung von Finanzberatung, der Bekämpfung von Finanzbetrugsdokumenten, der Dokumentenauthentifizierung und mehr.
Wir bei Labelify glauben, dass KI für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Deshalb haben wir ein Tool geschaffen, mit dem Anwender die Vorteile von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen nutzen können!
