Setor Bancário

Bancos podem tirar vantagem com IA e Machine Learning

Bancos estão sob pressão de todos os lados. Há ameaças de novos concorrentes habilitados para tecnologia, aumentando os requisitos regulatórios, a pressão para simplificar a experiência do cliente e ao mesmo tempo, reduzir custos. IA e Machine Learning representam uma oportunidade única para os bancos ganharem participação de mercado, aprofundar relacionamentos, competir e ganhar o melhor negócio, enquanto cumprem eficientemente os regulamentos e combatem o crime financeiro.

Veja como os bancos estão tirando vantagem com IA

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IA e o Setor Bancário

As empresas e os consumidores esperam que os bancos compreendam quem são, antecipem as suas necessidades e estejam preparados com soluções. Os bancos precisam entregar essas soluções perfeitamente nos canais, oferecendo acesso conveniente de qualquer lugar em qualquer dispositivo. Eles precisam aprofundar as relações existentes ao encontrar novos clientes em novos mercados e competir agressivamente para os melhores negócios, ao invés de esperar que os negócios venham até eles. IA tem o poder de ajudar com todos esses objetivos, aproveitando seus próprios dados sobre os clientes, como suas necessidades e suas preferências de canal.

Experiência do Cliente

Experiência do Cliente

  • Determine qual cliente provavelmente precisará de qual produto ou serviço
  • Aprofunde os relacionamentos com clientes
  • Antecipar as necessidades do cliente e identificar novas necessidades à medida que elas surgem
  • Precisamente o alvo oferece
  • Garante que os clientes obtenham o suporte de que precisam quando precisarem
  • Usar análises para entender a sensibilidade e as preferências dos preços do cliente
Empréstimos

Empréstimos

  • Construa modelos de crédito mais precisos
  • Encontre e compita para o negócio com o melhor retorno ajustado ao risco
  • Gerencie ativamente seu portfólio
  • Seja um líder em crédito de pequenas empresas com análise de nível superior
  • Intervir proativamente com clientes enfrentando estresse financeiro
  • Projete perdas com mais precisão
Mercados Financeiros

Mercados Financeiros

  • Reduza o custo de escritório médio e traseiro de falhas de processo e correção de erros
  • Melhore os preços e capture as melhores oportunidades de negócios
  • Otimize a execução e o comércio
  • Combine oportunidades de investimento para investidores
  • Obtenha relatórios de pesquisa para os clientes certos

Casos de uso de alto valor nos Bancos

Há centenas de IA e aplicativos de machine learning em cada função e linha de negócios em um banco. Com o machine learning, os bancos grandes e pequenos podem impulsionar o crescimento da receita, diferenciar-se através da experiência superior do cliente, reduzir custos operacionais e melhorar a qualidade, melhorando a eficácia e a eficiência da gestão de riscos..
Conheça todos os casos de uso - Setor Bancário

Crédito

No mundo do crédito, quem tem os melhores modelos vence. Os bancos estão usando machine learning para criar modelos melhores para estimar a severidade de probabilidade e perda padrão para a previsão de perda. Eles estão usando esses modelos para melhorar os preços de risco, aprovação de crédito e gerenciamento de portfólio. Construir modelos mais granulares com machine learning torna a pontuação de crédito mais precisa, pois os modelos aprendem as nuances de populações discretas.

Crime Financeiro

Combater o crime financeiro, especialmente a lavagem de dinheiro e fraude, é mais importante do que nunca e está ficando mais desafiador com os criminosos ficar cada vez mais sofisticados. Usando machine learning, os bancos estão aprendendo com suas descobertas investigativas e perdas de fraudes e modelos de treinamento para detectar com precisão atividades suspeitas e identificar e prevenir fraudes em tempo real. E estes modelos continuam a melhorar à medida que aprendem ao longo do tempo.

Experiência do Cliente

Os clientes esperam que os bancos saibam quem são, o que precisam e quando precisam. Desenhando a partir de dados sobre clientes em situações semelhantes, os bancos estão usando machine learning para prever as necessidades do cliente. Alguns bancos estão identificando disparadores de eventos que podem indicar que surgiu uma nova necessidade. Os bancos estão aprendendo com reclamações de clientes onde seu risco de atrito é maior para que possam agir, e eles estão criando indicadores de volume de tráfego (em agências, em centros de contato) para que eles possam otimizar o pessoal.

Marketing

Os bancos estão usando machine learning para prever quais perspectivas são susceptíveis de se tornarem os clientes mais rentáveis e estão usando essa capacidade de priorizar leads e encaminhamentos. Os bancos estão aprendendo com seus clientes para direcionar suas ofertas de forma mais precisa. E eles estão criando análises sofisticadas para prever a sensibilidade do preço do cliente, adaptar sua proposição de valor e estimar a elasticidade do volume de preços.

Gestão de Patrimônios

Para melhorar o gerenciamento de caixa, os bancos estão usando machine learning para prever a nova demanda de empréstimo, para prever a velocidade de pagamento antecipado e previsão de requisitos de caixa ATM. Os bancos estão usando dados históricos sobre entradas e saídas de caixa para construir modelos para prever fluxos de caixa. Isto permite-lhes ter a quantidade certa de dinheiro na mão onde e quando eles precisam dele e para otimizar o retorno sobre o excesso de dinheiro.

Mercados Globais

Nos mercados financeiros, os traders estão usando a análise de custo de transação histórica (TCA) e dados de execução para construir modelos que otimizam a estratégia de roteamento e execução de negociação. Esses modelos avaliam os méritos relativos das inúmeras abordagens de negociação algorítmicas potenciais, locais e contrapartidas. Estes apoiam a tomada de decisão do trader e ajudam a minimizar o impacto e o custo do mercado enquanto demonstram e registam a conformidade do trader com os melhores requisitos de execução.

A DataRobot Auxilia os Bancos Com:

Chief Data Officers

Aumente a produtividade da sua equipe de ciência de dados.
Com machine learning, você pode obter a produtividade de uma grande equipe de ciência de dados mesmo com um time reduzido. Deixe o DataRobot encontrar os melhores modelos para você e usar as opções de implantação simples do DataRobot para levá-los em produção mais rápido. Alivie os cientistas de dados de requisitos documentais usando modelos automatizados de validação de modelo e gerenciamento de risco do DataRobot.

Chefes de Negócios e Funções

Aproveite a IA e o machine learning, mesmo que você não tenha talento de ciência de dados profundos
Oque na expertise profunda em seus dados que seu banco já possui. Habilite analistas de negócios e analistas de dados sem treinamento formal de ciência de dados para criar e usar modelos sofisticados.

Chief Technology Officers

Traga soluções baseadas em IA e machine learning para o mercado mais rapidamente.
Obtenha modelos para produção mais rápido usando as opções de implantação de modelo de baixo risco do DataRobot, incluindo geração de código, implantação em Spark e capacidade de implantação baseada em API.

Chief Data Scientists

Aniquilar seu Backlog de solicitações de análise.
Deixe o DataRobot sugerir o melhor modelo em cada situação, poupando seu tempo e o esforço de tentar e comparar todos os modelos. Use o machine learning para construir vários modelos ao mesmo tempo em que foi necessário construir um, aumentando a precisão com maior granularidade do modelo. Deixe o DataRobot lidar com os modelos de baixo risco do início ao fim para que você possa focar o seu talento onde o risco é o maior.

Chief Information Officers

Monetizar seus investimentos em infraestrutura de dados.
O gargalo em muitos bancos não é mais uma falta de dados, é uma abundância de dados,porém falta uma equipe analítica maior para transformar esses dados em Insights. Democratize a ciência de dados com o DataRobot e veja o desempenho do seu negócio decolar à medida que os dados revelam oportunidades e melhorias.

 

O que nossos clientes Dizem:

Saiba mais sobre como IA pode energizar o desempenho do seu banco.

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