Искусственный интеллект трансформирует организации любого размера, ускоряя рост и расширяя возможности для инноваций. В Tatau мы гарантируем, что вычисления для ИИ будут экономичными, быстрыми и доступными. В то время как многие компании с оптимизмом ожидают использования последних достижений в области искусственного интеллекта, отрасль финансовых услуг находится на пороге серьезного сдвига с появлением огромного количества приложений. Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать человеческую речь и отвечать на запросы клиентов, в то время как прогнозная аналитика и машинное обучение расширяют возможности для обнаружения мошенничества и создания более персонализированного взаимодействия с клиентами. Здесь мы выделяем пять ключевых областей, в которых финансовая отрасль может ожидать значительного прогресса благодаря технологиям искусственного интеллекта - все области, которые Tatau может поддерживать.

Улучшенная оценка рисков

Когнитивные вычисления особенно хорошо подходят для оценки рисков. ИИ обладает уникальной способностью решать и управлять сложностями, особенно в том, что касается анализа неструктурированных данных (включая письма поддержки, подтверждение адреса, юридическую документацию, идентификационные документы и т. Д.).

Поскольку традиционные методы анализа становятся менее способными обрабатывать постоянно растущие объемы неструктурированных данных, эта дополнительная способность искусственного интеллекта становится критически важной. Согласно исследованию 2019 года, в средней организации ежегодный рост неструктурированных данных составляет 23%, а каждые 40 месяцев он удваивается. Почти четверть респондентов сообщили, что темпы роста превышают 40%, при этом неструктурированные данные удваиваются каждые 24 месяца. Этот рост можно объяснить быстрым увеличением количества машинных данных и проектов машинного обучения, при этом 55% данных респондентов генерируются машинами.

Возможность легко комбинировать неструктурированные и структурированные наборы данных будет иметь огромное значение для всех уровней финансовой индустрии. Усовершенствованная аналитика приведет к принятию более эффективных решений по управлению рисками и более быстрой навигации по все более сложным нормативным требованиям и требованиям. Работая вместе с человеческим мышлением и традиционной аналитикой, ИИ будет способствовать развитию существующих процессов, а не полностью их заменять.

Кибербезопасность и обнаружение мошенничества

Согласно Нильсону, мошенничество с кредитными картами в Интернете вырастет до 32 миллиардов долларов в 2020 году. Традиционные методы обнаружения мошенничества просто не в состоянии успевать, поскольку они полагаются на сравнение структурированных данных с наборами правил. Этот процесс часто приводит к слишком большому количеству ложных срабатываний, требуя много человеко-часов для ручного анализа и обработки. Эти ограничения, а также все более изощренные методы кибермошенничества чрезвычайно затрудняют обнаружение и идентификацию. Даже серьезные нарушения могут оставаться незамеченными в течение месяцев или лет. Помимо значительных финансовых потерь, необнаруженное мошенничество также может серьезно подорвать репутацию компаний.

Сочетая подходы с использованием аутентификации личности, машинного обучения и поведенческой аналитики, ИИ может помочь выявлять угрозы на раннем этапе. Это позволит пользователям параллельно с ИИ снизить потенциальный ущерб. ИИ также будет извлекать уроки из прошлых случаев и станет более искусным в выявлении возможных мошенничеств или нарушений в будущем; в каждом случае алгоритм уточняет критерии обнаружения мошенничества в режиме реального времени.

Большие данные и предиктивная аналитика

Компании, предоставляющие финансовые услуги, обычно имеют под рукой обширный массив данных, но, к сожалению, не всегда очевидно, как извлечь из этих данных значимые выводы. Технология искусственного интеллекта может быстро анализировать большой объем данных и предоставлять более подробную, своевременную и точную информацию, которая помогает принимать более качественные и быстрые бизнес-решения. Поскольку большинство крупных банков мира уже инвестируют и используют ИИ для больших данных и прогнозной аналитики, эта технология вряд ли станет преимуществом - она ​​станет нормой.

Кроме того, прогнозное моделирование финансовых услуг может помочь оптимизировать общую бизнес-стратегию и лучше прогнозировать будущие результаты. Автоматизированная аналитика финансовых услуг позволит компаниям запускать тысячи моделей одновременно и получать более быстрые результаты, чем при традиционном моделировании, что позволяет этим компаниям масштабироваться быстрее, чем их конкуренты.

Безупречный клиентский опыт

Хотя было довольно просто автоматизировать базовое обслуживание клиентов с использованием традиционных технологий (таких как всемирно любимое дерево телефонов), более сложные запросы в настоящее время требуют вмешательства человека. Обработка естественного языка призвана изменить все это. Достижения в области распознавания голоса и обработки естественного языка, вероятно, принесут значительную экономию финансовых средств финансовым учреждениям и обеспечат более последовательное и быстрое обслуживание клиентов. Голосовые помощники на базе искусственного интеллекта теперь могут выполнять гораздо более сложные банковские функции. Например, OCBC Bank в партнерстве с Google недавно запустил в Сингапуре первый голосовой банкинг на базе искусственного интеллекта. Он может поговорить с клиентами о банковских услугах, таких как расчет сумм ипотечных кредитов, будущих сбережений и последних новостей финансового рынка, или направить их в ближайшие отделения или банкоматы.

Индивидуальные рекомендации по продукту

Когда дело доходит до удовлетворения уникальных ожиданий клиентов, ИИ избавляет от догадок. ИИ может помочь лучше определять и прогнозировать пути клиента, записывать предпочтения и адаптировать опыт для каждого человека - то, что раньше было практически невозможно сделать в масштабе. Искусственный интеллект может помочь финансовым предприятиям прогнозировать финансовые привычки клиентов, определять оптимальные инвестиционные возможности, устанавливать процентные ставки и определять идеальных кредиторов. Возможности перепродажи и перекрестных продаж продуктов с помощью рекомендаций также будут переходить от предположений к подлинному анализу микроповеденческих тенденций.

Так где же тут Татау?

Развитие огромных вычислительных мощностей, необходимых для искусственного интеллекта, при использовании традиционных подходов требует больших затрат времени и средств. Вместо того, чтобы вкладывать средства в создание собственных мощностей, опытные организации обращаются к Tatau, специализированному поставщику децентрализованных вычислений. Используя распределенную сеть графических процессоров, мы создали гигантский суперкомпьютер, чтобы задействовать существующие скрытые вычисления. Это позволяет избежать необходимости в ресурсоемком оборудовании и предлагает экономичную и экологически безопасную альтернативу. Что наиболее важно, этот подход является масштабируемым, обеспечивая практически неограниченный источник вычислений и платформу, на которой компании могут использовать и использовать удивительный потенциал ИИ.

ИИ здесь, чтобы остаться

Хотя компании только начинают открывать для себя его приложения, можно с уверенностью сказать, что ИИ настроен на революцию в финансовой индустрии на всех уровнях. Организации, которые смогут использовать эти новые технологии, получат непоколебимое конкурентное преимущество.