Без сомнения, концепция искусственного интеллекта уже проявила себя в деле привлечения потребителей и в значительной степени вторглась в нашу повседневную жизнь. Таинственные скрытые алгоритмы, которые распознают, какая реклама нас заинтересует, анализируют активность в социальных сетях и онлайн-магазинах, отвечают на вопросы в чатах, действительно приносят пользу и делают нашу жизнь более удобной.
В ЧЕМ РАЗНИЦА МЕЖДУ ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING И DATA SCIENCE?
В глобальном смысле «artificial intelligence» (AI, искусственный интеллект) включает в себя и научные теории, и технологические практики для создания программ, способных решать творческие задачи, считающиеся прерогативой человеческого интеллекта.
Machine learning (машинное обучение) — раздел AI, который применяется непосредственно на практике. Сегодня, когда речь идет об использовании AI в бизнесе, в большинстве случаев имеется ввиду машинное обучение. В ML-алгоритмах обычно используется обучающаяся математическая модель, которая анализирует большой объем данных и на основе анализа формирует выводы.
Data Science (наука о данных) — научные процессы и практика анализа больших объемов данных с применением всевозможных математических методов, включая ML, и решение задач, связанных со сбором, хранением и обработкой данных.
Еще один смежный термин — Big Data — набор технологий, используемых для работы с очень большими объемами информации для построения бизнес-операций.
СОЦИАЛЬНЫЙ БАНКОВСКИЙ ОПЫТ
Уверенно и быстро цифровые технологии завоевывают мир, а удобство клиента стало первоочередной задачей всех процветающих бизнесов. Применение AI в банковской сфере открывает множество возможностей и путей для развития.
Централизованный подход, когда всем клиентам предлагаются идентичные продукты, устарел. С помощью AI банки получили возможность понять потребности, образ жизни и интересы каждого клиента.
ФИНАНСОВЫЕ УЧРЕЖДЕНИЯ ИСПОЛЬЗУЮТ AI ДЛЯ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ КЛИЕНТАМ СОВРЕМЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЦИФРОВОГО БАНКИНГА И СОЗДАНИЯ БОЛЕЕ ДРУЖЕСТВЕННОЙ АТМОСФЕРЫ
Банки в настоящее время внедряют технологии, которые анализируют потребительскую активность, привычки клиентов и описывают общую картину их поведения. Это помогает банкам предоставлять действительно персонализированные сервисы, включая выгодные сберегательные программы, поощрения лояльности и другие.
Действительно впечатляет, какие удобства для клиентов обеспечивают технологии на основе AI и сколько возможностей они открывают. Учитывая темпы цифровизации всего, что ежедневно делают люди, чрезвычайно важно, чтобы банки также внедряли современные технологии, которые персонализируют клиентский опыт и помогают предлагать наиболее подходящие продукты.
УМНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСАМИ
Алгоритмы AI и ML позволяют финансовым платформам и приложениям использовать адаптивный подход к обучению, чтобы распознавать финансовые задачи пользователей. Современные банковские приложения теперь могут порекомендовать подходящие способы максимизировать кэшбэк и улучшить кредитный рейтинг, предлагая различные программы лояльности, основанные на анализе поведения клиентов.
AI помогает также рационально накапливать средства, предлагая возможности для перевода гибкой суммы на сберегательный счет и исключая ситуации, когда непредвиденное списание вызывает овердрафт. Благодаря таким функциям, как прогнозирование движения денежных средств и агрегация данных, банки могут удерживать автоматические платежи до тех пор, пока на текущем счете не будет достаточно денег, предупреждать клиента о возможном овердрафте, предлагать пополнение и предпринимать другие действия для предотвращения взимания штрафов и дополнительных комиссий с клиентов.
ОБНАРУЖЕНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ КИБЕРПРЕСТУПНОСТИ
Мошеннические действия приносят огромные убытки как банкам, так и их клиентам, каждый год миллиарды долларов попадают в карманы злоумышленников.
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают повысить кибербезопасность, теперь банки могут применять эти технологии для разработки программ, которые лучше проводят проверку каждой транзакции и определяют подозрительное поведение. Достижения в области AI и особенно машинного обучения открывают новые горизонты в борьбе с мошенничеством.
Отвечающая современным реалиям и трендам архитектура платформы SOLAR позволяет встраивать AI везде, где это необходимо для создания наиболее эффективных платежных систем.
SOLAR FRAUD PREVENTION — ОДНО ИЗ РЕШЕНИЙ КОМПАНИИ SOLANTEQ, ГДЕ ТЕХНОЛОГИИ AI И ML НАХОДЯТ ПОЛЕЗНОЕ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ. SOLAR FRAUD PREVENTION ПОМОГАЕТ БИЗНЕСАМ ЭФФЕКТИВНО БОРОТЬСЯ С ФИНАНСОВЫМ МОШЕННИЧЕСТВОМ И ПРЕДОСТАВЛЯЕТ ПОТРЕБИТЕЛЯМ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ БАНКОВСКИЙ ОПЫТ
