Jak wykorzystać ML i AI w branży fintech? (Wiktor Martin)

Sztuczna inteligencja (AI) i jej podzbiór, uczenie maszynowe (ML), nie stanowią już niektórych futurystycznych innowacji. Niecałe dziesięć lat temu pojawiły się jako częste modne hasła technologiczne, stały się integralną częścią tego, jak

Innowacje technologiczne AI i ML kształtują się w cyfrowym krajobrazie. Szczególnie ważne jest wprowadzanie innowacji w niektórych branżach, takich jak Fintech, AI i ML.

Prawie wszystkie statystyki branżowe odnoszą się do zdumiewającego rozwoju rozwiązań Fintech opartych na sztucznej inteligencji w nadchodzących latach. AI, Według a

raport z Mordor Intelligence, wyniesie aż 26.67 mld USD, zapewniając roczny wzrost o 23.17% w latach 2021-2026.

Jako firma programistyczna specjalizująca się w branży fintech już wiesz, jak wykorzystać AI i ML w tworzeniu stron internetowych dla branży fintech. Zakres, możliwości i przypadki użycia AI i ML w sektorze Fintech stale się poszerzają. Tutaj my
próbował przedstawić niektóre z tych głównych przypadków użycia sztucznej inteligencji w branży fintech.

Kontrola oszustw i bezpieczeństwo finansowe

Branża fintech pozostaje największym celem większości cyberataków i cyberprzestępstw. Ponieważ te ataki i próby włamań stają się coraz bardziej wyrafinowane, ręczna interwencja dawno temu okazała się całkowicie nieproporcjonalna. Tutaj AI i
Technologie ML oferują bardziej inteligentne alternatywy.

Wykrywanie anomalii, nieprawidłowości i specyficznych wzorców typowych dla niechcianych zachowań cybernetycznych bez interwencji człowieka to największa zaleta wykorzystywania technologii AI i ML do kontrolowania nieuczciwych transakcji i zapewniania bezpieczeństwa finansowego. Poza automatycznym
rozpoznawanie pewnych wyzwalaczy i wzorców dla wrogich transakcji, sztuczna inteligencja i ML mogą również zautomatyzować określone środki bezpieczeństwa i działania w celu ściślejszej kontroli i solidnych zabezpieczeń.

Spersonalizowana bankowość i obsługa klienta dzięki BPA

Automatyzacja procesów biznesowych (BPA) obsługiwana przez usprawnione maszyny wielozadaniowe w środowisku stała się obecnie czynnikiem stymulującym wzrost w wielu branżach. Modele uczenia maszynowego (ML) pomagają maszynom zrozumieć określone zachowania, interakcje, intencje i
zasady przetwarzania transakcji. W związku z tym może pomóc, wykonując pewne pośrednie kroki w celu przyspieszenia procesu. Ta maszyna obsługująca ostatecznie przyspiesza obsługę klienta, eliminuje błędy ludzkie i personalizuje usługi w oparciu o klienta
zachowanie i historię transakcji.

AI i ML mogą szybko rozwiązywać problemy klientów, personalizując usługi zgodnie z określonymi wymaganiami i intencjami klientów. Od analizy nastrojów klientów przez komunikację z klientami i ocenę jakości wsparcia po inteligentną automatyzację zadań w celu obsługi klientów
AI i ML mogą szybko ułatwić zorientowaną na klienta automatyzację procesów biznesowych w sektorze fintech, co skutkuje większą satysfakcją klientów i konwersją biznesową.

Podejmowanie decyzji na podstawie spostrzeżeń opartych na danych

Dzisiejsze sale konferencyjne w każdej branży skupiają się bardziej na wnioskach opartych na danych przetwarzanych przez narzędzia analityczne i Business Intelligence (BI) niż na analizie ludzkiej. Szczególnie w wysoce konkurencyjnym i zasobożernym sektorze, takim jak bankowość i finanse, podejmowanie decyzji
jest bardziej zależna od analizy danych i narzędzi analizy biznesowej niż inne. Sztuczna inteligencja przeniosła te możliwości analizy danych na wyższy poziom dzięki solidnej ekspozycji na ogromną liczbę różnorodnych zestawów danych i parametrów analizy.

W sektorze fintech wiele firm wykorzystuje sztuczną inteligencję przede wszystkim do jej zdolności do podejmowania decyzji. Ponieważ sektor finansowy jest najbardziej narażony na zmienność rynku, zawirowania fiskalne i ryzyko wyceny, szybsze analizy oparte na danych są przetwarzane przez ogromną
ilość danych ma ogromne znaczenie. Nowoczesne platformy AI mogą błyskawicznie analizować petabajty danych w wielu parametrach. Ta rewolucyjna zdolność do dostarczania precyzyjnych informacji w czasie rzeczywistym sprawiła, że ​​sztuczna inteligencja stała się niezastąpiona w procesie podejmowania decyzji
sektora fintech.

Chatboty NLP i NLG do obsługi klienta

Sztuczna inteligencja (AI) jest szczególnie przydatna w przypadku chatbotów obsługi klienta. Oprócz wychwytywania nastrojów i intencji klientów, nowoczesne chatboty AI mogą również rozumieć i komunikować się w naturalnym ludzkim języku. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i
Natural Language Understanding (NLG) to wytrenowane modele danych oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają chatbotom zrozumieć komunikację ludzką w mowie naturalnej i języku tekstowym oraz odpowiednio się komunikować. Ostatecznie skutkuje to bardziej satysfakcjonującą obsługą klienta, lead
generacji i konwersji biznesu.

Z drugiej strony chatboty AI idą o krok dalej niż chatboty oparte na regułach pierwszej generacji, które mogą teraz odpowiadać na wiele niestandardowych zapytań specyficznych dla domeny, co skutkuje lepszym zrozumieniem relacji z klientami. Spersonalizowana i szybsza komunikacja ostatecznie
pomaga firmom fintech ożywić ich markę w krajobrazie technologicznym i generować więcej leadów.    

Zarządzanie roszczeniami i underwriting w sektorze ubezpieczeniowym

Ubezpieczenia to jeden z pojawiających się obszarów w sektorze finansowym, w którym technologie AI i ML znalazły swój ślad w ostatnich latach. Ponieważ firmy ubezpieczeniowe muszą analizować wiele czynników awaryjnych, niepewne prognozy na przyszłość i niestabilne finanse
dynamika rynku, głęboka rygorystyczna analiza obejmująca ogromną ilość wieloaspektowych danych jest niezwykle ważna dla underwritingu, projektowania produktów ubezpieczeniowych i kluczowych procesów decyzyjnych. W tym miejscu narzędzia AI okazują się niezwykle skuteczne.

W szczególności wykrywanie fałszywych roszczeń jest dużym wyzwaniem dla firm ubezpieczeniowych, w których narzędzia sztucznej inteligencji mogą odgrywać imponującą rolę. Oprócz precyzyjnego wyliczenia czynników ryzyka przed wydaniem polis, narzędzia AI mogą również wykrywać poważne anomalie,
nieregularne wzorce i niespójności w roszczeniach, które wymagają dalszego zbadania przez firmę.

Profilowanie kredytów i ryzyka dla kredytów

Dla banków i instytucji finansowych, które wprowadzają na rynek produkty kredytowe o różnym przeznaczeniu, sprawdzenie zdolności kredytowej i ustalenie profilu ryzyka klienta jest niezwykle istotne. To kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja może odegrać niezwykle korzystną rolę.

Analizując dużą liczbę zbiorów danych odpowiadających poszczególnym statusom finansowym, danym demograficznym, zmienności rynku i perspektywom, narzędzie do oceny zdolności kredytowej oparte na sztucznej inteligencji może szybko opracować dokładną ocenę kredytową i ocenę klienta. Zapewnia to również
szybszy proces wypłat i wyższa spłata kredytu i odzyskiwanie klientów.

Podsumowując

Sztuczna inteligencja i ML są obecne niemal we wszystkim w cyfrowym krajobrazie. Fintech, spośród wszystkich branż, będzie największym beneficjentem tych inteligentnych technologii. W przyszłości możemy spodziewać się predykcyjnych danych wejściowych AI, które pomogą wielu instytucjom finansowym
aby zapobiec poważnym kryzysom finansowym, takim jak rok 2008 w niedalekiej przeszłości.