Bagaimana Cara Menggunakan ML dan AI di Industri Fintech? (Victor Martin)

Kecerdasan buatan (AI) dan teknologi subsetnya, pembelajaran mesin (ML), tidak lagi mewakili beberapa inovasi futuristik. Dari muncul sebagai kata kunci teknologi yang sering kurang dari satu dekade yang lalu, mereka telah menjadi bagian integral dari bagaimana

Inovasi teknologi AI dan ML dibentuk di seluruh lanskap digital. Mendorong inovasi di industri tertentu, seperti Fintech, AI, dan ML, sangat berperan.

Hampir semua statistik industri mengacu pada pertumbuhan luar biasa dari solusi Fintech bertenaga AI di tahun-tahun mendatang. AI, Menurut

laporan dari Intelijen Mordor, akan mencapai USD 26.67 miliar yang memastikan pertumbuhan tahunan 23.17% antara 2021 hingga 2026.

Sebagai perusahaan pengembang yang berspesialisasi dalam industri fintech, Anda sudah tahu cara menggunakan AI dan ML dalam pengembangan web untuk industri fintech. Cakupan, peluang, dan kasus penggunaan AI dan ML di sektor Fintech terus berkembang. Disini kita
mencoba menampilkan beberapa kasus penggunaan utama AI ini di industri tekfin.

Kontrol Penipuan dan Keamanan Finansial

Industri tekfin tetap menjadi target terbesar bagi sebagian besar serangan siber dan kejahatan siber. Karena serangan dan upaya peretasan ini semakin canggih, intervensi manual sejak lama terbukti sepenuhnya tidak proporsional. Di sinilah AI dan
Teknologi ML menawarkan alternatif yang lebih cerdas.

Mendeteksi anomali, ketidakteraturan, dan pola spesifik yang umum terjadi pada perilaku siber yang tidak diinginkan tanpa campur tangan manusia adalah keuntungan terbesar menggunakan teknologi AI dan ML untuk mengontrol transaksi penipuan dan memastikan keamanan finansial. Selain otomatis
pengenalan pemicu dan pola tertentu untuk transaksi jahat, AI dan ML juga dapat mengotomatiskan tindakan dan aktivitas keamanan tertentu untuk kontrol yang lebih ketat dan perlindungan yang kuat.

Personalisasi Perbankan dan Pengalaman Pelanggan melalui BPA

Business Process Automation (BPA) yang didukung oleh mesin multitasking yang efisien di suatu lingkungan, kini telah menjadi faktor pendorong pertumbuhan bagi banyak industri. Model Machine Learning (ML) membantu mesin memahami perilaku, interaksi, maksud, dan . tertentu
aturan dalam memproses transaksi. Dengan demikian, ini dapat membantu dengan melakukan langkah-langkah perantara tertentu untuk mempercepat proses. Mesin yang diaktifkan ini pada akhirnya mempercepat layanan pelanggan, menghilangkan kesalahan manusia, dan mempersonalisasi layanan berdasarkan pelanggan
perilaku dan riwayat transaksi.

AI dan ML dapat segera mengatasi masalah pelanggan dengan mempersonalisasi layanan sesuai kebutuhan dan maksud pelanggan tertentu. Dari analisis sentimen pelanggan hingga komunikasi pelanggan dan mendukung penilaian kualitas hingga otomatisasi tugas cerdas untuk melayani pelanggan
dengan cepat, AI dan ML dapat memfasilitasi otomatisasi proses bisnis yang berfokus pada pelanggan di sektor tekfin yang menghasilkan kepuasan pelanggan dan konversi bisnis yang lebih besar.

Pengambilan Keputusan berdasarkan Data-Driven Insights

Ruang rapat saat ini di industri mana pun lebih fokus pada wawasan berbasis data yang diproses oleh alat analitik dan intelijen bisnis (BI) daripada analisis manusia. Khususnya di sektor yang sangat kompetitif dan intensif sumber daya seperti perbankan dan keuangan, pengambilan keputusan
lebih bergantung pada wawasan data dan alat intelijen bisnis daripada yang lain. AI membawa kemampuan analitik data ini ke tingkat berikutnya melalui paparan yang kuat terhadap sejumlah besar kumpulan data dan parameter analisis yang beragam.

Di sektor tekfin, banyak perusahaan terutama yang menggunakan AI karena kemampuan pengambilan keputusannya. Karena sektor keuangan paling rentan terhadap volatilitas pasar, gejolak fiskal, dan risiko penilaian, wawasan berbasis data yang lebih cepat diproses oleh banyak
volume data sangat penting. Platform AI modern dapat menganalisis petabyte data di banyak parameter dengan kecepatan kilat. Kemampuan revolusioner untuk memberikan wawasan real-time yang tepat membuat AI tak tergantikan dalam proses pengambilan keputusan
dari sektor tekfin.

NLP & NLG Chatbots untuk Dukungan Pelanggan

Kecerdasan buatan (AI) sangat berguna untuk chatbot dukungan pelanggan. Selain menangkap sentimen dan niat pelanggan, chatbot AI modern juga dapat memahami dan berkomunikasi dalam bahasa alami manusia. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan
Natural Language Understanding (NLG) adalah model data terlatih berbasis AI yang membantu chatbots untuk memahami komunikasi manusia dalam ucapan alami dan bahasa teks dan berkomunikasi sesuai dengan itu. Pada akhirnya, ini menghasilkan dukungan pelanggan yang lebih memuaskan, lead
generasi, dan konversi bisnis.

Di sisi lain, chatbot AI melangkah lebih jauh daripada chatbots berbasis aturan generasi pertama sekarang dapat membalas banyak kueri khusus domain, menghasilkan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan dengan pelanggan. Komunikasi yang dipersonalisasi dan lebih cepat pada akhirnya
membantu perusahaan fintech untuk merevitalisasi branding mereka di lanskap teknologi dan menghasilkan lebih banyak prospek.    

Claim Management & Underwriting di Bidang Asuransi

Asuransi adalah salah satu bidang yang muncul di sektor keuangan di mana teknologi AI dan ML telah menemukan jejaknya dalam beberapa tahun terakhir. Karena perusahaan asuransi perlu menganalisis banyak faktor kontinjensi, prediksi masa depan yang tidak pasti, dan keuangan yang bergejolak
dinamika pasar, analisis mendalam yang mendalam yang mencakup sejumlah besar data multifaset sangat penting untuk penjaminan emisi, desain produk asuransi, dan proses pengambilan keputusan utama. Di sinilah alat AI terbukti sangat efektif.

Mendeteksi klaim penipuan secara khusus merupakan tantangan utama bagi perusahaan asuransi di mana alat AI dapat memainkan peran yang mengesankan. Terlepas dari perhitungan faktor risiko yang tepat sebelum penerbitan kebijakan, alat AI juga dapat mendeteksi anomali besar,
pola yang tidak teratur, dan inkoherensi dalam klaim yang perlu ditelaah lebih lanjut oleh perusahaan.

Profil Kredit dan Risiko untuk Pinjaman

Untuk bank dan lembaga keuangan yang memasarkan produk pinjaman untuk tujuan yang berbeda, memeriksa skor kredit dan membuat profil risiko pelanggan adalah hal yang sangat penting. Ini adalah area lain di mana AI dapat memainkan peran yang sangat bermanfaat.

Dengan menganalisis sejumlah besar kumpulan data yang sesuai dengan status keuangan individu, data demografis, volatilitas pasar, dan prospek, alat penilaian kredit yang didukung AI dapat dengan cepat mengembangkan peringkat dan skor kredit yang tepat untuk pelanggan. Ini juga memastikan
proses pencairan yang lebih cepat dan pembayaran pinjaman serta pemulihan nasabah yang lebih tinggi.

Menyimpulkannya

Ada AI dan ML di hampir semua hal di lanskap digital. Fintech, di antara semua industri, akan menjadi penerima manfaat terbesar dari teknologi cerdas ini. Di masa depan, kami dapat mengharapkan input AI prediktif untuk membantu banyak lembaga keuangan
untuk menghindari krisis keuangan besar seperti 2008 di masa lalu.