ИИ и недалекое будущее платежей

Не так давно выявление мошенничества с кредитными картами требовало в основном ручного труда. Компьютеры можно было запрограммировать на выявление значительных расхождений в базах данных транзакций - например, чрезвычайно дорогой покупки из другой страны, - но это было не более того. Человек все равно должен был прочесать данные и решить, является ли транзакция мошеннической.

Хотя вмешательство человека, вероятно, никогда не исчезнет полностью, за последнее десятилетие технологии значительно продвинулись в том, что можно автоматизировать, а что требует ручного вмешательства для выявления и предотвращения мошенничества.

Это связано с достижениями в области машинного обучения за последнее десятилетие, и эта технология постепенно интегрируется в мир бизнеса по мере того, как данные становятся все более распространенными.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект - это всеобъемлющий термин, который можно разделить на три основных элемента. Каждый элемент может использоваться по отдельности или как часть целостной системы в зависимости от области применения.

Большие данные: Большие данные относятся к измерению и отслеживанию показателей в автоматизированном режиме в больших объемах. Простым примером является аналитика веб-сайта - такие данные, как время прибытия посетителей, продолжительность пребывания и местоположение IP-адреса, обрабатываются в единой базе данных для отчетности по всей платформе. Подобные большие данные работают на протяжении всего жизненного цикла клиента/продукта/услуги, собирая показатели практически по всем параметрам.

Машинное обучение: Машинное обучение представляет собой систему сортировки данных по шаблонам и моделям с помощью различных алгоритмов. По мере обработки данных выявляются черты и элементы, которые затем настраивают алгоритмы для более детального изучения. Таким образом, машинное обучение постоянно учится без явного программирования и выявляет закономерности для прогнозирования результатов.

Нейронная сеть: Нейронные сети, созданные по образцу нейронной сети человеческого мозга, обеспечивают искусственное глубокое обучение (отличное от машинного). Нейронные сети основаны на одном центральном алгоритме анализа поступающих данных. Это позволяет делать выводы даже при наличии ограниченных или разрозненных элементов, обеспечивая решения и результаты, схожие с тем, что мы считаем человеческой интуицией.

Как искусственный интеллект влияет на платежную индустрию

ИИ присутствует в нашей повседневной жизни, хотя большинство людей этого не осознают. Знает ли Алекса ваше расписание? Знает ли Siri ваши любимые утренние плейлисты? Эти знания достигаются с помощью той же технологии машинного обучения, которая позволяет выявлять мошенничество. В конечном итоге все сводится к обработке данных и выработке рекомендаций для принятия решений.

В платежной индустрии это больше всего затрагивает три области:

Защита клиентов: Каждая транзакция, которая обрабатывается с помощью электронных платежей - будь то кредитная карта, дебетовая карта, оплата с помощью мобильного устройства и т.д. - оценивается на предмет одобрения или неодобрения. Это основные защитные ворота против мошеннических покупок. В мире искусственного интеллекта решение об одобрении или неодобрении - таким образом, определяя, является ли транзакция подлинной или подозрительной - принимает искусственный интеллект.

• Большие данные: Покупки каждого клиента позволяют получить данные о распространенных покупках, общем времени совершения покупок, общих местах и другую информацию.
• Машинное обучение: Эти данные обрабатываются для выявления закономерностей и аномалий в поведении при совершении трат и покупок.
• Нейронная сеть: Когда покупка не вписывается в эти закономерности, нейронные сети могут оценить транзакцию и вынести решение о подлинности.

Благодаря использованию инструментов ИИ для защиты клиентов, предотвращение мошенничества становится быстрее и проще, чем когда-либо прежде. Фактически, 65% финансовых учреждений отмечают, что машинное обучение является наиболее приоритетной инвестицией для использования в случаях мошенничества. По мере совершенствования ИИ это число будет только расти.

Отношения с клиентами: Несколько десятилетий назад в отношениях с клиентами использовался широкосетевой подход, массовые рассылки и телефонные предложения. Возможно, существовала некоторая сортировка по собранным демографическим данным, но все данные обрабатывались вручную, поэтому создать по-настоящему индивидуальные отношения было просто невозможно. Сегодня огромная вычислительная мощность и передовые технологии искусственного интеллекта могут укрепить отношения с клиентами.

Какие предложения актуальны для клиента? Какие функции им понадобятся? Являются ли они постоянными покупателями? Такая информация может быть быстро обработана и идентифицирована ИИ. Подумайте о том, что 64% потребителей в США используют мобильные устройства для управления своими счетами, а 80% пользуются отделениями для получения ряда услуг. Интеграция и обработка данных по всем каналам, знание поведения членов клуба могут помочь улучшить клиентский опыт и предоставить то, что действительно нужно клиентам.

Обслуживание клиентов: Обслуживание клиентов может вызывать разочарование, если оно связано с бесконечными телефонными звонками или круговыми веб-путями. ИИ может упорядочить все это. Возможности ИИ для поддержки операционных процессов означают более точные автоматизированные ответы на повторяющиеся вопросы, связанные с обслуживанием клиентов, что делает общую нагрузку по обслуживанию и поддержке гораздо более эффективной и позволяет сотрудникам сосредоточить свое время и энергию на других обязанностях.

Это создает все более благоприятный и упрощенный процесс обслуживания для клиента, что делает его более счастливым. Никто не любит ждать обслуживания клиентов, особенно если это связано с платежами и мошенничеством.

ИИ для настоящего и будущего

Хотя финансовая отрасль может быть одной из самых старых и традиционных, передовые технологии позволили ей привнести новые идеи и дальнейшее развитие в цифровую эпоху. Результат: более эффективные инструменты для борьбы с мошенничеством, лучший маркетинг и более эффективные операции.

Но все еще не все идеально - 39% пользователей кредитных карт сталкивались с тем, что их финансовое учреждение ставило под сомнение или блокировало транзакцию, а 68% из них видели, что хотя бы одна действительная транзакция была заблокирована/поставлена под сомнение. Это говорит о том, что отрасли необходимо постоянно повышать устойчивость к рискам и совершенствовать стратегии борьбы с мошенничеством. Это отразится на уровне удовлетворенности клиентов любой организации, что приведет к росту доходов, ценообразования и предложения услуг. Сегодня ИИ только становится частью процесса платежей, но завтра ИИ представляет собой возможность поддержать вашу общую стратегию, видение и клиентский опыт.

С уважением, Денис Андреевич.

Источник: Яндекс. Картинки

Данная информация необходима для жителей всех регионов России: Адыгея, Алтай, Башкирия, Бурятия, Дагестан, Ингушетия, КБР, Калмыкия, КЧР, Карелия, Коми, Крым, Марий Эл, Мордовия, Саха (Якутия), Северная Осетия (Алания), Татарстан, Тыва, Удмуртия, Хакасия, Чечня, Чувашия, Алтайский край, Забайкальский край, Камчатский край, Краснодарский край, Красноярский край, Пермский край, Приморский край, Ставропольский край, Хабаровский край, Амурская область, Астраханская область, Архангельская область, Белгородская область, Брянская область, Владимирская область, Волгоградская область, Вологодская область, Воронежская область, Ивановская область, Иркутская область, Калининградская область, Калужская область, Кемеровская область, Кировская область, Костромская область, Курганская область, Курская область, Ленинградская область, Липецкая область, Магаданская область, Московская область, Мурманская область, Нижегородская область, Новгородская область, Новосибирская область, Омская область, Оренбургская область, Орловская область, Пензенская область, Псковская область, Ростовская область, Рязанская область, Самарская область, Саратовская область, Сахалинская область, Свердловская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Томская область, Тульская область, Тюменская область, Ульяновская область, Челябинская область, Ярославская область, города федерального значения - Москва, Санкт-Петербург, Севастополь, Еврейская автономная область, Еврейская автономная область. Санкт-Петербург, Севастополь, Еврейская автономная область, ХМАО, ЯНАО, Ненецкий и Чукотский округа.