W1siziisijiwmtkvmdqvmjyvmtqvndevmtivotm2l2vuz2luzs1yb29tlwdhdwdlcy1tywnoaw5lltuzntyyicgzks5qcgcixsxbinailcj0ahvtyiisijiwmdb4njqwiyjdxq

5 Manieren waarop Machine Learning de finance markt verandert

Machine Learning is één van de hot topics in 2019. Zeker binnen de finance markt valt er nog veel te winnen op het gebied van deze technologie. De markt heeft bijvoorbeeld veel baat bij efficiëntere processen en een betere customer service. 

In dit blog bespreken wij wat Machine Learning allemaal kan betekenen voor de finance markt.

Fraudepreventie

Banken hebben een groot belang bij het bestrijden van fraude. Het herkennen van geskimde betaalpassen of gestolen creditcards is een belangrijk onderdeel van fraudepreventie. Machine Learning speelt hierbij een belangrijke rol; door te leren van eerdere patronen wordt fraude eerder herkend en daarmee wordt de anti-fraudesoftware ook weer slimmer. Andere variabelen waar naar wordt gekeken zijn afwijkingen van bijvoorbeeld de locatie en het uitgave patroon. De software markeert ongewoon gedrag, waarna een fraude-expert de transactie beoordeelt. Wanneer transacties zijn beoordeeld wordt er ook weer feedback gegeven aan de software. Zo is er een constante feedbackloop die ervoor zorgt dat de software steeds beter fraude leert herkennen.

Risico analyse

Risico analyse is een belangrijk proces voor financiële dienstverleners. Niet gek dus dat ook hier de mogelijkheden van Machine Learning worden onderzocht. Van het goedkeuren van leningen tot het detecteren van witwaspraktijken en andere vormen van criminaliteit, de software helpt bij het sneller opsporen en/of identificeren van risico’s. Uiteraard wordt er ook gekeken naar de mogelijkheden van Machine Learning en het voorspellen van financiële crisis. Machine learning in financiële dienstverlening biedt oplossingen voor deze en vele andere risico's.

Customer Service

Customer service is een belangrijk onderdeel voor veel financiële instellingen. Chatbots zijn al een tijdje in omloop, echter zijn gebruikers niet altijd onder de indruk van de dienstverlening van deze chatbots. Dat is waar machine learning mooie kansen biedt.  Door continue input van gebruikers worden de chatbots steeds slimmer en kunnen steeds meer kleine verzoeken direct verwerkt worden. Andere vragen kunnen door steeds slimmer wordende chatbots snel naar de juiste medewerker worden doorgespeeld, waardoor de klantervaring verbetert.

Marketing

Wellicht is marketing niet de eerste afdeling waar je aan denkt binnen de financiële markt maar ook hier ontwikkelt machine learning zich snel. Het vermogen om voorspellingen te doen op basis van gedrag uit het verleden, is fundamenteel voor elke succesvolle marketinginspanning. Door het analyseren van webactiviteiten, het gebruik van mobiele apps en het meten van reacties op eerdere campagnes, kan Machine Learning software de effectiviteit van een marketingstrategie voorspellen.

Investeringen en aandelenhandel

Machine learning heeft ook interessante toepassingen binnen investment banking en de aandelenmarkt. Met behulp van Machine Learning kunnen fondsmanagers eerder marktveranderingen identificeren dan mogelijk is met traditionele beleggingsmodellen.

Het potentieel van Machine Learning-technologie om de investment banking-industrie te verstoren, wordt door grote instellingen serieus genomen. JPMorgan, Bank of America en Morgan Stanley ontwikkelen bijvoorbeeld al geautomatiseerde beleggingsadviseurs, ondersteund door machine learning-technologie. Dat de financiële markt veel baat heeft bij deze technologie is dus duidelijk, wij kijken uit naar de recap van 2019 om te zien welke toepassingen op grote schaal in gebruik zijn genomen.