یادگیری ماشینی بانک ها موارد استفاده گسترده ای از تشخیص کلاه برداری تا تجربه مشتری دارد .

بانــک هــای سنتـــی در تلاشنـــد تا ورود بـــانک داری نوین و آنلاین خود را باز و فعال نگه دارند.

وجود ویژگی های کاربر پسند و بر حسب تقاضــــا، یــک امـــر معمول در بانکداری به حساب می آید

زیرا مشتریان دوست دارند تا برخورد خاصی با آنها صورت پذیــرد به  جای اینکه به چشم یک عدد

به آنها نگاه شود. در نتیجه رقابت بین بانک ها و موسسات مالی بسیار شدید شده است و آنها سعی

دارند تا با ارائه امکانات جدید مشتریان خود را حفظ کنند.

مبانی یادگیری ماشینی برای بانک ها

براساس تحقیقات انجام شده از Narrative Science ، 32 درصد از موسسه های اقتصادی سنتی

قبلاً راه حل های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را اتخاذ کـــرده اند. امــا این راه حل ها چه ویژگی

هایی برای این دست از موسسات خواهد داشت؟ در ابتدایی حالت ترین الگوریتم های یادگیری ماشین

از مجموعه داده های عظیم برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی نتایج استفــاده می کنند. به این صورت

به موضوع نگاه کنید: به جای نوشتن کدی که به رایانه ها می گوید چگونه می توانید یک مربع را از

یک دایره تشخیص دهد ، یادگیری ماشین از میلیون ها نمونه استفاده می کنـــد تا به درک دستگاه ها

 برای تشخیص تفاوت اساسی بین این دو شکل کمک کند. یادگیری ماشینی می تواند سریع تر وام بدهد.

مشتریانی که متقاضی اعتبار هستند یا به دنبال تأییـــد درخواست وام هستند ، هفته ها در منتظر هستند.

اکنون بسیاری از موسسه ها این جدول زمانی را با استفـــــاده از یــــادگیری ماشینی به چند روز کاهش

داده اند. بانک ها می توانند از یادگیری ماشین برای بهبود تأیید هویت استفاده کنند دستیار های مجازی

میتنی بر یادگیری ماشینی اکنــــون برای ارائه خدمات سریع به مشتـــری مورد استفاده قرار می گیرند

با ارائه اطلاعات كلیدی ، مشتریان می توانند سریع رمزهای عبور را بازیابی  كنند یا اطلاعات كلیدی

مالی را بدون انتظار یا مراجعه حضوری به شعبه به دست آورند.