फिनटेक उद्योग में एमएल और एआई का उपयोग कैसे करें? (विक्टर मार्टिन)

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और इसकी सबसेट तकनीक, मशीन लर्निंग (एमएल), अब कुछ भविष्य के नवाचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करती है। एक दशक से भी कम समय पहले लगातार तकनीकी buzzwords के रूप में प्रदर्शित होने से, वे इस बात का अभिन्न अंग बन गए हैं कि कैसे

एआई और एमएल तकनीकी नवाचार डिजिटल परिदृश्य में आकार दिया गया है। फिनटेक, एआई और एमएल जैसे कुछ उद्योगों में ड्राइविंग नवाचार विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।

लगभग सभी उद्योग आँकड़े आने वाले वर्षों में एआई-संचालित फिनटेक समाधानों की शानदार वृद्धि का उल्लेख करते हैं। एआई, ए के अनुसार

मॉर्डर इंटेलिजेंस की रिपोर्ट, 26.67 से 23.17 के बीच वार्षिक 2021% की वृद्धि सुनिश्चित करने के लिए 2026 बिलियन अमरीकी डालर का एक बड़ा हिस्सा होगा।

फिनटेक उद्योग में विशेषज्ञता वाली एक विकास कंपनी के रूप में, आप पहले से ही जानते हैं कि फिनटेक उद्योग के लिए वेब विकास में एआई और एमएल का उपयोग कैसे किया जाता है। फिनटेक क्षेत्र में एआई और एमएल का दायरा, अवसर और उपयोग के मामले लगातार बढ़ रहे हैं। यहाँ हम
फिनटेक उद्योग में एआई के इन प्रमुख उपयोग मामलों में से कुछ को प्रदर्शित करने का प्रयास किया।

धोखाधड़ी नियंत्रण और वित्तीय सुरक्षा

अधिकांश साइबर हमलों और साइबर अपराधों के लिए फिनटेक उद्योग सबसे बड़ा लक्ष्य बना हुआ है। चूंकि ये हमले और हैकिंग के प्रयास तेजी से परिष्कृत होते जा रहे हैं, इसलिए बहुत पहले मैन्युअल हस्तक्षेप पूरी तरह से अनुपात से बाहर साबित हुआ था। यह वह जगह है जहाँ एआई और
एमएल प्रौद्योगिकियां अधिक बुद्धिमान विकल्प प्रदान कर रही हैं।

मानव हस्तक्षेप के बिना अवांछित साइबर व्यवहार के लिए सामान्य विसंगतियों, अनियमितताओं और विशिष्ट पैटर्न का पता लगाना धोखाधड़ी लेनदेन को नियंत्रित करने और वित्तीय सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने का सबसे बड़ा लाभ है। स्वचालित के अलावा
दुर्भावनापूर्ण लेनदेन के लिए कुछ ट्रिगर और पैटर्न की पहचान, एआई और एमएल सख्त नियंत्रण और मजबूत सुरक्षा उपायों के लिए विशिष्ट सुरक्षा उपायों और गतिविधियों को भी स्वचालित कर सकते हैं।

BPA के माध्यम से निजीकृत बैंकिंग और ग्राहक अनुभव

एक वातावरण में सुव्यवस्थित मल्टीटास्किंग मशीनों द्वारा संचालित बिजनेस प्रोसेस ऑटोमेशन (बीपीए) अब कई उद्योगों के लिए विकास बढ़ाने वाला कारक बन गया है। मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल मशीनों को कुछ व्यवहार, बातचीत, इरादे और को समझने में मदद करते हैं
लेनदेन प्रसंस्करण में नियम। तदनुसार, यह प्रक्रिया को गति देने के लिए कुछ मध्यवर्ती कदम उठाकर मदद कर सकता है। यह मशीन-सक्षम अंततः ग्राहक सेवा को गति देता है, मानवीय त्रुटियों को समाप्त करता है, और ग्राहक के आधार पर सेवाओं को वैयक्तिकृत करता है
व्यवहार और लेनदेन का इतिहास।

एआई और एमएल विशिष्ट ग्राहक आवश्यकताओं और इरादे के अनुसार सेवाओं को वैयक्तिकृत करके ग्राहकों की चिंताओं को तुरंत दूर कर सकते हैं। ग्राहक भावना विश्लेषण से लेकर ग्राहक संचार और समर्थन गुणवत्ता मूल्यांकन से लेकर ग्राहकों की सेवा करने के लिए बुद्धिमान कार्य स्वचालन तक
जल्दी से, AI और ML फिनटेक क्षेत्र में ग्राहक-केंद्रित व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन की सुविधा प्रदान कर सकते हैं जिसके परिणामस्वरूप अधिक ग्राहक संतुष्टि और व्यवसाय रूपांतरण हो सकता है।

डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि के आधार पर निर्णय लेना

किसी भी उद्योग में आज के बोर्डरूम मानव विश्लेषण की तुलना में एनालिटिक्स और बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल द्वारा संसाधित डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। विशेष रूप से बैंकिंग और वित्त, निर्णय लेने जैसे अत्यधिक प्रतिस्पर्धी और संसाधन-गहन क्षेत्र में
दूसरों की तुलना में डेटा अंतर्दृष्टि और व्यावसायिक खुफिया उपकरणों पर अधिक निर्भर है। बड़ी संख्या में विविध डेटासेट और विश्लेषण के मापदंडों के मजबूत प्रदर्शन के माध्यम से एआई इस डेटा एनालिटिक्स क्षमताओं को अगले स्तर तक ले गया।

फिनटेक क्षेत्र में, कई कंपनियां मुख्य रूप से अपनी निर्णय-खुफिया क्षमताओं के लिए एआई को अपनाती हैं। चूंकि वित्तीय क्षेत्र बाजार की अस्थिरता, राजकोषीय उथल-पुथल और मूल्यांकन जोखिमों के लिए सबसे अधिक उजागर होता है, इसलिए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को एक विनम्र द्वारा संसाधित किया जाता है
डेटा की मात्रा का बहुत महत्व है। आधुनिक एआई प्लेटफॉर्म बिजली की गति से कई मापदंडों में डेटा के पेटाबाइट्स का विश्लेषण कर सकते हैं। सटीक रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान करने की इस क्रांतिकारी क्षमता ने निर्णय लेने की प्रक्रिया में AI को अपूरणीय बना दिया
फिनटेक क्षेत्र के।

ग्राहक सहायता के लिए एनएलपी और एनएलजी चैटबॉट

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ग्राहक सहायता चैटबॉट्स के लिए विशेष रूप से उपयोगी रहा है। ग्राहक भावना और इरादे को पकड़ने के अलावा, आधुनिक एआई चैटबॉट प्राकृतिक मानव भाषा में भी समझ और संवाद कर सकते हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और
नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (एनएलजी) एआई-आधारित प्रशिक्षित डेटा मॉडल हैं जो चैटबॉट को प्राकृतिक भाषण और पाठ भाषा में मानव संचार को समझने और उसके अनुसार संवाद करने में मदद करते हैं। अंततः, इसके परिणामस्वरूप अधिक संतोषजनक ग्राहक सहायता प्राप्त होती है, लीड
पीढ़ी, और व्यापार रूपांतरण।

दूसरी ओर, पहली पीढ़ी के नियम-आधारित चैटबॉट की तुलना में एआई चैटबॉट अब कई डोमेन-विशिष्ट कस्टम प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहकों के साथ संबंधों की बेहतर समझ हो सकती है। अंततः निजीकृत और त्वरित संचार
फिनटेक कंपनियों को तकनीकी परिदृश्य पर अपनी ब्रांडिंग को पुनर्जीवित करने और अधिक लीड उत्पन्न करने में मदद करता है।    

बीमा क्षेत्र में दावा प्रबंधन और हामीदारी

बीमा वित्तीय क्षेत्र में उभरते क्षेत्रों में से एक है जहां एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों ने हाल के वर्षों में अपने पैरों के निशान पाए हैं। चूंकि बीमा कंपनियों को कई आकस्मिक कारकों, अनिश्चित भविष्य की भविष्यवाणियों और अस्थिर वित्तीय का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है
हामीदारी, बीमा उत्पाद डिजाइन और प्रमुख निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के लिए बाजार की गतिशीलता, बहुआयामी डेटा की एक बड़ी मात्रा को कवर करने वाला एक गहन-ड्राइव कठोर विश्लेषण अत्यंत महत्वपूर्ण है। यहीं पर AI टूल्स काफी कारगर साबित होते हैं।

विशेष रूप से कपटपूर्ण दावों का पता लगाना बीमा कंपनियों के लिए एक बड़ी चुनौती है जहां एआई उपकरण प्रभावशाली भूमिका निभा सकते हैं। नीतियों को जारी करने से पहले जोखिम कारकों की सटीक गणना के अलावा, AI उपकरण प्रमुख विसंगतियों का भी पता लगा सकते हैं,
अनियमित पैटर्न, और दावों में असंगति जिनकी कंपनी को और जांच करने की आवश्यकता है।

ऋण के लिए ऋण और जोखिम रूपरेखा

बैंकों और वित्तीय संस्थानों के लिए जो विभिन्न उद्देश्यों के लिए ऋण उत्पादों का विपणन करते हैं, क्रेडिट स्कोर की जांच करना और ग्राहक की जोखिम प्रोफ़ाइल बनाना महत्वपूर्ण है। यह एक अन्य क्षेत्र है जहां एआई अत्यधिक लाभकारी भूमिका निभा सकता है।

व्यक्तिगत वित्तीय स्थितियों, जनसांख्यिकीय डेटा, बाजार की अस्थिरता और संभावनाओं के अनुरूप बड़ी संख्या में डेटासेट का विश्लेषण करके, एआई-पावर्ड क्रेडिट स्कोरिंग टूल एक ग्राहक के लिए एक सटीक क्रेडिट रेटिंग और स्कोर को जल्दी से विकसित कर सकता है। यह भी सुनिश्चित करता है
एक तेज संवितरण प्रक्रिया और उच्च ऋण चुकौती और ग्राहक वसूली।

इसे तैयार करना

डिजिटल परिदृश्य में लगभग हर चीज में AI और ML हैं। फिनटेक, सभी उद्योगों में, इन बुद्धिमान प्रौद्योगिकियों का सबसे बड़ा लाभार्थी होने जा रहा है। भविष्य में, हम कई वित्तीय संस्थानों की मदद के लिए भविष्य कहनेवाला एआई इनपुट की उम्मीद कर सकते हैं
हाल के दिनों में 2008 जैसे बड़े वित्तीय संकटों को टालने के लिए।