Будущее финтеха: предиктивная аналитика и идеи, основанные на искусственном интеллекте

В постоянно меняющемся ландшафте финансовых технологий (FinTech) данные стали новой валютой. Он стимулирует инновации и меняет отрасль. С быстрым распространением цифровых транзакций, онлайн-банкинга и мобильных платежей каждую секунду генерируется ошеломляющий объем данных.

Однако важен не только объем данных, но и то, как финансовые фирмы и учреждения используют его потенциал для получения ценной информации и принятия обоснованных решений.

Масштабы информации, циркулирующей в физическом мире и глобальной экономике, огромны и разнообразны. Он исходит из различных каналов, таких как датчики, спутниковые изображения, веб-активность, цифровые приложения, видео и транзакции по кредитным картам.

Однако необработанные данные имеют ограниченное значение, пока они не будут объединены с другими данными и преобразованы в информацию для улучшения принятия решений. Данные приобретают актуальность и раскрывают ценную информацию благодаря контекстуализации, например, показателей продаж в рамках исторических данных или рыночных тенденций. Внезапно эти цифры могут указывать на рост или снижение по сравнению с контрольными показателями или в результате определенных стратегий.

Поскольку объем данных, генерируемых в результате финансовых транзакций, продолжает расти, финтех-компаниям становится необходимо инвестировать в аналитику данных и интеграцию прогнозной аналитики, поддерживаемой искусственным интеллектом. Чтобы использовать весь потенциал этих обширных наборов данных и обеспечить расширенный анализ данных, они часто обращаются за помощью к специалистам по разработке ИИ . Особенно те, которые используют алгоритмы и методы машинного обучения для извлечения и идентификации шаблонов и управления процессами принятия обоснованных решений.

Введение в ИИ в финтех

Согласно отчету Mordor Intelligence, размер рынка ИИ в финтехе оценивается в 42,83 млрд долларов в 2023 году. Ожидается, что к 2028 году он достигнет 49,43 млрд долларов. -2028).

Это доказательство того, что с помощью предиктивной аналитики банковские и финансовые учреждения могут получить ценную информацию о будущих тенденциях, поведении клиентов и динамике рынка, чтобы принимать упреждающие, обоснованные, стратегические бизнес-решения.

Более того, в недавнем отчете Mckinsey «Автономия ИИ: оставаться в авангарде ИИ в банковской сфере» подчеркивается важность технологий, в частности ИИ, блокчейна, облачных вычислений, а также инструментов прогнозной аналитики данных , в достижении эффективности и стимулировании бизнес-инноваций в финансовая индустрия. Эти технологии позволяют банковским компаниям обслуживать обширную клиентскую базу, включая миллионы индивидуальных клиентов и бизнес-клиентов, с удивительной эффективностью на своей цифровой платформе. Низкие затраты на эксплуатацию и обслуживание ИТ в расчете на учетную запись еще больше увеличивают их преимущество в обслуживании массового населения.

Использование облачных вычислений и аналитики данных позволяет индустрии финансовых услуг разрабатывать превосходные модели риска. Это приводит к быстрой оценке финансовых рисков и одобрению кредитных продуктов для клиентов, ранее невообразимому процессу.

Кроме того, финансовые компании могут создать коммерчески устойчивую и прибыльную бизнес-модель, успешно обрабатывая кредитные запросы и поддерживая баланс между затратами и доходами. Выделенные примеры продемонстрировали, как внедрение технологических решений может преобразовать традиционные финансовые процессы и банковскую практику, сделав финансовые услуги более доступными и эффективными для более широкой аудитории.

Расширенная аналитика данных для улучшения процесса принятия решений

Внедрение аналитики на основе ИИ позволяет финтех-компаниям разработать комплексную стратегию обработки данных, включающую описательную, прогнозную и предписывающую аналитику. Внедрение машинного обучения и ИИ расширяет возможности и обеспечивает большую достоверность данных для каждого типа этих аналитических подходов.

В настоящее время финансовые организации следуют этому примеру, автоматизируя обработку данных с помощью инструментов автоматизации аналитики и прогнозного моделирования. В зависимости от бизнес-перспективы стратегия работы с данными для финансовой команды может состоять из следующего:

• Описательная аналитика, которая включает преобразование необработанных данных, таких как данные о продажах, подсчеты и статистика клиентов, в полезную информацию, которая может помочь в принятии решений. Предприятия FinTech могут получить представление о прошлых показателях и тенденциях, анализируя исторические данные.
• Предиктивная аналитика использует передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные, для прогнозирования будущих событий и результатов. Выявляя закономерности и корреляции в данных, прогностическая аналитика позволяет компаниям делать обоснованные прогнозы о будущих тенденциях, поведении клиентов и динамике рынка.
• Предписывающая аналитика способствует анализу, предоставляя интеллектуальные рекомендации и предлагая оптимальные варианты действий для достижения желаемых результатов. Рассматривая различные входные данные и используя алгоритмы, предписывающая аналитика помогает предприятиям решать проблемы и принимать решения на основе данных.

Предписывающая и предиктивная аналитика предлагает обширное представление о проблемах финтех-бизнеса. Они дают рекомендации по наиболее эффективным стратегиям их решения. Эти аналитические методологии позволяют компаниям оптимизировать производительность, повышать эффективность и извлекать выгоду из возможностей на быстро развивающемся рынке.

Еще один тип аналитики, имеющий большое значение в банковском и финансовом секторе, — это аналитика в режиме реального времени . Аналитика в реальном времени относится к процессу анализа данных и статистических моделей, а также к получению информации в реальном или близком к реальному времени. Он включает в себя непрерывный мониторинг и обработку потоков данных по мере их создания, что позволяет финтех-учреждениям немедленно принимать решения и действовать.

Преимущества искусственного интеллекта в финтехе

Среди так называемых «пограничных технологий», подпадающих под действие ИИ, — обработка естественного языка (NLP), анализ голосовых сценариев, виртуальные агенты, компьютерное зрение, распознавание лиц, блокчейн, робототехника и поведенческая аналитика. Эти расширенные возможности играют ключевую роль в повышении качества обслуживания и лояльности клиентов за счет различных аспектов, таких как каналы взаимодействия, интеллектуальное консультирование и более быстрая обработка. Кроме того, они позволяют персонализировать предложения с точным андеррайтингом. И последнее, но не менее важное: они повышают операционную эффективность по всей цепочке создания стоимости. Они охватывают обслуживание клиентов, мониторинг, управление записями и многое другое.

Согласно отчету McKinsey, расставив приоритеты по вариантам использования AI/ML, финансовые учреждения могут автоматизировать более 20 процессов принятия решений на различных этапах взаимодействия с клиентом. Примечательно, что банки, которые все чаще обращаются к возможностям искусственного интеллекта и аналитики, могут улучшить ключевые области:

• привлечение клиентов,
• кредитные решения,
• мониторинг и сборы,
• укрепление отношений с клиентами,
• и интеллектуальное обслуживание.

Несколько преимуществ включения прогностических возможностей в искусственный интеллект и машинное обучение в финансовом секторе включают:

• Усовершенствованное привлечение клиентов. Используя сквозную автоматизацию и расширенную аналитику, банки могут создавать исключительные условия для клиентов и доставлять персонализированные сообщения на протяжении всего пути привлечения клиентов. Такой подход дает им конкурентное преимущество, что приводит к более высоким показателям привлечения клиентов.
• Повышение пожизненной ценности клиента: постоянное и разумное взаимодействие с клиентами по целому ряду продуктов и услуг укрепляет отношения с клиентами, в конечном итоге повышая их пожизненную ценность для банка.
• Повышение операционной эффективности: широкое внедрение автоматизации, особенно на этапах обработки документов, проверки и принятия решений во время приобретения и обслуживания, позволяет банкам значительно снизить свои операционные расходы.
• Снижение кредитного риска: банки могут эффективно снижать кредитные риски за счет более сложной проверки потенциальных клиентов и раннего выявления поведения, свидетельствующего о более высоком риске дефолта и мошенничества, обеспечивая более стабильную и безопасную финансовую среду.

Кроме того, благодаря внедрению моделей AA/ML, способных анализировать обширные и разнообразные наборы данных практически в режиме реального времени, банки могут эффективно оценивать новых клиентов для кредитных услуг, устанавливать соответствующие кредитные лимиты и цены, а также лучше видеть будущие результаты притока денежных средств . и оттоки с функциями прогнозирования денежных потоков.

Примеры использования прогнозной аналитики в финансовых услугах

Предиктивная аналитика, аспект расширенной аналитики, использует исторические данные, статистическое моделирование, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, чтобы предвидеть предстоящие результаты.

Финансовые лидеры широко используют прогностическую аналитику в финансах, чтобы выявлять закономерности в данных, что позволяет выявлять потенциальные риски и возможности. Часто ориентируясь на большие данные и науку о данных, современные компании борются с потоком данных, начиная от файлов журналов и заканчивая изображениями и видео, разбросанными по разным репозиториям внутри организации. Таким образом, специалисты по обработке и анализу данных могут использовать алгоритмы глубокого и машинного обучения, чтобы извлекать эти ценные сведения из информационных резервуаров, эффективно выявлять закономерности и прогнозировать будущие события. Известные статистические методы, такие как модели логистической и линейной регрессии, нейронные сети и деревья решений, составляют основу этого прогностического процесса, генерируя предварительные прогностические знания, которые подпитывают дальнейшие прогностические идеи и финансовые решения. Ниже мы рассмотрим несколько вариантов использования прогнозной аналитики в финансовых услугах.

Кредитный скоринг и оценка рисков в финансах

Банки используют прогностическую модель и аналитику для оценки кредитоспособности потенциальных заемщиков. Анализируя исторические данные, кредитный рейтинг, финансовое поведение и другие соответствующие факторы, прогностические модели могут оценивать вероятность дефолта или погашения кредита, что позволяет банкам принимать обоснованные решения о кредитовании.

Как банки справляются с управлением кредитным риском?

Банки используют несколько тактик для эффективного управления кредитным риском. Они устанавливают точные критерии кредитования, которые могут включать обязательный минимальный кредитный рейтинг для заемщиков. Кроме того, они регулярно контролируют свои кредитные портфели, оценивая колебания кредитоспособности заемщиков и внося необходимые изменения по мере необходимости.

Для оценки стоимости риска кредиторы используют широкий спектр данных от заемщика, самого кредитора и внешних организаций, таких как кредитные агентства. Кредитные рейтинги и модели анализа кредитного риска входят в число используемых методов , позволяющих кредиторам оценивать ожидаемые убытки на основе таких факторов, как вероятность дефолта, дефолт с учетом убытков и подверженность риску в случае дефолта.

Использование анализа кредитных рисков на основе ИИ позволяет кредиторам принимать более обоснованные решения по кредитным заявкам, выявлять тонкие закономерности и с большей точностью прогнозировать потенциальные дефолты, что в конечном итоге снижает риски и повышает общее качество кредитного портфеля.

Как оптимизация кредитного скоринга может существенно увеличить ваш доход?

Miquido's пригласил генерального директора NextBank обсудить практическое применение ИИ и новаторские достижения в области финансовых технологий.

На бесплатном вебинаре, посвященном применению ИИ в финансовом и банковском бизнесе, мы сосредоточились на практическом применении ИИ и на том, как превратить ваш кредитный скоринг в источник прибыли. На вебинаре представлен пример мобильного банкинга NextBank.

Обнаружение мошенничества с использованием AI и ML

Финансовые учреждения могут использовать прогнозную аналитику для обнаружения мошеннических действий в режиме реального времени. Постоянно анализируя данные о транзакциях и модели поведения клиентов, банки могут отмечать подозрительные транзакции и предотвращать мошеннические действия, защищая как активы клиентов, так и репутацию банка.

В 2022 году Wolfsberg Group, ассоциация 13 глобальных банков, целью которой является разработка основ и руководств по управлению рисками финансовых преступлений, изложила пять передовых методов обеспечения ответственного использования ИИ и ОД в управлении рисками финансовых преступлений.

Эти методы включают четкое определение области применения инструментов ИИ и реализацию планов управления для снижения риска неправомерного использования с учетом неправомерного присвоения данных и алгоритмической предвзятости. В нем подчеркивается необходимость пропорционального использования мощности ИИ с регулярной оценкой рисков, чтобы сбалансировать преимущества, такие как приоритизация предупреждений на основе рисков и обнаружение мошенничества. Более того, адекватный дизайн и технические знания необходимы для понимания функций ИИ, определения целей, контроля недостатков, таких как предвзятость, и обеспечения объяснимости для исследователей.

Эта структура также делает упор на подотчетность и надзор на протяжении всего жизненного цикла ИИ, даже при использовании искусственного интеллекта, предоставленного поставщиком, с этическими проверками и соответствием требованиям. Нахождение баланса между ожиданиями регулирующих органов в отношении прозрачности и требованиями конфиденциальности имеет решающее значение, и системы ИИ должны предоставлять четкие основания для принятия решений об обнаружении рисков, чтобы поддерживать открытость и обеспечивать надежный контрольный след.

Защита банковских клиентов от возможных попыток мошенничества: пример NextBank

NextBank, дальновидная банковская компания, осознала потенциал безопасного и удобного мобильного приложения. Стремясь предоставить своим клиентам непревзойденную безопасность и удобство, NextBank создал мобильное приложение, которое не только отвечает строгим требованиям безопасности, но и обеспечивает беспроблемный банковский опыт.

NextBank применил многоуровневый подход, включающий новейшие протоколы безопасности и лучшие отраслевые практики. Внедрив сквозное шифрование и строгие процедуры аутентификации, они вселили в пользователей чувство доверия, побуждая их спокойно проводить финансовые операции.

Чтобы соответствовать строгим стандартам проверки безопасности приложений OWASP, команда разработчиков Nextbank внедрила экономичное и безопасное банковское приложение. Это обеспечило самые высокие стандарты защиты данных и безопасности. Пример NextBank демонстрирует их дополнительные усилия по защите клиентов от потенциальных попыток мошенничества.

Сегментация и персонализация клиентов на базе ИИ в сфере финансов

Предиктивная аналитика используется для сегментации клиентов на основе их предпочтений, поведения и потребностей. Понимая сегменты клиентов, банки могут предлагать персонализированные финансовые продукты и услуги, повышать качество обслуживания клиентов и повышать их лояльность. Тем не менее, банковские и финансовые организации несут ответственность за разработку стратегий, отвечающих многочисленным целям сегментации, не нарушая политик соответствия и установленных юридических условий.

Финансовые учреждения могут воспользоваться преимуществами инициатив по сегментации и персонализации в каналах продаж и маркетинга, создав связное повествование на основе данных из нескольких кампаний и точек взаимодействия. Во-вторых, создание персонализированного контента блога, ориентированного на небольшие сегменты клиентов на основе использования продукта и интереса. Наконец, сегментация клиентов на основе их покупательского цикла и адаптация маркетинговых усилий в соответствии с их потребностями на каждом этапе путешествия. Эти подходы включают маркетинговую аналитику и создание контента на основе данных для оптимизации обслуживания клиентов и укрепления отношений.

LLM и ИИ по-разному повлияют на пользовательский опыт в банковской сфере.

Forbes Будущее искусственного интеллекта в банковской сфере

Примеры включают анализ данных клиентов, чтобы предложить персонализированное обслуживание клиентов, индивидуальные финансовые консультации и упреждающее обнаружение мошенничества. Более того, ИИ может помочь автоматизировать рутинные задачи, повысить эффективность и сократить расходы для банков, а также ускорить поддержку клиентов. Наконец, ИИ может помочь в создании диалогового банковского опыта. Он не имеет себе равных, когда речь идет об упрощении взаимодействия с пользователем и предоставлении банковских услуг на нескольких языках.

Персонализация с улучшенным ИИ в приложении SBAB: пример Miquido

Мобильное приложение SBAB, разработанное Miquido, представляет собой комплексную платформу для финансовых сбережений и управления кредитами.

В качестве яркого примера персонализации на основе искусственного интеллекта Miquido интегрировала в приложение интуитивно понятные руководства по ипотечным кредитам для покупателей жилья. Приложение SBAB предлагает пользователям удобный доступ к часто запрашиваемой информации об ипотечных кредитах, упрощая процесс принятия решения потенциальным покупателем жилья.

Прогнозирование оттока и удержание клиентов

Прогнозные модели помогают банкам выявлять клиентов, которые могут уйти или закрыть свои счета. Алгоритм прогнозирования оттока может использовать множество факторов для прогнозной аналитики в финансах. Заслуживающие внимания факторы включают демографические и психографические данные клиентов, транзакции, данные о ценах, экономические факторы, элементы поведения клиентов и пути клиентов.

Банки могут удерживать ценных клиентов и снижать уровень оттока клиентов, активно вмешиваясь и предлагая индивидуальные поощрения или персонализированные предложения.

Анализ тенденций рынка и инвестиционные возможности

С помощью прогнозной аналитики финансовые организации могут анализировать рыночные тенденции и прогнозировать изменения рыночных условий. Эти идеи помогают принимать стратегические инвестиционные решения, корректировать портфели и использовать открывающиеся возможности.

Более того, предиктивная аналитика позволяет финансовым организациям определять инвестиционные возможности, анализируя исторические данные, рыночные тенденции и поведение клиентов. Понимая динамику различных финансовых инструментов и классов активов, организации могут принимать инвестиционные решения на основе данных. Они также могут извлечь выгоду из новых тенденций и оптимизировать свои портфели для получения более высокой прибыли.

Возможности перекрестных продаж и дополнительных продаж

Прогнозный анализ помогает банкам определять возможности перекрестных и дополнительных продаж для существующих клиентов. Анализируя данные клиентов и историю покупок, банки могут рекомендовать соответствующие финансовые продукты и услуги. И, как следствие, увеличить доход и вовлеченность клиентов.

Оптимизация портфеля

Прогнозные модели используют аппетит к риску, исторические рыночные данные и цели клиентов, чтобы рекомендовать оптимальное распределение активов для улучшения инвестиционных портфелей. Оптимизация портфеля имеет ключевые преимущества для инвесторов и менеджеров. Он направлен на максимизацию доходов при эффективном управлении рисками, достижение желаемого компромисса между риском и доходностью на эффективной границе. Это удовлетворяет клиентов, обеспечивая высокую прибыль на единицу риска.

Во-вторых, оптимизация портфеля делает упор на диверсификацию, снижение несистематических или неоцененных рисков и защиту инвесторов от недостатков неэффективных активов. Хорошо диверсифицированный портфель гарантирует, что инвесторы останутся в комфортной зоне даже в неспокойных рыночных условиях. Кроме того, активное управление портфелем и анализ рыночных данных позволяют менеджерам выявлять рыночные возможности раньше других. Это также позволяет им использовать эти возможности в интересах своих инвесторов.

Соответствие нормативным требованиям

Прогнозная аналитика помогает банкам обеспечивать соблюдение нормативных требований. Банки могут избежать штрафов и соблюдать нормативные требования, анализируя обширные данные. Они используют эти данные для выявления потенциальных рисков соответствия и принятия превентивных мер.

Появление ИИ привело к повышению эффективности, точности и рентабельности процессов соблюдения требований в секторе финансовых услуг.

Джон Лейтнер, президент Ascent

Инструменты на базе ИИ могут эффективно упорядочивать большие объемы данных и документов путем категоризации, маркировки и индексации. Эта возможность особенно полезна для соблюдения нормативных требований . Это позволяет финансовым учреждениям быстро выявлять и отслеживать конкретные транзакции, клиентов или поведенческие модели. Кроме того, способность ИИ стандартизировать структуру данных устраняет субъективность, обеспечивая согласованность между различными отделами и облегчая сравнение. В результате вероятность ошибок или упущений в отчетах о соответствии значительно снижается.

Прогнозные модели в финансовом прогнозировании

Прогностические модели превратили финансовое прогнозирование в динамичную и основанную на данных дисциплину, предоставляя компаниям информацию, которая ранее была недоступна. Эти модели являются незаменимыми инструментами для бизнеса и финансовых специалистов. Они помогают с прогнозированием доходов, оценкой кредитного риска и пониманием клиентов в непредсказуемой финансовой ситуации.

Роль ИИ в финансовом прогнозировании и принятии решений

Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных, выявлять сложные закономерности и генерировать прогнозы привлекла внимание лидеров отрасли. Эксперты подчеркивают потенциал ИИ для улучшения финансового прогнозирования за счет более точного анализа в режиме реального времени. Кроме того, возрастает роль ИИ в расширении процесса принятия решений человеком. В сочетании с человеческим опытом ИИ может значительно улучшить результаты принятия решений в сложных сценариях с интенсивным использованием данных.

Используя прогнозную аналитику на основе ИИ, финансовые учреждения получают конкурентное преимущество. Прогнозы, основанные на искусственном интеллекте, дают важную информацию о рыночных тенденциях, поведении потребителей, цепочках поставок и управлении рисками. Они также позволяют быстро и хорошо принимать решения. Это сочетание человеческого опыта с аналитическими возможностями ИИ открывает новую эру эффективности и стратегического преимущества. Это также способствует устойчивому росту и успеху финансового и банковского секторов.

Как финансовые услуги могут инвестировать в будущее с помощью прогнозной аналитики

Чтобы опережать эти события, банки и крупные финансовые учреждения должны уделять первоочередное внимание инвестициям в подходящую технологическую инфраструктуру. Это может включать внедрение облачных решений, развитие внутреннего опыта в области НЛП или разработки чат-ботов , а также налаживание сотрудничества с финтех-стартапами. Кроме того, следует уделить особое внимание внедрению строгих мер по управлению данными и обеспечению безопасности для обеспечения соответствия требованиям и защиты от мошенничества.