הלמידת מכונה עָשתה צעדי פִּתְחוּת בתחום בשנת 2023 והפכה לנושא בולט שנדבר בו בחדשות, במעגלי העסקים, ובפלטפורמות רשת מקצועיות כמו LinkedIn. עם זאת, למרות הפופולריות המוגברת שלה, איננו עוברים על פניו של הפוטנציאל שעדיין ממתין ב- הלמידת מכונה.
חברות התוכנית עכשיו יכולות לנצל מודלים פרטיים של למידת מכונה שמספקים להם אלגוריתמים בלעדיים המותאמים לצרכים הספציפיים שלהם. לפי ג'ון טרפאני, מנהיג תעשיית השירותים הפיננסיים ב- אפיאן, הלמידת מכונה אינה רק מגמת רגע בתעשיית הבנקאות והשירותים הפיננסיים אלא כלי עז שמצוות רחב של יישומים, כולל ניהול סיכונים, יעילות תפעולית, וניסיון לקוח.
יישומה של הלמידת מכונה בצורת תהליכי עבודה בקניין נמצא אילך פגיון חום באוסטרליה. כדי ליישם בהצלחה את הלמידת מכונה, הארגונים הללו צריכים לעמוק יותר בהבנת תרומתם לשימושיה ולסיכון הפוטנציאלי המשויך להפשרתם.
שימוש בלמידת מכונה יכול לפתוח הבנה ייחודית בניהול פיננסי על ידי מתן דוחות מותאמים אישית ללקוחות מבוססים על מסלולי השקעה שלהם ועל עמידת הסיכון שלהם. מודלים מופעלים באמצעות הלמידת מכונה משתמשים בתחזיות לניתוח היסטוריית אשראי של לקוח, הצהרות פיננסיות, וטרנדים בשוק, ומספקים תובנות, תחזיות, או נבואות מותאמות בזמן אמת. משלוח אוטומטי זה מבטיח דיוק ותדירות.
הפשרת פעילות תפעולית ושירות לקוחות היא תחום נוסף שבו הלמידת מכונה יכולה לשפר ניכות ניכות גדולה. על ידי שימוש בלמידת מכונה, בנקי השקעה יכולים לשדרג ביצועי כתרה בעד 35%. תקשורת עם לקוח עכשיו יכולה להתבצע דרך שערי תוכן מקוון וצ'אטבוטים המופעלים על ידי מערכות המבוססות על הלמידה המופיעו מדיני-אמניים אשר מחליפים פגישות פנים-אל-פנים ושיחות טלפון. המערכת משפרת גיעותה עבור צוותות הפנימיות על ידי סיוע במשימות כגון תמצוגת מסמכים, דרישות משפטיות, חילוצי מידע לניתוחנים מחקר, ואיסוף פרטי פרטי לשאלונים של אימות נאות.
הפשרת פשע פיננסי וסיכון היא עדיפות נכונה עבור חברות פיננסיות. הלמידת מכונה יכולה לעזור בשיפור מערכות קיימות לזיהוי דפוסי עסקיים, חריגים בנתונים, ויחסים חשודים בינותניים וחיווי. על ידי המימוש פתרון מכונה בלתי תלותי מונתות לנתונים, אלו החברות יכולות להתאים לשינוים שאינם פוסקים של פשעי פיננסיים.
הפרטיות של הנתונים של החברה היא סודה חשובה לארגונים. מודלים ציבוריים למידת מכונה, אילו משתמשים במידע ציבורי ולקוחותיו, מכילים סיכון של מחילה בין נתונים בעלי זכויות רובעיות. לעומת זאת, פלטפורמות אוטומציה שכוללות יכולות מתוקנות AI מאפשרות לארגונים לאמן מודלים פרטיים שלהם. בעזרת מודל AI פרטי, יכולות אזרחי שירותים פיננסיים להבטיח כי האלגוריתמים והמידע שלהן יופצו באופן בלעדי למענה הרווחתי של הלקוח, בהזנת מידע לאורך התהליך.
יישום מוצלח של הלמידה המופעלת מכונה תלוי באיכות הנתונים, התעריף האנושי, והשתפות. גם עולם הדמיון האנושי הוא רצוני על כדי כדי לתפוסת במדידת פוטנציאל הלמידה הממוקדת ההמכון המספר פוטנציאל.
קשיים גדולים, ביניהם הגע יישומה של הלמידה למכונה פוטנציאלי עשו עם כולו ולכם. אחת אילו היא החסרון של הבנה והבנה בקניינים מצבי החריג זיהוי עלוית בכל תחושה, להיקף פחית וניסיונות.
תשובות לשאלות נפוצות (FAQ)
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl