هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چگونه فین‌تک را شکل می‌دهند

فین تک در چند سال اخیر به لطف هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) به شدت تکامل یافته است. هوش مصنوعی و ML با تأثیرگذاری بر همه چیز، از عملیات اصلی گرفته تا نحوه تصمیم گیری های حیاتی، راه خود را به طور عملی پیدا کرده اند.
هر شکاف بخش مالی به همین دلیل است که هزینه های هوش مصنوعی در فین تک است

پیش بینی بین سال 2019 تا پایان سال جاری بیش از سه برابر شده است. اما این سرمایه گذاری هوش مصنوعی به کجا می رود؟ و هوش مصنوعی و ML چگونه آینده فین تک را شکل می دهند؟  

هفت راه که هوش مصنوعی و ML فین تک را تغییر می دهند 

مشاوران روبو  

ایده روبو-مشاوران چیز جدیدی نیست. آنها از زمانی که Wealthfront (که قبلاً به عنوان KaChing شناخته می شد) در سال 2008 راه اندازی شد، شروع به کار کرده اند.
به لطف هوش مصنوعی و ML. مشاوران رباتیک الگوریتم محور از پرسشنامه های چک باکس به مدیران سبد سرمایه گذاری دیجیتال با حسن نیت منتقل شده اند که قادر به ارائه مشاوره سرمایه گذاری متناسب با اهداف و موقعیت های مالی منحصر به فرد هر کاربر هستند.
و آنها فقط می توانند این کار را از طریق هوش مصنوعی و ML انجام دهند.   

بهینه سازی فرآیند  

بهینه سازی فرآیند احتمالاً همان چیزی است که اکثر مردم در مورد استفاده از هوش مصنوعی و ML به آن فکر می کنند. و در فین‌تک، همه چیز، از ایجاد گزارش تا خدمات مشتری را به سرعت پیگیری کرده‌اند. با خودکارسازی آن کارهای تکراری و وقت گیر، هوش مصنوعی و ML
فرآیندها را ساده کرده اند و در نتیجه باعث صرفه جویی قابل توجهی در زمان و هزینه و در عین حال افزایش بهره وری می شود. به جای جایگزینی کارکنان - همانطور که همیشه ترس ذاتی با هوش مصنوعی و ML وجود داشته است - آنها را آزاد می کنند تا روی مسائلی تمرکز کنند که ممکن است فناوری وجود نداشته باشد.
بسیار مفید  

همانطور که به جلو می رویم، هوش مصنوعی و ML به افزایش ارزش خود در این عرصه از طریق استقرار در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ادامه می دهند. امکان دادن به شرکت‌های فین‌تک در نهایت به حداکثر رساندن ارزش داده‌هایی که می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند، اما به راحتی تجزیه و تحلیل نمی‌کنند.
برای سالها. افزودن هوش به سرعتی که هوش مصنوعی و ML در حال حاضر به فین تک آورده اند.  

نمره اعتبار  

هوش مصنوعی و ML قبلاً تأثیر قابل توجهی در امتیازدهی اعتباری داشته اند. توانمندسازی برندها برای اجتناب از روش‌های سنتی – برخی ممکن است بگویند قدیمی – که توسط آژانس‌های امتیازدهی اعتباری معتبر، هوش مصنوعی و ML استفاده می‌شوند، امکان تجزیه و تحلیل بسیاری از نقاط داده‌های شخصی را فراهم می‌کنند.
ارائه یک ارزیابی دقیق تر و شخصی تر از اعتبار. و باز کردن درهای مالی به روی افراد و مشاغلی که ممکن است قبلاً همه راه های اعتباری را بسته باشند و مشتریان جدید و کم خطر را به مؤسسات مالی بیاورند.
که البته به معنای تایید سریعتر و کارآمدتر وام است.  

دوربین های مداربسته  

امنیت برای دهه‌ها مهم‌ترین نکته برای تمام فین‌تک‌ها بوده است، و با تشدید نبرد علیه تقلب، هوش مصنوعی و ML برخی از خلاقانه‌ترین راه‌حل‌ها را ارائه می‌کنند. از تجزیه و تحلیل اسناد تا نظارت بر الگوهای تراکنش، هوش مصنوعی و ML
فین‌تک‌ها را قادر می‌سازد تا به سرعت فعالیت‌های تقلبی را شناسایی کرده و به آن پاسخ دهند و محیط مالی امن‌تری را برای همه ایجاد کنند.  

خدمات مشتری  

خدمات مشتری تمرکز مداوم برای اکثر مشاغل است و هوش مصنوعی و ML در حال تلاش برای تغییر نحوه ارائه آن در بخش خدمات مالی هستند. چت ربات های پیشرفته پاسخ های شخصی و فوری به سوالات مشتریان ارائه می دهند. پردازش سریع
داده‌ها به چت‌بات‌ها و فعالان خدمات مشتری امکان می‌دهد تا خدمات و مشاوره‌ای متناسب با محصولات متناسب با نیازهای هر مشتری و راه‌حل‌هایی ارائه دهند که می‌تواند به مشکلات فردی پاسخ دهد. به فین‌تک‌ها اجازه می‌دهیم رویکردی فعالانه برای خدمات مشتریان داشته باشند
نیاز به آتش نشانی را از بین می برد و آن را با تجربه ای پویا، شخصی و رضایت بخش مشتری جایگزین می کند.  

بازاریابی شخصی  

GDPR روشی را که اکثر کسب و کارها به بازاریابی دیجیتال می پردازند تغییر داد. دوران ایمیل‌های عمومی گذشته است، در عوض ما شاهد رویکردی ظریف‌تر هستیم، و هوش مصنوعی و ML با درجه‌ای از شخصی‌سازی که قبلاً دست نیافتنی نبود، این امر را تسریع و تقویت می‌کنند.
ما در مورد نقش چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی بحث کرده‌ایم، اما با هوش مصنوعی که می‌تواند از داده‌های مشتری، مانند تراکنش‌های گذشته، تاریخچه جستجو، و فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی برای ایجاد استراتژی‌ها و توصیه‌های بازاریابی شخصی‌شده، بازاریابی فوری استفاده کند.
جالب تر و موثرتر می شود.  

تجزیه و تحلیل پیش بینی  

با هوش مصنوعی و ML، تجزیه و تحلیل بسیار سریع‌تر، آسان‌تر و دقیق‌تر شده است، که برای فین‌تک‌ها چندین چیز معنی می‌دهد. همانطور که در بالا ذکر شد، توانایی تقسیم دقیق مشتریان برای بازاریابی را به ارمغان می آورد. این شرکت‌های فین‌تک را قادر می‌سازد تا مشتریان گسترده را تجزیه و تحلیل کنند
داده ها، پیش بینی رفتارها و ترجیحات آینده را دقیق تر می کند. و این امکان را فراهم می کند که خدمات و محصولات متناسب با نیازهای مشتری در سطح فردی و گروهی برآورده شود، و امکان پیش بینی تقاضاهای بازار را فراهم می کند و به کسب و کارها اجازه می دهد
در خط مقدم صنعت خود باقی بمانند.  

ادغام هوش مصنوعی و ML در فین‌تک منجر به یک تغییر پارادایم تقریباً کامل برای صنعت در تمام سطوح شده است. از خدمات مشتری گرفته تا برنامه‌ریزی محصول و مدیریت اصلی، چشم‌انداز فین‌تک به‌طور اساسی در حال تغییر است و بهبود یافته است.
بهره وری، تجارب، خدمات و شخصی سازی، منافعی را برای مشتریان و کسب و کارها به همان اندازه به ارمغان می آورد. و این سفر هنوز به پایان نرسیده است. هر دو هوش مصنوعی و ML هنوز در سال های اولیه خود هستند و سطح پتانسیلی که می توانند برای فین تک به ارمغان بیاورند
به سختی خراشیده شده است  

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs