Financeiro

Nos serviços financeiros, a competição por participação de clientes na carteira é intensa, com as empresas procurando por todas as vantagens em marketing, enquanto lutam contra fraudes, lavagem de dinheiro e outras questões. As empresas que estão fazendo uso extensivo da AI estão colhendo os benefícios de maior satisfação e lealdade do cliente, diminuição de fraudes e redução de penalidades regulatórias, o que contribui para o resultado final.

Churn

A IA é uma ótima solução para a previsão de rotatividade de clientes, pois o problema envolve dados complexos ao longo do tempo e interações entre diferentes comportamentos do cliente que podem ser difíceis de serem identificadas pelas pessoas. A IA pode analisar uma variedade de dados, incluindo novas fontes de dados e interações relativamente complexas entre comportamentos e comparadas ao histórico individual para determinar o risco. O AI também pode ser usado para recomendar a melhor oferta que provavelmente reterá um cliente valioso. Além disso, a IA pode identificar as razões pelas quais um cliente está em risco e permitir que a instituição financeira aja contra essas áreas para o cliente individual e de forma mais global.

Score de Crédito

AI é uma ótima solução para pontuação de crédito usando mais dados para fornecer uma pontuação de crédito individualizada com base em fatores, incluindo renda atual, oportunidade de emprego, histórico de crédito recente e capacidade de ganhar, além de histórico de crédito mais antigo. Essa abordagem mais granular e individualizada permite que bancos e empresas de cartão de crédito avaliem com mais precisão cada mutuário e permite que eles ofereçam crédito a pessoas que teriam sido negadas sob o sistema de scorecards, incluindo pessoas com potencial de renda, como recém-formados ou temporários estrangeiros. nacionais. A IA também pode se adaptar a novos problemas, como os cartões de crédito, que podem ter uma alta pontuação de crédito, mas provavelmente não serão lucrativos para o emissor do cartão.

Detecção de Fraude

A IA pode ser usada para analisar grandes volumes de transações para encontrar padrões de fraude e, em seguida, usar esses padrões para identificar fraudes, como acontece em tempo real. Quando há suspeita de fraude, os modelos de inteligência artificial podem ser usados ​​para rejeitar transações diretamente ou sinalizar transações para investigação e podem até mesmo marcar a probabilidade de fraude, para que os investigadores possam priorizar seu trabalho nos casos mais promissores. O modelo de AI também pode fornecer códigos de razão para a decisão de sinalizar a transação. Esses códigos de razão dizem ao investigador onde eles podem procurar descobrir os problemas e ajudar a simplificar o processo de investigação. A IA também pode aprender com os pesquisadores enquanto eles revisam e limpam transações suspeitas e automaticamente reforçam o entendimento do modelo de IA para evitar padrões que não levem a atividades fraudulentas.

Detecção de Anomalia

Os sistemas AI foram comprovados como bem-sucedidos na detecção de anomalias nos dados de volume de transações. Esse processo de série temporal examina os volumes de dados esperados com base em padrões históricos. Os limites superior e inferior também são previstos com base na variação de volume. Este sistema é então usado para comparar o valor da transação em tempo real com o volume esperado. Esse sistema em tempo real permite que os administradores de rede sejam notificados quando as transações começam a atingir os limites acima ou ficam abaixo desses limites para que possam executar uma ação antes de uma interrupção no serviço.

Conheça seu cliente

A IA é uma tecnologia ideal para encontrar padrões anômalos e identificar áreas de risco, especialmente quando há um grande número de itens de diferentes tipos que precisam ser revisados ​​e potencialmente correlacionados. O aprendizado de máquina pode ser usado para realizar análises de transações e pode procurar indicadores de comportamento suspeito, incluindo transações com jurisdições duvidosas, empresas suspeitas ou partes conhecidas. A IA também pode oferecer melhores informações sobre transações por meio da análise de dados estruturados e não estruturados. As técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL) permitem que os sistemas de IA pesquisem através de comunicações para encontrar sinais adicionais, incluindo extração de metadados, identificação de pessoas ou empresas referenciadas e categorização da intenção ou propósito da comunicação.