Машинное обучение набирает популярность в секторе FinTech, от связей с общественностью до инвестиционных решений. Но как именно технологические компании могут включить машинное обучение в финансовые услуги, чтобы добиться реальных результатов? В этой статье Intellias приводит практические примеры.

Выгодный альянс машинного обучения и финансов

Машинное обучение (ML) сегодня используется в различных сферах нашей жизни. Он помогает нам перейти от пункта А к пункту Б, подсказывает, что делать с насущными проблемами, и помогает лучше вести беседу. Неудивительно, что в мире финансов мы постоянно слышим о сочетании FinTech и машинного обучения. Прогнозируется, что к 2022 году применение искусственного интеллекта (ИИ) в FinTech достигнет 7 305,6 миллиона долларов.

Искусственный интеллект и машинное обучение - самые важные тенденции в индустрии FinTech

Источник: Mediant - отчет Mediant FinTech Trends

Алгоритмы машинного обучения лучше всего подходят для идентификации паттернов. Они обнаруживают корреляции между множеством последовательностей и событий, извлекая ценную информацию, замаскированную среди огромных наборов данных. Такие закономерности часто упускаются из виду или просто не могут быть физически обнаружены людьми. Способность машинного обучения обучаться и прогнозировать позволяет провайдерам FinTech распознавать новые возможности для бизнеса и разрабатывать согласованные стратегии.

Схематическое представление машинного обучения в связи с искусственным интеллектом и аналитикой больших данных

Источник: Совет по финансовой стабильности (FSB) - Искусственный интеллект и машинное обучение в финансовых услугах

Пять важных применений машинного обучения в банковской сфере

Финтех-компании, которые изучают машинное обучение в банковском деле и финансах, могут ожидать более высокого интереса со стороны венчурных фондов. Venture Scanner изучил финансирование по категориям технологий искусственного интеллекта и пришел к выводу, что платформы машинного обучения и приложения машинного обучения не только лидируют в секторе финансирования во втором квартале 2018 года, но и доминируют в отрасли по постоянному финансированию.

Но что делает банковское дело и финансы одним из наиболее целевых сегментов бизнеса для машинного обучения? Это определенно огромный объем данных и почти бесконечный размер этого сегмента по всему миру. В сфере финансов существует множество приложений машинного обучения, в том числе для банковских и кредитных предложений, платежей и денежных переводов, управления активами, личных финансов, а также услуг по соблюдению нормативных требований. Объемы данных, в том числе точные бухгалтерские записи и другие цифры, которые финансовые компании сохраняли в течение многих лет, теперь можно превратить в эффективные движущие силы бизнеса.

Алгоритмы машинного обучения в FinTech означают больше разрешений на кредиты с меньшими рисками

Интерес к одноранговому кредитованию резко возрос как со стороны заемщиков, так и со стороны инвесторов. Наряду с P2P-кредиторами традиционные банки также ищут новые механизмы для увеличения доли рынка без дополнительного риска. Кредитный скоринг - одно из самых полезных приложений машинного обучения в FinTech.

Машинное обучение позволяет кредиторам лучше понять платежеспособность заемщика, работая с гораздо большим объемом данных и более сложными расчетами, чем при использовании традиционных моделей. Машинное обучение обрабатывает больше слоев данных и не ограничивается оценками FICO и данными о доходах. Такие применения машинного обучения в финансах открывают кредиторам альтернативные источники данных.

Теперь будут учитываться тысячи факторов, таких как данные из социальных сетей, телекоммуникационных компаний, коммунальных служб, арендные платежи и даже записи о состоянии здоровья. Алгоритмы машинного обучения сравнивают совокупные данные с данными тысяч других клиентов, чтобы получить точную оценку риска. Если оценка риска ниже порога, установленного кредитором, ссуда будет одобрена автоматически.

Алгоритмы машинного обучения для автоматизации кредитования

Источник: Tieto - Как машинное обучение может повысить точность кредитного скоринга Каковы преимущества машинного обучения для кредитного скоринга?

  • Больше одобрений ссуд привлекает заемщиков, на которых раньше не обращали внимания.
  • Надежные кредитные рейтинги с меньшими кредитными рисками.

В этой категории стоит упомянуть несколько поставщиков:

  • ZestFinance работает с кредитными моделями на основе машинного обучения для создания более прибыльного андеррайтинга.
  • Deserve использует машинное обучение, чтобы предоставлять пользователям кредитные карты, даже если у них нет кредитного рейтинга или им нужно восстановить кредит.
  • Интеллиас имеет большой опыт работы с FinTech-решениями. Они помогли американскому поставщику кредитования SaaS разработать калькулятор кредитного рейтинга с поддержкой машинного обучения. Он работает с помощью алгоритмов машинного обучения и специально созданной отказоустойчивой базы данных на основе AWS, чтобы получить максимум данных о заемщиках и их предприятиях.

Приложения машинного обучения в финансах могут помочь предприятиям перехитрить воров и хакеров

Типичный процесс обнаружения мошенничества

Источник: Maruti Techlabs - Как машинное обучение способствует обнаружению мошенничества

Мошенничество в сфере FinTech - это сложная проблема для всех поставщиков услуг, независимо от их размера и количества клиентов. Это хорошо обсуждаемая проблема с известными осложнениями. И ML может просто помочь.

Машинное обучение в FinTech может оценивать огромные наборы данных об одновременных транзакциях в режиме реального времени. Более того, возможность учиться на результатах и ​​обновлять модели сводит к минимуму участие человека. Используя методы машинного обучения, провайдеры FinTech могут помечать исторические данные как мошеннические или не мошеннические. Запустив алгоритмы машинного обучения, система научится распознавать подозрительную активность. Модели машинного обучения могут обнаруживать необычную активность, например, в ходе онлайн-транзакции.

Каковы преимущества машинного обучения для безопасности?

  • Эффективно и без усилий борется с мошенничеством.
  • Предотвращает самые изощренные мошеннические транзакции, которые часто невозможно предвидеть с помощью установленных вручную правил.

Сравнение систем обнаружения мошенничества на основе правил и машинного обучения

Источник: AltexSoft - Обнаружение мошенничества

Вот несколько провайдеров, заслуживающих упоминания в этом секторе:

  • Feedzai - это стартап, предлагающий один из самых совершенных механизмов машинного обучения, который быстро принимает передовые меры по предотвращению мошенничества.
  • Biocatch сочетает в себе поведенческую биометрию с машинным обучением для распознавания и предотвращения угроз кибербезопасности человека и других, в основном в банковском деле, платежах и страховании.
  • Ravelin - лондонская компания, которая использует машинное обучение для предотвращения и пресечения мошенничества при онлайн-платежах.

Машинное обучение в банковском деле и финансах помогает компаниям соблюдать постоянно меняющиеся правила.

Роль машинного обучения в соблюдении нормативных требований

Как будто миллиардов долларов, потраченных на соблюдение нормативных требований, недостаточно для финансовых компаний, большинству все еще приходится иметь дело с новыми правилами и положениями. Сосредоточение внимания на регуляторных вопросах в сфере финансовых технологий и банковского дела требует много времени и денег. Даже в этом случае эти вложения не могут гарантировать своевременное соблюдение всех новых правил.

Финтех и машинное обучение находят дополнительные применения в категории регуляторных технологий (RegTech). Поскольку алгоритмы машинного обучения могут читать и извлекать уроки из груды нормативных документов, они могут обнаруживать корреляции между руководящими принципами. Облачные платформы финансирования AI и ML могут автоматически отслеживать и отслеживать изменения нормативных требований по мере их появления. Банковские учреждения также могут отслеживать данные о транзакциях для автоматического выявления аномалий. Таким образом, машинное обучение может обеспечить соответствие транзакций клиентов нормативным требованиям.

Каковы преимущества машинного обучения с точки зрения соблюдения нормативных требований?

  • Банковские организации могут более успешно соответствовать применимым нормам, законам и ожиданиям органов надзора.
  • Отнимающие много времени и часто сложные задачи могут выполняться машинами, а не людьми.
  • Нормативная работа может выполняться быстрее с минимальным риском несоблюдения требований, сокращая количество ручных задач.

В этой категории стоит упомянуть несколько поставщиков:

  • Pendo Systems - финтех-компания, которая работает с неструктурированными данными, чтобы упростить процесс комплаенса для своих клиентов.
  • Compliance.ai - это стартап из Кремниевой долины, который использует модели адаптивного машинного обучения в FinTech для автоматизации исследований и отслеживания нормативно-правового финансового содержания и обновлений на единой платформе.
  • ComplyAdvantage - это стартап из США, который использует машинное обучение для ускорения соблюдения требований FinTech и включения инструментов предотвращения онлайн-мошенничества.

Провайдеры улучшают качество обслуживания клиентов с помощью машинного обучения в обслуживании клиентов.

Есть несколько причин, по которым люди предпочитают услуги FinTech традиционным. Благодаря способности машинного обучения копаться в петабайтах данных, чтобы точно определить, что важно для конкретного клиента, финансовые учреждения могут создавать персонализированные предложения. Более того, алгоритмы машинного обучения в банковском деле и финансах могут анализировать данные о клиентах и ​​возвращать прогнозы относительно предпочтений пользователя. Таким образом, компании могут узнать, какие услуги или предложения могут понравиться конкретному клиенту.

Платформы AI и ML в инфраструктуре обслуживания клиентов

Источник: CustomerThink - Обслуживание клиентов вне пределов шумихи о чат-ботах

Еще один пример полезного приложения машинного обучения в финансах - чат-бот. Машинное обучение поддерживает новое поколение чат-ботов, которые более интеллектуальны, похожи на людей и ориентированы на клиента. По мере того, как чат-боты учатся на каждом взаимодействии, разговоры, которые они проводят, становятся более полезными и персонализированными. Меньше необходимости создавать или расширять отделы обслуживания клиентов - еще одно большое преимущество, особенно для малых и средних финансовых операторов.

Каковы преимущества машинного обучения для инфраструктуры обслуживания клиентов?

  • Увеличение доходов благодаря улучшенному пользовательскому интерфейсу и повышению производительности.
  • Компании, использующие машинное обучение для расширенного обслуживания клиентов, воспринимаются как нечто более близкое к общению.
  • Клиенты ценят инновационный финтех-бизнес, который упрощает их жизнь и приносит реальную пользу.

Вот несколько провайдеров, о которых стоит упомянуть:

  • Kasisto использует алгоритмы AI и ML для поддержки омниканальных виртуальных помощников.
  • Wells Fargo был первым банком в США, запустившим чат с клиентами на основе искусственного интеллекта для Facebook Messenger.
  • Bank of America’s Erica, виртуальный помощник на основе искусственного интеллекта, был запущен в марте 2018 года и помог более чем 1 миллиону пользователей за первые три месяца.

Машинное обучение - новая сверхдержава на фондовом рынке

Алгоритмы машинного обучения в FinTech определенно предсказывают судьбу лучше любого человека. Огромные объемы торговых операций приводят к огромному количеству исторических данных - неограниченный потенциал для обучения. Тем не менее, исторические данные - это только основа для прогнозов. Алгоритмы машинного обучения отслеживают источники данных, доступные в режиме реального времени, такие как новости и результаты торгов, чтобы определить закономерности, указывающие на динамику фондового рынка. Задача трейдеров - определить, какие алгоритмы машинного обучения включить в свои стратегии, составить торговый прогноз и выбрать модель поведения.

Типичный рабочий процесс торговой системы с учителем

Источник: Система машинного обучения для алгоритмической торговли на энергетических рынках

Каковы преимущества ML на фондовом рынке?

  • Возможности предсказания машин безграничны, в отличие от человека.
  • Машинное обучение может обнаруживать малейшие признаки роста или падения цен.
  • Машинное обучение позволяет легко сравнивать данные за несколько десятилетий.
  • Алгоритмы машинного обучения могут очень быстро принимать торговые решения.
  • Нет предвзятости из-за человеческой интерпретации.

Вот несколько провайдеров, заслуживающих упоминания в этом секторе:

  • Sentient Technologies - компания искусственного интеллекта, которая разрабатывает и применяет собственные количественные торговые и инвестиционные стратегии с использованием распределенных систем искусственного интеллекта.
  • Walnut Algorithms - европейский стартап, предлагающий финансовые решения AI и ML для управления инвестициями.
  • I Know First - израильская компания, предлагающая прогнозы акций на основе прогнозов алгоритмов машинного обучения.

Последние мысли

Мир финансовых услуг вступил в эпоху искусственного интеллекта и машинного обучения. Машинное обучение в банковском деле и финансах начинает играть значительную роль в различных процессах, включая утверждение кредитов, прогнозирование запасов и предотвращение мошенничества. Тем не менее, не многие провайдеры FinTech считают машинное обучение важнейшим фактором развития финансовых услуг. Более доступные инструменты машинного обучения, разнообразные алгоритмы и приличные вычислительные мощности только увеличат количество взаимодействий между машинным обучением и FinTech, так что пора догнать эту тенденцию.

Первоначально опубликовано на https://www.intellias.com 25 января 2019 г.