AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab | AI în afaceri #78

Serviciile financiare s-au bazat întotdeauna pe analiza datelor pentru a lua decizii informate de afaceri în domeniul complex al bancar. Nu este de mirare că, odată cu apariția erei big data și a învățării automate, acest sector a îmbrățișat cu nerăbdare noile tehnologii pentru a-și eficientiza procesele. Datorită implementărilor decisive ale AI în domeniul bancar, inovațiile aduc deja beneficii tangibile băncilor. Să examinăm modul în care inteligența artificială afectează operațiunile companiilor care o folosesc cu succes în sectorul financiar. Citiți mai departe pentru a afla mai multe

AI în domeniul bancar – introducere

Inteligența artificială este deja utilizată pe scară largă în multe domenii ale sectorului bancar și financiar. Nu este vorba doar de chatbot pentru serviciul clienți sau aplicații bine securizate. Inteligența artificială este folosită în industria financiară în scopuri și mai serioase. Iată principalele aplicații ale AI în domeniul bancar:

• Detectarea și prevenirea fraudei – algoritmii avansați analizează tranzacțiile în timp real și detectează modele de activitate suspecte. Acest lucru protejează eficient clienții de escrocherii,
• Optimizarea prognozei lichidității financiare – modelele predictive bazate pe inteligență artificială analizează cantități mari de date pentru a prezice cu precizie fluxurile de numerar viitoare și pentru a gestiona lichiditatea mai precis.
• Eficientizarea proceselor legate de evaluarea bonității – și aici vin în ajutor algoritmii de învățare automată care, pe baza analizei a mii de cereri de credit, pot evalua cu exactitate credibilitatea financiară a unui client,
• Personalizarea ofertelor și recomandărilor pentru clienți – băncile utilizează modele avansate de recomandare pentru a adapta produsele financiare la nevoile individuale ale clienților,
• Automatizarea proceselor de back-office – sarcinile de rutină, cum ar fi verificarea documentelor sau decontarea tranzacțiilor, pot fi complet automatizate cu ajutorul AI.

Cu toate acestea, cum au făcut față companiile care operează pe piețele globale cu implementarea acestor inovații?

Stripe: credibilitatea tranzacției prin AI în finanțe

Unul dintre liderii în aplicarea AI în finanțare este Stripe. A dezvoltat un sistem numit Stripe Radar, care analizează peste 1.000 de caracteristici ale unei tranzacții în mai puțin de 100 de milisecunde pentru a-i evalua fiabilitatea. Sistemul are o rată de precizie de 99,9% menținând în același timp o rată scăzută de alarmă falsă.

Cum s-a realizat acest lucru? În primul rând, Stripe utilizează tehnici avansate de învățare automată, cum ar fi rețelele neuronale profunde. Sistemul este îmbunătățit și dezvoltat în mod constant cu noi capabilități, cum ar fi învățarea prin transfer.

În al doilea rând, compania caută în mod constant noi semnale în datele tranzacțiilor care pot ajuta la identificarea anomaliilor care indică o potențială fraudă. Inginerii Stripe analizează cu atenție fiecare caz de fraudă pentru a înțelege tiparele de funcționare ale infractorilor și pentru a îmbogăți sistemul cu reguli suplimentare.

Stripe Radar este un exemplu excelent al modului în care AI în domeniul bancar poate proteja eficient clienții de escrocherii financiare.

Sursa: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: AI în finanțe

Monzo, o neobancă din Marea Britanie care operează exclusiv în spațiul digital, a aplicat capabilități de învățare automată într-un domeniu complet diferit: optimizarea campaniilor de marketing.

Banca a construit modele care, pe baza datelor istorice, pot estima disponibilitatea unui anumit client de a profita de o ofertă suplimentară, precum deschiderea unui cont de economii, dacă primește un anumit mesaj de la bancă.

În continuare, pentru a maximiza eficiența campaniei, sistemul indică ce clienți ar trebui să primească ce mesaj promoțional. Acest lucru permite direcționarea precisă a mesajului și obținerea unor rezultate semnificativ mai bune decât în ​​cazul comunicării în masă, nepersonalizate.

În unele cazuri, implementarea unei astfel de optimizări a permis lui Monzo să crească eficiența campaniilor cu până la 200%! Acest lucru demonstrează modul în care inteligența artificială în domeniul bancar poate ajuta să ajungă mai eficient la clienți cu oferte personalizate care rezonează cu ei.

Sursa: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: AI în clasificarea datelor sensibile

Grab este un gigant tehnologic din Asia de Sud-Est, care oferă servicii precum transport și livrare. Compania a decis să valorifice capacitățile modelelor de limbaj (LLM) pentru a automatiza procesul de clasificare a datelor sensibile pe care le stochează. Acest lucru este crucial deoarece compania deține datele personale și financiare ale clienților săi.

În acest scop, a fost pregătit un set de etichete care descriu diferite categorii de date, cum ar fi:

• Date personale,
• Informații de contact,
• Numere de identificare.

Apoi, au fost concepute interogări adecvate pentru modelul de limbă pentru a atribui automat aceste etichete pe baza numelor de tabel și coloane din bazele de date.

Ca rezultat, Grab poate clasifica informațiile stocate în funcție de sensibilitate mult mai rapid și mai ieftin. Acest lucru facilitează aplicarea politicilor de acces la date și de confidențialitate. Potrivit estimărilor companiei, soluția a economisit până la 360 de zile lucrătoare pe an, care au fost cheltuite anterior pentru clasificarea manuală a datelor.

Sursa: DALL·E 3, prompt: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Rezumat. Viitorul AI în domeniul bancar și financiar

După cum arată exemplele Stripe, Monzo și Grab, inteligența artificială oferă deja o valoare reală pentru afaceri băncilor și instituțiilor financiare. Poate ajuta la prevenirea fraudei mai eficient, poate viza mai precis clienții sau poate automatiza sarcinile obositoare.

În următorii ani, rolul AI în domeniul bancar va continua să crească constant. Ne putem aștepta la automatizarea completă a multor procese de back-office, hiperpersonalizarea produselor financiare și o integrare mai strânsă a modelelor de învățare automată cu sistemele bancare.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. Chatbot text asistați de inteligență artificială
5. Business NLP astăzi și mâine
6. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
7. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
8. Postări automate pe rețelele sociale
9. Servicii și produse noi care operează cu AI
10. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
11. Folosind ChatGPT în afaceri
12. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
13. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
14. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
15. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
16. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
17. Instrumente AI pentru manager
18. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
19. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
21. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
22. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
23. Procesarea automată a documentelor
24. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
25. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
26. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
27. Ce este Business Intelligence?
28. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
29. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
30. Inteligența artificială și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
31. Inteligența artificială în managementul conținutului
32. AI creativ de astăzi și de mâine
33. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
34. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
35. RPA și API-uri într-o companie digitală
36. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
37. AI în EdTech. 3 exemple de companii care au folosit potențialul inteligenței artificiale
38. Inteligența artificială și mediul înconjurător. 3 soluții AI pentru a vă ajuta să construiți o afacere durabilă
39. Detectoare de conținut AI. Merită ele?
40. ChatGPT vs Bard vs Bing. Ce chatbot AI conduce cursa?
41. Este chatbot AI un concurent pentru căutarea Google?
42. Solicitări eficiente ChatGPT pentru resurse umane și recrutare
43. Inginerie promptă. Ce face un inginer prompt?
44. Generator de machete AI. Top 4 instrumente
45. AI și ce altceva? Cele mai importante tendințe tehnologice pentru afaceri în 2024
46. AI și etica în afaceri. De ce ar trebui să investești în soluții etice
47. Meta AI. Ce ar trebui să știți despre funcțiile Facebook și Instagram acceptate de AI?
48. Reglementarea AI. Ce trebuie să știi ca antreprenor?
49. 5 noi utilizări ale inteligenței artificiale în afaceri
50. Produse și proiecte AI - prin ce sunt diferite de altele?
51. Automatizarea proceselor asistată de inteligență artificială. Unde să încep?
52. Cum potriviți o soluție AI cu o problemă de afaceri?
53. AI ca expert în echipa ta
54. Echipa AI vs. divizarea rolurilor
55. Cum să alegi un domeniu de carieră în AI?
56. Merită întotdeauna să adăugați inteligență artificială în procesul de dezvoltare a produsului?
57. AI în HR: Cum afectează automatizarea recrutării resursele umane și dezvoltarea echipei
58. 6 cele mai interesante instrumente AI în 2023
59. 6 cele mai mari accidente de afaceri cauzate de AI
60. Care este analiza maturității AI a companiei?
61. AI pentru personalizarea B2B
62. Cazuri de utilizare ChatGPT. 18 exemple despre cum să vă îmbunătățiți afacerea cu ChatGPT în 2024
63. Microînvățare. O modalitate rapidă de a obține noi abilități
64. Cele mai interesante implementări AI în companii în 2024
65. Ce fac specialiștii în inteligență artificială?
66. Ce provocări aduce proiectul AI?
67. Top 8 instrumente AI pentru afaceri în 2024
68. AI în CRM. Ce schimbă AI în instrumentele CRM?
69. Legea UE AI. Cum reglementează Europa utilizarea inteligenței artificiale
70. Sora. Cum vor schimba videoclipurile realiste de la OpenAI afacerea?
71. Top 7 creatori de site-uri AI
72. Instrumente fără cod și inovații AI
73. Cât de mult mărește utilizarea AI productivitatea echipei tale?
74. Cum să utilizați ChatGTP pentru studii de piață?
75. Cum să extindeți acoperirea campaniei dvs. de marketing AI?
76. „Toți suntem dezvoltatori”. Cum pot dezvoltatorii cetățeni să vă ajute compania?
77. AI în transport și logistică
78. Ce probleme de afaceri poate rezolva AI?
79. Inteligența artificială în mass-media
80. AI în domeniul bancar și financiar. Stripe, Monzo și Grab