AutoML
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) автоматизирует процесс применения машинного обучения к данным. При использовании набора данных можно запустить AutoML для итерации по различным преобразованиям данных, алгоритмам машинного обучения и гиперпараметров, чтобы выбрать оптимальную модель.
Как работает AutoML?
Как правило, рабочий процесс обучения моделей машинного обучения выглядит следующим образом:
- Определение проблемы
- Сбор данных
- Предварительная обработка данных
- Обучение модели
- Оценка модели
Предварительная обработка, обучение и оценка — это экспериментальный и итеративный процесс, который требует нескольких испытаний до достижения удовлетворительных результатов. Так как эти задачи, как правило, повторяются, AutoML может помочь автоматизировать эти шаги. Помимо автоматизации, в процессе обучения и оценки используются методы оптимизации для поиска и выбора алгоритмов и гиперпараметров.
Опыт клиентов
Благодаря AutoML и автоматизации обработки данных банки могут внедрить искусственный интеллект в банковской сфере, чтобы обеспечить превосходное обслуживание клиентов:
- Создавайте прогнозные модели для определения профилей клиентов для конкретных продуктов и услуг.
- Выявление предпочтений клиента и чувствительности к ценообразованию.
- Удовлетворяйте потребности клиентов и укрепляйте отношения.
- Определите новые возможности.
- Используйте свои ноу-хау в области поддержки клиентов.
Кредитование клиентов
Пандемия COVID-19 сделала кредитование клиентов более рискованным предложением. AutoML может создать лучшее ценностное предложение разными способами.
- Создавайте точные кредитные модели для анализа рисков.
- Определите свое привлекательное бизнес-предложение на основе доходности с поправкой на риски.
- Создайте кредитный портфель для максимальной доходности.
- Определите факторы, которые приводят к дефолту, и примите упреждающие меры.
- Создавайте модели прогнозирования потерь для управления рисками.
Управление инвестициями
Управление финансовым портфелем требует комплексной проверки и глубокого понимания рыночных возможностей. Искусственный интеллект может помочь бизнес-экспертам определить ключевые тенденции для максимизации прибыли.
- Оптимизируйте исполнение и маршрутизацию торговли.
- Управление инвестиционными возможностями для инвесторов.
- Проанализируйте рынок и определите ключевые тенденции.
- Снижение транзакционных издержек за счет уменьшения количества ошибок.
Варианты использования ИИ в банковской сфере
Применение машинного обучения в выпечке варьируется в зависимости от банковского бизнеса. Вот реализации ИИ в различных банковских услугах.
Для кредитного мониторинга и управления
Правильное кредитное управление может помочь банкам перейти от убытков к прибыльности. Банки внедряют модели машинного обучения, чтобы выяснить факторы, которые приводят к дефолтам и другим типам потерь. Использование моделей машинного обучения помогает создать тонкий подход к оценке клиентов, утверждению кредитов, ценообразованию и управлению портфелем, который обеспечивает наилучшие результаты для клиентов и одновременно снижает риск для банка. В партнерстве с H2O.ai (отмеченной наградами платформой AutoML) программное обеспечение ACT21 помогает банковским и финансовым учреждениям создавать детальные модели с использованием AutoML и науки о данных.
Мониторинг мошенничества и финансовых преступлений
Число случаев банковского мошенничества, о которых сообщили банки и финансовые учреждения, в 2019–2020 годах выросло на 159%. Мониторинг финансовых преступлений является важной частью управления безопасностью банка. Банки используют машинное обучение для выявления моделей отмывания денег и предотвращения мошенничества, используя данные предыдущего расследования для разработки моделей, которые точно выявляют подозрительную кислотность и предупреждают должностных лиц банка в режиме реального времени.
Прогноз спроса на финансовые продукты
Понимание необходимости запуска правильного продукта в нужное время является важной частью ведения успешного бизнеса. Машинное обучение и искусственный интеллект в финансах могут помочь банкам прогнозировать спрос на типы кредитов, ставки по ипотечным кредитам и другие финансовые продукты. Это также помогает понять требования к денежным потокам для управления организацией, филиалом и даже банкоматом.
Понимание и управление инвестициями
Из-за нестабильной экономической ситуации понимание и управление инвестициями может оказаться сложной задачей и отнять много времени. С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта банки могут оптимизировать финансовые инвестиции, используя исторические данные анализа транзакционных затрат. Al позволяет банкам и финансовым учреждениям создавать системы поддержки принятия решений нового поколения, которые оптимизируют рыночные условия, обеспечивая при этом соблюдение требований.
Ускорьте свой бизнес с помощью AutoML и автоматизации обработки данных
Чтобы конкурировать с технологическими гигантами и стартапами, традиционным банкам и финансовым компаниям может быть сложно удержать лучших специалистов по обработке данных и нанять новейших выпускников. Инструменты автоматизированного машинного обучения (ML), широко известные как AutoML, могут восполнить дефицит специалистов в области обработки данных и повысить эффективность аналитических групп.
Эволюция инструментов AutoML радикально меняет восприятие науки о данных, делая ее доступной для бизнес-экспертов с базовыми навыками работы с данными, а не для команды опытных специалистов по данным.
По данным многих организаций, специалист по данным тратит от 60 до 80 процентов своего времени на подготовку моделирования данных. Как только исходная модель готова, лишь часть времени специалиста по данным тратится на тестирование и настройку кода.
Дополнительно
