Dirbtinis intelektas finansuose – automatizacija ir saugumas
Dirbtinis intelektas finansuose tampa vienu svarbiausių pokyčių variklių. Klientai nori patogumo, greičio ir saugumo, o įstaigos ieško būdų taupyti resursus ir mažinti riziką. Tinkamai pritaikytas jis padeda aptikti sukčiavimą, supaprastina sąskaitų valdymą ir leidžia tiksliau įvertinti kredito riziką. Rezultatas – sklandesnė patirtis vartotojams ir patvaresnis augimas verslui.
Daugiau naujienų apie technologijas rasite mūsų skiltyje marketingo naujienos.
Kaip dirba DI finansuose
Dirbtinis intelektas nėra vienas įrankis. Tai visuma metodų, kurie mokosi iš duomenų ir priima sprendimus be nuolatinės žmogaus intervencijos. Dažniausiai taikomi keli lygiai. Pirmasis – duomenų paruošimas ir kokybės užtikrinimas. Antrasis – modelių mokymas, kai algoritmai atpažįsta dėsningumus. Trečiasis – sprendimų automatizavimas ir nuolatinė grįžtamoji analizė, kuri leidžia modeliams tobulėti.
Apie pačią sąvoką daugiau skaitykite Vikipedijoje.
- Stebima elgsena realiuoju laiku ir lyginama su įprastais modeliais
- Apjungiami įvairūs šaltiniai – banko operacijos, įrenginio informacija, vietos signalai, klientų istorijos
- Rezultatai grąžinami į verslo sistemas – blokavimai, perspėjimai, prioritetinės užklausos, automatizuoti pasiūlymai
Sukčiavimo prevencija – greitas reagavimas ir mažiau klaidų
Finansinis sukčiavimas nuolat kinta. Vien taisyklėmis paremtos sistemos dažnai atsilieka, nes sukčiai randa naujų kelių. Dirbtinis intelektas finansuose stebi milijonus operacijų ir pastebi net menkiausius nukrypimus nuo įprasto elgesio. Tai padeda sustabdyti žalingas transakcijas dar prieš joms pasiekiant paskirties vietą.
Ką atpažįsta modernūs modeliai
- Neįprasti mokėjimų dydžiai ir dažnis
- Prisijungimai iš retų vietovių ar naujų įrenginių
- Netipinis pirkinių krepšelis arba pasikartojantys bandymai
- Ryšiai tarp sąskaitų, gavėjų ir įtartinų veiksmų grandinių
Sluoksniuota gynyba
Efektyviausi sprendimai veikia keliuose taškuose. Pirmas filtras stabdo akivaizdžias grėsmes. Antras vertina kontekstą – kliento istoriją, kortelės elgseną, sesijos kokybę. Trečias įtraukia rizikos komandą, kuri sprendžia ribinius atvejus. Taip pavyksta sumažinti klaidingus pavojaus signalus ir išsaugoti gerą klientų patirtį.
Rodikliai, kurie parodo sėkmę
- Sumažėjusi neteisėtų operacijų dalis
- Mažiau klaidingų blokavimų
- Trumpesnis tyrimų laikas ir greitesnės išvados
- Didesnis klientų pasitikėjimas ir mažesnė žala reputacijai
Trumpa praktinė istorija
Didmeninės prekybos klientas susidūrė su „smulkių žingsnių“ scenarijumi, kai lėšos būdavo išskaidomos į daug nedidelių mokėjimų. Dirbtinis intelektas finansuose išmoko atpažinti tokias sekas pagal laiką ir kelių gavėjų ryšius. Užklausų skaičius rizikos komandai sumažėjo, o nuostoliai krito kelis kartus. Klientai nepatyrė bereikalingų blokavimų, nes modelis išmoko atskirti tikrus pirkimo įpročius nuo apgaulingų veiksmų.
Duomenų šaltiniai ir etika
Saugus ir atsakingas duomenų naudojimas yra būtinas. Pirmiausia vertinami banko sistemų įrašai, mokėjimų istorijos, įrenginių pėdsakai. Kai kur pridedami papildomi signalai, pavyzdžiui, viešai prieinami duomenys. Viskas turi vykti pagal teisės aktus ir aiškias kliento sąlygas. Skaidrumas ir aiškūs paaiškinimai padeda išlaikyti pasitikėjimą. Plačiau apie mūsų darbus galite sužinoti čia – Opa Reklama darbai.
Sąskaitų valdymas – patogumas ir protingi priminimai
Kasdienės finansų užduotys vargina, kai viską reikia daryti ranka. Dirbtinis intelektas finansuose padeda paprastinti kasdienius sprendimus. Klientas gauna aiškius priminimus, biudžeto įžvalgas ir pasiūlymus, kurie atitinka jo įpročius. Verslui tai reiškia mažiau pasikartojančių užduočių ir daugiau laiko vertę kuriančioms veikloms.
Apie mūsų komandą ir patirtį galite pasiskaityti apie mus puslapyje.
Ką galima automatizuoti
- Išlaidų kategorijų priskyrimą ir periodines ataskaitas
- Primintus apie artėjančius mokėjimus ir galimus vėlavimus
- Biudžeto rekomendacijas pagal realų elgesį
- Elektroninių sąskaitų atpažinimą ir suvedimą
Kredito rizikos vertinimas – daugiau tikslumo ir teisingumo
Klasikiniai metodai remiasi nedideliu požymių skaičiumi. Dirbtinis intelektas finansuose leidžia pasižiūrėti plačiau ir pastebėti ryšius, kurių ankstesnės schemos nepagauna. Taip sumažėja klaidingai atmestų paraiškų ir išauga gerų klientų dalis.
Diegimo planas – nuo pirmo žingsnio iki naudos
- Pradinis įvertinimas ir tikslų apibrėžimas
- Duomenų auditas ir kokybės gerinimas
- Bandomasis etapas su ribotu procesu
- Modelio paaiškinamumo taisyklės ir vidaus politika
- Integracija į pagrindines sistemas
- Stebėsena ir nuolatinis gerinimas
Atitikimas reikalavimams ir duomenų apsauga
Finansų sektorius privalo saugoti klientų informaciją. Reikia aiškiai apibrėžti duomenų rinkimo tikslus, laikytis minimalumo principo ir užtikrinti saugų saugojimą. Jei norite pasitarti dėl skaitmeninių sprendimų, kviečiame susisiekti su mumis.
Išvada
Dirbtinis intelektas finansuose jau dabar padeda sektoriui dirbti saugiau ir protingiau. Sukčiavimo atvejai pastebimi anksčiau, sąskaitų valdymas tampa lengvesnis, o kredito vertinimas – tikslesnis ir teisingesnis. Klientai gauna patikimesnę patirtį, o įstaigos kuria atsparų augimą. Ateitis priklauso tiems, kurie pasitelks naujausias technologijas.