Spis treści
Sztuczna inteligencja w bankowości i ubezpieczeniach
Unie kredytowe i banki muszą rozważyć rozwiązania oparte na technologii, aby sprostać wyzwaniom stojącym przed branżą bankową.
Problemy biznesowe
Sektor bankowy przechodzi poważne zmiany, napędzane nowym zagrożeniem ze strony FinTech, nowymi modelami biznesowymi, rosnącymi regulacjami i presją przestrzegania przepisów. Obsługa klienta znajduje się w centrum problemów, przed którymi stoi sektor bankowy w teraźniejszości. Pod wieloma względami tradycyjne banki nie zapewniają jakości usług, jakiej oczekują klienci, zwłaszcza jeśli chodzi o technologię. Regulacje w sektorze bankowym i usług finansowych wciąż się zwiększają i wymagają od banków inwestowania ogromnej części swoich budżetów w zapewnienie zgodności.
W czym może pomóc AI?
Techniki sztucznej inteligencji zastosowane do wewnętrznych danych gromadzonych przez firmy pomagają ubezpieczycielom i bankom rozwijać się na dwa sposoby. Z jednej strony pomagają im skuteczniej docierać do klientów, dając im większy stopień personalizacji i rosnącą lojalność (przewidywanie konsumpcji, takie jak up-selling, cross-selling przewidywanie wskaźnika rezygnacji klientów, dostosowywanie produktów itp.). Pomagają jednak w doskonaleniu ich procesów, czyniąc je bardziej wydajnymi, aw konsekwencji poprawiają ich wydajność.
Użyj instancji
- Dokonywanie prognoz inwestycyjnych: Rzeczywistość, w której technologie uczenia maszynowego zapewniają zaawansowany wgląd w rynek, pozwala zarządzającym funduszami szybciej rozpoznawać określone zmiany rynkowe niż tradycyjne strategie inwestycyjne. Technologia ML zbudować automatycznych doradców inwestycyjnych, a przełom w branży bankowości inwestycyjnej jest bardzo oczywisty.
- Bezpieczne transakcje: Algorytmiczne techniki sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego są niezwykle skuteczne w rozszyfrowywaniu oszustw w transakcjach poprzez analizę milionów baz danych, które mogą zostać przeoczone przez ludzkie oko. Modele zazwyczaj opierają się na analizie zachowania klienta w Internecie oraz historii transakcji.
- Zarządzanie ryzykiem: Wykorzystując techniki uczenia maszynowego, instytucje bankowe i banki są w stanie radykalnie obniżyć poziom ryzyka poprzez analizę ogromnej liczby źródeł informacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które zwykle ograniczają się do istotnych danych, takich jak ocena zdolności kredytowej, ML może analizować znaczne ilości danych osobowych, aby zmniejszyć ryzyko.
- Zarządzanie informacjami dla klientów: wykorzystanie metod uczenia maszynowego do obsługi tych ogromnych ilości danych zapewni wydajność procesów, a także korzyści płynące z wydobywania z danych prawdziwego wglądu. Narzędzia sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, takie jak analiza danych, eksploracja danych oraz przetwarzanie języka naturalnego, dostarczają użytecznych informacji z danych, aby pomóc w osiągnięciu bardziej dochodowego biznesu.
- Automatyzacja procesów: rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym pozwalają firmom finansowym całkowicie zastąpić ręczne zadania poprzez automatyzację powtarzalnych zadań za pomocą inteligentnej automatyzacji procesów, która poprawia wydajność w biznesie. Technologia Machine Learning pozwala na szybki dostęp do danych, interpretację wzorców i zachowań, a następnie podążanie za wzorcami.
Dlaczego warto wybrać nas?
Uczenie maszynowe odgrywa dziś ważną rolę w różnych elementach systemu finansowego, w tym w zarządzaniu aktywami, ocenie ryzyka, udzielaniu porad finansowych, zwalczaniu oszustw finansowych, uwierzytelnianiu dokumentów i nie tylko.
W Labelify wierzymy, że sztuczna inteligencja jest niezbędna dla każdej firmy. Dlatego stworzyliśmy narzędzie, które pozwala użytkownikom wykorzystać zalety sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego!
