金融科技的未來：預測分析和人工智能驅動的見解

在不斷發展的金融科技 (FinTech) 領域，數據已成為新貨幣。 它推動創新並重塑行業。 隨著數字交易、網上銀行和移動支付的迅速普及，每秒都會產生數量驚人的數據。

然而，重要的不僅僅是數據量，金融公司和機構如何利用其潛力來獲得有價值的見解並推動明智的決策。

在物理世界和全球經濟中流通的信息規模巨大且多樣化。 它源自各種渠道，如傳感器、衛星圖像、網絡活動、數字應用程序、視頻和信用卡交易。

然而，未經處理的數據在與其他數據結合併轉化為信息以增強決策之前，意義有限。 通過將歷史數據或市場趨勢中的銷售數據等置於上下文中，數據獲得相關性並揭示有價值的見解。 突然間，這些數字可以表明與基準相比或特定策略的結果的增長或下降。

隨著金融交易產生的數據量持續激增，金融科技公司必須投資數據分析和人工智能支持的預測分析集成。 為了充分利用這些龐大數據集的潛力並實現高級數據分析，他們經常尋求人工智能開發服務的專業知識。 尤其是那些採用算法和機器學習技術來提取和識別模式並推動明智決策過程的技術。

金融科技人工智能簡介

根據 Mordor Intelligence 報告，2023 年人工智能金融科技市場規模預計為 428.3 億美元。預計到 2028 年將達到 494.3 億美元。此外，預計在預測期內（2023 年）複合年增長率為 2.91% -2028）。

這證明，通過預測分析，銀行和金融機構可以獲得對未來趨勢、客戶行為和市場動態的寶貴見解，從而做出主動、明智的戰略業務決策。

此外，麥肯錫最近發布的報告《人工智能的自主性：保持銀行業人工智能的前沿》強調了技術，特別是人工智能、區塊鏈、雲計算以及數據和預測分析工具在銀行業實現效率和推動業務創新方面的重要性。金融業。 這些技術使銀行公司能夠在其數字平台上以驚人的效率為廣大客戶群（包括數百萬個人客戶和企業客戶）提供服務。 每賬戶IT運維成本較低，進一步增強了其服務大眾的優勢。

利用雲計算和數據分析使金融服務行業能夠開發卓越的風險模型。 它可以快速評估金融風險並批准客戶的信貸產品，這是以前難以想像的過程。

此外，金融公司可以通過成功處理信貸請求並保持成本與回報之間的平衡來創建商業上可持續且有利可圖的商業模式。 突出的例子展示了採用技術驅動的解決方案如何改變傳統的金融流程和銀行業務實踐，使更廣泛的受眾更容易獲得和更高效地獲得金融服務。

高級數據分析可改善決策

實施人工智能驅動的洞察使金融科技企業能夠建立涵蓋描述性、預測性和規範性分析的全面數據策略。 機器學習和人工智能的實施擴大了功能，並確保每種類型的分析方法具有更高的數據可信度。

如今，金融組織也紛紛效仿，通過利用分析自動化工具和預測建模來實現數據處理自動化。 根據業務角度，財務團隊的數據策略可包括以下內容：

• 描述性分析，涉及將銷售數字、計數和客戶統計數據等原始數據轉換為可指導決策的可操作信息。 金融科技企業可以通過分析歷史數據來深入了解過去的表現和趨勢。
• 預測分析利用人工智能、機器學習和大數據等先進技術來預測未來事件和結果。 通過識別數據中的模式和相關性，預測分析使企業能夠對未來趨勢、客戶行為和市場動態做出明智的預測。
• 規範性分析通過提供智能建議並提出最佳行動方案以實現預期結果來進一步深化分析。 通過考慮各種數據輸入並使用算法，規範性分析可幫助企業應對挑戰並做出數據驅動的決策。

規範性和預測性分析為金融科技業務的問題提供了廣泛的見解。 它們提供了解決這些問題的最有效策略的指導。 這些分析方法使企業能夠優化績效、提高效率並利用快速發展的市場中的機會。

另一種在銀行和金融領域非常重要的分析類型是實時分析。 實時分析是指分析數據和統計模型並實時或近實時生成見解的過程。 它涉及對生成的數據流進行持續監控和處理，從而使金融科技機構能夠立即做出決策並採取行動。

人工智能驅動的金融科技洞察的好處

人工智能驅動的所謂“邊緣技術”包括自然語言處理（NLP）、語音腳本分析、虛擬代理、計算機視覺、面部識別、區塊鏈、機器人和行為分析。 這些先進功能通過參與渠道、智能諮詢和更快的處理等各個方面，在增強客戶體驗和忠誠度方面發揮著關鍵作用。 此外，它們還可以通過精確的承保實現個性化報價。 最後但並非最不重要的一點是，它們提高了整個價值鏈的運營效率。 它們包括客戶服務、監控、記錄管理等等。

根據麥肯錫的報告，通過優先考慮 AI/ML 用例，金融機構可以實現跨各種客戶旅程的 20 多個決策流程的自動化。 值得注意的是，越來越多地轉向人工智能和分析能力的銀行可以增強關鍵領域：

• 客戶獲取，
• 信用決策，
• 監測和收集，
• 加強客戶關係，
• 和智能服務。

將預測能力融入金融領域的人工智能和機器學習的幾個好處包括：

• 增強客戶獲取：通過採用端到端自動化和高級分析，銀行可以創造卓越的客戶體驗，並在整個客戶獲取過程中提供高度個性化的消息。 這種方法為他們帶來了競爭優勢，從而提高了客戶獲取率。
• 提高客戶終身價值：通過一系列產品和服務持續、明智地與客戶互動，加強客戶關係，最終提高他們對銀行的終身價值。
• 提高運營效率：廣泛採用自動化，特別是在採購和服務過程中的文檔處理、審查和決策階段，可以使銀行顯著降低運營成本。
• 降低信用風險：銀行可以通過更精細地篩選潛在客戶以及及早發現預示較高違約和欺詐風險的行為來有效降低信用風險，從而確保更加穩定和安全的金融環境。

此外，通過實施能夠幾乎實時分析廣泛且多樣化的數據集的 AA/ML 模型，銀行可以有效評估信貸服務的新客戶，建立適當的貸款限額和定價，並更好地了解未來現金流入的結果以及具有現金流量預測功能的流出。

預測分析在金融服務中的用例

預測分析是高級分析的一個方面，它利用歷史數據、統計建模、數據挖掘和機器學習來預測即將出現的結果。

財務領導者廣泛採用財務預測分析來辨別數據模式，從而識別潛在風險和機遇。 當代公司通常與大數據和數據科學保持一致，需要應對分散在組織內不同存儲庫中的大量數據，從日誌文件到圖像和視頻。 因此，數據科學家可以部署深度學習和機器學習算法，從信息庫中提取這些有價值的見解，有效識別模式並預測未來事件。 邏輯回歸和線性回歸模型、神經網絡和決策樹等著名的統計技術構成了這一預測過程的基石，產生初步的預測學習，從而推動進一步的預測洞察和財務決策。 下面，我們將探討如何在金融服務中使用預測分析的幾個用例。

金融領域的信用評分和風險評估

銀行使用預測模型和分析來評估潛在藉款人的信用度。 通過分析歷史數據、信用評分、財務行為和其他相關因素，預測模型可以評估貸款違約或還款的可能性，使銀行能夠做出明智的貸款決策。

銀行如何進行信用風險管理？

銀行採用多種策略來有效管理信用風險。 他們制定精確的貸款標準，其中可能包括規定借款人的最低信用評分。 此外，他們還定期監控貸款組合，評估借款人信用度的波動，並根據需要進行必要的修改。

為了評估風險成本，貸款人利用來自借款人、貸款人本身以及信貸機構等外部實體的廣泛數據。 信用評分和信用風險分析模型是採用的方法之一，使貸方能夠根據違約概率、違約損失率和違約風險敞口等因素來估計預期損失。

利用人工智能驅動的信用風險分析使貸方能夠就貸款申請做出更明智的決策，檢測微妙的模式，並更精確地預測潛在的違約，最終降低風險並提高整體貸款組合質量。

優化信用評分如何大幅提高您的收入？

Miquido 邀請 NextBank 首席執行官討論人工智能的實際應用和金融科技的開創性進展。

在一場以人工智能在金融和銀行業務中的應用為中心的免費網絡研討會中，我們重點討論了人工智能的實際應用以及如何將您的信用評分轉變為盈利能力強的公司。 該網絡研討會介紹了 NextBank 的移動銀行案例研究。

使用人工智能和機器學習檢測欺詐

金融機構可以利用預測分析來實時檢測欺詐活動。 通過不斷分析交易數據和客戶行為模式，銀行可以標記可疑交易並防止欺詐活動，從而保護客戶資產和銀行聲譽。

沃爾夫斯堡集團（Wolfsberg Group）是一個由 13 家全球銀行組成的協會，旨在製定管理金融犯罪風險的框架和指南，到 2022 年，該集團概述了五種最佳實踐，以確保負責任地使用人工智能和機器學習來管理金融犯罪風險。

這些做法包括明確定義人工智能工具的範圍和實施治理計劃以減輕濫用風險，同時考慮數據盜用和算法偏差。 它強調需要按比例使用人工智能的力量，並定期進行風險評估，以平衡基於風險的警報優先級和欺詐檢測等收益。 更重要的是，足夠的設計和技術專業知識對於理解人工智能的功能、定義目標、控制偏見等缺陷以及確保研究人員的可解釋性至關重要。

該框架還強調整個人工智能生命週期的問責和監督，即使在使用供應商提供的人工智能時也是如此，並進行道德檢查和合規性協調。 在監管機構的透明度期望和保密要求之間取得平衡至關重要，人工智能係統應該為風險檢測決策提供明確的理由，以保持開放性並確保穩健的審計跟踪。

保護銀行客戶免受潛在欺詐企圖：NextBank 案例研究

NextBank 是一家具有前瞻性的銀行公司，認識到安全且用戶友好的移動應用程序的潛力。 NextBank 致力於為客戶提供無與倫比的安全性和便利性，創建了一款移動應用程序，不僅滿足嚴格的安全要求，而且還提供無縫的銀行體驗。

NextBank 採用了多層方法，融合了最新的安全協議和行業最佳實踐。 他們實施端到端加密和嚴格的身份驗證程序，向用戶灌輸信任感，鼓勵他們安心地進行金融交易。

為了遵守嚴格的 OWASP 應用程序安全驗證標準，Nextbank 的開發團隊採用了經濟高效、安全的銀行應用程序。 這確保了最高的數據保護和安全標準。 NextBank 的案例研究表明，他們為保護客戶免受潛在欺詐企圖付出了額外的努力。

人工智能驅動的金融客戶細分和個性化

預測分析用於根據客戶的偏好、行為和需求對客戶進行細分。 通過了解客戶群，銀行可以提供個性化的金融產品和服務，增強客戶體驗並提高客戶忠誠度。 然而，銀行和金融組織有責任制定戰略，在不違反合規政策和既定法律條款的情況下實現眾多細分目標。

金融機構可以根據來自多個活動和接觸點的數據創建一個有凝聚力的敘述，從而利用跨銷售和營銷渠道的細分和個性化舉措。 其次，根據產品使用情況和興趣創建針對小客戶群體的個性化博客內容。 最後，根據客戶的購買週期對客戶進行細分，並定制營銷工作以滿足他們在每個旅程階段的需求。 這些方法涉及營銷分析和數據驅動的內容創建，以優化客戶體驗並加強關係。

法學碩士和人工智能將以多種方式影響銀行業的用戶體驗。

福布斯銀行業人工智能的未來

示例包括分析客戶數據以提供個性化客戶服務、定制財務建議和主動欺詐檢測。 此外，人工智能可以幫助銀行實現日常任務自動化，提高效率並降低成本，同時提供更快的客戶支持。 最後，人工智能可以幫助創建對話式銀行體驗。 在簡化用戶交互和以多種語言提供銀行服務方面，它是首屈一指的。

SBAB 應用程序中人工智能增強的個性化：Miquido 的案例研究

SBAB 移動應用程序由 Miquido 開發，是一個金融儲蓄和貸款管理的綜合平台。

作為人工智能驅動的個性化的一個典型例子，Miquido 在應用程序中為購房者集成了直觀的抵押貸款指南。 SBAB 應用程序使用戶可以方便地訪問有關抵押貸款的常見信息，從而簡化潛在購房者的決策過程。

客戶流失預測和客戶保留

預測模型幫助銀行識別可能流失或關閉賬戶的客戶。 流失預測算法可以利用多種因素進行金融領域的預測分析。 值得注意的因素包括客戶人口統計和心理統計、交易、定價數據、經濟因素、客戶行為要素和客戶旅程。

銀行可以通過主動干預和提供量身定制的激勵措施或個性化優惠來留住有價值的客戶並降低客戶流失率。

市場趨勢分析及投資機會

借助預測分析，金融組織可以分析市場趨勢並預測市場狀況的變化。 這些見解有助於製定戰略投資決策、調整投資組合以及利用新興機會。

此外，預測分析使金融組織能夠通過分析歷史數據、市場趨勢和客戶行為來識別投資機會。 通過了解各種金融工具和資產類別的動態，組織可以做出數據驅動的投資選擇。 他們還可以利用新興趨勢，優化投資組合以獲得更好的回報。

交叉銷售和追加銷售機會

預測分析可幫助銀行識別現有客戶的交叉銷售和追加銷售機會。 通過分析客戶數據和購買歷史，銀行可以推薦相關的金融產品和服務。 從而增加收入和客戶參與度。

投資組合優化

預測模型使用風險偏好、歷史市場數據和客戶目標來推薦最佳資產配置，以改善投資組合。 投資組合優化對於投資者和管理者來說具有關鍵優勢。 它的目標是在有效管理風險的同時實現回報最大化，在有效邊界上實現理想的風險回報權衡。 這通過為每單位風險提供高回報來滿足客戶的需求。

其次，投資組合優化強調多元化，減少非系統性或非定價風險，保護投資者免受表現不佳資產的負面影響。 充分多元化的投資組合可確保投資者即使在動蕩的市場條件下也能保持在舒適的區域。 此外，積極的投資組合管理和市場數據分析使管理者能夠先於其他人發現市場機會。 它還使他們能夠利用這些機會為投資者謀取利益。

監管合規性

預測分析可幫助銀行確保合規性。 銀行可以通過分析大量數據來避免處罰並滿足監管要求。 他們使用這些數據來識別潛在的合規風險並採取先發製人的措施。

人工智能的出現提高了金融服務行業合規流程的效率、準確性和成本效益。

喬恩·萊特納 (Jon Leitner) Ascent 總裁

人工智能驅動的工具可以通過分類、標記和索引來有效地組織大量數據和文檔。 此功能對於法規遵從性特別有利。 它使金融機構能夠快速識別和監控特定交易、客戶或行為模式。 此外，人工智能標準化數據結構的能力消除了主觀性，確保不同部門之間的一致性並促進輕鬆比較。 因此，合規報告中出現錯誤或遺漏的可能性大大降低。

財務預測中的預測模型

預測模型已將財務預測轉變為動態的數據驅動學科，為企業提供以前無法獲得的見解。 這些模型是企業和金融專業人士不可或缺的工具。 他們幫助進行收入預測、信用風險評估以及在不可預測的金融環境中了解客戶。

人工智能在財務預測和決策中的作用

人工智能處理大量數據、發現複雜模式和生成預測的能力引起了行業領導者的關注。 專家強調人工智能有潛力通過提供更精確和實時的洞察來增強財務預測。 此外，人工智能在增強人類決策方面的作用日益增強。 當與人類專業知識相結合時，人工智能可以顯著改善複雜和數據密集型場景中的決策結果。

通過利用人工智能驅動的預測分析，金融機構獲得了競爭優勢。 人工智能驅動的預測提供了對市場趨勢、消費者行為、供應鍊和風險管理的重要見解。 它們還可以做出敏捷且明智的決策。 人類專業知識與人工智能分析能力的結合開創了效率和戰略優勢的新時代。 它還推動金融和銀行業實現持續增長和成功。

金融服務如何通過預測分析投資未來

為了保持領先地位，銀行和主要金融機構必須優先投資適當的技術基礎設施。 這可能涉及採用基於雲的解決方案、培養 NLP 或聊天機器人開發方面的內部專業知識，以及與金融科技初創公司建立合作。 此外，應重點實施嚴格的數據治理和安全措施，以確保合規性並防止欺詐。