Hoe ML en AI gebruiken in de fintech-industrie? (Victor Maarten)

Kunstmatige intelligentie (AI) en zijn subset-technologie, machine learning (ML), vertegenwoordigen niet langer enkele futuristische innovaties. Van minder dan tien jaar geleden verschenen ze als frequente technische modewoorden, ze zijn een integraal onderdeel geworden van hoe

Technische innovaties op het gebied van AI en ML worden gevormd door het digitale landschap. Het stimuleren van innovaties in bepaalde sectoren, zoals Fintech, AI en ML, is bijzonder belangrijk.

Bijna alle industriestatistieken verwijzen naar de enorme groei van AI-aangedreven Fintech-oplossingen in de komende jaren. AI, volgens a

rapport van Mordor Intelligence, zal goed zijn voor maar liefst 26.67 miljard dollar, wat zorgt voor een jaarlijkse groei van 23.17% tussen 2021 en 2026.

Als ontwikkelingsbedrijf gespecialiseerd in de fintech-industrie weet je al hoe je AI en ML kunt gebruiken in webontwikkeling voor de fintech-industrie. De reikwijdte, kansen en use cases van AI en ML in de Fintech-sector breiden zich voortdurend uit. Hier Wij
probeerde enkele van deze belangrijke use-cases van AI in de fintech-industrie te demonstreren.

Fraudecontrole en financiële zekerheid

De fintech-industrie blijft het grootste doelwit voor de meeste cyberaanvallen en cybercriminaliteit. Omdat deze aanvallen en hackpogingen steeds geavanceerder worden, bleek handmatig ingrijpen allang buiten proportie. Dit is waar AI en
ML-technologieën bieden intelligentere alternatieven.

Het detecteren van anomalieën, onregelmatigheden en specifieke patronen die vaak voorkomen bij ongevraagd cybergedrag zonder menselijke tussenkomst is het grootste voordeel van het gebruik van AI- en ML-technologieën om frauduleuze transacties te controleren en financiële veiligheid te waarborgen. Naast automatisch
herkenning van bepaalde triggers en patronen voor kwaadaardige transacties, kunnen AI en ML ook specifieke beveiligingsmaatregelen en -activiteiten automatiseren voor strengere controle en robuuste waarborgen.

Gepersonaliseerd bankieren en klantervaring via BPA

Business Process Automation (BPA), aangedreven door gestroomlijnde multitasking-machines in een omgeving, is nu een groeibevorderende factor geworden voor veel industrieën. Machine Learning-modellen (ML) helpen machines bepaalde gedragingen, interacties, intenties en
regels bij het verwerken van transacties. Dienovereenkomstig kan het helpen door bepaalde tussenstappen uit te voeren om het proces te versnellen. Deze machine-enabled versnelt uiteindelijk de klantenservice, elimineert menselijke fouten en personaliseert services op basis van klant
gedrag en transactiegeschiedenis.

AI en ML kunnen zorgen van klanten snel aanpakken door services te personaliseren op basis van specifieke klantvereisten en -intentie. Van klantsentimentanalyse tot klantcommunicatie en ondersteuningskwaliteitsbeoordeling tot intelligente taakautomatisering om klanten te bedienen
snel kunnen AI en ML klantgerichte automatisering van bedrijfsprocessen in de fintech-sector vergemakkelijken, wat resulteert in een grotere klanttevredenheid en bedrijfsconversie.

Besluitvorming op basis van gegevensgestuurde inzichten

De bestuurskamers van vandaag in elke branche zijn meer gericht op gegevensgestuurde inzichten die worden verwerkt door analyse- en business intelligence-tools (BI) dan op menselijke analyse. Vooral in een zeer competitieve en resource-intensieve sector zoals bankieren en financiën, besluitvorming
is meer afhankelijk van data-inzichten en business intelligence-tools dan anderen. AI heeft deze data-analysemogelijkheden naar een hoger niveau getild door robuuste blootstelling aan een groot aantal verschillende datasets en analyseparameters.

In de fintech-sector omarmen veel bedrijven AI voornamelijk vanwege zijn beslissingsintelligentiecapaciteiten. Aangezien de financiële sector het meest wordt blootgesteld aan marktvolatiliteit, fiscale onrust en waarderingsrisico's, kunnen snellere gegevensgestuurde inzichten worden verwerkt door een gigantische
hoeveelheid data zijn van groot belang. Moderne AI-platforms kunnen razendsnel petabytes aan gegevens over een groot aantal parameters analyseren. Dit revolutionaire vermogen om nauwkeurige realtime inzichten te leveren, maakte AI onvervangbaar in het besluitvormingsproces
van de fintech-sector.

NLP & NLG Chatbots voor klantenondersteuning

Kunstmatige intelligentie (AI) is met name nuttig geweest voor chatbots voor klantenondersteuning. Naast het opvangen van klantsentiment en intentie, kunnen moderne AI-chatbots ook begrijpen en communiceren in natuurlijke menselijke taal. Natuurlijke taalverwerking (NLP) en
Natural Language Understanding (NLG) zijn op AI gebaseerde getrainde datamodellen die chatbots helpen menselijke communicatie in natuurlijke spraak- en teksttaal te begrijpen en dienovereenkomstig te communiceren. Uiteindelijk resulteert dit in een meer bevredigende klantenondersteuning, lead
generatie en bedrijfsconversie.

Aan de andere kant kunnen AI-chatbots die een stap verder gaan dan de op regels gebaseerde chatbots van de eerste generatie nu antwoorden op veel domeinspecifieke aangepaste vragen, wat resulteert in een beter begrip van de relaties met klanten. Gepersonaliseerde en snellere communicatie uiteindelijk
helpt fintech-bedrijven om hun branding in het technische landschap nieuw leven in te blazen en meer leads te genereren.    

Claimbeheer en acceptatie in de verzekeringssector

Verzekeringen is een van de opkomende gebieden in de financiële sector waar AI- en ML-technologieën de afgelopen jaren hun sporen hebben verdiend. Aangezien verzekeringsmaatschappijen veel onvoorziene factoren, onzekere toekomstvoorspellingen en volatiele financiële
marktdynamiek, een diepgaande, grondige analyse die een enorme hoeveelheid veelzijdige gegevens omvat, is uiterst belangrijk voor acceptatie, het ontwerp van verzekeringsproducten en belangrijke besluitvormingsprocessen. Dit is waar AI-tools enorm effectief blijken te zijn.

Vooral het opsporen van frauduleuze claims is een grote uitdaging voor verzekeringsmaatschappijen waar AI-tools een indrukwekkende rol kunnen spelen. Afgezien van de nauwkeurige berekening van risicofactoren vóór de uitgifte van het beleid, kunnen AI-tools ook grote anomalieën detecteren,
onregelmatige patronen en incoherenties in claims die verder door het bedrijf moeten worden onderzocht.

Krediet- en risicoprofilering voor leningen

Voor banken en financiële instellingen die leningproducten voor verschillende doeleinden op de markt brengen, is het controleren van de kredietscore en het maken van het risicoprofiel van de klant van cruciaal belang. Dit is een ander gebied waar AI een enorm nuttige rol kan spelen.

Door een groot aantal datasets te analyseren die overeenkomen met individuele financiële statussen, demografische gegevens, marktvolatiliteit en vooruitzichten, kan een AI-aangedreven kredietscoretool snel een nauwkeurige kredietbeoordeling en score voor een klant ontwikkelen. Dit zorgt er ook voor dat
een sneller uitbetalingsproces en een hogere terugbetaling van leningen en klantenherstel.

Samenvattend

Er zijn AI en ML in bijna alles in het digitale landschap. Fintech zal, van alle industrieën, de grootste begunstigde zijn van deze intelligente technologieën. In de toekomst kunnen we verwachten dat voorspellende AI-inputs veel financiële instellingen zullen helpen
om grote financiële crises zoals 2008 in het recente verleden te voorkomen.