Banken en andere financiële instellingen zijn al lang early adopters van open-source software voor verwerking en analyse van big data. In 2010 heeft Morgan Stanley begon te gebruiken het open-source Apache Hadoop-framework als onderdeel van een klein experiment. Het bedrijf had moeite om traditionele databases met succes te schalen naar de enorme hoeveelheden gegevens die zijn wetenschappers wilden gebruiken, dus besloot het alternatieve oplossingen te onderzoeken. Hadoop is nu een hoofdbestanddeel van Morgan Stanley en helpt bij alles, van het beheren van CRM-gegevens tot portfolio-analyse. Andere open-source relationele databasesoftware, zoals MySQL, MongoDB en PostgreSQL, zijn onmisbare tools geweest voor het begrijpen van big data in de financiële sector.
Technologie geeft de financiële dienstverlening een concurrentievoordeel, en kunstmatige intelligentie (AI) wordt in snel tempo de standaardaanpak voor het extraheren van waardevolle inzichten uit big data en het in realtime analyseren van activiteiten in de bank-, vermogensbeheer- en verzekeringssector. Door AI-algoritmen te gebruiken om ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen, audio of video om te zetten in vectoren, een machinaal leesbaar numeriek gegevensformaat, is het mogelijk om gelijkeniszoekopdrachten uit te voeren op enorme miljoenen, miljard of zelfs biljoen vectordatasets. Vectorgegevens worden opgeslagen in een hoogdimensionale ruimte en vergelijkbare vectoren worden gevonden met behulp van zoeken naar overeenkomsten, waarvoor een speciale infrastructuur nodig is, een vectordatabase genaamd.
Milvus is een open-source vectordatabase die speciaal is gebouwd voor het beheren van vectorgegevens, wat betekent dat ingenieurs en datawetenschappers zich kunnen concentreren op het bouwen van AI-toepassingen of het uitvoeren van analyses – in plaats van op de onderliggende data-infrastructuur. Het platform is gebouwd rond AI-applicatieontwikkelingsworkflows en is geoptimaliseerd om machine learning-operaties (MLOps) te stroomlijnen.
Veel voorkomende toepassingen van AI in de financiële dienstverlening zijn onder meer algoritmische handel, portefeuillesamenstelling en optimalisatie, modelvalidatie, backtesting, Robo-advising, virtuele klantassistenten, marktimpactanalyse, naleving van regelgeving en stresstests. Dit artikel behandelt drie specifieke gebieden waarop vectorgegevens worden gebruikt als een van de meest waardevolle activa voor banken en financiële bedrijven:
- Klantervaring verbeteren met chatbots voor het bankwezen.
- De verkoop van financiële diensten stimuleren en meer met aanbevelingssystemen.
- Analyse van inkomstenrapporten en andere ongestructureerde financiële gegevens met semantische tekstmining.
De klantervaring verbeteren met chatbots voor het bankwezen
Bankchatbots kunnen de klantervaring verbeteren door consumenten te helpen bij het kiezen van beleggingen, bankproducten en verzekeringspolissen. Digitale diensten worden onder meer snel populair door trends die worden versneld door de pandemie van het coronavirus. Chatbots gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om door gebruikers ingediende vragen om te zetten in semantische vectoren om naar overeenkomende antwoorden te zoeken. Moderne bankchatbots bieden gebruikers een persoonlijke, natuurlijke ervaring en spreken op een gemoedelijke toon. Milvus biedt een datafabriek die zeer geschikt is voor het maken van chatbots met behulp van realtime zoeken naar vectorgelijkenis.
Lees meer in onze demo over bouwen chatbots met Milvus.
Verkoop van financiële diensten en meer stimuleren met aanbevelingssystemen
De private banking-sector gebruikt aanbevelingssystemen om de verkoop van financiële producten te verhogen door middel van gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van klantprofielen. Aanbevelingssystemen kunnen ook worden gebruikt in financieel onderzoek, zakelijk nieuws, aandelenselectie en handelsondersteunende systemen. Dankzij deep learning-modellen wordt elke gebruiker en elk item beschreven als een inbeddingsvector. Een vectordatabase biedt een inbeddingsruimte waar overeenkomsten tussen gebruikers en items kunnen worden berekend.
Lees meer in onze demo over op grafieken gebaseerde aanbevelingssystemen met Milvus.
Analyse van winstrapporten en andere ongestructureerde financiële gegevens met Semantic Text Mining
Text mining-technieken hadden een aanzienlijke impact op de financiële sector. Naarmate financiële gegevens exponentieel groeien, is text mining een belangrijk onderzoeksgebied op het gebied van financiën geworden.
Deep learning-modellen worden momenteel toegepast om financiële rapporten weer te geven door middel van woordvectoren die tal van semantische aspecten kunnen vastleggen. Een vectordatabase zoals Milvus kan enorme semantische woordvectoren uit miljoenen rapporten opslaan en vervolgens in milliseconden naar overeenkomsten zoeken.
Lees meer in onze demo dat omvat semantisch zoeken met Milvus, kennisgrafiek QA, webcrawlers en meer.
Wees geen vreemde
CreditSource link
