Впровадження нейромереж у сферу фінансів

У фінансовому секторі технологія штучних нейронних мереж (ANN) почала переходити від пілотування на етап глобального впровадження у галузь. Вже зараз нейромережі широко використовуються для автоматизації бізнес-процесів, прогнозування ринків, покращення взаємодії з клієнтами та багатьох інших цілей.

У цій статті пропонуємо докладніше поговорити про сферу практичного застосування технології у фінтеці.

В першу чергу пропонуємо розібратися, що являють собою нейронні мережі і як влаштований принцип їх роботи.

За визначенням, нейромережі – це один із методів штучного інтелекту, який навчає комп’ютери обробляти дані таким же способом, як і людський мозок. Для виконання своїх функцій ANN використовує спеціальні цифрові вузли у шаруватій структурі, які можна порівняти з органічними нейронами, що дозволяє комп’ютерам вчитися на своїх помилках та постійно вдосконалюватись.

Архітектура базової нейронної мережі складається з трьох шарів взаємозалежних нейронів:

• Вхідний шар отримує інформацію із зовнішнього світу, аналізує її і передає далі.
• Один або кілька прихованих шарів – отримують дані із вхідного шару або інших прихованих шарів і виконують їхню обробку.
• Вихідний шар – виводить остаточний результат.

Розібравшись із тим, що таке нейромережі, можемо переходити до огляду їхнього практичного застосування у сфері фінансів. Тут існує безліч варіантів, тому ми розглянемо лише найпоширеніші.

Скоринг

Нейромережі здатні швидко аналізувати великі обсяги даних та самостійно приймати рішення про видачу кредитів у банках. Якщо в минулому ручний скоринг міг розтягнутися на 2-3 тижні, завдяки ANN обробка заявок клієнтів здійснюється в лічені хвилини. Важливо, що нейромережі дають якнайшвидший і найточніший результат, знижуючи частку прострочених заборгованостей практично до мінімуму.

Антифрод та фінмоніторинг

Нейромережі здатні виявляти нетипову поведінку на банківських рахунках та ефективно протидіяти фінансовому шахрайству. Один із прикладів практичного застосування технології – інструмент «Consumer Fraud Risk» від платіжного гіганта Mastercard. Він використовує штучний інтелект на базі ANN, який аналізує дані про платежі в режимі реального часу та блокує шахрайські транзакції ще до того, як кошти залишать рахунки жертв. І цей кейс не єдиний у своєму роді.

Обслуговування банкоматів та ТСО

ШІ на базі нейронних мереж прогнозує завантаження банкоматів та терміналів самообслуговування, чим помітно знижує витрати на інкасацію та підвищує якість обслуговування клієнтів.

Обробка документів

При відкритті рахунків та проведенні банківських операцій, де потрібне підтвердження особистості, нейромережі здатні автоматично вносити дані про клієнтів у програмний комплекс фінустанови та здійснювати перевірку їхньої коректності. Таким чином ANN можуть розпізнавати понад 70 реквізитів зі сканів та фотографій за лічені секунди, що суттєво знижує операційне навантаження на персонал та прискорює обслуговування.

Персоналізація пропозицій фінансових послуг

Банки та інші фінустанови можуть пропонувати десятки різних фінансових продуктів та послуг, при цьому у них на обслуговуванні можуть бути сотні тисяч і навіть мільйони клієнтів. У такій ситуації робити персоналізовані пропозиції досить складно, що може негативно вплинути на конверсії продажів.

Нейронні мережі ефективно виправляють цю ситуацію. Вони аналізують поведінкові патерни клієнтів та їх інтереси до фінансових продуктів, і на основі математичних розрахунків пропонують послуги, які з ймовірністю можуть зацікавити конкретну людину.

Аналіз фінансових ринків

Використання нейронних мереж у фінансових інвестиціях дозволяє трейдерам розробляти ефективніші та прибуткові торгові стратегії на основі ретельного аналізу ринків. Наприклад, з їхньою допомогою можна знайти компанії, які мають потенціал для повторного високого зростання, або компанії зі схожими фундаментальними даними, які з великою ймовірністю будуть йти по одному шляху розвитку.

Крім цього, нейромережі часто використовуються для прогнозування фінансових індикаторів, таких як курси валют або ціни на акції. Для цього вони виконують аналіз великого обсягу історичних даних, що дозволяє отримувати аргументовані та максимально точні результати.

Запуск голосових помічників та чат-ботів

Банки та інші фінансові установи традиційно використовують call-центри, які допомагають вирішувати спірні питання клієнтів та підвищують якість їх обслуговування. Однак зміст великої кількості операторів вимагає серйозних та постійних інвестицій, через що компанії все частіше починають віддавати перевагу запуску автоматизованих голосових помічників та чат-ботів на базі нейронних мереж.

Такі інструменти здатні взяти на себе обробку переважної кількості звернень клієнтів. Відповідно бізнес може скоротити call-центри з живими операторами до мінімуму — їм залишиться вирішувати лише нетипові та складні проблеми.

Нейромережі стали невід’ємною частиною сучасного фінансового сектора. Вони дозволяють компаніям автоматизувати багато бізнес-процесів, покращити обслуговування клієнтів та підвищити свою репутацію за рахунок впровадження інноваційних технологій. Згідно з прогнозами аналітиків, згодом частка нейромереж у сфері фінансів лише розширюватиметься, тому зараз найбільш вдалий момент для інвестицій у цьому напрямку.

Наша компанія надає послуги з розробки, навчання та впровадження нейромереж у компанії фінансового сектора. Для роботи над таким проєктом ми можемо надати сформовані команди досвідчених фахівців. Вони вивчать ваші потреби, знайдуть оптимальне технічне рішення та втілять його у реальність.