Hogyan használjuk az ML-t és az AI-t a Fintech-iparban? (Victor Martin)

A mesterséges intelligencia (AI) és részhalmaz-technológiája, a gépi tanulás (ML) már nem jelent néhány futurisztikus újítást. Azóta, hogy kevesebb mint egy évtizeddel ezelőtt gyakori technológiai hívószavakként jelentek meg, a hogyan szerves részévé váltak

AI és ML technológiai innovációk formálódnak a digitális tájon. Bizonyos iparágakban, például a Fintechben, az AI-ban és az ML-ben különösen fontosak az innovációk ösztönzése.

Szinte minden iparági statisztika az AI-alapú Fintech megoldások elképesztő növekedésére utal az elkövetkező években. AI szerint a

a Mordor Intelligence jelentése26.67 milliárd USD-t tesz ki, ami éves szinten 23.17%-os növekedést biztosít 2021 és 2026 között.

A fintech iparágra szakosodott fejlesztő cégként már tudja, hogyan használhatja az AI-t és az ML-t a fintech iparág webfejlesztésében. Az AI és az ML hatóköre, lehetőségei és használati esetei a Fintech szektorban folyamatosan bővülnek. Itt vagyunk
megpróbálta bemutatni a mesterséges intelligencia ezen főbb felhasználási eseteit a fintech iparágban.

Csalásellenőrzés és pénzügyi biztonság

A fintech iparág továbbra is a legtöbb kibertámadás és kiberbűnözés legnagyobb célpontja. Mivel ezek a támadások és hackelési kísérletek egyre kifinomultabbak, a kézi beavatkozás már régen teljesen aránytalannak bizonyult. Itt van az AI és
Az ML technológiák intelligensebb alternatívákat kínálnak.

Az anomáliák, szabálytalanságok és a kéretlen kibermagatartásra jellemző sajátos minták emberi beavatkozás nélkül történő észlelése a legnagyobb előnye az AI és ML technológiáknak a csalárd tranzakciók ellenőrzésére és a pénzügyi biztonság biztosítására. Az automata mellett
A rosszindulatú tranzakciók bizonyos kiváltó okainak és mintáinak felismerése, az AI és az ML bizonyos biztonsági intézkedéseket és tevékenységeket is automatizálhat a szigorúbb ellenőrzés és a szilárd biztosítékok érdekében.

Személyre szabott banki és ügyfélélmény a BPA-n keresztül

Az üzleti folyamatok automatizálása (BPA), amelyet korszerűsített többfeladatos gépekkel hajtanak végre egy környezetben, mára számos iparág növekedését serkentő tényezővé vált. A gépi tanulási (ML) modellek segítenek a gépeknek megérteni bizonyos viselkedéseket, interakciókat, szándékokat és
a tranzakciók feldolgozásának szabályait. Ennek megfelelően segíthet bizonyos közbenső lépések végrehajtásával a folyamat felgyorsítása érdekében. Ez a géppel támogatott végső soron felgyorsítja az ügyfélszolgálatot, kiküszöböli az emberi hibákat, és személyre szabja a szolgáltatásokat az ügyfelek alapján
viselkedés és tranzakciótörténet.

Az AI és az ML azonnal meg tudja oldani az ügyfelek aggályait azáltal, hogy személyre szabja a szolgáltatásokat az ügyfelek egyedi igényei és szándéka szerint. Az ügyfélhangulatelemzéstől az ügyfélkommunikáción és a támogatási minőségértékelésen át az ügyfelek kiszolgálását szolgáló intelligens feladatautomatizálásig
Az AI és az ML gyorsan megkönnyítheti az ügyfélközpontú üzleti folyamatok automatizálását a fintech szektorban, ami nagyobb vevői elégedettséget és üzleti konverziót eredményez.

Adatvezérelt betekintésen alapuló döntéshozatal

Napjaink tanácstermei bármely iparágban inkább az analitikai és üzleti intelligencia (BI) eszközökkel feldolgozott adatvezérelt betekintésekre, mint az emberi elemzésekre összpontosítanak. Különösen egy olyan rendkívül versenyképes és erőforrás-igényes szektorban, mint a bankszektor és a pénzügy, a döntéshozatal
jobban függ az adatbetekintéstől és az üzleti intelligencia eszközöktől, mint mások. A mesterséges intelligencia ezt az adatelemzési képességet a következő szintre emelte azáltal, hogy hatalmas számú, változatos adatkészletnek és elemzési paraméternek van kitéve.

A fintech szektorban sok vállalat elsősorban döntési intelligencia képessége miatt veszi igénybe az AI-t. Mivel a pénzügyi szektor van leginkább kitéve a piaci volatilitásnak, a fiskális zavaroknak és az értékelési kockázatoknak, a gyorsabb adatvezérelt betekintést egy hatalmas tömeg dolgozza fel.
nagy jelentősége van az adatmennyiségnek. A modern mesterséges intelligencia platformok villámgyorsan képesek petabájtnyi adatot elemezni számos paraméteren keresztül. Ez a forradalmi képesség, amely precíz, valós idejű betekintést nyújt, az AI-t pótolhatatlanná tette a döntéshozatali folyamatban
a fintech szektorban.

NLP és NLG chatbotok az ügyfélszolgálathoz

A mesterséges intelligencia (AI) különösen hasznos volt az ügyfélszolgálati chatbotoknál. Amellett, hogy megragadják az ügyfelek érzelmeit és szándékait, a modern AI chatbotok természetes emberi nyelven is képesek megérteni és kommunikálni. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és
A Natural Language Understanding (NLG) mesterséges intelligencia-alapú képzett adatmodellek, amelyek segítenek a chatbotoknak megérteni az emberi kommunikációt természetes beszédben és szövegnyelven, és ennek megfelelően kommunikálni. Végső soron ez kielégítőbb ügyfélszolgálatot eredményez
generációs és üzleti átalakítás.

Másrészt a mesterséges intelligencia chatbotjai, amelyek lépésekkel tovább mennek, mint az első generációs szabályalapú chatbotok, most már számos domain-specifikus egyéni lekérdezésre is képesek válaszolni, ami az ügyfelekkel való kapcsolatok jobb megértését eredményezi. Végső soron személyre szabott és gyorsabb kommunikáció
segíti a fintech cégeket abban, hogy újjáéleszthessék márkájukat a technológiai környezetben, és több érdeklődőt szerezzenek.    

Kárkezelés és kockázatvállalás a biztosítási szektorban

A biztosítás a pénzügyi szektor egyik feltörekvő területe, ahol az AI és az ML technológiák az elmúlt években megtalálták lábnyomukat. Mivel a biztosítótársaságoknak számos vészhelyzeti tényezőt, bizonytalan jövőbeli előrejelzéseket és ingadozó pénzügyi helyzetet kell elemezniük
A piac dinamikája, a hatalmas mennyiségű, sokrétű adatot lefedő, mélyreható, szigorú elemzés rendkívül fontos a biztosítási, biztosítási terméktervezés és a kulcsfontosságú döntéshozatali folyamatok szempontjából. Itt bizonyulnak rendkívül hatékonynak az AI-eszközök.

A csalárd követelések felderítése különösen nagy kihívás a biztosítótársaságok számára, ahol az AI-eszközök lenyűgöző szerepet játszhatnak. A kockázati tényezőknek a kötvények kiadása előtti pontos kiszámításán túl az AI-eszközök jelentős anomáliákat is észlelhetnek,
szabálytalan minták és inkoherenciák az állításokban, amelyek további vizsgálatot igényelnek a vállalat részéről.

Hitel- és kockázatprofil kölcsönökhöz

A különböző célú hiteltermékeket forgalmazó bankok és pénzintézetek számára a hitelképesség ellenőrzése és az ügyfél kockázati profiljának elkészítése kiemelkedően fontos. Ez egy másik terület, ahol az AI rendkívül hasznos szerepet játszhat.

Az egyéni pénzügyi helyzetnek, demográfiai adatoknak, piaci volatilitásnak és kilátásoknak megfelelő nagyszámú adatkészlet elemzésével egy mesterséges intelligencia-alapú hitelpontozó eszköz gyorsan pontos hitelminősítést és pontszámot tud kialakítani az ügyfelek számára. Ez is biztosítja
gyorsabb folyósítási folyamat és magasabb hiteltörlesztés és ügyfél-visszatérülés.

Összegezve

A digitális környezetben szinte mindenben megtalálható az AI és az ML. Az összes iparág közül a Fintech lesz a legnagyobb haszonélvezője ezeknek az intelligens technológiáknak. A jövőben számíthatunk arra, hogy a prediktív mesterséges intelligencia bemenetek sok pénzintézet segítségére lesznek
2008-hoz hasonló jelentős pénzügyi válságok elkerülése érdekében a közelmúltban.