Основные технологии
Big Data
Процессы: Антифрод, предсказания потребности в продуктах
(кредит\карта), персональные предложения, кластеризация клиентов
Методы: Стэк hadoop, spark, cassandra.
Искусственный интеллект
Процессы: Чат, общение с клиентами, анализ данных.
Методы: Нейронные сети, машинное обучение, Deep Learning.
Возникшие вопросы и решения
Основные вопросы, с которыми пришлось столкнуться:
- Мошенничество, вопросы подтверждения личности;
- Качество работы сервисов на начальном этапе;
- Рынок специалистов.
Как решаем:
- Использование современных технологий
в анализе личности клиента, при его идентификации;
- Исследование, поиск решений, тестирование, изучение опыта;
- Создание условий работы, обучение, проведение IT-мероприятий.
Идентификация клиентов. Предпосылки
Развитие технологий влияет не только на развитие банковского обслуживания. Первыми, кто берут новые технологии на вооружение, оказываются вовсе не благонадежные и добросовестные люди.
Используется все - начиная от предъявления поддельных документов и социальной инженерии, заканчивая созданием поддельных профилей в соцсетях и виртуальных личностей.
В условиях совершенствования технологий мошенничества, удешевления технических средств, роста количества преступлений в финансовой сфере - приоритетной задачей банка становится развитие средств, максимально гарантирующих подлинность личности клиента и его данных.
Идентификация и верификация
Идентификация – сравнение одного с множеством. Подтверждение личности клиента в сравнении один к множеству, поиск конкретного клиента в базе по идентифицирующим признакам.
Верификация – сравнение один к одному. Подтверждение личности клиента по существующему шаблону с характерными признаками.
Удаленная идентификация в ЕСИА с ЕБС
Достарыңызбен бөлісу: |