人工知能 (AI) とそのサブセット テクノロジである機械学習 (ML) は、もはや未来的なイノベーションを表すものではありません。 XNUMX 年も経たないうちに頻繁に技術の流行語として登場して以来、それらはどのように
AI と ML の技術革新 デジタルランドスケープ全体で形作られています。 フィンテック、AI、ML などの特定の業界でイノベーションを推進することは、特に有益です。
ほぼすべての業界統計は、今後数年間の AI を活用したフィンテック ソリューションの驚異的な成長に言及しています。 AIによると、
モルドール諜報機関からの報告、26.67年から23.17年までの年間2021％の成長を保証する、なんと2026億米ドルを占めることになります。
フィンテック業界に特化した開発会社として、フィンテック業界向けの Web 開発で AI と ML を使用する方法を既に知っています。 フィンテック セクターにおける AI と ML の範囲、機会、およびユース ケースは、継続的に拡大しています。 ここで私たちは
は、フィンテック業界における AI のこれらの主要なユース ケースのいくつかを紹介しようとしました。
不正防止と金融セキュリティ
フィンテック業界は依然として、ほとんどのサイバー攻撃とサイバー犯罪の最大の標的です。 これらの攻撃とハッキングの試みはますます巧妙になっているため、手動による介入はかなり前に完全に不釣り合いであることが判明しました。 AIと
ML テクノロジーは、よりインテリジェントな代替手段を提供しています。
AI および ML テクノロジーを使用して不正なトランザクションを制御し、金融セキュリティを確保することの最大の利点は、人間の介入なしに、異常、不規則性、および未承諾のサイバー行動に共通する特定のパターンを検出することです。 自動以外にも
悪意のあるトランザクションの特定のトリガーとパターンの認識、AI と ML は、特定のセキュリティ対策とアクティビティを自動化して、より厳格な管理と堅牢な保護を実現することもできます。
BPA によるパーソナライズされたバンキングとカスタマー エクスペリエンス
環境内の合理化されたマルチタスク マシンを利用したビジネス プロセス オートメーション (BPA) は、現在、多くの業界の成長促進要因となっています。 機械学習 (ML) モデルは、マシンが特定の動作、相互作用、意図、および
トランザクション処理のルール。 したがって、プロセスをスピードアップするために特定の中間ステップを実行することで役立ちます。 このマシン対応により、最終的に顧客サービスが高速化され、人為的エラーが排除され、顧客に基づいてサービスがパーソナライズされます
行動と取引履歴。
AI と ML は、特定の顧客の要件と意図に合わせてサービスをパーソナライズすることで、顧客の懸念に迅速に対処できます。 顧客センチメント分析から顧客コミュニケーション、サポート品質評価、顧客にサービスを提供するためのインテリジェントなタスクの自動化まで
AI と ML は、フィンテック セクターにおける顧客中心のビジネス プロセスの自動化を迅速に促進し、顧客満足度とビジネス コンバージョンを向上させます。
データ駆動型の洞察に基づく意思決定
あらゆる業界の今日の役員会は、人間による分析よりも、分析およびビジネス インテリジェンス (BI) ツールによって処理されるデータ駆動型の洞察に重点を置いています。 特に、銀行や金融、意思決定など、競争が激しくリソース集約型のセクターでは、
他の企業よりもデータの洞察とビジネス インテリジェンス ツールに依存しています。 AI は、膨大な数の多様なデータセットと分析パラメーターへの堅牢な露出を通じて、このデータ分析機能を次のレベルに引き上げました。
フィンテック セクターでは、多くの企業が主に意思決定インテリジェンス機能のために AI を採用しています。 金融セクターは、市場の不安定性、財政の混乱、および評価リスクに最もさらされているため、巨大な
データ量は非常に重要です。 最新の AI プラットフォームは、多数のパラメーターにわたってペタバイト規模のデータを超高速で分析できます。 正確なリアルタイムの洞察を提供するこの革新的な能力により、AI は意思決定プロセスにおいてかけがえのないものになりました。
フィンテック部門の。
カスタマー サポート用の NLP および NLG チャットボット
人工知能 (AI) は、カスタマー サポートのチャットボットに特に役立ちます。 最新の AI チャットボットは、顧客の感情と意図を捉えるだけでなく、自然な人間の言葉を理解し、コミュニケーションすることもできます。 自然言語処理 (NLP) と
自然言語理解 (NLG) は、チャットボットが人間のコミュニケーションを自然な音声とテキスト言語で理解し、それに応じてコミュニケーションできるようにする AI ベースのトレーニング済みデータ モデルです。 最終的に、これにより満足度の高い顧客サポートが得られます。
世代、事業転換。
一方、第一世代のルールベースのチャットボットよりも一歩進んだ AI チャットボットは、多くのドメイン固有のカスタム クエリに応答できるようになり、顧客との関係をよりよく理解できるようになりました。 最終的にパーソナライズされた迅速なコミュニケーション
フィンテック企業がテクノロジー分野でのブランディングを活性化し、より多くのリードを生み出すのに役立ちます。
保険セクターにおけるクレーム管理とアンダーライティング
保険は、近年 AI および ML テクノロジーが足跡を残した金融セクターの新興分野の XNUMX つです。 保険会社は、多くの偶発要因、不確実な将来予測、不安定な財務状況を分析する必要があるため、
市場のダイナミクス、膨大な量の多面的なデータをカバーする徹底的な厳密な分析は、引受、保険商品の設計、および主要な意思決定プロセスにとって非常に重要です。 ここで、AI ツールが非常に効果的であることが証明されます。
AI ツールが重要な役割を果たすことができる保険会社にとって、特に不正請求の検出は大きな課題です。 ポリシー発行前のリスク要因の正確な計算とは別に、AI ツールは重大な異常を検出することもできます。
不規則なパターン、および会社によるさらなる調査が必要な主張の矛盾。
ローンの信用とリスクのプロファイリング
さまざまな目的でローン商品を販売している銀行や金融機関にとって、信用スコアを確認し、顧客のリスク プロファイルを作成することは非常に重要です。 これは、AI が非常に有益な役割を果たすことができるもう XNUMX つの領域です。
個々の財務状況、人口統計データ、市場のボラティリティ、見通しに対応する多数のデータセットを分析することにより、AI を利用した信用スコアリング ツールは、顧客の正確な信用格付けとスコアを迅速に作成できます。 これにより、
より迅速な支払いプロセスと、より高いローン返済と顧客回復。
まとめ
デジタル ランドスケープのほぼすべてに AI と ML があります。 フィンテックは、すべての業界の中で、これらのインテリジェント テクノロジーの最大の受益者になるでしょう。 将来的には、予測 AI インプットが多くの金融機関に役立つことが期待できます
2008年のような大規模な金融危機を回避するために。
