Kuinka käyttää ML:ää ja tekoälyä Fintech-teollisuudessa? (Victor Martin)

Tekoäly (AI) ja sen osatekniikka, koneoppiminen (ML), eivät enää edusta futuristisia innovaatioita. Alle kymmenen vuotta sitten esiintyneistä usein teknisistä muotisanoista on tullut olennainen osa miten

AI- ja ML-teknologian innovaatiot muotoutuvat digitaaliseen maisemaan. Innovaatioiden ajaminen tietyillä toimialoilla, kuten Fintech, AI ja ML, ovat erityisen tärkeitä.

Lähes kaikki toimialan tilastot viittaavat tekoälypohjaisten Fintech-ratkaisujen huimaan kasvuun tulevina vuosina. AI, mukaan a

Mordor Intelligencen raportti, muodostaa huimat 26.67 miljardia dollaria, mikä varmistaa 23.17 prosentin vuosikasvun vuosina 2021–2026.

Fintech-teollisuuteen erikoistuneena kehitysyhtiönä osaat jo käyttää tekoälyä ja ML:ää fintech-alan verkkokehityksessä. Tekoälyn ja ML:n laajuus, mahdollisuudet ja käyttötapaukset Fintech-sektorilla laajenevat jatkuvasti. Täällä me
yritti esitellä joitain näistä tärkeistä tekoälyn käyttötapauksista fintech-teollisuudessa.

Petostentorjunta ja taloudellinen turvallisuus

Fintech-teollisuus on edelleen useimpien kyberhyökkäysten ja tietoverkkorikosten suurin kohde. Koska nämä hyökkäykset ja hakkerointiyritykset ovat yhä kehittyneempiä, manuaalinen puuttuminen osoittautui kauan sitten täysin suhteettomaksi. Tässä on AI ja
ML-teknologiat tarjoavat älykkäämpiä vaihtoehtoja.

Ei-toivotulle kyberkäyttäytymiselle yhteisten poikkeavuuksien, epäsäännöllisyyksien ja erityisten mallien havaitseminen ilman ihmisen väliintuloa on tekoäly- ja ML-tekniikoiden käytön suurin etu petollisten tapahtumien hallintaan ja taloudellisen turvallisuuden takaamiseen. Automaattien lisäksi
Tiettyjen haitallisten liiketoimien laukaisimien ja mallien tunnistamisen ansiosta tekoäly ja ML voivat myös automatisoida tiettyjä turvatoimenpiteitä ja -toimintoja tiukemman valvonnan ja vankan suojan takaamiseksi.

Henkilökohtainen pankki- ja asiakaskokemus BPA:n kautta

Liiketoimintaprosessiautomaatiosta (BPA), joka perustuu virtaviivaistettuihin moniajokoneisiin ympäristössä, on nyt tullut kasvua vauhdittava tekijä monilla toimialoilla. Machine Learning (ML) -mallit auttavat koneita ymmärtämään tiettyä käyttäytymistä, vuorovaikutusta, tarkoitusta ja
liiketoimien käsittelyä koskevat säännöt. Näin ollen se voi auttaa suorittamalla tiettyjä välivaiheita prosessin nopeuttamiseksi. Tämä konekäyttöinen viime kädessä nopeuttaa asiakaspalvelua, eliminoi inhimilliset virheet ja personoi palveluita asiakkaan mukaan.
käyttäytyminen ja tapahtumahistoria.

Tekoäly ja ML voivat vastata asiakkaiden huolenaiheisiin nopeasti räätälöimällä palvelut asiakkaan erityisten vaatimusten ja tarkoitusten mukaan. Asiakkaiden mielipideanalyysistä asiakasviestintään ja tuen laadunarviointiin älykkääseen tehtäväautomaatioon asiakkaiden palvelemiseksi
Tekoäly ja ML voivat nopeasti helpottaa asiakaslähtöistä liiketoimintaprosessien automatisointia fintech-sektorilla, mikä johtaa parempaan asiakastyytyväisyyteen ja liiketoiminnan konversioon.

Tietoihin perustuva päätöksenteko

Nykypäivän neuvotteluhuoneet kaikilla toimialoilla keskittyvät enemmän tietopohjaisiin oivalluksiin, joita käsitellään analytiikan ja liiketoimintatiedon (BI) työkaluilla, kuin ihmisanalyysillä. Erityisesti erittäin kilpaillulla ja resurssivaltaisella alalla, kuten pankki- ja rahoitusalalla, päätöksenteossa
on muita enemmän riippuvainen datanäkemyksistä ja business intelligence -työkaluista. Tekoäly nosti nämä data-analytiikan ominaisuudet uudelle tasolle altistamalla vahvasti valtavalle määrälle erilaisia ​​tietojoukkoja ja analyysiparametreja.

Fintech-sektorilla monet yritykset omaksuvat tekoälyn ensisijaisesti sen päätöksentekokyvyn vuoksi. Koska rahoitussektori on eniten alttiina markkinoiden epävakaudelle, julkisen talouden myllerrykselle ja arvostusriskeille, valtava määrä käsittelee nopeampia datapohjaisia ​​oivalluksia.
tietomäärät ovat erittäin tärkeitä. Nykyaikaiset tekoälyalustat voivat analysoida petabyyttiä dataa useiden parametrien kautta salamannopeasti. Tämä vallankumouksellinen kyky tarjota tarkkoja reaaliaikaisia ​​näkemyksiä teki tekoälystä korvaamattoman päätöksentekoprosessissa
fintech-sektorilta.

NLP- ja NLG-chatbotit asiakastukea varten

Tekoäly (AI) on ollut erityisen hyödyllinen asiakastuen chatboteille. Sen lisäksi, että modernit tekoäly-chatbotit tavoittavat asiakkaiden mielipiteitä ja aikomuksia, ne voivat myös ymmärtää ja kommunikoida luonnollisella ihmiskielellä. Natural Language Processing (NLP) ja
Natural Language Understanding (NLG) ovat tekoälyyn perustuvia koulutettuja tietomalleja, jotka auttavat chatbotteja ymmärtämään ihmisten viestintää luonnollisella puhe- ja tekstikielellä ja kommunikoimaan sen mukaisesti. Loppujen lopuksi tämä johtaa tyydyttävämpään asiakastukeen, johtaa
sukupolvi ja liiketoiminnan muuntaminen.

Toisaalta AI-chatbotit menevät askelta pidemmälle kuin ensimmäisen sukupolven sääntöpohjaiset chatbotit voivat nyt vastata moniin verkkotunnuskohtaisiin mukautettuihin kyselyihin, mikä johtaa parempaan ymmärrykseen suhteista asiakkaisiin. Henkilökohtaista ja nopeampaa viestintää lopulta
auttaa fintech-yrityksiä elvyttämään tuotemerkkiään teknologiamaailmassa ja luomaan lisää viittauksia.    

Korvaustenhallinta ja vakuutusala vakuutusalalla

Vakuutusala on yksi rahoitusalan nousevista alueista, joille tekoäly- ja ML-teknologiat ovat löytäneet jalanjälkensä viime vuosina. Koska vakuutusyhtiöiden on analysoitava monia valmiustekijöitä, epävarmoja tulevaisuuden ennusteita ja epävakaa taloustilanne
Markkinoiden dynamiikkaan perustuva syvällinen tiukka analyysi, joka kattaa valtavan määrän monitahoista dataa, on erittäin tärkeä vakuutusten, vakuutustuotteiden suunnittelun ja keskeisten päätöksentekoprosessien kannalta. Tässä AI-työkalut osoittautuvat erittäin tehokkaiksi.

Erityisesti petosten havaitseminen on suuri haaste vakuutusyhtiöille, joissa tekoälytyökaluilla voi olla vaikuttava rooli. Sen lisäksi, että riskitekijät lasketaan tarkasti ennen vakuutusten myöntämistä, tekoälytyökalut voivat havaita myös suuria poikkeavuuksia,
epäsäännölliset kuviot ja epäjohdonmukaisuudet väitteissä, jotka vaativat lisäselvitystä yrityksen toimesta.

Lainojen luotto- ja riskiprofiili

Pankeille ja rahoituslaitoksille, jotka markkinoivat lainatuotteita eri tarkoituksiin, luottopisteiden tarkistaminen ja asiakkaan riskiprofiilin tekeminen on ratkaisevan tärkeää. Tämä on toinen alue, jolla tekoälyllä voi olla erittäin hyödyllinen rooli.

Analysoimalla suuren määrän tietojoukkoja, jotka vastaavat yksittäisiä taloudellisia tilanteita, demografisia tietoja, markkinoiden epävakautta ja tulevaisuudennäkymiä, tekoälypohjainen luottoluokitustyökalu voi nopeasti kehittää tarkan luottoluokituksen ja pistemäärän asiakkaalle. Tämä myös varmistaa
nopeampi maksuprosessi ja suurempi lainan takaisinmaksu ja asiakkaiden takaisinmaksu.

Yhteenveto siitä

Tekoälyä ja ML:ää on lähes kaikessa digitaalisessa ympäristössä. Fintech tulee kaikkien toimialojen joukossa olemaan suurin hyötyjä näistä älykkäistä teknologioista. Tulevaisuudessa voimme odottaa ennustavien tekoälysyötteiden auttavan monia rahoituslaitoksia
välttääkseen suuret rahoituskriisit, kuten vuoden 2008 lähimenneisyydessä.