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使用人工智能发展银行关系业务

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使用人工智能发展银行关系业务

通过 格雷格·迈克尔森(Greg Michaelson),副总裁,DataRobot银行业务总经理

银行使用机器学习的时间比其他任何人都久,这是有充分理由的。确定最低风险的借款人,定价贷款和预测损失都需要使用预测模型。有时这些模型是简单的计分卡。有时,它们是高度复杂的机器学习模型。许多银行至少已构建了其中一些核心模型,并建立了监视和维护它们的流程,但是在少数几个核心模型之外,更深层次地嵌入人工智能(AI)和机器学习的需求无法满足大多数银行都需要。

格雷格·迈克尔森(Greg Michaelson)

格雷格·迈克尔森(Greg Michaelson)

人工智能和机器学习的这种缺陷的至少部分原因可以由数据科学家的能力和数据的可用性来解释。传统上,数据科学团队会全力以赴构建和维护银行的核心模型。除此之外,在管理,分类和组装数据方面面临的挑战以及将这些模型应用于生产的障碍也就不足为奇了,这也就不足为奇了。

使事情变得复杂的是,过去几年来,银行业的参与者数量急剧增加。金融科技公司正在努力工作,以争夺市场份额,并通过创新和人工智能来做到这一点。银行在数据和专业知识方面仍然具有优势,但是如果银行家不开始创新,这种优势就不会持久。

在AI方面,当今银行中一些业绩最低的就是所谓的 关系业务。这些通常是高接触,高利润,复杂的关系,这些关系有专门的关系经理,并为银行创造了巨大的收入。商业银行业务和公司银行业务以及财富管理团队就是这种关系业务的很好的例子。

几年前,我在一家财富100强公司的异地销售处。与会者都是客户关系经理,他们都获得了销售报酬。当天的前半部分专门讨论勘探策略。接一个推销员的推销员站起来,向他们介绍了他们举办的最新活动,这对他们来说确实“有效”。在体育赛事,早餐会议,打打电话以及许多其他面对面的活动中赢得席位被吹捧为“道路”,它将产生成果。

那时,我记得那是多么的不科学。我什至对收集数据发表了评论,以了解 其实 加工。我很快受到谴责:“这是一个关系业务,”一位经验丰富的推销员告诉我。

从那以后,我已经多次听到相同的观点。 “这笔贷款对于定价模型来说太复杂了。” “这种关系太独特了,无法将其整合到数据集中并从中学到。” “此帐户非常重要,无法由您的模型来驱动。”

几年过去了,这些以关系为主导的业务开始改变自己的音调。受超低利率和日益激烈的竞争影响的企业现在愿意探索新的策略来发展和加深他们的关系。这样做的机会是巨大的。

用例

所有销售团队都使用CRM工具来跟踪销售线索,机会和客户。这意味着所有销售团队都拥有难以置信的有价值的数据,这些数据可以跟踪他们在哪些地方取得成功以及哪些地方没有取得成功。该数据是构建AI解决方案以发展业务的基础。

寻找最佳新客户

在销售世界中,潜在客户列表比比皆是,这是由入站线索,冷电话和第三方数据源驱动的。整理所有内容以了解与谁联系以及关注谁,可能会令人困惑—特别是如果您无权访问任何报告或分析,以表明哪些有效(哪些无效)。

构建用于勘探的AI解决方案涉及首先确定“好”潜在客户的外观。良好前景的最明显定义是可能购买您所出售产品的任何人,但这远非唯一的例子。银行家可能希望根据可公开获得的数据来预测潜在客户的信用质量,以识别他们想在哪里花费精力的客户。或者,他们可能想通过未来的增长或对各种产品的需求来预测哪些客户可能为他们的业务带来最大的价值。

无论如何,一旦定义了良好的客户,则只需将外部潜在客户数据与银行现有的客户群进行匹配即可构建培训数据集。例如,我可能会获取潜在客户可用的数据(功能),并将其与我知道目标价值的当前客户匹配;例如,风险等级或获利能力(我的预测目标)。我可能会尝试预测获利能力,产品需求或利润。一旦建立了模型,我就可以对潜在客户清单进行评分,以便对潜在销售人员进行排名。

加深与当前客户的关系

客户所需的产品和服务的数量与该客户的获利能力密切相关。 AI可以通过识别需要特定产品的特定客户来提高关系经理的效率。如果客户经理可以向特定客户提供特定的产品(而不是向错误的产品提供产品),那么该客户会更快乐,销售会更高,并且关系会变得更牢固。

幸运的是,如果银行使用CRM系统,则该项目所需的数据可能已经被捕获。只需确定要向哪些客户提供哪些产品以及是否购买这些产品,就很简单。哪些客户和产品属性可以预测购买可能性,将取决于产品。

一旦建立好模型,就可以轻松确定营销活动的最佳前景,或者为每次客户互动提供“后盾”报价。

要避免的陷阱

这些只是AI可以提高销售团队效率的方式的几个示例。从技术角度来看,构建解决方案并不复杂,并且部署它们也非常简单。也就是说,在构建这些解决方案时,您需要避免一些障碍。

一定要记录有关销售损失的信息。 销售人员讨厌数据输入(不是所有人吗?)。他们尤其讨厌输入有关丢失交易的数据。但是,捕获有关丢失交易的数据与捕获有关获胜交易的数据一样重要。机器学习需要机器可以学习的数据。这意味着正面和负面的例子。为了构建模型来预测客户行为,必须捕获所有可能的结果。

不要等到您的数据完美为止。 每个人都有数据问题,但是很少见到如此糟糕的数据设置,以至于无能为力。从当前可用的数据开始是AI入门的唯一方法。等到一切都变得完美之后,再也永远不会入门。

不要指望它能在第一时间完美运行。 这些解决方案尽管简单易用,但仍需要一些迭代。我曾与一家大型银行的销售团队合作,预测哪些客户最有可能需要外汇(FX)产品来锁定跨境付款的转换率。我们花了六次迭代才能得到一个好的模型,但是当我们最终做到这一点时,我们将转换率从2%提高到10%,这意味着该组织的销售额增加了1000万美元。

探索和深化模型是大多数银行开始探索AI如何影响您的组织的两种方式。这些用例具有低风险,易于构建,易于实施且具有较高的投资回报率的优点,并且诸如自动化机器学习之类的高级工具现在使开发这些解决方案变得可访问,而无需过去需要大量的前期成本。例如,大量的时间投资,雇用和保留大型数据科学团队,棘手的手动部署等。无论您是大型银行还是信用合作社,拥有大量的复杂交易或简单的定期贷款,AI都可以提供一种直接的方式来实现更多针对您的销售工作。

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丹麦银行部署Quantexa的AI平台进行金融犯罪检测

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丹斯克银行部署Quantexa的AI平台进行金融犯罪侦查1

基于AI的分析和动态单一数据视图可增强合规性

数据和分析软件公司Quantexa率先开发了上下文决策智能,今天宣布其基于AI的技术正在支持Danske Bank,因为它增强了其反洗钱(AML)监视和调查功能。

在2018年成功进行试点之后,该银行现在使用Quantexa的CDI平台对Danske的市场交易业务和金融犯罪调查进行交易监控。借助Quantexa的上下文监控,实体解析&通过使用网络分析功能,丹斯克银行使用人工智能(AI)来发现数据中的真实环境,以检测金融犯罪。

Quantexa的情境决策情报工具的实施帮助增强了Danske银行在市场交易业务中发现外汇,证券和股票等领域可疑活动的能力。

利用技术使我们能够更有效地识别复杂的金融犯罪行为。在广泛的数据集上运行高级分析可以帮助我们更好地检测,调查和预防金融犯罪,”丹麦银行金融犯罪检测主管Satnam Lehal说。

Quantexa的开放平台架构可为市场监控提供高质量的警报,因此该银行已将试点项目推进到下一阶段,并将其与现有基础架构集成。丹麦银行正在继续提高其在银行多个领域的金融犯罪检测和监控能力。

Quantexa首席执行官Vishal Marria表示:“我们在丹麦银行市场业务中进行监控的上下文方法取得了巨大成功,并支持了金融犯罪调查,这是我们即使在最复杂的产品和数据集中也能够浮现可疑活动的另一个很好的例子。 。 “我们期待继续与Danske Bank合作,并通过使数据有意义地用于更有效的决策并提供可集成到现有规模(跨任何规模的组织)的灵活软件工具,来进一步帮助发现有组织犯罪网络的使命。”

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对银行的信任转移和2021年的预测

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对银行的信任转移和2021年的预测2

 By Marcus Swanepoel, Luno的首席执行官

您已经听说它说过无数次:2020年是独一无二的一年。 COVID-19对现代生活各个方面的影响是前所未有的。自然,全球经济和金融体系也不例外。人们削减了开支,就业市场起伏不定,普遍感到不确定–无论您是谁,无论身在何处。

但是2021年呢?具体地说,过去一年的事态在哪里离开了我们的金融体系?我们的银行,我们的货币,我们的储蓄和投资都受到前所未有的关注,到2021年,它可能会成为一个严重的拐点。

它会带来更多的相同,还是前所未有的时代需要采取前所未有的措施?

信心依然……暂时

尽管2020年的事件带来了经济不确定性,但数据并没有您最初想像的那样黯淡。实际上,最近的研究*显示,全球多达90%的人仍然信任当地的高街银行来保证自己的资金安全,与2019年的数据相比仅略有下降。

这些情绪超出了大街小巷,并延伸到上议院和参议院。尽管这一年受到未经测试的货币政策的支配–像英国这样的国家首次接近负利率–公众普遍对地方政府持积极态度:总体上,有58%的人对政府在2020年对经济的处理感到满意,这实际上比上一年增长了3%。

但是,尽管他们对他人的信任仍然相对完整,但是人们的安全–或在这种情况下,就是不安全–他们自己的财务状况遭受了不难理解的打击,这反映在消费者支出上。

例如,在英国,从第一季度到第二季度,消费者支出减少了25%。实际上,这从年初的3400亿英镑下降到几个月后的2540亿英镑。半年减少25%的情况与众不同,消费者支出达到2002年以来的最低水平。

不幸的是,英国的情况已在全球范围内反映出来,因此,从2019年到2020年,认为经济表现“差”或“非常差”的人们增加了13%。这种情绪扩大到了货币,全球40%的人认为他们的当地货币在2021年的价值将下降,只有29%的人认为货币会升值。

2021年最终可以成为比特币的一年吗?

随着COVID的经济影响继续遭受打击,财政政策不断变化以反映这一点,消费者对金融体系和政府的信心可能开始减弱。

那么,这把我们留在哪里呢?尽管绝对没有解决COVID-19损害的快速解决方案,但是政府和金融机构可以解决几个关键领域,尤其是在储蓄和投资方面。

尽管上述统计数据表明对高街银行的信任,但很难想象人们会对低利率或负利率感到满意的情况。

尽管许多人通常将股票或黄金作为投资资金的替代方法,但这些传统的避险手段在今年也表现出了波动性,但更重要的是,它们并未被证明特别有效地成为一种资产:比特币。

在撰写本文时,它最近达到了历史新高,其资产表现优于黄金,石油,甚至包括亚马逊,苹果,Facebook和Google等全球一些最大的公司的股票。

实际上,尽管黄金今年(在撰写本文时)的价值仅增长了22%以上,但与比特币相比却相形见,,比特币在同一时期内的价值上涨了170%。

结果,我们看到诸如美国慈善家Paul Tudor Jones之类的著名投资者将其投资组合的1-2%分配给了比特币。他也不是一个人,MicroStrategy等公司已将其90%的存款余额转移到了比特币中。

尽管比特币尚未成为家用产品,但它仍具有发展势头。我们预计,到2021年,比特币将激增并继续接近主流,作为新的替代性储蓄和投资的地位将日益提高。对储户来说是绝望的一年。

未来还有更多不确定性吗?

如果2020年是不确定的一年,则希望2021年能够恢复正常。但是,在熟悉的回归中,也有机会拥抱新事物。在全球人民可能面临的财政困难时期,政府和金融机构无法提供的新资金显然有机会帮助消费者– or won’t.

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2021年:银行业新的正常生命周期

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2021年:银行业新的正常生命周期3

通过 劳拉·克罗齐(Laura Crozier), Software AG金融服务行业解决方案全球总监

如果不提及2021年银行业的预测,而没有提及2020年和大流行对人们,企业和国家造成的灾难性影响,这是不可能的。

与全球金融危机不同,这次银行能够以“好人”身份升职,重建声誉,并加快数字化转型。主要成果之一是日益智能,高效的在线支付。

2020年,银行业实现了前所未有的创新。这是新常态。总体而言,客户和社会将成为不断变化的行业的受益者。这是我的预测:

声誉重生

全球各地的银行都竭尽全力整合和调整系统和流程,以在大流行期间为客户提供帮助。他们提供贷款住宿,协助政府 分配经济救济, 通过提高非接触式消费限额和虚拟存款来支持消费者。

到2021年,由于经济状况驱使银行处理不良贷款,抵押品赎回权,裁员等问题,银行将有可能失去如梦似幻的光辉。但是,除了作为资本和流动性提供者的社会角色之外,银行还将进行投资以维持其声誉作为值得信赖的优秀企业公民,并利用自己的力量说服其客户和提供商采用更高的环境和道德标准。这将是银行碳中和,可持续融资,为没有银行账户,多样性和性别平等服务的领域(因为经营一家大型全球银行的妇女人数将从原来的两倍增加(花旗银行的简·弗雷泽(Jane Fraser))到两个)。这是一个开始。

工作方式的成熟

早在第一季度,当银行员工将笔记本电脑放在餐桌上时,战略上进行业务转型的银行就加快了工作速度。那些战术上或围墙上的人现在清楚地知道,这项工作必须从战略上进行。

过程和工作方式的裂缝及其带来的风险可能会严重恶化。尤其是从后台的角度来看,仅仅依靠“组织记忆”和大学附近的知识来完成正确的工作是不够的。先进的银行突破了远程工作的界限,并且概念证明是成功的。因此,他们正在加倍开发数字双胞胎并迁移到云。他们正在采用 混合办公室/ WFH方法 减少健康风险并永久降低成本。水冷却器将永远不会是一样的。

现金之死

好吧,关于现金死亡的传言可能有点夸张,因为总会需要现金(在某种程度上,还有支票;例如,美国似乎没有现金就无法生存)。但是,这种流行病永久性地改变了消费者和小型企业的银行业务方式,现金贬值的速度因 十年 受到大流行的影响。例如, 挪威中央银行 他说,自三月份以来,该国的现金支付已下降到仅占交易额的4%。

暗示?这将是 继续至关重要 不断发展的支付方式,使其变得智能,安全,灵活,可以在零售和商业银行业务的新世界中竞争。此外,渠道组合的永久性变化将使银行与客户的面对面互动逐渐消失。分支机构不会完全消失,但将保留给高价值的活动-仅需预约。为了进行补偿,必须以数字方式和智能方式传递个人风格。

银行作为“金融健康合作伙伴”的角色正在诞生。银行将使用客户的数据,不仅用于个性化和区分银行业务体验,而且还将针对整个生态系统中传统银行业务以外的产品和服务提出建议,以更好地为客户提供服务。就像客户拥有现金(物理或数字)一样,将来他们将要求拥有自己的数据(并可以与他们选择的人共享)。然后,零售和商业客户将共享他们的数据以换取价值。

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