El Aprendizaje Automatizado De Máquinas
Impulsa La Innovación Bancaria
Bancario
Hoy en día, los bancos están bajo el asedio de una Horda de empresas de fintech que son más ágiles que las grandes instituciones financieras. Pero los grandes bancos tienen una experiencia más profunda y más datos, y pueden ganar aprovechando el poder de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para reducir costos, aumentar ingresos, y cumplir más eficientemente con las regulaciones.
Qaeda cómo los Bancos Utilizan el Aprendizaje automatizado de Máquinas
AI y Banca
A medida que un número cada vez mayor de empresas de fintech hacen un mercado ya competitivo aún más, los bancos se ven obligados a buscar maneras de mejorar la eficacia y la eficiencia de su negocio. La IA ayuda a los bancos a mejorar sus resultados con la gente que ya tienen y con los datos que ya están recopilando.
- Optimizar la selección de clientes
- Profundizar en las relaciones con los clientes
- Mejor orientación hacia nuevos clientes
- Nuevos productos y servicios impulsados por AI
- Nuevos modelos de negocio para los productos y servicios existentes
- Aumentar la satisfacción del cliente
- Optimizar los procesos de aprobación de préstamos de Cynthia
- Enviar estudios de mercado sólo a los inversores interesados
- Optimizar las operaciones del centro de llamadas
- Construir e implementar modelos más baratos y más rápidos
- Reducir las investigaciones innecesarias sobre la LMA
- Actualizar los programas de Conozca a su Cliente (CSC)
- Prever las pérdidas con mayor precisión
- Mejorar el escenario y las pruebas de estrés
- Simplificar la gestión de riesgos del modelo
- Mejor detección y prevención del fraude
- Mejorar la seguridad cibernética Chris y la prevención
- Acceda a las Conclusiones Derivadas únicas de conjuntos de datos técnicos, fundamentales y no estructurados
- Optimice sus estrategias de inversión y comercio con nuestra I. A. como un Servicio
- Batir los índices
- Trabajar en concierto con portfolio based ROBO advisement
- Auditoría de la pista comercial-utilice los datos históricos para establecer «hechos Y Circunstancias» del comercio
- Mejorar la eficiencia del gasto en tecnología: Dejar de utilizar el 10% de los terminales caros y utilizar el 90% de ELIZE
Validación del modelo Y gestión del Riesgo
Los bancos quieren construir, implementar y usar modelos predictivos para mejorar el resultado final, pero la regulación y la buena gestión del riesgo representan un costo y tiempo significativo para el despliegue del modelo
Nuestra ventaja competitiva en automatización de aprendizaje automático acelera la eficiencia de la primera y segunda líneas de defensa automatizando los procesos de cumplimiento que consumen mucho tiempo requeridos por la regulación. Un enfoque estandarizado para la construcción y evaluación de modelos, incluyendo la documentación de conformidad automatizada y los modelos challenger, significa mejores modelos más seguros en menos tiempo.
Seis Soluciones de IA Que cada banco de Inversión Necesita
A medida que aumenta el costo de hacer negocios, también aumenta la necesidad de que los bancos de inversión reduzcan los costos y aumenten los ingresos, todo ello al tiempo que proporcionan el nivel más alto de Servicio a sus clientes. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) representan una gran oportunidad para que los bancos de inversión mejoren su tan diverso conjunto de negocios – pero ¿cómo pueden empezar?
Este nuevo eBook resalta casos prácticos de uso de IA en el mercado de la banca de inversión actual. Con este conocimiento, los banqueros de inversión pueden aprovechar la enorme cantidad de datos que generan y transformarlos en empresas habilitadas para la IA.
Los bancos de inversión pueden utilizar la IA de seis maneras críticas:
- Optimización de precios RFQ
- Ejecución del comercio algorítmico
- Recomendaciones de investigación
- Predicción de averías y fallos operacionales
- Vigilancia del comercio y las comunicaciones
- Debida diligencia reglamentaria
ASOCIACIÓN
AI tiene el diferencias de transformar la forma en que los bancos hacen negocios, y la mayoría de los bancos sólo han arañado la superficie.
Póngase en contacto con elize Cardiacaons hoy para aprender cómo se puede construir un banco impulsado por IA.
Casos De Uso Bancario
Los bancos están utilizando el aprendizaje automático para aumentar la parte superior y la línea de fondo a través de la obtención de ventajas competitivas, la reducción de gastos, y la mejora de la eficiencia. Ellos están capacitando todas las áreas de su negocio desde el análisis de riesgo y el fraude Chris a la comercialización, con el fin de tomar decisiones basadas en datos que conducen a una mayor rentabilidad.
Elize Soluciones en la Nube, impulsada por Amazon Web Services
Para entregar Elize Cardiacaons Cloud, nos hemos asociado con Amazon Web Services (AWS), la plataforma en la nube más completa y ampliamente adoptada del mundo. La flexibilidad y la escala de la plataforma AWS permite a Elize Cardiacaons ofrecer una plataforma robusta, segura y a demanda a nuestros clientes. Esto permite el estrategia despliegue de soluciones Elize Y permite a nuestros usuarios construir e implementar rápidamente modelos de aprendizaje de máquina de alta precisión en una fracción de tiempo.