Машинное обучение — это способность машин учиться на данных и выполнять сложные задачи. Машинное обучение использует статистические модели для прогнозирования. Машинное обучение произвело революцию в банковском деле, финансах и страховании. В этом блоге мы обсудим некоторые варианты использования машинного обучения в банковской, финансовой и страховой отраслях.
ML в банковском деле
- Обнаружение мошенничества. Используя машинное обучение, банки отслеживают действия клиентов, выявляют аномалии в режиме реального времени и предотвращают обнаружение мошенничества.
- Снижение затрат и ускорение процесса. С помощью машинного обучения и NLP банки могут автоматизировать операции банковских офисов. С помощью чат-ботов банки могут ускорить процесс обслуживания клиентов и снизить затраты.
- Кредитный скоринг. Машинное обучение оценивает, насколько хорошо клиент банка может платить и, вероятно, планирует погасить долг.
- Усовершенствованное управление рисками.Машинное обучение помогает лицам, принимающим решения, разрабатывать более обоснованные стратегии в определенных экономических условиях.
ML в финансах
- Фондовый рынок и алгоритмическая торговля. Используя большие объемы исторических данных и машинное обучение данных в реальном времени, можно предсказать будущий риск, цену акций или любое финансовое моделирование.
- Опыт работы с клиентами.Оперативная поддержка клиентов важна для финансового обслуживания. Машинное обучение помогает компаниям понять потребности своих клиентов и персонализировать обслуживание.
- Оценка активов и оценка рисков.Машинное обучение может значительно ускорить процесс утверждения кредита и снизить риски. Модель ML самостоятельно выполняет андеррайтинг и кредитный скоринг в режиме реального времени.
ML в страховании
- Обработка претензий. Обработка претензий требует много времени. Алгоритмы машинного обучения могут эффективно сканировать все данные, интерпретировать их вместо страховых агентов и обеспечивать более быстрое обслуживание.
- Обнаружение мошенничества.Системы машинного обучения способны выявлять повторяющиеся шаблоны. Эта способность позволяет таким алгоритмам фиксировать необычное поведение.
- Более быстрый и точный андеррайтинг. Страховой андеррайтинг в значительной степени зависел от сотрудников, что делало его более медленным процессом. Для анализа исторических данных и принятия обоснованных решений. Модели машинного обучения собирают огромные объемы данных и улучшают решения.
Сводка
- Машинное обучение — это способность машин учиться на данных и выполнять сложные задачи.
- В банковском деле алгоритмы машинного обучения используются для обнаружения мошенничества, оценки кредитоспособности, улучшения управления рисками и оценки кредитоспособности.
- Алгоритмы машинного обучения используются в финансах для фондового рынка и алгоритмической торговли, оценки рисков и улучшения качества обслуживания клиентов.
- В страховом ML используются алгоритмы обработки претензий, обнаружения мошенничества и процесса андеррайтинга.
Ресурсы
