Como usar ML e IA na indústria de fintech? (Victor Martins)

A inteligência artificial (IA) e o seu subconjunto tecnológico, a aprendizagem automática (ML), já não representam algumas inovações futurísticas. De aparecerem como jargões tecnológicos frequentes há menos de uma década, eles se tornaram parte integrante de como

Inovações tecnológicas de IA e ML são moldados em todo o cenário digital. Impulsionar inovações em determinados setores, como Fintech, IA e ML, é particularmente instrumental.

Quase todas as estatísticas da indústria referem-se ao crescimento estupendo das soluções Fintech baseadas em IA nos próximos anos. IA, de acordo com um

relatório da Mordor Intelligence, será responsável por impressionantes 26.67 mil milhões de dólares, garantindo um crescimento anual de 23.17% entre 2021 e 2026.

Como empresa de desenvolvimento especializada na indústria fintech, você já sabe como usar IA e ML no desenvolvimento web para a indústria fintech. O âmbito, as oportunidades e os casos de utilização da IA ​​e do ML no setor Fintech estão em constante expansão. Aqui nós
tentei mostrar alguns desses principais casos de uso de IA na indústria fintech.

Controle de Fraude e Segurança Financeira

A indústria fintech continua sendo o maior alvo da maioria dos ataques cibernéticos e crimes cibernéticos. Como esses ataques e tentativas de hacking estão cada vez mais sofisticados, a intervenção manual provou há muito tempo ser totalmente desproporcional. É aqui que a IA e
As tecnologias de ML estão oferecendo alternativas mais inteligentes.

A deteção de anomalias, irregularidades e padrões específicos comuns ao comportamento cibernético não solicitado sem intervenção humana é a maior vantagem da utilização de tecnologias de IA e ML para controlar transações fraudulentas e garantir a segurança financeira. Além de automático
reconhecimento de certos gatilhos e padrões para transações malévolas, a IA e o BC também podem automatizar medidas e atividades de segurança específicas para um controlo mais rigoroso e salvaguardas robustas.

Serviços bancários personalizados e experiência do cliente por meio do BPA

A Automação de Processos de Negócios (BPA), alimentada por máquinas multitarefa simplificadas em um ambiente, tornou-se agora um fator de crescimento para muitos setores. Os modelos de aprendizado de máquina (ML) ajudam as máquinas a compreender certos comportamentos, interações, intenções e
regras no processamento de transações. Conseqüentemente, pode ajudar realizando certas etapas intermediárias para acelerar o processo. Em última análise, isso é habilitado para máquina e acelera o atendimento ao cliente, elimina erros humanos e personaliza os serviços com base nas necessidades do cliente.
comportamento e histórico de transações.

A IA e o ML podem atender prontamente às preocupações dos clientes, personalizando os serviços de acordo com as necessidades e intenções específicas do cliente. Da análise do sentimento do cliente à comunicação com o cliente e avaliação da qualidade do suporte à automação inteligente de tarefas para atender os clientes
rapidamente, a IA e o ML podem facilitar a automação de processos de negócios com foco no cliente no setor fintech, resultando em maior satisfação do cliente e conversão de negócios.

Tomada de decisão baseada em insights baseados em dados

As salas de reuniões de hoje em qualquer setor concentram-se mais em insights baseados em dados processados ​​por ferramentas de análise e business intelligence (BI) do que em análises humanas. Especialmente num sector altamente competitivo e com utilização intensiva de recursos como o bancário e o financeiro, a tomada de decisões
depende mais de insights de dados e ferramentas de business intelligence do que outros. A IA levou essas capacidades de análise de dados para o próximo nível por meio da exposição robusta a um grande número de diversos conjuntos de dados e parâmetros de análise.

No setor fintech, muitas empresas adotam principalmente a IA pelas suas capacidades de inteligência de decisão. Dado que o setor financeiro está mais exposto à volatilidade do mercado, à turbulência fiscal e aos riscos de avaliação, os insights baseados em dados mais rápidos e processados ​​por um enorme
volume de dados são de grande importância. As plataformas modernas de IA podem analisar petabytes de dados em uma infinidade de parâmetros na velocidade da luz. Esta capacidade revolucionária de fornecer insights precisos em tempo real tornou a IA insubstituível no processo de tomada de decisão
do setor fintech.

Chatbots PNL e NLG para suporte ao cliente

A inteligência artificial (IA) tem sido particularmente útil para chatbots de suporte ao cliente. Além de captar o sentimento e a intenção do cliente, os chatbots modernos de IA também podem compreender e comunicar em linguagem humana natural. Processamento de Linguagem Natural (PNL) e
Natural Language Understanding (NLG) são modelos de dados treinados baseados em IA que ajudam os chatbots a compreender a comunicação humana na fala natural e na linguagem de texto e a se comunicar adequadamente. Em última análise, isso resulta em um suporte ao cliente mais satisfatório,
geração e conversão de negócios.

Por outro lado, os chatbots de IA que vão além dos chatbots baseados em regras de primeira geração agora podem responder a muitas consultas personalizadas de domínios específicos, resultando em uma melhor compreensão do relacionamento com os clientes. Em última análise, comunicação personalizada e mais rápida
ajuda empresas fintech a revitalizar sua marca no cenário tecnológico e gerar mais leads.    

Gestão de Sinistros e Subscrição no Setor de Seguros

Os seguros são uma das áreas emergentes no setor financeiro onde as tecnologias de IA e ML encontraram a sua pegada nos últimos anos. Como as companhias de seguros precisam analisar muitos fatores contingenciais, previsões futuras incertas e volatilidade financeira
Na dinâmica do mercado, uma análise profunda e rigorosa que cubra uma enorme quantidade de dados multifacetados é extremamente importante para a subscrição, o design de produtos de seguros e os principais processos de tomada de decisão. É aqui que as ferramentas de IA provam ser tremendamente eficazes.

A detecção particularmente de sinistros fraudulentos é um grande desafio para as companhias de seguros, onde as ferramentas de IA podem desempenhar um papel impressionante. Além do cálculo preciso dos fatores de risco antes da emissão das apólices, as ferramentas de IA também podem detectar anomalias importantes,
padrões irregulares e incoerências em alegações que necessitam de maior investigação por parte da empresa.

Perfil de crédito e risco para empréstimos

Para bancos e instituições financeiras que comercializam produtos de crédito para diversas finalidades, verificar o score de crédito e traçar o perfil de risco do cliente é de importância seminal. Esta é outra área onde a IA pode desempenhar um papel tremendamente benéfico.

Ao analisar um grande número de conjuntos de dados correspondentes a situações financeiras individuais, dados demográficos, volatilidade do mercado e perspectivas, uma ferramenta de pontuação de crédito alimentada por IA pode desenvolver rapidamente uma classificação e pontuação de crédito precisas para um cliente. Isto também garante
um processo de desembolso mais rápido e maior reembolso de empréstimos e recuperação de clientes.

Resumindo

Existem IA e ML em quase tudo no cenário digital. A Fintech, entre todas as indústrias, será a maior beneficiária destas tecnologias inteligentes. No futuro, podemos esperar que as contribuições preditivas da IA ​​ajudem muitas instituições financeiras
para evitar grandes crises financeiras como a de 2008 no passado recente.