Kako banke koriste Prediktivni Analytics

Umjetna inteligencija ulazi u vaš bankovni račun. Kako računala postaju pametnija, financijske institucije mogu koristiti potrošačke baze podataka i povijesne transakcije s ciljem predviđanja budućnosti. Možda vam se čini dosadno, ali prediktivna analitika može smanjiti troškove i (nadamo se) poboljšati vaše iskustvo kod banke.

Što je prediktivni Analytics?

Prediktivna analitika je proces upotrebe računalnih modela za predviđanje budućih događaja. Sofisticirani programi se oslanjaju na umjetnu inteligenciju i podatkovno rudarstvo kako bi analizirali ogromne količine informacija. Pomoću tih resursa model pokušava utvrditi što će se sljedeće dogoditi, uz trenutne uvjete.

Pojam "prediktivni" može biti malo optimističan - modeli ne znaju sve, a oni ne predviđaju budućnost točno.

U bankarstvu prediktivna analitika može pomoći korisnicima u upravljanju svojim računima i dovršavanjem bankovnih zadataka brzo. Financijske institucije također imaju koristi smanjenjem rizika i smanjenjem troškova. Bolje ili gore, institucije koriste različite izvore podataka i strojno učenje. Na primjer, oni imaju vašu povijest transakcija i mogu vezati demografske podatke i dodatne pojedinosti iz vanjskih baza podataka.

Kako korisnici banke imaju koristi

Prediktivna analitika može poboljšati vaše iskustvo kao kupca na nekoliko načina. To je rekao, neki svibanj naći uznemirujuće da financijske institucije imaju toliko informacija, i da oni ovise o računalima za donošenje odluka koje utječu na vaš život. Na svijetle strane računala su uvijek dostupni i ne diskriminiraju korisnike koji im se ne sviđaju (uz pretpostavku da je model izgrađen kako bi se izbjegla pristranost).

Bodovanje bodova: Već ste dobro upoznati s prediktivnim analitičkim modelima s kreditnim bodovima koji koriste podatke za predviđanje vaše kreditne sposobnosti. Na primjer, FICO kreditna ocjena koristi statističku analizu kako bi predvidjela koliko ste vjerojatno propustili plaćanja u narednih 90 dana. Vaš se rezultat temelji, djelomice, na način na koji su vam slični zajmoprimci izveli u prošlosti.

Pomoć pri proračunu: Računalni modeli mogu vam pomoći upravljati svojim financijama. Oni mogu identificirati kada prihodi i troškovi obično pogoduju vašem računu i mogu vidjeti gdje ide vaš novac. Kao rezultat toga, oni mogu biti u mogućnosti spriječiti probleme. Na primjer, ako vaša hipoteka uplati vaš račun na 15^th svakog mjeseca, ali imate malo novca, banka može poslati upozorenje. Uz prethodnu obavijest, možete prenijeti sredstva s drugih računa ili se obratiti svojem hipotekarnom serviseru kako biste izbjegli prekoračenje, kazne zbog kašnjenja i druge probleme.

Prevencija prijevara: Katkada je krađa identiteta u potpunosti izvan vaše kontrole. Čak i ako ste iznimno pažljivi, lopovi mogu ukrasti vaše podatke u kršenju podataka i koristiti vaš broj kartice ili druge osjetljive pojedinosti. Banke s prediktivnom analitikom bolje su opremljene za prepoznavanje problema. Možda će primijetiti da netko drugi koristi vašu kreditnu karticu ili ako se netko prijavljuje na vaš račun na neočekivan način. Oni također mogu biti u mogućnosti smanjiti loše provjere prijevare, što može uzrokovati značajne gubitke za žrtve (obično gubite novac u tim slučajevima, a ne banke).

Financijsko upravljanje: Softver može pomoći i kod većih odluka o slici. Na primjer, nakon pregleda vaših financija, inteligentni program može utvrditi ima li smisla napraviti dodatna plaćanja na zajmove i koliko biste mogli podnijeti kako biste uklonili dug. Banke bi vas također mogle educirati o tome kako zaraditi veće stope na štednji.

Odobrenje zajma: Zajmodavci su sve sofisticiraniji o načinu na koji vrednuju zahtjeve za kreditima. Shvaćaju da nisu svi visoki bodovi FICO-a, ali oni bi se i dalje trebali kvalificirati za kredite. Neki ljudi nikada nisu uspostavili kredit, a drugi su još uvijek dobri zajmoprimci, čak i uz nekoliko negativnih stavki u svojim kreditnim izvješćima. Interno istraživanje tvrtke Equifax pokazalo je da neki zajmodavci nepotrebno odbiju zajmove zbog zastarjelih kriterija osiguranja zajmova, ali umjetna inteligencija može pomoći prijelazu izvan neracionalnih zajmoprimaca.

Kako upotrebljavati predviđanje analitike u vašim financijama

Lako je iskoristiti učenje stroja i poboljšati svoje financije.

Osobno financijsko upravljanje (PFM): Koristite PFM alate koji će vam pomoći upravljati svojim financijama i identificirati mogućnosti za poboljšanje stvari. Banke sve više nude značajke koje će vam pomoći da kategorizirate i predvidite transakcije na svojim računima, a aplikacije trećih strana usmjerene su na stvari kao što su proračun, upravljanje dugom i još mnogo toga. Saznajte kako te aplikacije ostvaruju prihod, jer one mogu biti osmišljene da vas potaknu na otvaranje novih računa banke ili kreditne kartice. Ako izađete naprijed, to je sjajno, ali ključno je razumjeti poticaj svih.

Prosječni zajmodavci: Kada trebate posuditi novac, potražite lenders koji uzimaju u obzir više od vaših tradicionalnih FICO bodova i vaših prihoda. Online zajmodavci sve više koriste alternativne informacije o kreditima kako bi odobrili zajmove, uključujući vašu povijest zaposlenja, vaše obrazovanje, pa čak i vaše ponašanje na mreži.

To se već događa: Do nekog stupnja, ne morate ništa učiniti. Financijske institucije već koriste prediktivnu analitiku iza scene. U mnogim slučajevima, potrošači smetaju aplikacijama neugodno - kao kada pokušavate koristiti debitnu karticu, a banka smatra da ste lopov.Ali imate koristi od smanjene prijevare, od kojih bi neki mogli uzrokovati financijske poteškoće za vas.