Hvordan bruger man ML og AI i Fintech-industrien? (Victor Martin)

Kunstig intelligens (AI) og dens undergruppeteknologi, machine learning (ML), repræsenterer ikke længere nogle futuristiske innovationer. Fra at dukke op som hyppige teknologiske buzzwords for mindre end et årti siden, er de blevet integreret i hvordan

AI og ML teknologiske innovationer er formet på tværs af det digitale landskab. Fremme af innovationer i visse industrier, såsom Fintech, AI og ML, er særligt instrumentelle.

Næsten alle branchestatistikker refererer til den enorme vækst af AI-drevne Fintech-løsninger i de kommende år. AI, ifølge en

rapport fra Mordor Intelligence, vil tegne sig for hele 26.67 milliarder USD, hvilket sikrer en årlig vækst på 23.17 % mellem 2021 og 2026.

Som udviklingsvirksomhed med speciale i fintech-industrien ved du allerede, hvordan du bruger AI og ML i webudvikling til fintech-industrien. Omfanget, mulighederne og anvendelsesmulighederne for AI og ML i Fintech-sektoren udvides løbende. Her vi
forsøgte at fremvise nogle af disse store use cases af AI i fintech-industrien.

Bekæmpelse af svindel og finansiel sikkerhed

Fintech-industrien er fortsat det største mål for de fleste cyberangreb og cyberkriminalitet. Da disse angreb og hackingforsøg i stigende grad bliver sofistikerede, har manuel indgriben for længe siden vist sig at være helt ude af proportioner. Det er her AI og
ML-teknologier tilbyder mere intelligente alternativer.

Opdagelse af anomalier, uregelmæssigheder og specifikke mønstre, der er fælles for uopfordret cyberadfærd uden menneskelig indgriben, er den største fordel ved at bruge AI- og ML-teknologier til at kontrollere svigagtige transaktioner og sikre økonomisk sikkerhed. Udover automatisk
genkendelse af visse triggere og mønstre for ondsindede transaktioner, AI og ML kan også automatisere specifikke sikkerhedsforanstaltninger og aktiviteter for strengere kontrol og robuste sikkerhedsforanstaltninger.

Personlig bank- og kundeoplevelse gennem BPA

Business Process Automation (BPA) drevet af strømlinede multitasking-maskiner i et miljø, er nu blevet en vækstfremmende faktor for mange industrier. Machine Learning (ML) modeller hjælper maskiner med at forstå bestemt adfærd, interaktioner, hensigter og
regler for behandling af transaktioner. Derfor kan det hjælpe ved at udføre visse mellemliggende trin for at fremskynde processen. Denne maskinaktiverede fremskynder i sidste ende kundeservice, eliminerer menneskelige fejl og personaliserer tjenester baseret på kunden
adfærd og transaktionshistorik.

AI og ML kan imødekomme kundernes bekymringer omgående ved at tilpasse tjenester efter specifikke kundekrav og hensigter. Fra kundesentimentanalyse til kundekommunikation og supportkvalitetsvurdering til intelligent opgaveautomatisering til at betjene kunder
hurtigt kan AI og ML facilitere kundefokuseret forretningsprocesautomatisering i fintech-sektoren, hvilket resulterer i større kundetilfredshed og forretningskonvertering.

Beslutningstagning baseret på datadrevet indsigt

Dagens bestyrelseslokaler i enhver branche fokuserer mere på datadrevet indsigt behandlet af analyse- og business intelligence-værktøjer (BI) end menneskelig analyse. Især i en meget konkurrencepræget og ressourcekrævende sektor som bank og finans, beslutningstagning
er mere afhængig af dataindsigt og business intelligence-værktøjer end andre. AI tog disse dataanalysemuligheder til næste niveau gennem robust eksponering for et stort antal forskellige datasæt og analyseparametre.

I fintech-sektoren omfavner mange virksomheder primært AI for dets beslutnings-intelligence-kapaciteter. Da den finansielle sektor er mest udsat for markedsvolatilitet, finanspolitisk uro og værdiansættelsesrisici, behandles hurtigere datadrevet indsigt af en enorm
mængden af ​​data er af stor betydning. Moderne AI-platforme kan analysere petabytes af data på tværs af en lang række parametre med lynets hast. Denne revolutionerende evne til at levere præcise realtidsindsigter gjorde AI uerstattelig i beslutningsprocessen
af fintech-sektoren.

NLP & NLG Chatbots til kundesupport

Kunstig intelligens (AI) har især været nyttig for chatbots til kundesupport. Udover at fange kundernes følelser og hensigter, kan moderne AI-chatbots også forstå og kommunikere på naturligt menneskeligt sprog. Naturlig sprogbehandling (NLP) og
Natural Language Understanding (NLG) er AI-baserede trænede datamodeller, der hjælper chatbots med at forstå menneskelig kommunikation i naturlig tale og tekstsprog og kommunikere derefter. I sidste ende resulterer dette i mere tilfredsstillende kundesupport, lead
generation og virksomhedsomdannelse.

På den anden side kan AI-chatbots, der går skridt længere end førstegenerations regelbaserede chatbots, nu svare på mange domænespecifikke brugerdefinerede forespørgsler, hvilket resulterer i en bedre forståelse af relationer med kunder. Personlig og hurtigere kommunikation i sidste ende
hjælper fintech-virksomheder med at revitalisere deres branding på tech-landskabet og generere flere leads.    

Skadestyring og forsikring i forsikringssektoren

Forsikring er et af de nye områder i den finansielle sektor, hvor AI- og ML-teknologier har fundet deres fodspor i de senere år. Da forsikringsselskaber er nødt til at analysere mange uforudsete faktorer, usikre fremtidsforudsigelser og volatile finansielle
markedsdynamik, er en dybtgående streng analyse, der dækker en enorm mængde mangefacetterede data, ekstremt vigtig for tegning, forsikringsproduktdesign og vigtige beslutningsprocesser. Det er her AI-værktøjer viser sig at være enormt effektive.

Særligt at opdage svigagtige krav er en stor udfordring for forsikringsselskaber, hvor AI-værktøjer kan spille en imponerende rolle. Udover den præcise beregning af risikofaktorer før udstedelsen af ​​politikkerne, kan AI-værktøjer også opdage større uregelmæssigheder,
uregelmæssige mønstre og usammenhænge i krav, der skal undersøges nærmere af virksomheden.

Kredit- og risikoprofilering for lån

For banker og finansielle institutioner, der markedsfører låneprodukter til forskellige formål, er det af afgørende betydning at kontrollere kreditscore og lave kundens risikoprofil. Dette er et andet område, hvor AI kan spille en enormt gavnlig rolle.

Ved at analysere et stort antal datasæt svarende til individuelle økonomiske statusser, demografiske data, markedsvolatilitet og udsigter, kan et AI-drevet kreditscoringsværktøj hurtigt udvikle en præcis kreditvurdering og score for en kunde. Dette sikrer også
en hurtigere udbetalingsproces og højere tilbagebetaling af lån og kundeinddrivelse.

Opsummer det

Der er AI og ML i næsten alt i det digitale landskab. Fintech, blandt alle industrierne, vil være den største fordel af disse intelligente teknologier. I fremtiden kan vi forvente forudsigelige AI-input til at hjælpe mange finansielle institutioner
at afværge større finanskriser som 2008 i den seneste tid.