- Регистрация
- 29.04.20
- Сообщения
- 231
- Онлайн
- 8д 16ч 47м
- Сделки
- 1
- Нарушения
- 0 / 0
Примеры искусственного интеллекта. Банковское дело. Личные финансы
Мобильные чековые депозиты
Большинство крупных банков предлагают возможность вносить чеки через приложение для смартфона, что избавляет клиентов от необходимости физически доставлять чеки в банк. Согласно заявлению, SEC 2014 года, подавляющее большинство крупных банков полагаются на технологию, разработанную Mitek, которая использует ИИ и ML для расшифровки и преобразования рукописного ввода чеков в текст через OCR.
Предотвращение мошенничества
Как финансовое учреждение может определить, является ли сделка мошеннической?
В большинстве случаев ежедневный объем транзакций слишком велик, чтобы люди могли вручную просматривать каждую транзакцию. Вместо этого ИИ используется для создания систем, которые узнают, какие типы транзакций являются мошенническими. FICO, компания, которая создает известные кредитные рейтинги, используемые для определения кредитоспособности, использует нейронные сети для прогнозирования мошеннических транзакций. Факторы, которые могут повлиять на конечный результат нейронной сети, включают недавнюю частоту транзакций, размер транзакции и тип розничного продавца.
Кредитные решения
Всякий раз, когда вы подаете заявку на кредит или кредитную карту, финансовое учреждение должно быстро определить, следует ли принять вашу заявку и, если да, какие конкретные условия (процентная ставка, сумма кредитной линии и т. д.).
FICO использует ML как при разработке вашей оценки FICO, которую большинство банков используют для принятия кредитных решений, так и при определении оценки конкретного риска для отдельных клиентов. Исследователи из Массачусетского технологического института обнаружили, что машинное обучение может быть использовано для сокращения потерь банка по просроченным клиентам до 25%.
Взгляд в будущее
Может ли робот дать вам разумный инвестиционный совет?
Это большая работа, которую пытаются автоматизировать лучшие практики опытных инвесторов и предлагать их клиентам по более низкой стоимости, чем традиционные менеджеры фондов. В начале 2016 года Wealthfront объявил, что использует подход, основанный на ИИ обещая «механизм консультирования, основанный на искусственном интеллекте и современных API, механизм, который, по нашему мнению, предоставит более актуальные и персонализированные рекомендации, чем когда-либо прежде».
Хотя, нет никаких данных о долгосрочной работе робо-консультантов, они станут нормой для обычных людей, желающих инвестировать свои сбережения. Это уже происходит с молодыми людьми - в приведенном выше сообщении Wealthfront отмечает, что 60% его клиентов моложе 35 лет.
Мобильные чековые депозиты
Большинство крупных банков предлагают возможность вносить чеки через приложение для смартфона, что избавляет клиентов от необходимости физически доставлять чеки в банк. Согласно заявлению, SEC 2014 года, подавляющее большинство крупных банков полагаются на технологию, разработанную Mitek, которая использует ИИ и ML для расшифровки и преобразования рукописного ввода чеков в текст через OCR.
Предотвращение мошенничества
Как финансовое учреждение может определить, является ли сделка мошеннической?
В большинстве случаев ежедневный объем транзакций слишком велик, чтобы люди могли вручную просматривать каждую транзакцию. Вместо этого ИИ используется для создания систем, которые узнают, какие типы транзакций являются мошенническими. FICO, компания, которая создает известные кредитные рейтинги, используемые для определения кредитоспособности, использует нейронные сети для прогнозирования мошеннических транзакций. Факторы, которые могут повлиять на конечный результат нейронной сети, включают недавнюю частоту транзакций, размер транзакции и тип розничного продавца.
Кредитные решения
Всякий раз, когда вы подаете заявку на кредит или кредитную карту, финансовое учреждение должно быстро определить, следует ли принять вашу заявку и, если да, какие конкретные условия (процентная ставка, сумма кредитной линии и т. д.).
FICO использует ML как при разработке вашей оценки FICO, которую большинство банков используют для принятия кредитных решений, так и при определении оценки конкретного риска для отдельных клиентов. Исследователи из Массачусетского технологического института обнаружили, что машинное обучение может быть использовано для сокращения потерь банка по просроченным клиентам до 25%.
Взгляд в будущее
Может ли робот дать вам разумный инвестиционный совет?
Это большая работа, которую пытаются автоматизировать лучшие практики опытных инвесторов и предлагать их клиентам по более низкой стоимости, чем традиционные менеджеры фондов. В начале 2016 года Wealthfront объявил, что использует подход, основанный на ИИ обещая «механизм консультирования, основанный на искусственном интеллекте и современных API, механизм, который, по нашему мнению, предоставит более актуальные и персонализированные рекомендации, чем когда-либо прежде».
Хотя, нет никаких данных о долгосрочной работе робо-консультантов, они станут нормой для обычных людей, желающих инвестировать свои сбережения. Это уже происходит с молодыми людьми - в приведенном выше сообщении Wealthfront отмечает, что 60% его клиентов моложе 35 лет.
