\nUnele b\u0103nci prefer\u0103 s\u0103 adopte inova\u0163ia ca un mod de operare, altele s\u0103 a\u015ftepte \u015fi s\u0103 analizeze reac\u0163ia pie\u0163ei, \u00eenainte s\u0103 implementeze tehnologii sau modele similare. \u00cen cazul adopt\u0103rii ML, pare s\u0103 existe un consens c\u0103 aceasta va \u00eembun\u0103t\u0103\u0163i interac\u0163iunea personalizat\u0103 cu clientul, va reduce costurile cu v\u00e2nz\u0103rile \u015fi timpul de reac\u0163ie \u015fi va \u00eembun\u0103t\u0103\u0163i acurate\u0163ea predic\u0163iilor \u00een cadrul activit\u0103\u0163ilor opera\u0163ionale, cum ar fi cele despre performan\u0163ele v\u00e2nz\u0103rilor, riscurile de neperforman\u0163\u0103 a produsului, evolu\u0163ia pie\u0163ei sau comportamentul clien\u0163ilor.<\/p>\n
\nDac\u0103 analiz\u0103m pie\u0163ele mai avansate, sectorul b\u0103ncilor de investi\u0163ii (\u00een special cele comerciale) utilizeaz\u0103 de aproape un deceniu deja modele matematice avansate \u015fi infrastructur\u0103 de ultim\u0103 genera\u0163ie (inclusiv private cloud) pentru a automatiza selectarea activelor profitabile \u015fi executarea tranzac\u0163iilor.<\/p>\n
\nAdoptatorii timpurii ai algoritmilor de Machine Learning
\nPrimele versiuni de ML au fost folosite pentru a ajuta la detectarea fraudelor \u015fi riscurilor de securitate, prin utilizarea unui set complex de reguli. Algoritmii mai noi asigur\u0103 o protec\u0163ie activ\u0103, se adapteaz\u0103 \u00een timp real la amenin\u0163\u0103rile existente \u015fi le elimin\u0103 pe cele poten\u0163iale prin analizarea continu\u0103 a unor fluxuri de date interne \u015fi externe.<\/p>\n
\nUn alt domeniu a fost administrarea automat\u0103 a portofoliilor (sau robo-consultan\u0163i) . Ace\u015ftia implic\u0103 algoritmi matematici combina\u0163i cu \u00eenv\u0103\u0163area automat\u0103, care monitorizeaz\u0103 \u015fi iau decizii semiautomate (\u00een func\u0163ie de anumite praguri) care calibreaz\u0103 portofoliul financiar astfel \u00eenc\u00e2t acesta s\u0103 fie \u00een concordan\u0163\u0103 cu obiectivele legate de venituri \u015fi de expunerea la risc setate de oameni.<\/p>\n
\n\u00cen alte zone, precum creditarea \u015fi subscrierea, s-au experimentat algoritmii de \u00eenv\u0103\u0163are automat\u0103 pentru a cre\u015fte acurate\u0163ea predic\u0163iilor sau pentru a reduce riscul asigur\u0103torului \u00een privin\u0163a produselor de asigurare general\u0103.
\n\u00cen concordan\u0163\u0103 cu politica orient\u0103rii spre client, ML a \u00eenceput, de asemenea, s\u0103 genereze un nivel mai bun de interac\u0163iune cu clientul, cre\u015fterea gradului de loializare \u015fi cum men\u0163ionam, de anticipare a amenin\u0163\u0103rilor la adresa securit\u0103\u0163ii cibernetice.<\/p>\n
\nMachine Learning: cum ne afecteaz\u0103?
\n\u00centrebarea care ne vine \u00een minte atunci c\u00e2nd auzim de ML este legat\u0103 de rolul pe care \u00eel vom avea dup\u0103 apari\u0163ia unei inteligen\u0163e robotice, ultra rapide, care ne va ghida \u015fi probabil monitoriza \u015fi va fi bazat\u0103 pe date la care nu am avut neap\u0103rat acces (a se vedea \u201efake news\u201d). Ce \u015ftim pentru moment este ca ML a transformat majoritatea locurilor de munc\u0103, \u00eembun\u0103t\u0103\u0163ind cunoa\u015fterea uman\u0103 prin analiza mai rapid\u0103 a unui volum mai mare de date. S\u0103 lu\u0103m exemplul centrelor telefonice de asisten\u0163\u0103 a clien\u0163ilor: robo\u0163ii crea\u0163i pe baz\u0103 de ML r\u0103spund la \u00eentreb\u0103rile frecvent adresate, reduc\u00e2nd astfel nevoia de personal.<\/p>\n
\n\u00cen acela\u015fi timp, ML a creat \u015fi multe locuri de munc\u0103. Aceste solu\u0163ii necesit\u0103 for\u0163\u0103 de lucru care s\u0103 structureze \u015fi s\u0103 clasifice baza de cuno\u015ftin\u0163e existente despre fiecare client \u015fi, de asemenea, care s\u0103 \u201eantreneze\u201d algoritmii pentru a da r\u0103spunsuri specifice. Iar tehnologiile inteligente au nevoie de oameni inteligen\u0163i.<\/p>\n
\nConsider c\u0103 tendin\u0163a centrelor telefonice de asisten\u0163\u0103 a clien\u0163ilor bazate pe ML se va maturiza \u00een sectorul bancar rom\u00e2nesc \u00een urm\u0103toarele 12 luni \u2013 vedem deja multe b\u0103nci care au lansat sau experimenteaz\u0103 cu acest concept precum Banca Transilvania , Libra Bank sau Raiffeisen Bank . Suntem abia la \u00eenceputul drumului, iar interac\u0163iunile actuale genereaz\u0103 \u00een acela\u015fi timp \u015fi mult\u0103 frustrare clien\u0163ilor.<\/p>\n
\nMulte b\u0103nci care doresc s\u0103 se diferen\u0163ieze \u015fi mai mult \u00een demersul de atragere a clien\u0163ilor, p\u0103str\u00e2ndu-\u015fi, \u00een acela\u015fi timp, planurile de optimizare a costurilor, s-au concentrat \u00een ultima vreme asupra sinergiilor oferite de RPA (Robotic Process Automation, automatizarea proceselor prin robotizare) \u015fi de ML, cu rezultate \u00eembun\u0103t\u0103\u0163ite at\u00e2t la nivelul calit\u0103\u0163ii, c\u00e2t \u015fi al eficien\u0163ei. Combinarea datelor structurate cu text nestructurat reprezint\u0103 Sf\u00e2ntul Graal pentru majoritatea departamentelor de marketing, v\u00e2nz\u0103ri \u015fi analiz\u0103 a riscului.<\/p>\n
\nAv\u00e2nd \u00een vedere c\u0103 interac\u0163iunea vocal\u0103 ajunge \u00een prim-plan, preconizez o integrare mai mare a serviciilor bancare mobile cu aplica\u0163iile robotice pe baz\u0103 de voce.<\/p>\n
\nCe e de f\u0103cut?
\nB\u0103ncile sunt supuse unei presiuni tot mai mari de a pune la dispozi\u0163ia clien\u0163ilor platformele, datele \u015fi experien\u0163a pe care ace\u015ftia le a\u015fteapt\u0103, \u00een acela\u015fi timp respect\u00e2nd exigen\u0163ele \u00een materie de confiden\u0163ialitate (a se vedea reglement\u0103rile GDPR), securitate, juridice \u015fi etice. Pentru a utiliza cu adev\u0103rat ML ca diferen\u0163iator competitiv, b\u0103ncile vor trebui mai \u00eent\u00e2i s\u0103 identifice scenariile de utilizare comercial\u0103 \u015fi s\u0103 \u00een\u0163eleag\u0103 ce date relevante sunt disponibile \u015fi unde, apoi s\u0103 le cure\u0163e, clasifice \u015fi \u00eembun\u0103t\u0103\u0163easc\u0103 prin intermediul datelor externe.<\/p>\n
\nO decizie \u00een privin\u0163a infrastructurii \u015fi aplica\u0163iilor (\u00een prezent, multe fiind de tip \u201eopen source\u201d) este obligatorie, \u00eempreun\u0103 cu identificarea capacit\u0103\u0163ilor \u015fi a unui ecosistem de parteneri pentru implementarea cu succes a solu\u0163iilor. Odat\u0103 ce scenariile de utilizare sunt agreate \u015fi implementate, trebuie monitorizat\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u0163irea performan\u0163elor \u015fi continuat\u0103 antrenarea modelelor ML, pentru a se ameliora acurate\u0163ea.<\/p>\n
\nAm convingerea c\u0103 b\u0103ncile care au un plan clar \u015fi realizabil, care au identificat sursele de date disponibile \u015fi care vor adopta devreme algoritmi de ML vor beneficia de o reac\u0163ie pozitiv\u0103 din partea pie\u0163ei, \u00ee\u015fi vor \u00eembun\u0103t\u0103\u0163i marjele de profit prin reducerea riscurilor globale \u015fi, drept consecin\u0163\u0103, a provizioanelor. De asemenea, \u00ee\u015fi vor ameliora performan\u0163a opera\u0163ional\u0103 prin identificarea ineficien\u0163elor \u015fi vor c\u00e2\u015ftiga cote de pia\u0163\u0103 mai mari, deoarece atragerea de noi clien\u0163i \u015fi interac\u0163iunea personalizat\u0103 vor genera loialitate \u015fi implicit venituri mai mari.
\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00cen general, sectoarele care \u00eembr\u0103\u0163i\u015feaz\u0103 inova\u0163ia mai rapid sunt cele \u00een care se observ\u0103 o lupt\u0103 constant\u0103 pentru clien\u0163i, care sunt, pe zi ce trece, tot mai nestatornici \u2013 sectorul bancar fiind reprezentativ din acest punct de vedere.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[510],"tags":[14742,7267,10911],"class_list":["post-169005","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-actualitate","tag-asteptari","tag-banci","tag-solutii"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/169005","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=169005"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/169005\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=169005"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=169005"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bm.dev.synology.me\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=169005"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}