Kuidas kasutada ML-i ja AI-d Fintech-tööstuses? (Victor Martin)

Tehisintellekt (AI) ja selle alamhulga tehnoloogia, masinõpe (ML), ei esinda enam mõnda futuristlikku uuendust. Alates sellest, kui nad ilmusid vähem kui kümme aastat tagasi sagedaste tehnikamodedena, on need muutunud selle lahutamatuks osaks

AI ja ML tehnoloogilised uuendused on kujundatud kogu digitaalsel maastikul. Teatud tööstusharudes, näiteks Fintechis, AI-s ja ML-s, on eriti oluline uuenduste edendamine.

Peaaegu kogu tööstuse statistika viitab tehisintellektil põhinevate Fintech-lahenduste tohutule kasvule lähiaastatel. AI, vastavalt a

Mordor Intelligence'i aruanne, moodustab ilmatu 26.67 miljardit USA dollarit, mis tagab 23.17% aastakasvu aastatel 2021–2026.

Fintech-tööstusele spetsialiseerunud arendusettevõttena teate juba, kuidas kasutada tehisintellekti ja ML-i fintech-tööstuse veebiarenduses. AI ja ML kasutusala, võimalused ja kasutusjuhtumid Fintechi sektoris laienevad pidevalt. Siin me
püüdis tutvustada mõnda neist peamistest tehisintellekti kasutusjuhtudest fintech-tööstuses.

Pettuste kontroll ja finantsturvalisus

Fintech-tööstus jääb enamiku küberrünnakute ja küberkuritegude suurimaks sihtmärgiks. Kuna need rünnakud ja häkkimiskatsed muutuvad üha keerukamaks, osutus käsitsi sekkumine juba ammu täiesti ebaproportsionaalseks. Siin on AI ja
ML-tehnoloogiad pakuvad intelligentsemaid alternatiive.

Anomaaliate, ebakorrapärasuste ja konkreetsete mustrite tuvastamine, mis on omased soovimatule küberkäitumisele ilma inimese sekkumiseta, on tehisintellekti ja ML-tehnoloogiate kasutamise suurim eelis pettustehingute kontrollimiseks ja finantsturvalisuse tagamiseks. Lisaks automaatsele
pahatahtlike tehingute teatud käivitajate ja mustrite tuvastamisel saavad AI ja ML ka automatiseerida konkreetseid turvameetmeid ja tegevusi rangema kontrolli ja tugevate kaitsemeetmete tagamiseks.

Personaliseeritud pangandus ja kliendikogemus BPA kaudu

Äriprotsesside automatiseerimisest (BPA), mida toidavad keskkonnas sujuvad multitegumtöötlusmasinad, on nüüdseks saanud paljudes tööstusharudes kasvu soodustav tegur. Masinõppe (ML) mudelid aitavad masinatel mõista teatud käitumist, interaktsioone, kavatsusi ja
reeglid tehingute töötlemisel. Sellest tulenevalt võib see aidata protsessi kiirendamiseks teatud vahepealsete toimingutega. See masinatoega kiirendab lõppkokkuvõttes klienditeenindust, välistab inimlikud vead ja isikupärastab teenuseid kliendipõhiselt
käitumine ja tehingute ajalugu.

AI ja ML saavad klientide muresid kiiresti lahendada, isikupärastades teenuseid vastavalt kliendi konkreetsetele nõudmistele ja kavatsustele. Alates klientide sentimentide analüüsist kuni kliendisuhtluse ja tugikvaliteedi hindamiseni kuni intelligentse ülesannete automatiseerimiseni klientide teenindamiseks
Kiiresti võivad AI ja ML hõlbustada kliendikeskset äriprotsesside automatiseerimist fintech-sektoris, mille tulemuseks on suurem klientide rahulolu ja ärimuutus.

Andmepõhisel ülevaatel põhinev otsuste tegemine

Tänapäeva koosolekuruumid mis tahes tööstusharus keskenduvad rohkem andmepõhisele ülevaatele, mida töötlevad analüütika ja äriteabe (BI) tööriistad, kui inimanalüüsile. Eriti suure konkurentsiga ja ressursimahukas sektoris, nagu pangandus ja rahandus, otsuste tegemine
sõltub teistest rohkem andmeülevaadetest ja ärianalüüsi tööriistadest. AI viis selle andmeanalüüsi võimalused järgmisele tasemele tänu suurele hulgale erinevatele andmekogumitele ja analüüsiparameetritele tugeva kokkupuute kaudu.

Fintech-sektoris kasutavad paljud ettevõtted tehisintellekti peamiselt selle otsustusvõimekuse tõttu. Kuna finantssektor on kõige enam avatud turu volatiilsusele, eelarveprobleemidele ja hindamisriskidele, töötleb tohutu hulk kiiremini andmepõhiseid teadmisi.
andmete maht on väga oluline. Kaasaegsed AI-platvormid suudavad analüüsida petabaite andmeid paljude parameetrite lõikes välkkiirelt. See revolutsiooniline võime pakkuda täpset reaalajas ülevaadet muutis AI otsustamisprotsessis asendamatuks
fintech sektorist.

NLP ja NLG vestlusbotid klienditoe jaoks

Tehisintellekt (AI) on olnud eriti kasulik klienditoe vestlusrobotite jaoks. Lisaks klientide meeleolude ja kavatsuste püüdmisele saavad kaasaegsed AI-vestlusbotid mõista ja suhelda loomulikus inimkeeles. Loomuliku keele töötlemine (NLP) ja
Natural Language Understanding (NLG) on tehisintellektil põhinevad koolitatud andmemudelid, mis aitavad vestlusrobotidel mõista inimsuhtlust loomulikus kõnes ja tekstikeeles ning vastavalt suhelda. Lõppkokkuvõttes annab see rahuldavama klienditoe, plii
genereerimine ja ettevõtte konversioon.

Teisest küljest saavad tehisintellekti vestlusrobotid, mis astuvad samme kaugemale kui esimese põlvkonna reeglipõhised vestlusrobotid, nüüd vastata paljudele domeenispetsiifilistele kohandatud päringutele, mille tulemuseks on parem arusaam suhetest klientidega. Lõppkokkuvõttes isikupärastatud ja kiirem suhtlus
aitab fintech-ettevõtetel oma brändi tehnoloogiamaastikul taaselustada ja rohkem müügivihjeid hankida.    

Nõuete haldamine ja kindlustuse tagamine kindlustussektoris

Kindlustus on üks tõusvaid valdkondi finantssektoris, kus AI ja ML tehnoloogiad on viimastel aastatel leidnud oma jalajäljed. Kuna kindlustusseltsid peavad analüüsima paljusid situatsioonitegureid, ebakindlaid tulevikuprognoose ja ebastabiilset finantsolukorda
turu dünaamikast, sügavale juhitavale rangele analüüsile, mis hõlmab tohutul hulgal mitmekülgseid andmeid, on äärmiselt oluline kindlustuse tagamise, kindlustustoodete kavandamise ja peamiste otsustusprotsesside jaoks. Siin osutuvad AI-tööriistad tohutult tõhusaks.

Eriti petturlike nõuete tuvastamine on suur väljakutse kindlustusseltsidele, kus tehisintellekti tööriistadel võib olla muljetavaldav roll. Lisaks riskitegurite täpsele arvutamisele enne poliiside väljastamist võivad tehisintellekti tööriistad tuvastada ka suuri kõrvalekaldeid,
ebakorrapärased mustrid ja ebakõlad nõuetes, mida ettevõte vajab edasist uurimist.

Laenude krediidi- ja riskiprofiil

Erinevatel eesmärkidel laenutooteid turustavate pankade ja finantsasutuste jaoks on krediidiskoori kontrollimine ja kliendi riskiprofiili koostamine ülioluline. See on veel üks valdkond, kus AI võib mängida tohutult kasulikku rolli.

Analüüsides suurt hulka andmekogumeid, mis vastavad individuaalsele finantsseisundile, demograafilistele andmetele, turu volatiilsusele ja väljavaadetele, saab tehisintellektil põhinev krediidiskoori tööriist kiiresti välja töötada kliendi jaoks täpse krediidireitingu ja skoori. See tagab ka
kiirem väljamakseprotsess ning suurem laenu tagasimakse ja kliendi tagasimaksmine.

Kokkuvõtlikult

AI ja ML on digitaalsel maastikul peaaegu kõiges. Fintech on kõigi tööstusharude seas nende intelligentsete tehnoloogiate suurim kasusaaja. Tulevikus võime eeldada, et AI-sisendid aitavad paljusid finantsasutusi
lähimineviku suurte finantskriiside, nagu 2008. aasta, ärahoidmiseks.