Cum să utilizați ML și AI în industria Fintech? (Victor Martin)

Inteligența artificială (AI) și tehnologia subsetului său, învățarea automată (ML), nu mai reprezintă unele inovații futuriste. De la apariția unor cuvinte la modă tehnologice frecvente cu mai puțin de un deceniu în urmă, ele au devenit parte integrantă a modului

Inovații tehnologice AI și ML sunt modelate în peisajul digital. Stimularea inovațiilor în anumite industrii, cum ar fi Fintech, AI și ML, este deosebit de esențială.

Aproape toate statisticile din industrie se referă la creșterea uimitoare a soluțiilor Fintech bazate pe inteligență artificială în următorii ani. AI, Potrivit a

raport de la Mordor Intelligence, va reprezenta 26.67 miliarde USD, asigurând o creștere anuală de 23.17% între 2021 și 2026.

În calitate de companie de dezvoltare specializată în industria fintech, știți deja cum să utilizați AI și ML în dezvoltarea web pentru industria fintech. Sfera, oportunitățile și cazurile de utilizare ale AI și ML în sectorul Fintech sunt în continuă expansiune. Aici noi
a încercat să prezinte unele dintre aceste cazuri majore de utilizare a inteligenței artificiale în industria fintech.

Controlul fraudelor și securitatea financiară

Industria fintech rămâne cea mai mare țintă pentru majoritatea atacurilor și infracțiunilor cibernetice. Deoarece aceste atacuri și încercări de hacking devin din ce în ce mai sofisticate, intervenția manuală s-a dovedit cu mult timp în urmă a fi complet disproporționată. Aici AI și
Tehnologiile ML oferă alternative mai inteligente.

Detectarea anomaliilor, neregulilor și tiparelor specifice comune comportamentului cibernetic nesolicitat fără intervenția umană este cel mai mare avantaj al utilizării tehnologiilor AI și ML pentru a controla tranzacțiile frauduloase și a asigura securitatea financiară. Pe langa automata
recunoașterea anumitor declanșatori și modele pentru tranzacțiile răuvoitoare, AI și ML pot, de asemenea, automatiza măsuri și activități de securitate specifice pentru un control mai strict și garanții solide.

Servicii bancare personalizate și experiență client prin BPA

Automatizarea proceselor de afaceri (BPA) alimentată de mașini multitasking simplificate într-un mediu, a devenit acum un factor de stimulare a creșterii pentru multe industrii. Modelele de învățare automată (ML) ajută mașinile să înțeleagă anumite comportamente, interacțiuni, intenții și
reguli în procesarea tranzacţiilor. În consecință, poate ajuta prin efectuarea anumitor pași intermediari pentru a accelera procesul. Această mașină activată accelerează în cele din urmă serviciile pentru clienți, elimină erorile umane și personalizează serviciile în funcție de client.
comportamentul și istoricul tranzacțiilor.

AI și ML pot aborda cu promptitudine preocupările clienților prin personalizarea serviciilor în funcție de cerințele și intențiile specifice ale clienților. De la analiza sentimentelor clienților la comunicarea cu clienții și evaluarea calității suportului până la automatizarea inteligentă a sarcinilor pentru a servi clienții
rapid, AI și ML pot facilita automatizarea proceselor de afaceri orientate către client în sectorul fintech, rezultând o mai mare satisfacție a clienților și o conversie a afacerii.

Luare a deciziilor bazată pe informații bazate pe date

Sălile de consiliu de astăzi din orice industrie se concentrează mai mult pe informații bazate pe date procesate de instrumente de analiză și business intelligence (BI) decât pe analiza umană. În special într-un sector extrem de competitiv și intensiv în resurse, cum ar fi bancar și finanțe, luarea deciziilor
este mai dependentă de informațiile despre date și instrumentele de business intelligence decât altele. AI a dus aceste capabilități de analiză a datelor la următorul nivel prin expunerea robustă la un număr mare de seturi de date și parametri de analiză diverși.

În sectorul fintech, multe companii îmbrățișează în primul rând AI pentru capacitățile sale de informare a deciziilor. Deoarece sectorul financiar este cel mai expus volatilității pieței, turbulențelor fiscale și riscurilor de evaluare, informații mai rapide bazate pe date sunt procesate de un uriaș
volumul de date este de mare importanță. Platformele moderne de inteligență artificială pot analiza petaocteți de date printr-o multitudine de parametri la viteza fulgerului. Această capacitate revoluționară de a oferi informații precise în timp real a făcut ca AI să fie de neînlocuit în procesul de luare a deciziilor
a sectorului fintech.

Chatbot NLP și NLG pentru asistență clienți

Inteligența artificială (AI) a fost utilă în special pentru chatboții de asistență pentru clienți. Pe lângă captarea sentimentelor și intențiilor clienților, chatboții moderni AI pot înțelege și comunica în limbajul uman natural. Procesarea limbajului natural (NLP) și
Natural Language Understanding (NLG) sunt modele de date instruite bazate pe inteligență artificială care îi ajută pe chatbot să înțeleagă comunicarea umană în limbaj natural vorbit și text și să comunice în consecință. În cele din urmă, acest lucru are ca rezultat o asistență mai satisfăcătoare pentru clienți, plumb
generare și conversie de afaceri.

Pe de altă parte, chatboții AI merg mai departe decât chatboții de prima generație bazați pe reguli pot răspunde acum la multe interogări personalizate specifice domeniului, ceea ce duce la o mai bună înțelegere a relațiilor cu clienții. Comunicare personalizată și mai rapidă în cele din urmă
ajută companiile fintech să-și revitalizeze brandingul în peisajul tehnologic și să genereze mai mulți clienți potențiali.    

Managementul daunelor și subscrierea în sectorul asigurărilor

Asigurările este una dintre zonele emergente din sectorul financiar în care tehnologiile AI și ML și-au găsit amprenta în ultimii ani. Întrucât companiile de asigurări trebuie să analizeze mulți factori de neprevăzut, previziuni viitoare incerte și financiare volatile
dinamica pieței, o analiză riguroasă care să acopere o cantitate imensă de date cu mai multe fațete este extrem de importantă pentru subscriere, proiectarea produselor de asigurare și procesele cheie de luare a deciziilor. Aici instrumentele AI se dovedesc a fi extraordinar de eficiente.

Detectarea în special a daunelor frauduloase este o provocare majoră pentru companiile de asigurări, unde instrumentele AI pot juca un rol impresionant. Pe lângă calculul precis al factorilor de risc înainte de emiterea politicilor, instrumentele AI pot detecta și anomalii majore,
modele neregulate și incoerențe în revendicări care necesită investigații suplimentare de către companie.

Profilarea creditului și a riscului pentru împrumuturi

Pentru băncile și instituțiile financiare care comercializează produse de împrumut în diferite scopuri, verificarea scorului de credit și realizarea profilului de risc al clientului este de o importanță fundamentală. Acesta este un alt domeniu în care AI poate juca un rol extrem de benefic.

Analizând un număr mare de seturi de date corespunzătoare stărilor financiare individuale, datelor demografice, volatilității pieței și perspectivelor, un instrument de evaluare a creditelor bazat pe inteligență artificială poate dezvolta rapid un rating de credit și un scor precis pentru un client. Acest lucru asigură, de asemenea
un proces de plată mai rapid și o rambursare mai mare a împrumutului și recuperarea clienților.

Rezumându-l

Există AI și ML în aproape orice în peisajul digital. Fintech, dintre toate industriile, va fi cel mai mare beneficiar al acestor tehnologii inteligente. În viitor, ne putem aștepta ca intrări predictive AI să ajute multe instituții financiare
pentru a evita crizele financiare majore precum 2008 în trecutul recent.