هوش مصنوعی (AI) و فناوری زیرمجموعه آن، یادگیری ماشین (ML)، دیگر نشان دهنده برخی از نوآوری های آینده نگر نیست. از زمانی که کمتر از یک دهه پیش به‌عنوان کلیدواژه‌های فناوری مکرر ظاهر می‌شدند، تا چگونگی تبدیل شدن به یک جزء جدایی ناپذیر شده‌اند
نوآوری های فناوری هوش مصنوعی و ML در سراسر چشم انداز دیجیتال شکل می گیرند. نوآوری های محرک در صنایع خاصی مانند فین تک، هوش مصنوعی و ML به ویژه ابزاری هستند.
تقریباً تمام آمارهای صنعت به رشد خیره کننده راه حل های فین تک مبتنی بر هوش مصنوعی در سال های آینده اشاره دارد. هوش مصنوعی، به گفته الف
گزارش از Mordor Intelligence، 26.67 میلیارد دلار را به خود اختصاص می دهد که رشد سالانه 23.17 درصدی را بین سال های 2021 تا 2026 تضمین می کند.
به عنوان یک شرکت توسعه و متخصص در صنعت فین‌تک، می‌دانید چگونه از هوش مصنوعی و ML در توسعه وب برای صنعت فین‌تک استفاده کنید. دامنه، فرصت ها و موارد استفاده از هوش مصنوعی و ML در بخش فین تک به طور مداوم در حال گسترش است. ما اینجاییم
سعی شد برخی از این موارد عمده استفاده از هوش مصنوعی در صنعت فین تک را به نمایش بگذارد.
کنترل تقلب و امنیت مالی
صنعت فین تک همچنان بزرگترین هدف برای اکثر حملات سایبری و جرایم سایبری است. از آنجایی که این حملات و تلاش‌های هک به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند، مداخله دستی مدت‌ها پیش ثابت شد که کاملاً نامتناسب است. اینجاست که هوش مصنوعی و
فناوری‌های ML جایگزین‌های هوشمندتری ارائه می‌دهند.
شناسایی ناهنجاری‌ها، بی‌نظمی‌ها و الگوهای خاص مشترک در رفتارهای سایبری ناخواسته بدون دخالت انسان، بزرگترین مزیت استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و ML برای کنترل تراکنش‌های متقلبانه و تضمین امنیت مالی است. علاوه بر اتوماتیک
شناسایی محرک‌ها و الگوهای خاص برای تراکنش‌های بدخواهانه، هوش مصنوعی و ML همچنین می‌توانند اقدامات و فعالیت‌های امنیتی خاص را برای کنترل دقیق‌تر و پادمان‌های قوی‌تر خودکار کنند.
بانکداری شخصی و تجربه مشتری از طریق BPA
اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار (BPA) که توسط ماشین‌های چندوظیفه‌ای کارآمد در یک محیط کار می‌کند، اکنون به یک عامل تقویت‌کننده رشد برای بسیاری از صنایع تبدیل شده است. مدل‌های یادگیری ماشینی (ML) به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا رفتار، تعاملات، قصد و هدف خاصی را درک کنند
قوانین در پردازش معاملات بر این اساس، می‌تواند با انجام برخی مراحل میانی به سرعت بخشیدن به فرآیند کمک کند. این دستگاه فعال در نهایت خدمات به مشتریان را سرعت می بخشد، خطاهای انسانی را حذف می کند و خدمات را بر اساس مشتری شخصی می کند.
رفتار و تاریخچه معاملات
هوش مصنوعی و ML می توانند نگرانی های مشتری را با شخصی سازی خدمات بر اساس نیازها و اهداف خاص مشتری، به سرعت برطرف کنند. از تجزیه و تحلیل احساسات مشتری گرفته تا ارتباط با مشتری و ارزیابی کیفیت پشتیبانی تا اتوماسیون وظایف هوشمند برای ارائه خدمات به مشتریان
به سرعت، هوش مصنوعی و ML می توانند اتوماسیون فرآیند کسب و کار متمرکز بر مشتری را در بخش فین تک تسهیل کنند که منجر به رضایت مشتری و تبدیل کسب و کار بیشتر می شود.
تصمیم گیری بر اساس بینش های داده محور
اتاق‌های هیئت مدیره امروزی در هر صنعتی بیشتر بر بینش‌های مبتنی بر داده‌های پردازش شده توسط ابزارهای تحلیلی و هوش تجاری (BI) تمرکز می‌کنند تا تجزیه و تحلیل انسانی. به ویژه در بخش بسیار رقابتی و منابع فشرده مانند بانکداری و مالی، تصمیم گیری
بیش از دیگران به بینش داده ها و ابزارهای هوش تجاری وابسته است. هوش مصنوعی این قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را از طریق قرار گرفتن در معرض تعداد زیادی از مجموعه داده‌های متنوع و پارامترهای تجزیه و تحلیل به سطح بعدی ارتقا داد.
در بخش فین‌تک، بسیاری از شرکت‌ها عمدتاً هوش مصنوعی را به دلیل قابلیت‌های هوشمند تصمیم‌گیری آن می‌پذیرند. از آنجایی که بخش مالی بیشتر در معرض نوسانات بازار، آشفتگی مالی و ریسک های ارزش گذاری است، بینش های مبتنی بر داده های سریعتر توسط یک سازمان عظیم پردازش می شود.
حجم داده ها از اهمیت بالایی برخوردار است. پلتفرم‌های هوش مصنوعی مدرن می‌توانند پتابایت داده را در بسیاری از پارامترها با سرعت رعد و برق تجزیه و تحلیل کنند. این توانایی انقلابی برای ارائه بینش های دقیق در زمان واقعی، هوش مصنوعی را در فرآیند تصمیم گیری غیرقابل جایگزین کرد.
از بخش فین تک
ربات‌های چت NLP و NLG برای پشتیبانی مشتری
هوش مصنوعی (AI) به ویژه برای چت ربات های پشتیبانی مشتری مفید بوده است. چت ربات‌های مدرن هوش مصنوعی علاوه بر جلب احساسات و نیت مشتری، می‌توانند به زبان طبیعی انسان هم بفهمند و با هم ارتباط برقرار کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) و
درک زبان طبیعی (NLG) مدل‌های داده آموزش‌دیده مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که به چت‌بات‌ها کمک می‌کنند تا ارتباطات انسانی را در گفتار و زبان طبیعی درک کنند و بر این اساس ارتباط برقرار کنند. در نهایت، این منجر به پشتیبانی رضایت‌بخش‌تر از مشتری می‌شود
تولید و تبدیل کسب و کار
از سوی دیگر، چت ربات‌های هوش مصنوعی گام‌هایی فراتر از ربات‌های چت مبتنی بر قانون نسل اول می‌گذارند، اکنون می‌توانند به بسیاری از پرس‌و‌جوهای سفارشی خاص دامنه پاسخ دهند و در نتیجه درک بهتری از روابط با مشتریان دارند. ارتباط شخصی و سریعتر در نهایت
به شرکت های فین تک کمک می کند تا برند خود را در چشم انداز فناوری احیا کنند و سرنخ های بیشتری تولید کنند.
مدیریت خسارت و پذیره نویسی در بخش بیمه
بیمه یکی از حوزه‌های نوظهور در بخش مالی است که فناوری‌های هوش مصنوعی و ML در سال‌های اخیر ردپای خود را پیدا کرده‌اند. از آنجایی که شرکت های بیمه نیاز به تجزیه و تحلیل بسیاری از عوامل احتمالی، پیش بینی های نامشخص آینده و نوسانات مالی دارند
پویایی بازار، تجزیه و تحلیل دقیق محرک عمیق که حجم عظیمی از داده های چند وجهی را پوشش می دهد برای پذیره نویسی، طراحی محصول بیمه و فرآیندهای تصمیم گیری کلیدی بسیار مهم است. اینجاست که ابزارهای هوش مصنوعی به شدت موثر هستند.
به ویژه شناسایی ادعاهای تقلبی یک چالش بزرگ برای شرکت های بیمه است که در آن ابزارهای هوش مصنوعی می توانند نقش چشمگیری داشته باشند. جدا از محاسبه دقیق عوامل خطر قبل از صدور سیاست ها، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند ناهنجاری های عمده را نیز تشخیص دهند.
الگوهای نامنظم و عدم انسجام در ادعاهایی که نیاز به بررسی بیشتر توسط شرکت دارند.
ارزیابی اعتبار و ریسک برای وام ها
برای بانک‌ها و مؤسسات مالی که محصولات وام را برای اهداف مختلف به بازار عرضه می‌کنند، بررسی امتیاز اعتباری و تعیین مشخصات ریسک مشتری از اهمیت اساسی برخوردار است. این یکی دیگر از زمینه هایی است که هوش مصنوعی می تواند نقش بسیار مفیدی را ایفا کند.
با تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از مجموعه داده های مربوط به وضعیت مالی فردی، داده های جمعیتی، نوسانات بازار و چشم اندازها، یک ابزار امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به سرعت یک رتبه اعتباری و امتیاز دقیق برای مشتری ایجاد کند. این نیز تضمین می کند
فرآیند پرداخت سریعتر و بازپرداخت وام بیشتر و بازیابی مشتری.
خلاصه آن
هوش مصنوعی و ML تقریباً در همه چیز در چشم انداز دیجیتال وجود دارد. فین تک، در میان تمام صنایع، بزرگترین ذینفع این فناوری های هوشمند خواهد بود. در آینده، می‌توان انتظار داشت ورودی‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده به بسیاری از مؤسسات مالی کمک کند
برای جلوگیری از بحران های مالی بزرگ مانند سال 2008 در گذشته نه چندان دور.
