Come utilizzare ML e AI nel settore Fintech? (Vittore Martino)

L'intelligenza artificiale (AI) e il suo sottoinsieme tecnologico, il machine learning (ML), non rappresentano più alcune innovazioni futuristiche. Dall'apparire come parole d'ordine tecnologiche frequenti meno di un decennio fa, sono diventate parte integrante di come

Innovazioni tecnologiche AI ​​e ML prendono forma nel panorama digitale. Guidare le innovazioni in alcuni settori, come Fintech, AI e ML, è particolarmente strumentale.

Quasi tutte le statistiche del settore si riferiscono alla straordinaria crescita delle soluzioni Fintech basate sull'intelligenza artificiale nei prossimi anni. AI, Secondo a

rapporto di Mordor Intelligence, rappresenterà un enorme 26.67 miliardi di dollari assicurando una crescita annuale del 23.17% tra il 2021 e il 2026.

In qualità di società di sviluppo specializzata nel settore fintech, sai già come utilizzare AI e ML nello sviluppo web per il settore fintech. La portata, le opportunità e i casi d'uso di IA e ML nel settore Fintech sono in continua espansione. Qui noi
ha cercato di mostrare alcuni di questi importanti casi d'uso dell'IA nel settore fintech.

Controllo delle frodi e sicurezza finanziaria

L'industria fintech rimane il principale obiettivo per la maggior parte degli attacchi informatici e dei crimini informatici. Poiché questi attacchi e tentativi di hacking stanno diventando sempre più sofisticati, molto tempo fa l'intervento manuale si è rivelato del tutto sproporzionato. Questo è dove l'IA e
Le tecnologie ML offrono alternative più intelligenti.

Il rilevamento di anomalie, irregolarità e modelli specifici comuni al comportamento informatico non richiesto senza l'intervento umano è il più grande vantaggio dell'utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale e ML per controllare le transazioni fraudolente e garantire la sicurezza finanziaria. Oltre automatico
riconoscimento di determinati trigger e modelli per transazioni malevole, AI e ML possono anche automatizzare misure e attività di sicurezza specifiche per un controllo più rigoroso e garanzie solide.

Banking personalizzato e Customer Experience tramite BPA

L'automazione dei processi aziendali (BPA) basata su macchine multitasking ottimizzate in un ambiente, è ora diventata un fattore di crescita per molti settori. I modelli di Machine Learning (ML) aiutano le macchine a comprendere determinati comportamenti, interazioni, intenti e
regole nell'elaborazione delle transazioni. Di conseguenza, può aiutare eseguendo alcuni passaggi intermedi per accelerare il processo. Questa macchina abilitata alla fine velocizza il servizio clienti, elimina gli errori umani e personalizza i servizi in base al cliente
comportamento e cronologia delle transazioni.

AI e ML possono rispondere prontamente alle preoccupazioni dei clienti personalizzando i servizi in base alle esigenze e alle intenzioni specifiche del cliente. Dall'analisi del sentimento dei clienti alla comunicazione con i clienti e alla valutazione della qualità del supporto fino all'automazione intelligente delle attività per servire i clienti
rapidamente, AI e ML possono facilitare l'automazione dei processi aziendali incentrata sul cliente nel settore fintech, con conseguente maggiore soddisfazione del cliente e conversione del business.

Processo decisionale basato su informazioni basate sui dati

Le sale riunioni odierne di qualsiasi settore si concentrano più sugli insight basati sui dati elaborati da strumenti di analisi e business intelligence (BI) che sull'analisi umana. In particolare in un settore altamente competitivo e ad alta intensità di risorse come quello bancario e finanziario, il processo decisionale
è più dipendente da informazioni dettagliate sui dati e strumenti di business intelligence rispetto ad altri. L'intelligenza artificiale ha portato queste capacità di analisi dei dati a un livello superiore attraverso una solida esposizione a un numero enorme di set di dati e parametri di analisi diversi.

Nel settore fintech, molte aziende adottano principalmente l'IA per le sue capacità di intelligence decisionale. Poiché il settore finanziario è maggiormente esposto alla volatilità del mercato, alle turbolenze fiscali e ai rischi di valutazione, approfondimenti basati sui dati più rapidi elaborati da un enorme
volume di dati sono di grande importanza. Le moderne piattaforme di intelligenza artificiale possono analizzare petabyte di dati su una moltitudine di parametri alla velocità della luce. Questa capacità rivoluzionaria di fornire informazioni precise in tempo reale ha reso l'IA insostituibile nel processo decisionale
del settore fintech.

Chatbot NLP e NLG per l'assistenza clienti

L'intelligenza artificiale (AI) è stata particolarmente utile per i chatbot dell'assistenza clienti. Oltre a cogliere le opinioni e le intenzioni dei clienti, i moderni chatbot di intelligenza artificiale possono anche comprendere e comunicare nel linguaggio umano naturale. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e
Natural Language Understanding (NLG) sono modelli di dati addestrati basati sull'intelligenza artificiale che aiutano i chatbot a comprendere la comunicazione umana nel linguaggio naturale e testuale e a comunicare di conseguenza. In definitiva, ciò si traduce in un'assistenza clienti più soddisfacente, piombo
generazione e conversione aziendale.

D'altra parte, i chatbot di intelligenza artificiale che vanno oltre rispetto ai chatbot basati su regole di prima generazione possono ora rispondere a molte query personalizzate specifiche del dominio, risultando in una migliore comprensione delle relazioni con i clienti. In definitiva, una comunicazione personalizzata e più rapida
aiuta le aziende fintech a rivitalizzare il proprio marchio nel panorama tecnologico e generare più contatti.    

Gestione dei sinistri e sottoscrizione nel settore assicurativo

L'assicurazione è una delle aree emergenti del settore finanziario in cui le tecnologie AI e ML hanno trovato la loro impronta negli ultimi anni. Poiché le compagnie assicurative devono analizzare molti fattori di emergenza, previsioni future incerte e volatilità finanziaria
dinamiche di mercato, un'analisi rigorosa e approfondita che copra un'enorme quantità di dati sfaccettati è estremamente importante per la sottoscrizione, la progettazione di prodotti assicurativi e i processi decisionali chiave. È qui che gli strumenti di intelligenza artificiale si dimostrano estremamente efficaci.

In particolare, il rilevamento di richieste di risarcimento fraudolente è una sfida importante per le compagnie assicurative in cui gli strumenti di intelligenza artificiale possono svolgere un ruolo impressionante. Oltre al calcolo preciso dei fattori di rischio prima dell'emissione delle polizze, gli strumenti di IA possono rilevare anche anomalie importanti,
schemi irregolari e incoerenze nelle affermazioni che necessitano di ulteriori approfondimenti da parte dell'azienda.

Profilo del credito e del rischio per i prestiti

Per le banche e gli istituti finanziari che commercializzano prodotti di prestito con finalità diverse, la verifica del merito creditizio e la definizione del profilo di rischio del cliente è di fondamentale importanza. Questa è un'altra area in cui l'IA può svolgere un ruolo estremamente vantaggioso.

Analizzando un gran numero di set di dati corrispondenti a stati finanziari individuali, dati demografici, volatilità del mercato e prospettive, uno strumento di valutazione del credito basato sull'intelligenza artificiale può sviluppare rapidamente un rating e un punteggio di credito precisi per un cliente. Questo assicura anche
un processo di erogazione più rapido e un maggiore rimborso del prestito e recupero dei clienti.

Riassumendo

Ci sono AI e ML in quasi tutto nel panorama digitale. Il fintech, tra tutti i settori, sarà il più grande beneficiario di queste tecnologie intelligenti. In futuro, possiamo aspettarci input predittivi dell'IA per aiutare molte istituzioni finanziarie
per evitare grandi crisi finanziarie come quella del 2008 nel recente passato.