Table of Contents
Tehisintellekt panganduses ja kindlustuses
Krediidiühistud ja pangad peavad pangandussektori ees seisvate väljakutsete lahendamiseks kaaluma tehnoloogial põhinevaid lahendusi.
Äriprobleemid
Pangandussektor on läbimas suuri muutusi, mida õhutavad FinTechide uus oht, uued ärimudelid, suurenev regulatsioon ja surve järgida. Kasutajatugi on praegu pangandussektori ees seisvate probleemide keskmes. Paljudel juhtudel ei paku traditsioonilised pangad teenuste kvaliteeti, mida kliendid ootavad, eriti mis puudutab tehnoloogiat. Pangandus- ja finantsteenuste sektori eeskirjad suurenevad jätkuvalt ja nõuavad pankadelt tohutu osa oma eelarvest nõuete täitmisele investeerima.
Mida saab AI aidata?
Tehisintellekti tehnikad, mida rakendatakse ettevõtete kogutud siseandmetele, aitavad kindlustusandjatel ja pankadel kasvada kahel viisil. Ühest küljest aitavad need neil tõhusamalt klientideni jõuda, pakkudes klientidele suuremat isikupärastamist ja suurendades lojaalsust (tarbimise prognoosimine, näiteks ülesmüük, ristmüügi prognoosimine klientide loobumise määra kohta, toodete kohandamine jne). Kuid need aitavad täiustada nende protsesse, muutes need tõhusamaks ja seega parandavad nende jõudlust.
Kasutage eksemplare
- Investeerimisennustuste tegemine: masinõppetehnoloogiad pakuvad täiustatud turuülevaadet, mis võimaldab fondihalduritel teatud turuarenguid traditsioonilistest investeerimisstrateegiatest varem ära tunda. ML tehnoloogia automaatsete investeerimisnõustajate loomiseks ja häire investeerimispanganduse valdkonnas on väga ilmne.
- Turvalised tehingud: tehisintellekti/masinõppe algoritmilised tehnikad on tehingutega seotud pettuste dešifreerimisel äärmiselt tõhusad, analüüsides miljoneid andmebaase, mis võivad inimsilmale kahe silma vahele jääda. Mudelid põhinevad tavaliselt kliendi käitumise Internetis ja tehingute ajaloo analüüsimisel.
- Riskijuhtimine: masinõppe tehnikaid kasutades suudavad pangaasutused ja pangad suure hulga teabeallikate analüüsimise kaudu riskitaset järsult vähendada. Erinevalt traditsioonilistest meetoditest, mis tavaliselt piirduvad elutähtsate andmetega, nagu krediidiskoor, saab ML riski vähendamiseks analüüsida märkimisväärses koguses isiklikku teavet.
- Klientide teabehaldus: masinõppemeetodite kasutamine nende tohutute andmehulkade haldamiseks toob kaasa protsesside tõhususe ja kasu andmetest tõelise ülevaate hankimisest. Tehisintellekt ja ML-tööriistad, nagu andmeanalüüs, andmekaevandamine ja loomuliku keele töötlemine, pakuvad andmetest kasulikku teavet, mis aitab saavutada tulusama äri.
- Protsesside automatiseerimine: masinõppepõhised lahendused võimaldavad finantsettevõtetel käsitsi ülesandeid täielikult asendada, automatiseerides korduvad toimingud intelligentse protsesside automatiseerimisega, mis parandab ettevõtte tõhusust. Masinõppetehnoloogia võimaldab teil kiiresti andmetele juurde pääseda, mustreid ja käitumist tõlgendada ning seejärel mustreid järgida.
Miks peaksite meid valima?
Masinõpe mängib tänapäeval olulist rolli paljudes finantssüsteemi elementides, sealhulgas varade haldamisel, riskide hindamisel, finantsnõu andmisel, finantspettuste dokumentidega võitlemisel, dokumentide autentimisel ja muul viisil.
Meie, Labelify, usume, et AI on iga ettevõtte jaoks eluliselt tähtis. Seetõttu oleme loonud tööriista, mis võimaldab kasutajatel kasutada tehisintellekti ja masinõppe eeliseid!
