Πώς να χρησιμοποιήσετε ML και AI στη βιομηχανία Fintech; (Βίκτορ Μάρτιν)

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η τεχνολογία του υποσυνόλου της, η μηχανική μάθηση (ML), δεν αντιπροσωπεύουν πλέον κάποιες φουτουριστικές καινοτομίες. Από την εμφάνιση ως συχνά τσιτάτα τεχνολογίας πριν από λιγότερο από μια δεκαετία, έχουν γίνει αναπόσπαστο μέρος του πώς

Τεχνολογικές καινοτομίες AI και ML διαμορφώνονται σε όλο το ψηφιακό τοπίο. Οι καινοτομίες που οδηγούν σε ορισμένους κλάδους, όπως η Fintech, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML, είναι ιδιαίτερα καθοριστικές.

Σχεδόν όλα τα στατιστικά στοιχεία του κλάδου αναφέρονται στην εκπληκτική ανάπτυξη των λύσεων Fintech που βασίζονται σε AI τα επόμενα χρόνια. ΑΙ, Σύμφωνα με τον α

έκθεση της Mordor Intelligence, θα αντιπροσωπεύει ένα τεράστιο ποσό 26.67 δισεκατομμυρίων δολαρίων ΗΠΑ εξασφαλίζοντας ετήσια αύξηση 23.17% μεταξύ 2021 και 2026.

Ως εταιρεία ανάπτυξης που ειδικεύεται στη βιομηχανία fintech, γνωρίζετε ήδη πώς να χρησιμοποιείτε το AI και το ML στην ανάπτυξη ιστού για τη βιομηχανία fintech. Το εύρος, οι ευκαιρίες και οι περιπτώσεις χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης και της ML στον τομέα της Fintech επεκτείνονται συνεχώς. Εδώ εμείς
προσπάθησε να παρουσιάσει μερικές από αυτές τις σημαντικές περιπτώσεις χρήσης AI στη βιομηχανία fintech.

Έλεγχος απάτης και χρηματοοικονομική ασφάλεια

Η βιομηχανία fintech παραμένει ο μεγαλύτερος στόχος για τις περισσότερες κυβερνοεπιθέσεις και εγκλήματα στον κυβερνοχώρο. Δεδομένου ότι αυτές οι επιθέσεις και οι απόπειρες hacking γίνονται όλο και πιο περίπλοκες, η χειρωνακτική παρέμβαση αποδείχθηκε εδώ και πολύ καιρό εντελώς δυσανάλογη. Εδώ είναι όπου η AI και
Οι τεχνολογίες ML προσφέρουν πιο έξυπνες εναλλακτικές λύσεις.

Η ανίχνευση ανωμαλιών, παρατυπιών και συγκεκριμένων προτύπων κοινών στην αυτόκλητη συμπεριφορά στον κυβερνοχώρο χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση είναι το μεγαλύτερο πλεονέκτημα της χρήσης τεχνολογιών AI και ML για τον έλεγχο των δόλιων συναλλαγών και τη διασφάλιση της οικονομικής ασφάλειας. Εκτός από αυτόματο
Η αναγνώριση ορισμένων ενεργειών και προτύπων για κακόβουλες συναλλαγές, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορούν επίσης να αυτοματοποιήσουν συγκεκριμένα μέτρα ασφαλείας και δραστηριότητες για αυστηρότερο έλεγχο και ισχυρές διασφαλίσεις.

Εξατομικευμένη Τραπεζική και Εμπειρία Πελατών μέσω BPA

Ο Αυτοματισμός Επιχειρηματικών Διαδικασιών (BPA) που τροφοδοτείται από βελτιωμένες μηχανές πολλαπλών εργασιών σε ένα περιβάλλον, έχει γίνει πλέον παράγοντας τόνωσης της ανάπτυξης για πολλούς κλάδους. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) βοηθούν τις μηχανές να κατανοήσουν ορισμένες συμπεριφορές, αλληλεπιδράσεις, πρόθεση και
κανόνες για τη διεκπεραίωση συναλλαγών. Αντίστοιχα, μπορεί να βοηθήσει με τη διεξαγωγή ορισμένων ενδιάμεσων βημάτων για την επιτάχυνση της διαδικασίας. Αυτό το μηχάνημα ενεργοποιείται τελικά επιταχύνει την εξυπηρέτηση πελατών, εξαλείφει τα ανθρώπινα λάθη και εξατομικεύει τις υπηρεσίες με βάση τον πελάτη
συμπεριφορά και ιστορικό συναλλαγών.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορούν να αντιμετωπίσουν άμεσα τις ανησυχίες των πελατών, εξατομικεύοντας τις υπηρεσίες σύμφωνα με συγκεκριμένες απαιτήσεις και προθέσεις πελατών. Από την ανάλυση του συναισθήματος των πελατών έως την επικοινωνία με τους πελάτες και την αξιολόγηση ποιότητας υποστήριξης έως την έξυπνη αυτοματοποίηση εργασιών για την εξυπηρέτηση των πελατών
γρήγορα, η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορούν να διευκολύνουν την αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών με επίκεντρο τον πελάτη στον τομέα της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας, με αποτέλεσμα μεγαλύτερη ικανοποίηση πελατών και επιχειρηματική μετατροπή.

Λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα βάσει δεδομένων

Οι σημερινές αίθουσες συσκέψεων σε οποιονδήποτε κλάδο επικεντρώνονται περισσότερο σε πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα και επεξεργάζονται από εργαλεία ανάλυσης και επιχειρηματικής ευφυΐας (BI) παρά σε ανθρώπινη ανάλυση. Ιδιαίτερα σε έναν άκρως ανταγωνιστικό τομέα και έντασης πόρων όπως η τραπεζική και η χρηματοοικονομική, η λήψη αποφάσεων
εξαρτάται περισσότερο από τις πληροφορίες δεδομένων και τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας από άλλα. Η τεχνητή νοημοσύνη μετέφερε αυτές τις δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων στο επόμενο επίπεδο μέσω της ισχυρής έκθεσης σε έναν τεράστιο αριθμό διαφορετικών συνόλων δεδομένων και παραμέτρων ανάλυσης.

Στον τομέα της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας, πολλές εταιρείες ενστερνίζονται κυρίως την τεχνητή νοημοσύνη για τις δυνατότητές της στη λήψη αποφάσεων. Δεδομένου ότι ο χρηματοπιστωτικός τομέας εκτίθεται περισσότερο στην αστάθεια της αγοράς, τη δημοσιονομική αναταραχή και τους κινδύνους αποτίμησης, οι ταχύτερες πληροφορίες βάσει δεδομένων επεξεργάζονται από μια τεράστια
ο όγκος των δεδομένων έχει μεγάλη σημασία. Οι σύγχρονες πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν petabyte δεδομένων σε μια πληθώρα παραμέτρων με ταχύτητα αστραπής. Αυτή η επαναστατική ικανότητα να παρέχει ακριβείς πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο έκανε την AI αναντικατάστατη στη διαδικασία λήψης αποφάσεων
του κλάδου fintech.

NLP & NLG Chatbots για υποστήριξη πελατών

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) ήταν ιδιαίτερα χρήσιμη για chatbot υποστήριξης πελατών. Εκτός από το συναίσθημα και την πρόθεση των πελατών, τα σύγχρονα chatbot AI μπορούν επίσης να κατανοήσουν και να επικοινωνήσουν στη φυσική ανθρώπινη γλώσσα. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) και
Το Natural Language Understanding (NLG) είναι εκπαιδευμένα μοντέλα δεδομένων που βασίζονται σε AI και βοηθούν τα chatbot να κατανοούν την ανθρώπινη επικοινωνία σε φυσική γλώσσα ομιλίας και κειμένου και να επικοινωνούν ανάλογα. Τελικά, αυτό έχει ως αποτέλεσμα πιο ικανοποιητική υποστήριξη πελατών, μόλυβδος
παραγωγή και μετατροπή επιχειρήσεων.

Από την άλλη πλευρά, τα chatbot AI προχωρούν βήματα πιο πέρα ​​από τα chatbot που βασίζονται σε κανόνες πρώτης γενιάς, μπορούν πλέον να απαντούν σε πολλά προσαρμοσμένα ερωτήματα για συγκεκριμένο τομέα, με αποτέλεσμα την καλύτερη κατανόηση των σχέσεων με τους πελάτες. Εξατομικευμένη και πιο γρήγορη επικοινωνία τελικά
βοηθά τις εταιρείες fintech να αναζωογονήσουν την επωνυμία τους στο τεχνολογικό τοπίο και να δημιουργήσουν περισσότερους δυνητικούς πελάτες.    

Διαχείριση Απαιτήσεων & Αναδοχή στον Ασφαλιστικό Τομέα

Η ασφάλιση είναι ένας από τους αναδυόμενους τομείς στον χρηματοπιστωτικό τομέα όπου οι τεχνολογίες AI και ML έχουν βρει τα ίχνη τους τα τελευταία χρόνια. Δεδομένου ότι οι ασφαλιστικές εταιρείες πρέπει να αναλύσουν πολλούς παράγοντες έκτακτης ανάγκης, αβέβαιες μελλοντικές προβλέψεις και ευμετάβλητα οικονομικά
Η δυναμική της αγοράς, μια αυστηρή ανάλυση σε βάθος που καλύπτει έναν τεράστιο όγκο πολύπλευρων δεδομένων είναι εξαιρετικά σημαντική για την αναδοχή, το σχεδιασμό ασφαλιστικών προϊόντων και τις βασικές διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Εδώ είναι που τα εργαλεία AI αποδεικνύονται εξαιρετικά αποτελεσματικά.

Ιδιαίτερα ο εντοπισμός δόλιων αξιώσεων είναι μια μεγάλη πρόκληση για τις ασφαλιστικές εταιρείες όπου τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να διαδραματίσουν εντυπωσιακό ρόλο. Εκτός από τον ακριβή υπολογισμό των παραγόντων κινδύνου πριν από την έκδοση των πολιτικών, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να ανιχνεύσουν σημαντικές ανωμαλίες,
ακανόνιστα πρότυπα και ασυναρτησίες σε ισχυρισμούς που χρήζουν περαιτέρω διερεύνησης από την εταιρεία.

Προσδιορισμός πιστωτικού και κινδύνου για δάνεια

Για τις τράπεζες και τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που εμπορεύονται προϊόντα δανείου για διαφορετικούς σκοπούς, ο έλεγχος της πιστωτικής βαθμολογίας και η δημιουργία του προφίλ κινδύνου του πελάτη είναι καθοριστικής σημασίας. Αυτός είναι ένας άλλος τομέας όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει έναν εξαιρετικά ευεργετικό ρόλο.

Αναλύοντας μεγάλο αριθμό συνόλων δεδομένων που αντιστοιχούν σε μεμονωμένες οικονομικές καταστάσεις, δημογραφικά δεδομένα, αστάθεια της αγοράς και προοπτικές, ένα εργαλείο αξιολόγησης πιστοληπτικής ικανότητας με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί γρήγορα να αναπτύξει μια ακριβή πιστοληπτική αξιολόγηση και βαθμολογία για έναν πελάτη. Αυτό εξασφαλίζει επίσης
ταχύτερη διαδικασία εκταμίευσης και υψηλότερη αποπληρωμή δανείου και ανάκτηση πελατών.

Συνοψίζοντας

Υπάρχουν AI και ML σχεδόν σε όλα στο ψηφιακό τοπίο. Η Fintech, μεταξύ όλων των βιομηχανιών, θα είναι ο μεγαλύτερος ωφελούμενος από αυτές τις ευφυείς τεχνολογίες. Στο μέλλον, μπορούμε να περιμένουμε προγνωστικές εισροές τεχνητής νοημοσύνης να βοηθήσουν πολλά χρηματοπιστωτικά ιδρύματα
για να αποφευχθούν μεγάλες οικονομικές κρίσεις όπως το 2008 στο πρόσφατο παρελθόν.