A pénzügyi szektor – a Fintech cégek megjelenése mellett – az elmúlt évtizedben jelentős átalakuláson ment keresztül, köszönhetően az informatika olyan speciális területeinek, mint  a gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI). Ezen technológiák térnyerése forradalmasította a kockázatértékelés és csalásfelderítés folyamatát, lehetővé téve a pénzintézetek számára, hogy gyorsabban, pontosabban és hatékonyabban kezeljék az ezekben érintett ügyeket és ügyfeleket.

KOCKÁZatértékelés gépi tanulással

A gépi tanulás algoritmusai képesek hatalmas mennyiségű adatot feldolgozni és elemezni, olyan mintákat és összefüggéseket felfedezve, amelyeket a hagyományos módszerekkel nehéz (vagy inkább lehetetlen) lenne észrevenni. A kockázatértékelésben ez különösen hasznos, mivel lehetővé teszi a bankok számára, hogy pontosabb hitelbírálati döntéseket hozzanak. Ezzel pedig mindkét fél számára érték, hiszen se a banknak, se az ügyfélnek nem érdeke a bedőlt hitel…

Néhány fontos tény és adat:

1. A McKinsey & Company szerint a gépi tanulás alkalmazásával a bankok akár 25%-kal is csökkenthetik a hitelezési veszteségeiket.
2. Az ML-alapú kockázatértékelő rendszerek 15-20%-kal pontosabb előrejelzéseket képesek adni a nem teljesítő hitelekről, mint a hagyományos statisztikai modellek.
3. A Juniper Research előrejelzése szerint 2023-ra a bankok és pénzintézetek évente több mint 31 milliárd dollárt takaríthatnak meg az AI és ML technológiák alkalmazásával a kockázatkezelésben.

GYAKORLATI ALKALMAZÁSOK

1. Hitelkockázat-értékelés: A gépi tanulási modellek képesek elemezni az ügyfelek pénzügyi történetét, viselkedését és egyéb releváns adatokat, hogy pontosabb kockázati profilt állítsanak fel. Például, a Lenddo nevű fintech cég ML algoritmusokat használ a hitelképesség értékelésére olyan fejlődő piacokon, ahol a hagyományos hiteljelentések gyakran hiányosak vagy nem állnak rendelkezésre.
2. Anomália-detekció: Az ML modellek képesek azonosítani a szokatlan tranzakciós mintákat, amelyek csalásra utalhatnak. A PayPal például gépi tanulást alkalmaz a csalások felderítésére, és állításuk szerint ez segített nekik a csalási arányukat iparági átlag alá, 0,32%-ra csökkenteni.
3. Pénzmosás elleni küzdelem (AML): A gépi tanulás segít a bankoknak azonosítani a gyanús tranzakciókat és viselkedési mintákat, amelyek pénzmosásra utalhatnak. Az HSBC például AI és ML technológiákat alkalmaz az AML folyamataiban, ami 20%-kal csökkentette a hamis pozitív riasztások számát.

KiHÍVÁSOK ÉS JÖVŐBELI KILÁTÁSOK

Bár a gépi tanulás hatalmas lehetőségeket kínál, az alkalmazása nem mentes a kihívásoktól. Az adatvédelmi kérdések mellett, a „fekete doboz” probléma (amikor nehéz megmagyarázni az ML modellek döntéseit) és a kialakulóban lévő vagy épp folyamatosan változó szabályozási környezet mind olyan területek, amelyekkel a pénzintézeteknek meg kell birkózni.

A Gartner előrejelzése szerint 2025-re a pénzügyi szolgáltatások 80%-a elavulttá válik vagy újra kell gondolni őket az AI, ML és más fejlett IT technológiák miatt. Ez is jól jelzi, hogy a gépi tanulás alkalmazása a fenti területeken nem csupán versenyelőnyt jelent, hanem elengedhetetlen a hosszú távú sikerhez a pénzügyi szektorban.

ÖSSZEGZÉS

A gépi tanulás megreformálta a pénzügyi szektor kockázatértékelési és csalásfelderítési gyakorlatait. A technológia lehetővé teszi a bankok számára, hogy pontosabb döntéseket hozzanak, csökkentsék a veszteségeket és javítsák az ügyfélélményt. Ahogy a technológia tovább fejlődik, várhatóan még több innovatív alkalmazást fogunk látni ezen a területen, ami végső soron egy biztonságosabb és hatékonyabb pénzügyi rendszerhez vezet.

Fedezze fel, hogyan támogathatja a Nextent Informatika Zrt. az Ön vállalatát a gépi tanulás, AI és más fejlett technológiák integrálásában a pénzügyi szektorban. Több mint 20 éves tapasztalatunkkal segítünk Önnek kiaknázni a gépi tanulás nyújtotta lehetőségeket a kockázatértékelés és csalásfelderítés terén, hogy vállalkozása a digitális innováció élvonalába kerülhessen. Szakértő csapatunk készen áll, hogy személyre szabott megoldásokkal segítse Önt a technológiai kihívások leküzdésében és a versenyelőny megszerzésében. Lépjen kapcsolatba velünk még ma, és induljon el az intelligens, adatvezérelt jövő felé a pénzügyi szolgáltatások világában!

Bővebb információkért keresse kollégánkat:

Bagi Tamás üzletfejlesztési vezető
nextentservices@nextent.hu