人工智能是最先进的技术,通过传统的各种行业进行企业的传统方法。特别是在银行业,通过与人工智能和商业智能技术一体化的高科技工具采用了向上螺旋。主要是由于对商业智能的好处的认识,全球的银行业预计将目睹各种商业运营传统上发生的海洋变革。

本文通过大数据分析迅速发展银行业如何迅速推进运营分析,以确保最高水平的商业诚信和网络安全。通过在未来的未来的预测分析和规范分析工具,银行业很快就很可能接受广泛的技术改造。阅读更多,了解如何通过与预测和规范分析集成的工具的广泛应用来说,对银行业如何向银行业展开的重要见解。

 

银行业&财务:从人工智能转移到预测分析

虽然商业智能和人工智能通过整个金融业的银行账户找到了途径,但利益相关者在寻找更先进的工具中持续寻求抵御其业务的景观。

随着这种先进技术工具的出现,银行和其他金融机构正在采取新的步骤,以实现预测银行和金融部门未来趋势的目标。

预测分析是将人工智能和数据挖掘技术相结合的最新技术,处理和分析大量数据和信息。通过获取相关信息和处理数据,集成在预测分析工具中的各种计算机模型可以帮助企业更准确地预测并为未来事件做好准备。

随着预测分析工具的增加,银行业也目睹了采用规定分析工具的显着增加。虽然预测分析有助于银行机构理解并预测未来的增长前景,但规定的分析使他们能够在面临预测的未来情况时需要采取的行动。

银行业&金融部门利用预测分析的力量,以预测未来趋势的趋势,以及根据这些预测来改变业务策略的规范分析。

因此,这表明银行业务大幅依赖商业智能和数据挖掘,以了解管理队如何改变他们的行动计划,以便在可预见的未来可能影响行业增长的变化将预期结果同步。

10个预测和规范分析在银行业和金融部门的最佳应用

1.财务管理

银行依赖于今天财务管理的商业智能解决方案,以实现当前可用的预测和规定分析工具等机器学习应用和大数据分析的大量效益。各种商业智能解决方案与这些技术集成,可以使银行机构能够进行数据驱动的决策,特别是在设计重要的商业策略范围内的财务管理的同时。

2.欺诈预防

欺诈预防是银行业预测和规范分析工具的最关键且敏感的应用之一,主要是由于网络攻击和网络安全威胁的兴起。配备具有预测和规定分析的先进工具的银行可以很容易地识别此类问题。这可能最终帮助他们准确地预测潜在的威胁并防止违反敏感数据和欺诈潜力。

3.应用筛选

银行机构和许多这样的金融机构往往淹没了无数的申请。在现代技术时代,银行正在利用预测和规定的分析工具来处理和分析大规模的应用程序,没有任何延迟或错误。

4.更好的流动性/现金规划

银行不仅在财务管理应用中使用预测和规定的分析,而且还在确保更好的流动性或现金供应方面进行更好的规划。由于通过商业智能的液体资产的最佳管理可能导致更有利可图的结果,预测和规范性分析工具可能在金融部门获得更多普及。

5.客户获取和保留

预测和规定的分析工具利用最先进的数据驱动技术,例如人工智能,机器学习和大数据,以确定客户获取和保留的机会。银行可以利用商业智能来运行客户保留和新客户收购的活动,并通过更优化的目标来帮助他们轻松地发现更有可能对这些活动进行回应的高价值客户群。

6.了解客户购买习惯

银行机构和金融组织,尤其是独立运营的机构和金融组织,通常必须努力努力与为其目标客户介绍合适的计划相关的问题。现在,随着AI驱动的预测和规范分析工具的使用,整个银行部门可以轻松识别目标客户组行为的潜在变化。这可能最终导致更成功的产品和计划,从而实现了银行业的积极增长。 

7.贷款批准

通过它们遵循的系统越来越复杂,以评估负载应用程序。考虑到一些申请可以批准的事实,尽管他们没有高级FICO,银行和金融机构依靠先进的预测和规定性分析工具,以减少不必要的拒绝贷款,帮助非传统借款人获得批准的贷款。

8.交叉销售

通过分析其现有客户的行为和购买趋势,银行和金融组织正在努力发现多种产品和计划可以投放的机会。预测和规定的分析工具可以帮助这些金融机构确定成功和高效的交叉销售的潜力。这不仅有助于组织的盈利能力,而且有助于改善客户关系,在未来开放更好的机会。

9.客户终身值(LTV)

今天,银行机构正在努力确保他们的客户不会反弹,因为竞争的强度只随着时间的推移而增加。在预测和规定的分析工具的帮助下,银行组织正在简化他们的客户参与努力,以实现基于客户终生价值的一些胜利。

10.客户关系管理

这是预测和规范性分析工具的最实际应用之一,因为它们可以精确地通知银行应如何修改或改进客户关系管理。借助各种见解,例如银行必须以更好的客户参与努力为重点的各种见解,我们如何在过去的某些促销活动中如何回应某些促销活动,以及如何在各种客户参与活动中获得更好的回报。