Как да повишим сигурността и подобрим анализа на данни?

Днес традиционният банков бизнес е изправен пред редица предизвикателства, като големите данни и как да се извлече полза от тях, блокчейн технологиите, нарастващи изисквания за сигурност, запазване и увеличаване на броя клиенти. В помощ на повишаването на сигурността, рационализирането на процесите и подобряването на финансовия анализ все повече започва да се използва машинното обучение (machine learning/ ML) и изкуственият интелект. Тези две технологии предлагат едно ново ниво на финансово прогнозиране, обслужване на клиенти и защита на данните.

Машинното обучение има множество приложения във финансовия сектор, като тези са само част от тях и тепърва предстои броят им да се увеличава.

▪     Предотвратяване на измами

идентифицирането и предотвратяването на измамни транзакции изисква сложни решения, които могат да анализират големи обеми данни. Чрез откриване на модели и използване на прогнозен анализ, алгоритмите за машинно обучение могат да блокират измамни транзакции със степен на точност, която дори не е възможна при самостоятелен изкуствен интелект.

▪     Предотвратяване прането на пари

Машинното обучение може да идентифицира модели, които са уникални и за пране на пари. Софтуерът на машинното обучение води до по-високи нива на откриване, по-малко фалшиви положителни резултати и по-лесно спазване на нормативните изисквания.

▪     Управление на риска

Управлението на риска може значително да бъде подобрено чрез машинното обучение.  Традиционните софтуерни приложения предвиждат кредитоспособност въз основа на статична информация от заявленията за кредит и финансовите отчети. Технологията за машинно обучение може да отиде по-далеч и да идентифицира текущите пазарни тенденции и дори съответните новини, които могат да повлияят на платежоспособността на клиента, както и до предотвратяване на финансови престъпления и прогнозиране на финансова криза.

▪     Мрежова сигурност

Сигурността на данните е топ приоритет за всяка компания, а финансовите институции са под постоянен и нарастващ надзор в тази област. Предизвикателството да се идентифицират съвременните сложни кибератаки не може да бъде отнесено към вчерашния софтуер за сигурност. За да отговорят на заплахите за сигурността, пред които са изправени финансовите институции, е необходима модерна технология. Силата на интелигентния анализ на моделите, комбинирана с възможностите на големите данни (big data), дава на ML технологията за сигурност предимство пред традиционните инструменти.

▪     Автоматизация на процесите

Автоматизирането на процесите също е едно интересно приложение на ML технологията. Въпреки че блокчейн може да автоматизира много процеси чрез интелигентни договори, те имат ограничения. ML може да направи нещо повече от автоматизиране на бек-офис процесите и обслужването на клиенти на място. Той може да интерпретира документи, да анализира данни и да предлага или изпълнява интелигентни отговори.

▪     Ефективен маркетинг и създаване на съдържание

Ефективният маркетинг е от съществено значение за успеха на всяка компания. Способността да се правят прогнози, базирани на минало поведение, е от основно значение за успешните маркетингови усилия. Чрез анализиране на уеб активността, използването на мобилни приложения и отговора на предишни рекламни кампании, софтуерът за машинно обучение може да предвиди ефективността на маркетинговата стратегия.

Създаването на съдържание, управлявано от машинно обучение, е още един от многото таланти на изкуствения интелект, които скоро ще раздвижат финансовия сектор. Напредъкът в обработката на естествен език и машинното обучение направиха използваемото машинно генерирано съдържание реалност. Голяма част от писмените съобщения на финансовите институции се повтарят. Финансови справки, профили на компании и дори отчети за акции могат лесно да бъдат написани от софтуера ML.

▪     Дигитални помощници/чатботове

Чатботовете са вече ежедневие в дейността на много компании, включително и на финансовите. Въпреки това, клиентите не изглеждат впечатлени, като често мнението е, че те просто не разбират проблема. Машинното обучение поставя едно ново начало на виртуалните помощници, като им дава възможност да се учат, вместо просто да следват предписания набор от инструкции.

ML-базираните чатботове адаптират подхода си въз основа на поведението на всеки клиент. Резултатът е чатбот, който действително реагира и отговаря като човешко същество и създава по-добро впечатление на клиентите.

Какви решения могат да предложат КОНТРАКС и Dell EMC за модернизиране на инфраструктурата и процесите във финансовия сектор?

Финансовият сектор е най-динамичната и най-чувствителна към глобалните макроикономически промени сфера. Решенията, които КОНТРАКС предлага за този сектор от икономиката, се развиват непрекъснато на основата на натрупания опит и ноу-хау от съвместната работа на компанията с повечето банкови и застрахователни институции в България.

Dell EMC е дългогодишен партньор на КОНТРАКС в предлагането на иновативни решения за финансовия сектор. В основата им стои PowerEdgе серията, най-продаваните сървъри в света, които подпомагат внедряването на решения за изкуствен интелект, анализ, машинно обучение (ML) и дълбоко обучение (DL).

Новите PowerEdge R940xa и PowerEdge R840 предлагат изключителна производителност и позволяват на клиентите:

▪     Бързо да преобразуват данните в бизнес резултати чрез ускоряване работата на базите данни за критични приложения, без да рискуват сигурността на данните

▪     Да осигурят по-бърз и задълбочен анализ вътре в самите бази данни

Сториджът от ново поколение PowerMax разполага с вграден изчислителен модул за машинно обучение, което прави автономното съхранение реалност. Използвайки предсказуем анализ, една система PowerMax анализира и прогнозира 40 милиона набора от данни в реално време на масив, което води до шест милиарда решения на ден.

Екипът от професионалисти и сертифицирани инженери на КОНТРАКС подпомагат на всеки един етап внедряването и поддръжката на проекти в областта на анализа на големи данни, машинно обучение и изкуствен интелект.

КОНТРАКС е водещ системен интегратор в България. Притежава широко портфолио от технологии и висока експертиза във внедряването на комплексни решения във финансовия сектор. Заедно със своя дългогодишен партньор Dell EMC предлага компютри, сървъри, мрежи, сториджи за съхранение и анализ на данни, които са основа за успешното приложение на машинното обучение и изкуствения интелект във финансовия сектор.