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


  16.07.2019  Обзор и тестирование комплекта оперативной памяти DDR4-4400 Patriot Viper Steel (PVS416G440C9K) объемом 16 Гбайт

На форуме все активнее обсуждаются, например, комплекты оперативной памяти, которые по характеристикам не уступают, а порой превосходят аналоги, а по стоимости модулям DRAM и вовсе нет равных. Не последнюю...

  09.07.2019  «Не нажимай на спусковой крючок»: авторы Warframe эффектно разыграли прохожих

Забавный розыгрыш, совмещённый с психологическим тестом, провели авторы Warframe. Люди — удивительные существа: говоришь им «Не делай то-то», так обязательно сделают. В ходе съёмок фотограф просила прохожих...

  12.07.2019  Авторы GreedFall выпустили трейлер игры с датой релиза

С роликом вышла довольно забавная история. Focus Home Interactive представила новое видео ролевой игры GreedFall. Трейлер должен был анонсировать для нас сейчас точную дату релиза проекта, но разработчики...

  15.07.2019  Названы самые популярные в онлайн-магазинах смартфоны России

Общее количество проданных смартфонов в онлайн-каналах составило 2,2 млн устройств на общую сумму 41,2 млрд рублей. По данным ритейлера, за 6 месяцев россияне приобрели на 33% смартфонов больше в штучном...

  17.07.2019  Alphacool расширил ассортимент RGB-аксессуаров

По этой причине каждый уважающий себя производитель аксессуаров и систем охлаждения старается выпускать версии комплектующих с RGB-подсветкой. Редкий детектив обходится без погони, а моддинговый проект...



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