Machine learning được vận hành như thế nào và chúng có thể giúp ích gì cho các ngân hàng? Cùng SmartOSC Fintech tìm hiểu về khái niệm, lợi ích và xu thế toàn cầu của ứng dụng này nhé!
Machine Learning là khái niệm dùng để diễn tả việc học hỏi, tự động hiểu và xử lý các dữ liệu dựa vào các kỹ thuật mô hình hóa bài toán. Chẳng hạn như máy tính tự động phân loại thư rác, thư quan trọng…
Tính năng nổi bật của Machine Learning là khả năng “tự học”. Theo thời gian, với nhiều dữ liệu ngày một nhiều hơn, các thuật toán cho phép hệ thống tính toán “thông minh” hơn. Sai số sẽ được giảm thiểu, kết quả đưa ra được chính xác hơn. Nghĩa là càng vận hành, Machine Learning càng “tự học” một cách thông minh hơn mà không cần đến sự can thiệp của con người.
Các ngân hàng và tổ chức tài chính đã sử dụng machine learning để phát hiện và ngăn ngừa các giao dịch giả trong nhiều năm nay. Từ đó, giảm thiểu được công sức con người cực lớn. Ví dụ bạn muốn hoàn thành việc kiểm tra 12.000 hợp đồng tín dụng thương mại sẽ cần 360.000 giờ làm việc. Nhưng với công nghệ AI lại chỉ mất vài giây đã hoàn thành.
Hơn nữa, việc xét duyệt tín dụng dựa trên machine learning đưa ra kết quả chính xác hơn nhờ mô hình chấm điểm theo AI kết hợp lịch sử tín dụng của khách hàng. Cùng với sức mạnh của big data, các ngân hàng có thể phân tích lượng dữ liệu lớn hơn trước rất nhiều.
Mô hình chấm điểm tín dụng dựa trên AI của Intel có thể giúp ngân hàng tăng khả năng của Machine learning và phân tích dữ liệu. Cụ thể là:
Smartosc solutions : BACKBASE DIGITAL BANKING, BUY NOW PAY LATER, LOS, CDP, EKYC, DIGITAL ONBOARDING
Trên thế giới, Machine Learning hiện được áp dụng rộng rãi trong việc khai thác dữ liệu, phát hiện thẻ tín dụng giả, chẩn đoán y khoa, chơi trò chơi và điều hướng rô-bốt (robot locomotion), phân tích thị trường chứng khoán, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, phân loại các chuỗi DNA, dịch tự động.
Machine Learning trong các ứng dụng trên sẽ tiếp tiếp nhận dữ liệu đầu vào, thực hiện xử lý, phân tích qua “bộ não logic” nhiều lớp, với độ phức tạp và mức độ “thông minh” ngày càng tăng.
Nhờ áp dụng phương pháp Machine Learning trong vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo, các tập đoàn và công ty lớn trên thế giới đều đạt được những bước phát triển thần kỳ. Chẳng hạn như Facebook, Amazon, Google và các ngân hàng lớn nhỏ trên thế giới.
Như vậy, chúng ta có thể thấy được một cách rõ ràng công nghệ Machine Learning hỗ trợ đắc lực cho ngân hàng trong quá trình xử lý, xét duyệt tín dụng và nhiều công việc khác. Đây là một xu thế toàn cầu mà các ngân hàng đang theo đuổi để có bước phát triển nhảy vọt, đem đến lợi nhuận cao, giảm thiểu sức người trong nhiều công đoạn.
Retail banking has come a long way since its inception. In the current age of…
Integrated banking technology has revolutionized the banking industry, offering many benefits that are changing how…
In the highly competitive banking industry, customer relationship management (CRM) has become a critical component…
As the banking industry evolves, customers demand more convenient and flexible banking services. This has…
Banking software has revolutionized the financial industry, enabling financial institutions to serve customers more efficiently…
Bank strategy consultant As the banking industry evolves rapidly, financial institutions must stay ahead of…