«Машинное обучение» (МО) — новейший профессиональный сленг, часто употребляемый вместе с такими терминами, как «искусственный интеллект» (ИИ) и «расширенная аналитика». Многие компании утверждают, что предлагают МО, связанное с услугами, но иногда бывает трудно отбросить смысловой шум и понять, какие бизнес-преимущества МО действительно дает финансовым учреждениям. Так что же такое МО? По словам Артура Сэмюэля (Arthur Samuel), МО «дает компьютерам возможность учиться без явного программирования». Оно автоматизирует построение аналитических моделей посредством создания алгоритмов, которые учатся и предоставляют прогнозы на основании огромных объемов данных.
МО — сценарии использования в сфере финансовых услуг
Финансовые учреждения разрабатывают различные сценарии использования МО, чтобы решать основные проблемы, в том числе:
- Привлечение клиентов. МО может раскрывать поведенческие паттерны, указывающие на предстоящие события. Эти события могут относиться к конкретным покупкам, — например, недвижимости, — или даже к изменениям социального статуса, таким как предстоящая свадьба или выход на пенсию. И именно при помощи этой аналитической информации финансовые учреждения смогут предлагать услуги, создающие реальную ценность для клиентов.
- Предотвращение мошенничества. МО позволяет финансовым учреждениям находить аномалии в поведении клиентов, чтобы предпринимать профилактические действия и оперативно останавливать мошенничество или действия по отмыванию денег. МО может успешно обнаруживать необычные паттерны и несоответствия, а также преступный умысел — намного быстрее, чем когда-либо прежде.
МО идентифицирует личность за считанные секунды.
Onfido помогает финансовым учреждениям решать вопросы управления и регулирования в части идентификации клиентов при помощи МО. Компания разработала собственную технологию МО, чтобы финансовые учреждения могли идентифицировать личность клиентов в интернете за считанные секунды. Onfido использует преимущества широко распространенного доступа к интернету, обеспечивая идентификацию личности с помощью веб-камер или камер смартфонов. Человек фотографирует свой документ, удостоверяющий личность, а затем фотографирует свое лицо (или снимает короткое видео). Затем технология Onfido сравнивает фото в документе с биометрикой лица из сделанного снимка и сопоставляет удостоверение личности с международными базами данных кредитных организаций и правоохранительных органов.
Хусейн Кассаи (Husayn Kassai), генеральный директор и сооснователь компании Onfido, говорит: «Как только модель Onfido распознала паттерн и научилась ему, она начинает сканировать все последующие документы для этого паттерна. Это означает, что один обнаруженный мошеннический документ может привести к обнаружению многих других мошеннических документов, если они следуют тому же паттерну противоправных действий».
Для генерального директора применение МО в идентификации личности имеет несколько преимуществ. Он говорит, что оно:
- Повышает точность процесса идентификации.
- Снижает затраты за счет снижения необходимости в «ручных» проверках.
- Повышает качество обслуживания клиентов благодаря быстрому проведению идентификации.
Поскольку система Onfido уже провела миллионы идентификаций, ее технология МО позволяет улучшать алгоритм модели, постепенно повышая точность и скорость службы идентификации личности. «Производительность нашей технологии МО повышается по мере перехода в новые сферы деятельности, поскольку они дают нам доступ к новым наборам данных», — говорит Кассаи. «В настоящее время мы можем проверять 600 типов документов из 192 стран, что помогает нам завоевывать клиентов по всему миру и масштабироваться в новых областях».
Алгоритм, на котором строится машинное обучение
Для Кассаи большое преимущество системы Onfido состоит в том, что она быстро перешла к разработке алгоритма. Поэтому у алгоритма Onfido было больше времени для обработки большего объема данных, чем у конкурентов, и он учится гораздо быстрее в процессе работы.
Он говорит, что для финансовых учреждений, которые еще не решаются инвестировать в МО, здесь заложен ценный урок. Способность МО помогать банкам в нормативно-правовых вопросах, повышать их операционную эффективность и улучшать взаимодействие с клиентами зависит от того, насколько эффективно этот алгоритм перемалывает данные. Поэтому только те финансовые учреждения, чьи технологии МО являются самыми зрелыми, пожнут самые щедрые плоды.
Кассаи также уверен, что те финансовые учреждения, которые не спешат переходить к МО, в конечном итоге сильно отстанут. И причиной этого станет то, что передовые организации усовершенствуют свои алгоритмы и разработают свои внутренние навыки до такой степени, что не только смогут предотвращать мошенничество и повышать операционную эффективность, но и смогут работать с клиентами настолько эффективно, что захватят весь сегмент рынка.
Ускорение разработки МО с Intel
Финансовые учреждения быстро наращивают свои возможности МО по мере необходимости. Они могут создавать свои платформы МО благодаря поддержке корпорации Intel, чья цель заключается в повышении потенциала финансовых учреждений в сфере МО, глубинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). И именно благодаря широкому ассортименту процессоров, памяти, систем хранения и сетевых решений Intel будет преобразована сфера финансовых услуг во всем мире.
Финансовые учреждения могут извлекать выгоду из работы с Intel для создания более широких возможностей МО — в таких вопросах, как привлечение клиентов, и для разработки регуляторных технологий, таких как Onfido, в которых решения МО решают более узкие задачи (в данном случае это идентификация личности).
Независимо от конкретной стратегии машинного обучения в финансовых учреждениях фактор времени имеет первоочередное значение. Финансовые учреждения должны определить уже сейчас, насколько хорошо они используют МО для снижения рисков, повышения операционной эффективности и более эффективного привлечения клиентов. Ясно то, что МО преобразует потенциал данных в реальные действия в сфере бизнес-аналитики. Это позволяет финансовым учреждениям решать основные проблемы, и в конечном итоге поможет им преуспеть во все более конкурентном мире.
Чтобы узнать больше о корпорации Intel и о том, как она способствует внедрению МО в финансовой сфере, нажмите здесь. Чтобы узнать о решениях по расширенной аналитике, нажмите здесь.