Внедрение нейросетей в сферу финансов

В финансовом секторе технология искусственных нейронных сетей (ANN) начала переходить от пилотирования на этап глобального внедрения в отрасль. Уже сейчас нейросети широко используются для автоматизации бизнес-процессов, прогнозирования рынков, улучшения взаимодействия с клиентами и многих других целей. 

В этой статье предлагаем подробнее поговорить про области практического применения технологии в финтехе. 

В первую очередь предлагаем разобраться, что собой представляют нейронные сети и как устроен принцип их работы.

По определению, нейросети — это один из методов искусственного интеллекта, который обучает компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Для выполнения своих функций ANN использует специальные цифровые узлы в слоистой структуре, которые можно сравнить с органическими нейронами, что позволяет компьютерам учиться на своих ошибках и постоянно совершенствоваться.

Архитектура базовой нейронной сети состоит из трех слоев взаимосвязанных нейронов:

• Входной слой — получает информацию из внешнего мира, анализирует ее и передает дальше.
• Один или несколько скрытых слоев — получают данные из входного слоя или других скрытых слоев и выполняют их обработку.
• Выходной слой — выводит окончательный результат.

Разобравшись с тем, что такое нейросети, можем переходить к обзору их практического применения в сфере финансов. Здесь существует множество вариантов, поэтому мы рассмотрим только наиболее распространенные.

Скоринг

Нейросети способны быстро анализировать большие объемы данных и самостоятельно принимать решение о выдаче кредитов в банках. Если в прошлом ручной скоринг мог растянуться на 2-3 недели, то благодаря ANN обработка заявок клиентов осуществляется в считанные минуты. Важно, что нейросети дают не только быстрый, но и более точный результат, снижая долю просроченных задолженностей практически к минимуму.

Антифрод и финмониторинг

Нейросети способны выявлять нетипичное поведение на банковских счетах и эффективно противодействовать финансовому мошенничеству. Один из примеров практического применения технологии — инструмент «Consumer Fraud Risk» от платежного гиганта Mastercard. Он использует искусственный интеллект на базе ANN, который анализирует данные о платежах в режиме реального времени и блокирует мошеннические транзакции еще до того, как средства покинут счета жертв. И этот кейс не единственный в своем роде.

Обслуживание банкоматов и ТСО

ИИ на базе нейронных сетей прогнозирует загрузку банкоматов и терминалов самообслуживания, чем заметно снижает затраты на инкассацию и повышает качество обслуживания клиентов.

Обработка документов

При открытии счетов и проведении банковских операций, где требуется подтверждение личности, нейросети способны автоматически вносить данные о клиентах в программный комплекс финучреждения и осуществлять проверку их корректности. Таким образом ANN могут распознавать свыше 70 реквизитов со сканов и фотографий за считанные секунды, что существенно снижает операционную нагрузку на персонал и ускоряет обслуживание.

Персонализация предложений финансовых услуг

Банки и другие финучреждения могут предлагать десятки различных финансовых продуктов и услуг, при этом у них на обслуживании могут находиться сотни тысяч и даже миллионы клиентов. В такой ситуации делать персонализированные предложения довольно сложно, что может негативно сказаться на конверсии продаж.

Нейронные сети эффективно исправляют эту ситуацию. Они анализируют поведенческие паттерны клиентов и их интересы к финансовым продуктам, и на основе математических расчетов предлагают услуги, которые с наибольшей вероятностью могут заинтересовать конкретного человека.

Анализ финансовых рынков

Использование нейронных сетей в финансовых инвестициях позволяет трейдерам разрабатывать более эффективные и прибыльные торговые стратегии на основе тщательного анализа рынков. Например, с их помощью можно найти компании, обладающие потенциалом для повторного высокого роста, или компании со схожими фундаментальными данными, которые с большой вероятностью будут следовать по одному пути развития.

Помимо этого, нейросети нередко используются для прогнозирования финансовых индикаторов, таких как курсы валют или цены на акции. Для этого они выполняют анализ большого объема исторических данных, что позволяет получать аргументированные и максимально точные результаты.

Запуск голосовых помощников и чат-ботов

Банки и другие финансовые учреждения традиционно используют call-центры, которые помогают решать спорные вопросы клиентов и повышают качество их обслуживания. Однако содержание большого количества операторов требует серьезных и постоянных инвестиций, из-за чего компании все чаще начинают отдавать предпочтение запуску автоматизированных голосовых помощников и чат-ботов на базе нейронных сетей.

Такие инструменты способны взять на себя обработку подавляющего числа обращений клиентов. Соответственно, бизнес может сократить call-центры с живыми операторами до минимума — им останется решать только нетипичные и сложные проблемы.

Нейросети стали неотъемлемой частью современного финансового сектора. Они позволяют компаниям автоматизировать многие бизнес-процессы, улучшить обслуживание клиентов и повысить свою репутацию за счет внедрения инновационных технологий. Согласно прогнозам аналитиков, со временем доля нейросетей в сфере финансов будет только расширяться, поэтому сейчас наиболее подходящий момент для инвестиций в этом направлении. 

Наша компания предоставляет услуги по разработке, обучению и внедрению нейросетей в компании финансового сектора. Для работы над таким проектом мы можем предоставить уже сформированные команды опытных специалистов. Они изучат ваши потребности, найдут оптимальное техническое решение и воплотят его в реальность.