כיצד להשתמש ב-ML ובינה מלאכותית בתעשיית הפינטק? (ויקטור מרטין)

בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיית המשנה שלה, למידת מכונה (ML), כבר לא מייצגות כמה חידושים עתידניים. מאז שהופיעו כמילות באזז טכניות תכופות לפני פחות מעשור, הן הפכו לחלק בלתי נפרד מהאופן שבו

חידושים טכנולוגיים בינה מלאכותית ו-ML מעוצבים על פני הנוף הדיגיטלי. הנעת חידושים בתעשיות מסוימות, כגון Fintech, AI ו-ML, היא אינסטרומנטלית במיוחד.

כמעט כל הנתונים הסטטיסטיים בתעשייה מתייחסים לצמיחה המדהימה של פתרונות פינטק המונעים בינה מלאכותית בשנים הקרובות. AI, על פי א

דו"ח ממודיעין מורדור, יהווה סכום עתק של 26.67 מיליארד דולר, מה שמבטיח צמיחה שנתית של 23.17% בין 2021 ל-2026.

כחברת פיתוח המתמחה בתעשיית הפינטק, אתה כבר יודע להשתמש ב-AI ו-ML בפיתוח אתרים לתעשיית הפינטק. ההיקף, ההזדמנויות ומקרי השימוש של AI ו-ML במגזר הפינטק מתרחבים ללא הרף. הנה אנחנו
ניסה להציג כמה ממקרי השימוש העיקריים הללו של AI בתעשיית הפינטק.

בקרת הונאה וביטחון פיננסי

תעשיית הפינטק נותרה היעד הגדול ביותר עבור רוב התקפות הסייבר ופשעי הסייבר. מכיוון שההתקפות וניסיונות הפריצה הללו הולכים ונהיים מתוחכמים, התערבות ידנית התבררה מזמן כחסרת פרופורציה לחלוטין. זה המקום שבו AI ו
טכנולוגיות ML מציעות חלופות חכמות יותר.

זיהוי חריגות, אי סדרים ודפוסים ספציפיים המשותפים להתנהגות סייבר בלתי רצויה ללא התערבות אנושית הוא היתרון הגדול ביותר של שימוש בטכנולוגיות AI ו-ML כדי לשלוט בעסקאות הונאה ולהבטיח ביטחון פיננסי. חוץ מזה אוטומטי
זיהוי של טריגרים ודפוסים מסוימים לעסקאות זדוניות, AI ו-ML יכולים גם להפוך אמצעי אבטחה ספציפיים ופעילויות לאוטומטיות לשליטה מחמירה יותר ואמצעי הגנה חזקים.

בנקאות מותאמת אישית וחווית לקוח באמצעות BPA

אוטומציה של תהליכים עסקיים (BPA) המופעלת על ידי מכונות ריבוי משימות יעילות בסביבה, הפכה כעת לגורם מעודד צמיחה עבור תעשיות רבות. מודלים של Machine Learning (ML) עוזרים למכונות להבין התנהגות מסוימת, אינטראקציות, כוונות ו
כללים בעיבוד עסקאות. בהתאם, זה יכול לעזור על ידי ביצוע שלבי ביניים מסוימים כדי להאיץ את התהליך. התומך במכונה זו בסופו של דבר מאיץ את שירות הלקוחות, מבטל טעויות אנוש ומתאים אישית שירותים על סמך הלקוח
התנהגות והיסטוריית עסקאות.

בינה מלאכותית ו-ML יכולות לתת מענה לדאגות הלקוחות באופן מיידי על ידי התאמה אישית של שירותים בהתאם לדרישות ולכוונות הלקוח הספציפיות. מניתוח סנטימנטים של לקוחות לתקשורת עם לקוחות והערכת איכות תמיכה ועד אוטומציה חכמה של משימות לשרת לקוחות
במהירות, AI ו-ML יכולים לאפשר אוטומציה של תהליכים עסקיים ממוקדי לקוח במגזר הפינטק וכתוצאה מכך לשביעות רצון לקוחות רבה יותר ולהמרה עסקית.

קבלת החלטות על סמך תובנות מבוססות נתונים

חדרי הישיבות של היום בכל תעשייה מתמקדים יותר בתובנות מונעות נתונים המעובדות על ידי כלי אנליטיקה ובינה עסקית (BI) מאשר בניתוח אנושי. במיוחד במגזר תחרותי ועתיר משאבים כמו בנקאות ופיננסים, קבלת החלטות
תלוי יותר בתובנות נתונים ובכלי בינה עסקית מאחרים. בינה מלאכותית לקחה את יכולות ניתוח הנתונים הללו לשלב הבא באמצעות חשיפה חזקה למספר עצום של מערכי נתונים מגוונים ופרמטרים של ניתוח.

בתחום הפינטק, חברות רבות מאמצות בעיקר AI בשל יכולות מודיעין ההחלטות שלה. מכיוון שהמגזר הפיננסי חשוף ביותר לתנודתיות בשוק, לטלטלה פיסקלית וסיכוני הערכת שווי, תובנות מונעות נתונים מהירות יותר מעובדות על ידי
לנפח הנתונים יש חשיבות רבה. פלטפורמות AI מודרניות יכולות לנתח פטה-בייט של נתונים על פני מספר רב של פרמטרים במהירות הבזק. היכולת המהפכנית הזו לספק תובנות מדויקות בזמן אמת הפכה את AI ללא תחליף בתהליך קבלת ההחלטות
של מגזר הפינטק.

NLP & NLG Chatbots עבור תמיכת לקוחות

בינה מלאכותית (AI) הייתה שימושית במיוחד עבור צ'אטבוטים של תמיכת לקוחות. מלבד לתפוס סנטימנטים וכוונות הלקוחות, צ'אטבוטים מודרניים של AI יכולים גם להבין ולתקשר בשפה אנושית טבעית. עיבוד שפה טבעית (NLP) ו
הבנת שפה טבעית (NLG) הם מודלים מאומנים מבוססי בינה מלאכותית המסייעים לצ'אטבוטים להבין תקשורת אנושית בשפת דיבור וטקסט טבעיים ולתקשר בהתאם. בסופו של דבר, זה מביא לתמיכת לקוחות משביעת רצון יותר, להוביל
דור, והמרת עסק.

מצד שני, צ'אטבוטים של בינה מלאכותית שהולכים צעדים רחוקים יותר מצ'אטבוטים מבוססי כללים מהדור הראשון יכולים כעת להשיב להרבה שאילתות מותאמות אישית ספציפיות לתחום, וכתוצאה מכך להבנה טובה יותר של מערכות היחסים עם הלקוחות. תקשורת אישית ומהירה יותר בסופו של דבר
עוזר לחברות פינטק להחיות את המיתוג שלהן בנוף הטכנולוגי ולייצר יותר לידים.    

ניהול תביעות וחיתום במגזר הביטוח

ביטוח הוא אחד התחומים המתפתחים במגזר הפיננסי שבו טכנולוגיות AI ו-ML מצאו את עקבותיהן בשנים האחרונות. מכיוון שחברות הביטוח צריכות לנתח גורמי מגירה רבים, תחזיות עתידיות לא ודאות ופיננסיות תנודתיות
דינמיקת השוק, ניתוח קפדני עם כונן עמוק המכסה כמות עצומה של נתונים רב-גוני חשוב ביותר עבור חיתום, עיצוב מוצרי ביטוח ותהליכי קבלת החלטות מפתח. זה המקום שבו כלי AI מוכיחים את עצמם כיעילים להפליא.

זיהוי תביעות הונאה הוא אתגר מרכזי עבור חברות הביטוח שבהן כלי בינה מלאכותית יכולים למלא תפקיד מרשים. מלבד חישוב מדויק של גורמי סיכון לפני הנפקת הפוליסות, כלי בינה מלאכותית יכולים גם לזהות חריגות גדולות,
דפוסים לא סדירים וחוסר קוהרנטיות בתביעות הדורשות בדיקה נוספת על ידי החברה.

פרופיל אשראי וסיכון להלוואות

עבור בנקים ומוסדות פיננסיים המשווקים מוצרי הלוואות למטרות שונות, בדיקת ניקוד האשראי וביצוע פרופיל הסיכון של הלקוח היא בעלת חשיבות מכובדת. זהו תחום נוסף שבו AI יכול למלא תפקיד מועיל מאוד.

על ידי ניתוח מספר רב של מערכי נתונים התואמים סטטוסים פיננסיים בודדים, נתונים דמוגרפיים, תנודתיות שוק וסיכויים, כלי ניקוד אשראי מופעל בינה מלאכותית יכול לפתח במהירות דירוג אשראי וציון מדויק עבור לקוח. זה גם מבטיח
תהליך פירעון מהיר יותר והחזר גבוה יותר של הלוואות והחזרת לקוחות.

לסכם את זה

יש AI ו-ML כמעט בכל דבר בנוף הדיגיטלי. פינטק, מבין כל התעשיות, עומד להיות המרוויח הגדול ביותר מהטכנולוגיות החכמות הללו. בעתיד, אנו יכולים לצפות כי תשומות AI חזוי יסייעו למוסדות פיננסיים רבים
כדי למנוע משברים פיננסיים גדולים כמו 2008 בעבר הקרוב.