Why Machine Learning is seen as Future of Banking and Finance

Encora | April 14, 2020

机器学习(ML)就是这样一种技术,它极大地造福了金融服务和银菠菜大平台. 错误的决策使组织在时间、盈利能力和声誉方面付出代价. But the real cost of bad decisions is neither losing revenue nor reputation; it is an opportunity to delight customers. 企业做出错误决策的可能性要大于做出正确决策的可能性, thanks to the onslaught of data.

减少错误决策成本的最佳方法是发现并修正错误, before decision-making team acts on it, 作为数据科学的一个子集,机器学习正是通过帮助金融服务获得洞察力并做出准确预测来做到这一点的. Thanks to ML, 组织现在能够以最少的人为干预做出更好的业务决策和更智能的行动方案

金融服务应该考虑机器学习的一些原因:

  • 机器学习为组织提供了一个宝贵的机会,以最大限度地降低运营成本和一切重要的事情, thanks to process automation.
  • Today, increasing revenues is understandably a top concern, thanks to machine learning, 越来越多的组织正在发现它如何帮助他们应对数据驱动的颠覆性挑战,包括提高生产力和增强用户体验.
  • 管理围绕法规的多种遵从性和严格的法律可能是复杂和困难的. 许多公司面临这些挑战,因为他们可能已经部署了遗留的遵从性程序. 机器学习通过系统的方法深入地涵盖了所有这些领域,以满足合规性的需求——通常只需要一个全职资源的价格.

Machine learning is good but there’s a catch

迁移到ML的主要挑战是如何应对不可访问数据和敏感数据安全等挑战, 测试和实验的基础设施需求以及不灵活的业务模型等等.

Prime让你更容易成功地利用机器学习——以你的方式,按你的节奏.

数据使组织能够颠覆竞争对手并找到新的收入来源. ML提供了以当前业务速度处理当前数据量所需的规模和敏捷性

How machine learning helps finance services

In many organizations, process automation is still an intensive manual task, 参与任务的团队使用他们当前的工具完成他们的工作, which are often reactive and standalone. 随着客户要求定制化的数字体验,这一挑战只会增加, offers ease of use and consistent across all channels.

To do this, 他们应该利用技术来取代手工工作, 自动化日常任务,使金融公司能够跨数字渠道(如在线自助服务)提供无缝支持, social, messaging and chat. 过程自动化是机器学习在金融领域广泛常见的应用之一.

Every financial service organization’s biggest challenge

What’s the finance industry’s’ biggest challenge? For most organizations, it is replacing manual operations, 将重复的任务自动化,找到最大化生产力的方法. 机器学习使企业能够释放数据的全部力量来优化成本, improve customer experience and scale-up services. With chatbots, call-center automation, 文档自动化使您能够满足业务目标——无论您是有大量的法律文件还是手工审查协议.

Despite a strong focus on ML, 许多组织认为他们没有充分利用这项技术,原因如下:

  • Maintaining their legacy systems could be causing them to fail.
  • The lack of DS/ML engineers is another worrying concern.

遗留系统可能需要改版的原因之一包括:

Maintaining legacy system, far from easy:

为了保持像机器学习这样的技术的运行,需要对遗留流程进行现代化. 因为如果您依赖的系统只能由快速过时的资源支持, then the chances are that nothing can fix them. 幸运的是,使用正确的自动化平台工具和策略,这很容易实现. Prime provides a range of flexible, 平衡成本的增量遗留现代化服务和替换策略, risk and time in a way that meets each customer’s unique requirements.

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