Редакційна стаття

Цей матеріал було вибрано, створено та відредаговано редакційною командою на основі його актуальності та значення для нашої спільноти.

Модель Atom (Asynchronous Temporal Model), розроблена дослідницьким підрозділом RBC Borealis, навчалася на великих фінансових даних, включаючи мільярди транзакцій клієнтів. Банк стверджує, що це надає їй «глибокі фінансові знання», які можуть бути використані в різних сферах.

RBC вважає цю модель ключовою для досягнення мети отримання від 700 мільйонів до 1 мільярда доларів підприємницької вартості завдяки перевагам, що виникають від штучного інтелекту, до 2027 року.

Вже зараз її застосовують в процесі кредитування, що робить його більш точним, послідовним та прозорим, а також дозволяє обробляти великі обсяги складних даних, включаючи історії транзакцій та нетрадиційні джерела. Це, за словами RBC, допомагає надати кредит клієнтам, зокрема новоприбулим, які можуть бути в неблагополучному становищі за традиційними моделями.

«Впровадження штучного інтелекту в процес кредитування дало можливість еволюціонувати прийняття рішень, забезпечуючи кращі результати для клієнтів і підвищений рівень персоналізації, чого неможливо досягти за звичайними моделями та процесами кредитування», — зазначає Гопала Нараянан, старший віце-президент і керівник служби ризиків, особисті фінанси, RBC.

Atom також використовується в програмі Avion Rewards для надання більш персоналізованих рекомендацій, що призводить до «значного зростання» рівня конверсії на redeemed, а також до економії витрат і підвищення прихильності клієнтів.

«Atom представляє майбутнє банківської справи в RBC», — говорить Фотіні Аграфіоті, старший віце-президент і головний науковий співробітник, RBC. «Вона допомагає персоналізувати продукти та послуги на індивідуальному рівні і дозволяє нам глибше розуміти унікальні обставини наших клієнтів».