О компании     Как оплатить?     А в кредит можно?     А привезете?     А как вас найти?     А у меня сломалось...      
 
 
Компьютерный интернет-магазин
Товаров: 0
Сумма: 0
Курс (нал): 62.00
Безнал: 64.50
(499) 700-00-40
ICQ12325772 ICQ21969923  
 
 
 
 
 
 
 
 
Подарки выбери себе сам

Кредит

Trade-In

 
 

Как машинное обучение меняет банковскую индустрию

Поэтому многие банки стремятся к развитию и совершенствованию этой сферы. В наше время мало кто может представить свою жизнь без онлайн-банкинга, так как он комфортен для клиента из-за своей простоты, скорости и предоставляемых услуг. По оценкам Gartner, на сегодня 34% банков инвестировали в развитие этих технологий. Главным приоритетом есть комфорт пользователю и именно поэтому много инвестиций уходит на развитие Big Data.

Хранилища буквально раздуты до тера-, а у кого-то и до петабайт. Банки хранят все: анкеты, истории транзакций и общения с клиентами, внутреннюю информацию — словом, именно все. Но для этого, обычно требуется человек, который бы следил и одобрял решения принятые программно. Искусственный интеллект в паре с Machine Learning позволяет софту изучать поведение и нужды клиента и принимать решения автономно. Чем больше количество информации тем больше обнаруживаемых нужд и поведений клиента. Искусственный интеллект и Machine Learning используются уже долгое время, но они достигают своего пика при помощи Big Data: при помощи которой можно обрабатывать огромные количества информации быстро и эффективно. Именно из-за этого для сферы банкинга критически важно полагаться и собирать большее количество информации о каждом клиенте.

Информация это золото 21 века и эти технологии используют её для предоставления услуг которые клиента уже требуют. Причиной развития финансового сектора на данный момент является её использование Big Data, которая позволяет предоставлять полностью подогнанный, под каждого клиента, сервис. Самым банальным примером будут операции в банкомате, которые клиент выполняет постоянно. Одним из приоритетов для финансовой сферы сейчас есть экстракция как можно большего количества информации про каждого клиента, для улучшения его экспириенса. Целью банка есть обработка информации полученной о всех операциях и при следующем посещении сразу исполнить обычную операцию при помощью одной кнопки, без поиска и цифр.

Наибольшее количество инвестиций идет Big Data стартапам, которые соединены с облаком и используют систему подписки. Именно поэтому International Data Corporation (IDC) прогнозирует рост прибыли в сфере Big Data Analytics до $200 миллиардов долларов к 2020 году (против $150 миллиардов в 2017). Также большое количество стартапов объединяют Big Data Analytics с Artificial Intelligence и Machine Learning для усиления возможностей этой сферы.

Лучшим вариантом использования технологии Big Data будет её использование во внутренних процессах институции, не показывая максимально детализированную информацию клиенту. Одной из основных проблем использования Big Data, как не странно, является вопрос этичного использования результатов, клиенты должны ощущать чувство защищенности их приватной жизни пользуясь услугами банка. Это достигается при помощи нескольких шагов, первый из которых выявляет потребности определенных клиентов, а следующий шаг маскирует эти потребности под массовую рассылку или возможные сценарии общения, подстраивая их под те, которые уже находятся в базе Big Data.

Поэтому многие банки стремятся к развитию и совершенствованию этой сферы. В наше время мало кто может представить свою жизнь без онлайн-банкинга, так как он комфортен для клиента из-за своей простоты, скорости и предоставляемых услуг. По оценкам Gartner, на сегодня 34% банков инвестировали в развитие этих технологий. Главным приоритетом есть комфорт пользователю и именно поэтому много инвестиций уходит на развитие Big Data.

Информация это золото 21 века и эти технологии используют её для предоставления услуг которые клиента уже требуют. Причиной развития финансового сектора на данный момент является её использование Big Data, которая позволяет предоставлять полностью подогнанный, под каждого клиента, сервис. Самым банальным примером будут операции в банкомате, которые клиент выполняет постоянно. Одним из приоритетов для финансовой сферы сейчас есть экстракция как можно большего количества информации про каждого клиента, для улучшения его экспириенса. Целью банка есть обработка информации полученной о всех операциях и при следующем посещении сразу исполнить обычную операцию при помощью одной кнопки, без поиска и цифр.

Хранилища буквально раздуты до тера-, а у кого-то и до петабайт. Банки хранят все: анкеты, истории транзакций и общения с клиентами, внутреннюю информацию — словом, именно все. Но для этого, обычно требуется человек, который бы следил и одобрял решения принятые программно. Искусственный интеллект в паре с Machine Learning позволяет софту изучать поведение и нужды клиента и принимать решения автономно. Чем больше количество информации тем больше обнаруживаемых нужд и поведений клиента. Искусственный интеллект и Machine Learning используются уже долгое время, но они достигают своего пика при помощи Big Data: при помощи которой можно обрабатывать огромные количества информации быстро и эффективно. Именно из-за этого для сферы банкинга критически важно полагаться и собирать большее количество информации о каждом клиенте.

Наибольшее количество инвестиций идет Big Data стартапам, которые соединены с облаком и используют систему подписки. Именно поэтому International Data Corporation (IDC) прогнозирует рост прибыли в сфере Big Data Analytics до $200 миллиардов долларов к 2020 году (против $150 миллиардов в 2017). Также большое количество стартапов объединяют Big Data Analytics с Artificial Intelligence и Machine Learning для усиления возможностей этой сферы.

Лучшим вариантом использования технологии Big Data будет её использование во внутренних процессах институции, не показывая максимально детализированную информацию клиенту. Одной из основных проблем использования Big Data, как не странно, является вопрос этичного использования результатов, клиенты должны ощущать чувство защищенности их приватной жизни пользуясь услугами банка. Это достигается при помощи нескольких шагов, первый из которых выявляет потребности определенных клиентов, а следующий шаг маскирует эти потребности под массовую рассылку или возможные сценарии общения, подстраивая их под те, которые уже находятся в базе Big Data.

Дата публикации: 14-09-2018

Ещё новости


  22.02.2019  В базе данных ЕЭК мелькнули процессоры Intel Cascade Lake-SP

Представители Intel давно не скрывают, что дебют этих процессоров намечен на середину текущего года, и теперь соответствующие образцы продукции прошли сертификацию со стороны ЕЭК. Лишённый новомодных понятий...

  22.02.2019  Предзаказ на революционный смартфон без кнопок и отверстий Meizu Zero оформили 29... человек

При этом разработчики обещали выпустить его только в том случае, если сумма превысит 100 тысяч долларов. За это время было собрано менее 33 тысяч долларов, желание приобрести устройство изъявили всего...

  22.02.2019  Samsung Galaxy S10 и S10+ на базе Exynos 9820 сравнили по производительности с Xiaomi Mi 9, iPhone XS Max и другими смартфонами

В качестве графического процессора выступает Mali-G76 MP12, которые особенно эффективно раскрывается в играх на движке Unreal Engine. Напомним, однокристальная система Exynos 9820 включает два производительных...

  22.02.2019  Новый баг Safari позволяет создать фейковую новость и поделиться ей со всеми

Зайти на любой сайт, где есть строка поиска, через Safari на iPhone и ввести любую фразу. 1. Перевернуть iPhone в ландшафтный режим и выделить введённый текст. 2. Нажать кнопку «поделиться» рядом с адресной...

  22.02.2019  AMD снижает стоимость видеокарты Radeon RX Vega 56 накануне выпуска GeForce GTX 1660 Ti

Компания AMD пока не подготовила подходящую по возможностям и цене новую модель, но ничто не мешает навязать конкуренцию GeForce GTX 1660 Ti, сделав дешевле старую модель. Сегодня Nvidia должна официально...



Все новости
 
 
  © 2003-2019 Ноутбуки и компьютеры
Все права защищены