در عصری که تحت سلطه پیشرفتهای سریع تکنولوژیکی است، بخش مالی در اوج یک تحول مهم قرار دارد. هر مؤسسه مالی باید بتواند از آخرین خواستههای مشتریان بهروز بماند، بهویژه زمانی که مستلزم امنیت و خدمات مشتری باشد. مقیاس پذیری و سفارشی سازی بر اساس تقاضا چالشهای کوچکی هستند که باید با فناوریهای جدید حل شوند. به ویژه، مؤسسات کوچک برای مدرن کردن سیستمهای IT خود تحت فشار فوق العادهای هستند. مشتریان خواهان یک تجربه آنلاین عالی هستند، زیرا همه چیز در صنعت بانکداری همیشه در حال تغییر است. حتی با وجود این همه فناوری، کاربرد یادگیری ماشینی در بانکداری با سرعت آهسته ای انجام میشود. با این حال، بانکهایی که از ML استفاده میکنند موفقیت بیشتری دارند، از جمله این واقعیت که صنعت بانکداری بسیار رقابتی است. یادگیری ماشینی (ML) فقط یک کلمه رایج نیستند، بلکه ابزاری محوری هست که چشم انداز حسابداری را تغییر میدهد. این نوآوری قول میدهد که عملیات را سادهتر کند، دقت را افزایش دهد و سطوح بیسابقهای از کارایی را ایجاد کند.
یادگیری ماشینی در امور مالی
بانکها همیشه در تلاش هستند تا بهترین راه را برای تجزیه و تحلیل دادههای مشتریان بیابند تا نیازهای آنها را بهتر درک کنند. برای دستیابی به این هدف، بانکها نیاز دارند تا در اسرع وقت به ارتباطات لازم دسترسی داشته باشند تا بتوانند محصولاتی را ارائه دهند که برای مشتریان خود مفید باشد. تجزیه و تحلیل شخصیت با استفاده از یادگیری ماشین روشی کارآمد برای بانکها برای ارزیابی دقیق نیازهای مشتریان فراهم میکند.
یادگیری ماشینی از ارائه روشهای گزارشدهی اعتباری جایگزین تا سرعت بخشیدن به پذیرهنویسی، تأثیر زیادی در امور مالی دارد. صنعت مالی به سرعت در حال استفاده از یادگیری ماشینی است تا فرآیندهای پر زحمت را خودکار کند، فرصتهای بهتری را برای متقاضیان وام برای دریافت وام مورد نیاز خود و موارد دیگر باز کند.
امروزه، یادگیری ماشین تقریباً هر گوشهای از امور مالی را تحت تأثیر قرار میدهد. صندوقهای تامینی و شرکتهای سرمایهگذاری از مدلهای یادگیری ماشینی استفاده میکنند که با مقادیر زیادی از دادههای سنتی و جایگزین تغذیه میشوند تا به ارزیابی سهام و داراییها کمک کنند. همین موضوع پذیرش یادگیری ماشینی را در صنعت خدمات مالی افزایش داده است و از طرفی چون این صنعت در زمان واقعی کار میکند و حجم وسیعی از داده را تولید میکند. شرکتهای مالی به راهی برای تجزیه و تحلیل سریع دادهها با دخالت کمتر انسانی نیاز دارند.
روشهای سنتی، مانند تجزیه و تحلیل دستی یا سیستمهای مبتنی بر قوانین، برای مرتبسازی سریع و غربال کردن حجم زیادی از دادهها کافی نیستند. یادگیری ماشینی به شما این امکان را میدهد که از الگوریتمهای قدرتمندی استفاده کنید که میتوانند دادهها را از چندین منبع داده پردازش کرده و الگوها را رمزگشایی کنند و سیستمهایی ایجاد کنند که میتوانند نتایج آینده را پیشبینی کنند. همانطور که این فناوری به تکامل خود ادامه میدهد، موسسات مالی که از یادگیری ماشینی استقبال نمیکنند، برای همگام شدن با موسساتی که این کار را میکنند، مبارزه خواهند کرد.
استفاده از یادگیری ماشینی در صنعت مالی فقط به کارایی و پس انداز نیست. همچنین در مورد ایجاد ارزش برای مشتریان است، از جمله توصیههای متناسب که به آنها کمک میکند به اهداف خود برسند. یادگیری ماشینی، همراه با روشهای موثر MLOps، میتواند به شما در درک بهتر مشتریان، نیازهای آنها و نحوه بهبود تجربه آنها کمک کند.
۱۰ روشی که یادگیری ماشین در خدمات مالی استفاده میشود
یادگیری ماشینی یک زمینه در حال تکامل است اما در حال حاضر ارزش خود را برای صنعت خدمات مالی ثابت کرده است. در اینجا ۱۰ راه وجود دارد که سازمان شما میتواند از آن استفاده کند.
• تشخیص تقلب
• خدمات مشتری
• ارزیابی ریسک
• مدیریت بازرگانی و سرمایه گذاری
• رعایت مقررات
• امتیازدهی اعتباری
• امنیت دادهها
• تجارت الگوریتمی
• مارکت
• تجربه مشتری
آینده برای شرکتهای خدمات مالی چیست؟
واضح است که اهمیت یادگیری ماشینی در حال افزایش است. کاربردهای جدید یادگیری ماشین در امور مالی همچنان به ظهور خواهند رسید. میتوانید انتظار داشته باشید که الگوریتمهای یادگیری ماشینی آینده، عملیات را سادهسازی کنند، وظایف را خودکار کنند، تصمیمگیری تجاری را بهبود بخشند و به شخصیسازی تجربه مشتری ادامه دهند.
یکی از بزرگترین چالشهایی که صنعت همچنان با آن روبرو خواهد بود، نیاز به استعدادهای ماهر برای خدمت به عنوان دانشمندان داده، تحلیلگران و سایر نقشهای حیاتی است. آماده باشید تا برای استعدادهای یادگیری ماشین بجنگید یا شخص ثالث قابل اعتمادی را پیدا کنید که بتواند منابع مورد نیاز شما را به دست آورد.
کلید موفقیت آمیز استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در خدمات مالی این است که به دنبال راههایی برای گنجاندن آن در فرآیندها و گردش کار فعلی خود باشید. نقاط درد خاص و ناکارآمدی در عملیات خود را شناسایی کنید و کشف کنید که چگونه یادگیری ماشین میتواند به شما در حل این مشکلات کمک کند.
نتیجه گیری
ماشین لرنینگ قطعا یک حوزه امیدوار کننده برای سرمایه گذاری است. شرکتهایی که در امور مالی فعالیت میکنند، اگر امروز به این نوآوریها توجه کنند، در دهههای آینده رقابتی باقی خواهند ماند. برای اینکه موسسات مالی رقابتی باقی بمانند، باید به یادگیری ماشین روی آورند. یادگیری ماشینی در صنعت بانکداری به ارائه راه حلهای مبتنی بر مشتری بیشتر کمک میکند، حفظ مشتری را افزایش میدهد و در خرید راه حلهای جدید صرفه جویی میکند. پردازش سریع دادهها، اتوماسیون فرآیندهای داخلی و پیش بینیهای دقیق به موسسات مالی کمک میکند تا تصمیمات بهتری بگیرند و از سرمایه گذاریهای معقول سود ببرند. علاوه بر این، رباتهای چت میتوانند درخواستهای مشتری را سریعتر پردازش کنند و زمان ارزشمند کارمندان را برای کارهای مهمتر آزاد کنند و بهرهوری آنها را افزایش دهند.
