Hvordan bruke ML og AI i Fintech-industrien? (Victor Martin)

Kunstig intelligens (AI) og dens undergruppeteknologi, maskinlæring (ML), representerer ikke lenger noen futuristiske innovasjoner. Fra å dukke opp som hyppige teknologiske buzzwords for mindre enn et tiår siden, har de blitt en integrert del av hvordan

AI og ML teknologiske innovasjoner er formet på tvers av det digitale landskapet. Å drive innovasjoner i visse bransjer, som Fintech, AI og ML, er spesielt viktig.

Nesten all industristatistikk refererer til den enorme veksten av AI-drevne Fintech-løsninger de kommende årene. AI, ifølge en

rapport fra Mordor Intelligence, vil utgjøre hele 26.67 milliarder USD, noe som sikrer en årlig vekst på 23.17 % mellom 2021 og 2026.

Som et utviklingsselskap med spesialisering i fintech-industrien vet du allerede hvordan du bruker AI og ML i webutvikling for fintech-industrien. Omfanget, mulighetene og brukstilfellene for AI og ML i Fintech-sektoren utvides kontinuerlig. Her vi
prøvde å vise frem noen av disse store brukssakene av AI i fintech-industrien.

Svindelkontroll og økonomisk sikkerhet

Fintech-industrien er fortsatt det største målet for de fleste cyberangrep og cyberkriminalitet. Siden disse angrepene og hackingforsøkene blir stadig mer sofistikerte, har manuell intervensjon for lenge siden vist seg å være helt ute av proporsjoner. Det er her AI og
ML-teknologier tilbyr mer intelligente alternativer.

Å oppdage anomalier, uregelmessigheter og spesifikke mønstre som er felles for uønsket cyberadferd uten menneskelig innblanding er den største fordelen med å bruke AI- og ML-teknologier for å kontrollere uredelige transaksjoner og sikre økonomisk sikkerhet. Foruten automatisk
gjenkjennelse av visse triggere og mønstre for ondsinnede transaksjoner, AI og ML kan også automatisere spesifikke sikkerhetstiltak og aktiviteter for strengere kontroll og robuste sikkerhetstiltak.

Personlig tilpasset bank og kundeopplevelse gjennom BPA

Business Process Automation (BPA) drevet av strømlinjeformede multitasking-maskiner i et miljø, har nå blitt en vekstfremmende faktor for mange bransjer. Machine Learning (ML)-modeller hjelper maskiner med å forstå bestemt atferd, interaksjoner, intensjoner og
regler for behandling av transaksjoner. Følgelig kan det hjelpe ved å utføre visse mellomtrinn for å fremskynde prosessen. Denne maskinaktiverte gir til syvende og sist raskere kundeservice, eliminerer menneskelige feil og tilpasser tjenester basert på kunden
atferd og transaksjonshistorikk.

AI og ML kan løse kundenes bekymringer umiddelbart ved å tilpasse tjenester i henhold til spesifikke kundekrav og hensikter. Fra kundesentimentanalyse til kundekommunikasjon og støttekvalitetsvurdering til intelligent oppgaveautomatisering for å betjene kunder
raskt kan AI og ML legge til rette for kundefokusert automatisering av forretningsprosesser i fintech-sektoren, noe som resulterer i større kundetilfredshet og forretningskonvertering.

Beslutningstaking basert på datadrevet innsikt

Dagens styrerom i enhver bransje fokuserer mer på datadrevet innsikt behandlet av analyse- og forretningsintelligens (BI)-verktøy enn menneskelig analyse. Spesielt i en svært konkurransedyktig og ressurskrevende sektor som bank og finans, beslutningstaking
er mer avhengig av datainnsikt og business intelligence-verktøy enn andre. AI tok disse dataanalysemulighetene til neste nivå gjennom robust eksponering for et stort antall forskjellige datasett og analyseparametere.

I fintech-sektoren omfavner mange selskaper først og fremst AI for sine beslutnings-intelligens evner. Siden finanssektoren er mest utsatt for markedsvolatilitet, finanspolitisk uro og verdsettelsesrisiko, blir raskere datadrevet innsikt behandlet av en enorm
datamengde er av stor betydning. Moderne AI-plattformer kan analysere petabyte med data på tvers av en rekke parametere lynraskt. Denne revolusjonerende evnen til å levere presis sanntidsinnsikt gjorde AI uerstattelig i beslutningsprosessen
av fintech-sektoren.

NLP og NLG Chatbots for kundestøtte

Kunstig intelligens (AI) har vært spesielt nyttig for chatbots for kundestøtte. I tillegg til å fange kundesentiment og intensjoner, kan moderne AI-chatbots også forstå og kommunisere på naturlig menneskelig språk. Natural Language Processing (NLP) og
Natural Language Understanding (NLG) er AI-baserte trente datamodeller som hjelper chatbots til å forstå menneskelig kommunikasjon i naturlig tale- og tekstspråk og kommunisere deretter. Til syvende og sist resulterer dette i mer tilfredsstillende kundestøtte, lead
generasjon og forretningskonvertering.

På den annen side kan AI-chatboter som går skritt lenger enn førstegenerasjons regelbaserte chatbots nå svare på mange domenespesifikke tilpassede søk, noe som resulterer i en bedre forståelse av forholdet til kunder. Personlig og raskere kommunikasjon til slutt
hjelper fintech-selskaper med å revitalisere merkevarebyggingen sin på det teknologiske landskapet og generere flere potensielle kunder.    

Skadebehandling og forsikring i forsikringssektoren

Forsikring er et av de fremvoksende områdene i finanssektoren hvor AI- og ML-teknologier har funnet sine fotavtrykk de siste årene. Siden forsikringsselskaper må analysere mange beredskapsfaktorer, usikre fremtidsspådommer og ustabile økonomiske
markedsdynamikk, en dyptgående grundig analyse som dekker en enorm mengde mangefasetterte data er ekstremt viktig for underwriting, forsikringsproduktdesign og viktige beslutningsprosesser. Det er her AI-verktøy viser seg å være enormt effektive.

Spesielt å oppdage uredelige krav er en stor utfordring for forsikringsselskaper der AI-verktøy kan spille en imponerende rolle. Bortsett fra den nøyaktige beregningen av risikofaktorer før utstedelsen av policyene, kan AI-verktøy også oppdage store anomalier,
uregelmessige mønstre og inkoherenser i påstander som trenger ytterligere utforskning av selskapet.

Kreditt- og risikoprofilering for lån

For banker og finansinstitusjoner som markedsfører låneprodukter til ulike formål, er det av avgjørende betydning å sjekke kredittscore og lage risikoprofilen til kunden. Dette er et annet område hvor AI kan spille en enormt gunstig rolle.

Ved å analysere et stort antall datasett som tilsvarer individuelle økonomiske statuser, demografiske data, markedsvolatilitet og prospekter, kan et AI-drevet kredittscoringsverktøy raskt utvikle en presis kredittvurdering og poengsum for en kunde. Dette sikrer også
en raskere utbetalingsprosess og høyere tilbakebetaling av lån og kundegjenoppretting.

Oppsummerer det

Det er AI og ML i nesten alt i det digitale landskapet. Fintech, blant alle industrien, kommer til å være den største fordelen av disse intelligente teknologiene. I fremtiden kan vi forvente at prediktive AI-inndata vil hjelpe mange finansinstitusjoner
for å avverge store finanskriser som 2008 i den siste tiden.