كيفية استخدام ML و AI في صناعة التكنولوجيا المالية؟ (فيكتور مارتن)

لم يعد الذكاء الاصطناعي وتقنيته الفرعية ، التعلم الآلي (ML) ، يمثلان بعض الابتكارات المستقبلية. من الظهور على أنها كلمات طنانة متكررة في مجال التكنولوجيا قبل أقل من عقد من الزمان ، أصبحت جزءًا لا يتجزأ من كيفية القيام بذلك

ابتكارات تقنية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تتشكل عبر المشهد الرقمي. تعد قيادة الابتكارات في صناعات معينة ، مثل Fintech و AI و ML ، مفيدة بشكل خاص.

تشير جميع إحصاءات الصناعة تقريبًا إلى النمو الهائل لحلول التكنولوجيا المالية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة. منظمة العفو الدولية ، وفقًا لـ أ

تقرير من Mordor Intelligence، ستشكل 26.67 مليار دولار أمريكي مما يضمن نموًا سنويًا بنسبة 23.17٪ بين عامي 2021 و 2026.

بصفتك شركة تطوير متخصصة في صناعة التكنولوجيا المالية ، فأنت تعرف بالفعل كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطوير الويب لصناعة التكنولوجيا المالية. يتوسع باستمرار نطاق وفرص وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في قطاع التكنولوجيا المالية. نحن هنا
حاول عرض بعض حالات الاستخدام الرئيسية للذكاء الاصطناعي في صناعة التكنولوجيا المالية.

مراقبة الاحتيال والأمن المالي

تظل صناعة التكنولوجيا المالية الهدف الأكبر لمعظم الهجمات الإلكترونية والجرائم الإلكترونية. نظرًا لأن هذه الهجمات ومحاولات القرصنة تزداد تعقيدًا ، فقد أثبت التدخل اليدوي منذ فترة طويلة أنه غير متناسب تمامًا. هذا هو المكان الذي يوجد فيه AI و
تقدم تقنيات ML بدائل أكثر ذكاءً.

يعد اكتشاف الانحرافات والمخالفات والأنماط المحددة الشائعة للسلوك السيبراني غير المرغوب فيه دون تدخل بشري أكبر ميزة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتحكم في المعاملات الاحتيالية وضمان الأمن المالي. إلى جانب تلقائي
التعرف على محفزات وأنماط معينة للمعاملات الخبيثة ، يمكن للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أيضًا أتمتة إجراءات وأنشطة أمنية محددة من أجل تحكم أكثر صرامة وضمانات قوية.

الخدمات المصرفية الشخصية وتجربة العملاء من خلال BPA

أصبحت أتمتة عمليات الأعمال (BPA) التي يتم تشغيلها بواسطة آلات متعددة المهام مبسطة في بيئة ، عاملاً لتعزيز النمو في العديد من الصناعات. تساعد نماذج التعلم الآلي (ML) الآلات على فهم سلوك معين وتفاعلات ونية و
القواعد في معالجة المعاملات. وفقًا لذلك ، يمكن أن يساعد من خلال تنفيذ خطوات وسيطة معينة لتسريع العملية. يعمل هذا الجهاز الممكّن في النهاية على تسريع خدمة العملاء ، والقضاء على الأخطاء البشرية ، وتخصيص الخدمات بناءً على العميل
تاريخ السلوك والمعاملة.

يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معالجة مخاوف العملاء على الفور من خلال تخصيص الخدمات وفقًا لمتطلبات العميل المحددة والغرض منها. من تحليل آراء العملاء إلى التواصل مع العملاء ودعم تقييم الجودة إلى أتمتة المهام الذكية لخدمة العملاء
بسرعة ، يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تسهيل أتمتة عمليات الأعمال التي تركز على العملاء في قطاع التكنولوجيا المالية مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء وتحويل الأعمال.

اتخاذ القرار على أساس الرؤى المستندة إلى البيانات

تركز غرف مجالس الإدارة اليوم في أي صناعة بشكل أكبر على الرؤى المستندة إلى البيانات التي تتم معالجتها بواسطة أدوات التحليل وذكاء الأعمال (BI) أكثر من التركيز على التحليل البشري. لا سيما في قطاع شديد التنافسية وكثافة الموارد مثل البنوك والتمويل وصنع القرار
يعتمد على رؤى البيانات وأدوات ذكاء الأعمال أكثر من غيرها. نقل الذكاء الاصطناعي قدرات تحليل البيانات هذه إلى المستوى التالي من خلال التعرض القوي لعدد كبير من مجموعات البيانات المتنوعة ومعايير التحليل.

في قطاع التكنولوجيا المالية ، تتبنى العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي في المقام الأول لقدراته على استخبارات القرار. نظرًا لأن القطاع المالي هو الأكثر تعرضًا لتقلبات السوق والاضطراب المالي ومخاطر التقييم ، فإن الرؤى المستندة إلى البيانات الأسرع التي تتم معالجتها بواسطة شخص ضخم
حجم البيانات له أهمية كبيرة. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة تحليل بيتابايت من البيانات عبر العديد من المعلمات بسرعة البرق. هذه القدرة الثورية على تقديم رؤى دقيقة في الوقت الحقيقي جعلت الذكاء الاصطناعي لا يمكن الاستغناء عنه في عملية صنع القرار
في قطاع التكنولوجيا المالية.

روبوتات المحادثة NLP و NLG لدعم العملاء

كان الذكاء الاصطناعي (AI) مفيدًا بشكل خاص لروبوتات الدردشة لدعم العملاء. إلى جانب جذب مشاعر العملاء ونياتهم ، يمكن لروبوتات الدردشة الحديثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا فهم اللغة البشرية الطبيعية والتواصل معها. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و
فهم اللغة الطبيعية (NLG) عبارة عن نماذج بيانات مدربة قائمة على الذكاء الاصطناعي تساعد روبوتات المحادثة على فهم التواصل البشري في الكلام الطبيعي ولغة النص والتواصل وفقًا لذلك. في النهاية ، ينتج عن هذا دعم عملاء مرضي أكثر ، قيادة
جيل ، وتحويل الأعمال.

من ناحية أخرى ، فإن روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتي تتقدم بخطوات أبعد من روبوتات الدردشة المبنية على القواعد من الجيل الأول يمكنها الآن الرد على العديد من الاستعلامات المخصصة الخاصة بالمجال ، مما يؤدي إلى فهم أفضل للعلاقات مع العملاء. اتصال شخصي وأسرع في نهاية المطاف
تساعد شركات التكنولوجيا المالية على تنشيط علامتها التجارية في المشهد التكنولوجي وتوليد المزيد من العملاء المحتملين.    

إدارة المطالبات والاكتتاب في قطاع التأمين

يعد التأمين أحد المجالات الناشئة في القطاع المالي حيث وجدت تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بصماتها في السنوات الأخيرة. نظرًا لأن شركات التأمين تحتاج إلى تحليل العديد من عوامل الطوارئ والتنبؤات المستقبلية غير المؤكدة والتقلب المالي
ديناميكيات السوق ، والتحليل الدقيق العميق الذي يغطي كمية هائلة من البيانات متعددة الأوجه مهم للغاية للاكتتاب ، وتصميم منتجات التأمين ، وعمليات صنع القرار الرئيسية. هذا هو المكان الذي تثبت فيه أدوات الذكاء الاصطناعي فعاليتها بشكل كبير.

يُعد الكشف عن المطالبات الاحتيالية على وجه الخصوص تحديًا كبيرًا لشركات التأمين حيث يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أن تلعب دورًا مثيرًا للإعجاب. بصرف النظر عن الحساب الدقيق لعوامل الخطر قبل إصدار السياسات ، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشاف الانحرافات الرئيسية ،
الأنماط غير المنتظمة ، وعدم الترابط في الادعاءات التي تحتاج إلى مزيد من التحقيق من قبل الشركة.

تصنيف الائتمان والمخاطر للقروض

بالنسبة للبنوك والمؤسسات المالية التي تقوم بتسويق منتجات القروض لأغراض مختلفة ، فإن التحقق من درجة الائتمان وجعل ملف مخاطر العميل له أهمية قصوى. هذا مجال آخر يمكن أن يلعب فيه الذكاء الاصطناعي دورًا مفيدًا للغاية.

من خلال تحليل عدد كبير من مجموعات البيانات المقابلة للحالات المالية الفردية والبيانات الديموغرافية وتقلبات السوق والتوقعات ، يمكن لأداة تسجيل الائتمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي تطوير تصنيف ائتماني ودرجة دقيقة للعميل بسرعة. هذا يضمن أيضا
عملية صرف أسرع وزيادة سداد القرض واسترداد العملاء.

تلخيص ذلك

يوجد AI و ML في كل شيء تقريبًا في المشهد الرقمي. ستكون Fintech ، من بين جميع الصناعات ، المستفيد الأكبر من هذه التقنيات الذكية. في المستقبل ، يمكننا أن نتوقع مدخلات تنبؤية للذكاء الاصطناعي لمساعدة العديد من المؤسسات المالية
لتجنب الأزمات المالية الكبرى مثل عام 2008 في الماضي القريب.