인공 지능(AI)과 그 하위 기술인 머신 러닝(ML)은 더 이상 미래의 혁신을 대표하지 않습니다. XNUMX년도 채 되지 않아 빈번한 기술 유행어로 등장한 이후로 이러한 기술은
AI 및 ML 기술 혁신 디지털 환경 전반에 걸쳐 형성됩니다. Fintech, AI 및 ML과 같은 특정 산업에서 혁신을 주도하는 것은 특히 중요합니다.
거의 모든 산업 통계는 향후 몇 년 동안 AI 기반 핀테크 솔루션의 엄청난 성장을 나타냅니다. AI에 따르면
모르도르 인텔리전스 보고서, 26.67년에서 23.17년 사이에 연간 2021%의 성장을 보장하는 2026억 XNUMX천만 달러를 차지할 것입니다.
핀테크 산업을 전문으로 하는 개발 회사로서 핀테크 산업을 위한 웹 개발에서 AI와 ML을 사용하는 방법을 이미 알고 있습니다. 핀테크 분야에서 AI 및 ML의 범위, 기회 및 사용 사례는 지속적으로 확대되고 있습니다. 여기서 우리는
핀테크 산업에서 AI의 이러한 주요 사용 사례 중 일부를 보여주려고 했습니다.
사기 통제 및 금융 보안
핀테크 산업은 대부분의 사이버 공격과 사이버 범죄의 가장 큰 표적으로 남아 있습니다. 이러한 공격과 해킹 시도가 점점 교묘해지고 있기 때문에 오래 전에 수동 개입은 완전히 부적합한 것으로 판명되었습니다. 여기서 AI와
ML 기술은 보다 지능적인 대안을 제공하고 있습니다.
사람의 개입 없이 원치 않는 사이버 행동에 공통적인 이상, 불규칙 및 특정 패턴을 감지하는 것은 AI 및 ML 기술을 사용하여 사기 거래를 제어하고 금융 보안을 보장하는 가장 큰 이점입니다. 자동외에도
악의적 인 거래에 대한 특정 트리거 및 패턴을 인식하면 AI 및 ML은보다 엄격한 제어 및 강력한 보호를 위해 특정 보안 조치 및 활동을 자동화할 수도 있습니다.
BPA를 통한 맞춤형 뱅킹 및 고객 경험
환경에서 간소화된 멀티태스킹 머신으로 구동되는 비즈니스 프로세스 자동화(BPA)는 이제 많은 산업에서 성장을 촉진하는 요소가 되었습니다. 머신 러닝(ML) 모델은 머신이 특정 행동, 상호 작용, 의도 및
거래를 처리하는 규칙. 따라서 특정 중간 단계를 수행하여 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기계 지원은 궁극적으로 고객 서비스 속도를 높이고 인적 오류를 제거하며 고객 기반 서비스를 개인화합니다.
행동 및 거래 내역.
AI 및 ML은 특정 고객 요구 사항 및 의도에 따라 서비스를 개인화하여 고객 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 고객 감정 분석부터 고객 커뮤니케이션 및 지원 품질 평가, 지능형 작업 자동화까지 고객 서비스 제공
AI와 ML은 핀테크 부문에서 고객 중심의 비즈니스 프로세스 자동화를 신속하게 촉진하여 고객 만족도와 비즈니스 전환을 높일 수 있습니다.
Data-Driven Insights 기반 의사결정
오늘날 모든 산업의 이사회는 인적 분석보다 분석 및 BI(비즈니스 인텔리전스) 도구로 처리되는 데이터 기반 통찰력에 더 중점을 둡니다. 특히 은행 및 금융과 같이 경쟁이 치열하고 자원 집약적인 부문에서 의사 결정
다른 기업보다 데이터 통찰력 및 비즈니스 인텔리전스 도구에 더 의존합니다. AI는 방대한 수의 다양한 데이터 세트와 분석 매개변수에 대한 강력한 노출을 통해 이 데이터 분석 기능을 한 단계 끌어 올렸습니다.
핀테크 분야에서 많은 기업이 의사 결정 지능 기능을 위해 주로 AI를 채택합니다. 금융 부문은 시장 변동성, 재정 혼란 및 가치 평가 위험에 가장 많이 노출되어 있기 때문에 방대한 데이터 기반 통찰력을 처리합니다.
데이터의 양이 매우 중요합니다. 최신 AI 플랫폼은 수많은 매개변수에 걸쳐 페타바이트 규모의 데이터를 번개 같은 속도로 분석할 수 있습니다. 정확한 실시간 통찰력을 제공하는 이 혁신적인 기능은 의사 결정 과정에서 AI를 대체할 수 없도록 만들었습니다.
핀테크 부문의.
고객 지원을 위한 NLP 및 NLG 챗봇
인공 지능(AI)은 특히 고객 지원 챗봇에 유용했습니다. 최신 AI 챗봇은 고객의 감정과 의도를 파악하는 것 외에도 자연어를 이해하고 의사 소통할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 및
NLG(자연어 이해)는 챗봇이 자연스러운 음성 및 텍스트 언어로 인간의 의사 소통을 이해하고 그에 따라 의사 소통하는 데 도움이 되는 AI 기반 훈련된 데이터 모델입니다. 궁극적으로 이는 보다 만족스러운 고객 지원으로 이어지며,
세대 및 비즈니스 전환.
반면, XNUMX세대 규칙 기반 챗봇보다 한 단계 더 발전한 AI 챗봇은 이제 많은 도메인별 사용자 지정 쿼리에 응답할 수 있으므로 고객과의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 궁극적으로 개인화되고 더 빠른 커뮤니케이션
핀테크 기업이 기술 환경에서 브랜딩을 활성화하고 더 많은 리드를 생성할 수 있도록 지원합니다.
보험 부문의 클레임 관리 및 인수
보험은 최근 몇 년 동안 AI 및 ML 기술이 발자취를 찾은 금융 부문의 신흥 영역 중 하나입니다. 보험사는 많은 우발적 요인, 불확실한 미래 예측, 변동적인 재무 상황 등을 분석해야 하기 때문에
시장 역학, 방대한 양의 다면적 데이터를 다루는 딥 드라이브의 엄격한 분석은 인수, 보험 상품 설계 및 주요 의사 결정 프로세스에 매우 중요합니다. 이것이 바로 AI 도구가 엄청나게 효과적이라는 것이 입증된 부분입니다.
특히 사기성 청구를 감지하는 것은 AI 도구가 인상적인 역할을 할 수 있는 보험 회사의 주요 과제입니다. 정책을 발표하기 전에 위험 요소를 정확하게 계산하는 것 외에도 AI 도구는 주요 이상 사항을 감지할 수 있습니다.
회사의 추가 조사가 필요한 주장의 불규칙한 패턴 및 불일치.
대출에 대한 신용 및 위험 프로파일링
다양한 목적으로 대출 상품을 판매하는 은행 및 금융 기관의 경우 신용 점수를 확인하고 고객의 위험 프로필을 작성하는 것이 매우 중요합니다. 이것은 AI가 엄청나게 유익한 역할을 할 수 있는 또 다른 영역입니다.
AI 기반 신용 평가 도구는 개별 재무 상태, 인구 통계 데이터, 시장 변동성 및 전망에 해당하는 수많은 데이터 세트를 분석하여 고객에 대한 정확한 신용 등급 및 점수를 신속하게 개발할 수 있습니다. 이것은 또한 보장합니다
더 빠른 지불 프로세스, 더 높은 대출 상환 및 고객 복구.
그것을 요약해라.
디지털 환경의 거의 모든 것에는 AI와 ML이 있습니다. 핀테크는 모든 산업 중에서 이러한 지능형 기술의 가장 큰 수혜자가 될 것입니다. 미래에는 예측 AI 입력이 많은 금융 기관에 도움이 될 것으로 기대할 수 있습니다.
최근 과거에 2008년과 같은 주요 금융 위기를 피하기 위해.
