Wie nutzt man ML und KI in der Fintech-Branche? (Viktor Martin)

Künstliche Intelligenz (KI) und ihre Teiltechnologie, maschinelles Lernen (ML), stellen nicht länger einige futuristische Innovationen dar. Nachdem sie vor weniger als einem Jahrzehnt als häufige Tech-Schlagworte auftauchten, sind sie zu einem integralen Bestandteil des Wie geworden

KI- und ML-Tech-Innovationen sind in der gesamten digitalen Landschaft geprägt. Das Vorantreiben von Innovationen in bestimmten Branchen wie Fintech, KI und ML ist besonders wichtig.

Fast alle Branchenstatistiken beziehen sich auf das enorme Wachstum von KI-gestützten Fintech-Lösungen in den kommenden Jahren. AI, nach a

Bericht des Mordor-Geheimdienstes, wird satte 26.67 Milliarden US-Dollar ausmachen, was ein jährliches Wachstum von 23.17 % zwischen 2021 und 2026 sicherstellt.

Als auf die Fintech-Branche spezialisiertes Entwicklungsunternehmen wissen Sie bereits, wie man KI und ML in der Webentwicklung für die Fintech-Branche einsetzt. Umfang, Möglichkeiten und Anwendungsfälle von KI und ML im Fintech-Sektor erweitern sich kontinuierlich. Hier wir
versucht, einige dieser wichtigen Anwendungsfälle von KI in der Fintech-Branche zu präsentieren.

Betrugsbekämpfung und finanzielle Sicherheit

Die Fintech-Branche bleibt das größte Ziel für die meisten Cyberangriffe und Cyberkriminalität. Da diese Angriffe und Hacking-Versuche immer ausgefeilter werden, hat sich ein manuelles Eingreifen längst als völlig unverhältnismäßig erwiesen. Hier setzen KI und
ML-Technologien bieten intelligentere Alternativen.

Das Erkennen von Anomalien, Unregelmäßigkeiten und spezifischen Mustern, die bei unerwünschtem Cyber-Verhalten ohne menschliches Eingreifen üblich sind, ist der größte Vorteil des Einsatzes von KI- und ML-Technologien zur Kontrolle betrügerischer Transaktionen und zur Gewährleistung der finanziellen Sicherheit. Außer Automatik
Erkennung bestimmter Auslöser und Muster für böswillige Transaktionen können KI und ML auch bestimmte Sicherheitsmaßnahmen und -aktivitäten für eine strengere Kontrolle und robuste Schutzmaßnahmen automatisieren.

Personalisiertes Banking und Kundenerlebnis durch BPA

Die Geschäftsprozessautomatisierung (BPA), die von optimierten Multitasking-Maschinen in einer Umgebung unterstützt wird, ist mittlerweile zu einem wachstumsfördernden Faktor für viele Branchen geworden. Machine Learning (ML)-Modelle helfen Maschinen, bestimmte Verhaltensweisen, Interaktionen, Absichten und
Regeln bei der Verarbeitung von Transaktionen. Dementsprechend kann es durch die Durchführung bestimmter Zwischenschritte helfen, den Prozess zu beschleunigen. Diese maschinelle Unterstützung beschleunigt letztendlich den Kundenservice, eliminiert menschliche Fehler und personalisiert Dienstleistungen basierend auf dem Kunden
Verhalten und Transaktionshistorie.

KI und ML können Kundenanliegen umgehend adressieren, indem sie Dienste nach spezifischen Kundenanforderungen und -absichten personalisieren. Von der Analyse der Kundenstimmung über die Kundenkommunikation und die Bewertung der Supportqualität bis hin zur intelligenten Aufgabenautomatisierung, um Kunden zu bedienen
schnell können KI und ML die kundenorientierte Automatisierung von Geschäftsprozessen im Fintech-Sektor erleichtern, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und Geschäftsumwandlung führt.

Entscheidungsfindung basierend auf datengetriebenen Erkenntnissen

Die Vorstandsetagen von heute konzentrieren sich in jeder Branche mehr auf datengesteuerte Erkenntnisse, die von Analyse- und Business-Intelligence-Tools (BI) verarbeitet werden, als auf menschliche Analysen. Insbesondere in einem hart umkämpften und ressourcenintensiven Sektor wie Banken und Finanzen, Entscheidungsfindung
ist stärker als andere auf Dateneinblicke und Business-Intelligence-Tools angewiesen. Die KI hat diese Datenanalysefähigkeiten auf die nächste Stufe gebracht, indem sie einer großen Anzahl unterschiedlicher Datensätze und Analyseparameter robust ausgesetzt war.

Im Fintech-Sektor nutzen viele Unternehmen KI in erster Linie wegen ihrer Entscheidungsintelligenz-Fähigkeiten. Da der Finanzsektor am stärksten Marktvolatilität, Haushaltsturbulenzen und Bewertungsrisiken ausgesetzt ist, werden schnellere datengesteuerte Erkenntnisse von einer gigantischen Menge verarbeitet
Datenvolumen sind von großer Bedeutung. Moderne KI-Plattformen können Petabytes an Daten über eine Vielzahl von Parametern blitzschnell analysieren. Diese revolutionäre Fähigkeit, präzise Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern, machte KI im Entscheidungsprozess unersetzlich
der Fintech-Branche.

NLP- und NLG-Chatbots für den Kundensupport

Künstliche Intelligenz (KI) war besonders nützlich für Chatbots für den Kundensupport. Moderne KI-Chatbots können nicht nur die Stimmung und Absicht der Kunden erfassen, sondern auch die natürliche menschliche Sprache verstehen und kommunizieren. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und
Natural Language Understanding (NLG) sind KI-basierte trainierte Datenmodelle, die Chatbots helfen, menschliche Kommunikation in natürlicher Sprache und Textsprache zu verstehen und entsprechend zu kommunizieren. Letztlich führt dies zu einem zufriedenstellenderen Kundensupport
Generierung und Unternehmensumwandlung.

Andererseits können KI-Chatbots, die einen Schritt weiter gehen als regelbasierte Chatbots der ersten Generation, jetzt auf viele domänenspezifische benutzerdefinierte Anfragen antworten, was zu einem besseren Verständnis der Beziehungen zu Kunden führt. Endlich eine personalisierte und schnellere Kommunikation
hilft Fintech-Unternehmen, ihr Branding in der Tech-Landschaft zu revitalisieren und mehr Leads zu generieren.    

Claim Management & Underwriting in der Versicherungsbranche

Versicherungen sind einer der aufstrebenden Bereiche im Finanzsektor, in dem KI- und ML-Technologien in den letzten Jahren ihre Spuren gefunden haben. Da Versicherungsunternehmen viele Notfallfaktoren, unsichere Zukunftsprognosen und volatile Finanzdaten analysieren müssen
Marktdynamik ist eine gründliche, rigorose Analyse, die eine riesige Menge an facettenreichen Daten abdeckt, äußerst wichtig für das Underwriting, das Design von Versicherungsprodukten und wichtige Entscheidungsprozesse. Hier erweisen sich KI-Tools als enorm effektiv.

Insbesondere das Aufdecken betrügerischer Ansprüche ist eine große Herausforderung für Versicherungsunternehmen, bei denen KI-Tools eine beeindruckende Rolle spielen können. Neben der genauen Berechnung von Risikofaktoren vor Ausstellung der Policen können KI-Tools auch größere Anomalien erkennen,
unregelmäßige Muster und Inkohärenzen in Behauptungen, die vom Unternehmen weiter geprüft werden müssen.

Kredit- und Risikoprofilierung für Kredite

Für Banken und Finanzinstitute, die Kreditprodukte für unterschiedliche Zwecke vermarkten, ist die Überprüfung der Kreditwürdigkeit und die Erstellung des Risikoprofils des Kunden von grundlegender Bedeutung. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem KI eine enorm nützliche Rolle spielen kann.

Durch die Analyse einer großen Anzahl von Datensätzen, die dem individuellen Finanzstatus, demografischen Daten, der Marktvolatilität und den Aussichten entsprechen, kann ein KI-gestütztes Kreditbewertungstool schnell eine genaue Kreditbewertung und Bewertung für einen Kunden entwickeln. Dies gewährleistet auch
ein schnellerer Auszahlungsprozess und eine höhere Kreditrückzahlung und Kundenrückgewinnung.

Zusammenfassend

KI und ML gibt es in fast allem in der digitalen Landschaft. Fintech wird unter allen Branchen der größte Nutznießer dieser intelligenten Technologien sein. In Zukunft können wir davon ausgehen, dass prädiktive KI-Inputs vielen Finanzinstituten helfen werden
große Finanzkrisen wie 2008 in der jüngeren Vergangenheit abzuwenden.