Как использовать ML и AI в финтех-индустрии? (Виктор Мартин)

Искусственный интеллект (ИИ) и его подмножество технологий машинного обучения (МО) больше не представляют собой каких-то футуристических инноваций. Менее десяти лет назад они появлялись в качестве модных технических словечек, а теперь стали неотъемлемой частью того, как

Технологические инновации AI и ML формируются в цифровом ландшафте. Внедрение инноваций в определенных отраслях, таких как финтех, искусственный интеллект и машинное обучение, особенно важно.

Почти вся отраслевая статистика указывает на колоссальный рост финтех-решений на базе ИИ в ближайшие годы. А.И., по словам

отчет Мордорской разведки, будет составлять колоссальные 26.67 млрд долларов США, что обеспечит ежегодный рост на 23.17% в период с 2021 по 2026 год.

Как компания-разработчик, специализирующаяся на финтех-индустрии, вы уже знаете, как использовать искусственный интеллект и машинное обучение в веб-разработке для финтех-индустрии. Объем, возможности и варианты использования искусственного интеллекта и машинного обучения в секторе финансовых технологий постоянно расширяются. Мы тут
попытался продемонстрировать некоторые из основных вариантов использования ИИ в финтех-индустрии.

Борьба с мошенничеством и финансовая безопасность

Финтех-индустрия остается крупнейшей мишенью для большинства кибератак и киберпреступлений. Поскольку эти атаки и попытки взлома становятся все более изощренными, ручное вмешательство уже давно оказалось совершенно несостоятельным. Здесь ИИ и
Технологии машинного обучения предлагают более интеллектуальные альтернативы.

Обнаружение аномалий, нарушений и конкретных закономерностей, характерных для нежелательного кибер-поведения, без вмешательства человека, является самым большим преимуществом использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для контроля мошеннических транзакций и обеспечения финансовой безопасности. Помимо автоматического
распознавая определенные триггеры и закономерности злонамеренных транзакций, ИИ и МО также могут автоматизировать определенные меры безопасности и действия для более строгого контроля и надежных мер безопасности.

Персонализированное банковское обслуживание и обслуживание клиентов с помощью BPA

Автоматизация бизнес-процессов (BPA), основанная на оптимизированных многозадачных машинах в среде, теперь стала фактором, ускоряющим рост многих отраслей. Модели машинного обучения (ML) помогают машинам понимать определенное поведение, взаимодействия, намерения и
правила обработки транзакций. Соответственно, это может помочь, выполнив определенные промежуточные шаги для ускорения процесса. Эта машинная поддержка в конечном итоге ускоряет обслуживание клиентов, исключает человеческие ошибки и персонализирует услуги в зависимости от потребностей клиентов.
поведение и история транзакций.

Искусственный интеллект и машинное обучение могут оперативно решать проблемы клиентов, персонализируя услуги в соответствии с конкретными требованиями и намерениями клиентов. От анализа настроений клиентов до общения с клиентами и оценки качества поддержки до интеллектуальной автоматизации задач для обслуживания клиентов.
Искусственный интеллект и машинное обучение могут быстро упростить автоматизацию бизнес-процессов, ориентированных на клиента, в секторе финансовых технологий, что приведет к повышению удовлетворенности клиентов и конверсии бизнеса.

Принятие решений на основе анализа данных

Сегодняшние залы заседаний в любой отрасли уделяют больше внимания полученной информации, обработанной с помощью инструментов аналитики и бизнес-аналитики (BI), чем человеческому анализу. Особенно в таком высококонкурентном и ресурсоемком секторе, как банковское дело и финансы, процесс принятия решений
больше других зависит от анализа данных и инструментов бизнес-аналитики. ИИ вывел возможности анализа данных на новый уровень благодаря надежному доступу к огромному количеству разнообразных наборов данных и параметров анализа.

В секторе финансовых технологий многие компании в первую очередь используют ИИ из-за его возможностей принятия решений. Поскольку финансовый сектор больше всего подвержен волатильности рынка, бюджетным потрясениям и рискам оценки, более быстрая обработка данных на основе огромных объемов информации
большое значение имеют объемы данных. Современные платформы искусственного интеллекта могут анализировать петабайты данных по множеству параметров с молниеносной скоростью. Эта революционная способность предоставлять точную информацию в режиме реального времени сделала ИИ незаменимым в процессе принятия решений.
финтех-сектора.

Чат-боты NLP и NLG для поддержки клиентов

Искусственный интеллект (ИИ) особенно полезен для чат-ботов службы поддержки клиентов. Помимо улавливания настроений и намерений клиентов, современные чат-боты с искусственным интеллектом также могут понимать и общаться на естественном человеческом языке. Обработка естественного языка (НЛП) и
Распознавание естественного языка (NLG) — это обученные модели данных на основе искусственного интеллекта, которые помогают чат-ботам понимать человеческое общение на естественной речи и текстовом языке и общаться соответствующим образом. В конечном итоге это приводит к более удовлетворительной поддержке клиентов.
генерация и конверсия бизнеса.

С другой стороны, чат-боты с искусственным интеллектом пошли дальше, чем чат-боты первого поколения, основанные на правилах, теперь могут отвечать на многие специальные запросы, специфичные для конкретной области, что приводит к лучшему пониманию отношений с клиентами. Персонализированное и более быстрое общение в конечном итоге
помогает финтех-компаниям оживить свой бренд на технологическом ландшафте и привлечь больше потенциальных клиентов.    

Управление претензиями и андеррайтинг в страховом секторе

Страхование — одна из развивающихся областей финансового сектора, где в последние годы нашли свое применение технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Поскольку страховым компаниям необходимо анализировать множество непредвиденных факторов, неопределенные прогнозы на будущее и нестабильную финансовую ситуацию.
Динамика рынка, глубокий и тщательный анализ, охватывающий огромное количество многогранных данных, чрезвычайно важен для андеррайтинга, разработки страховых продуктов и процессов принятия ключевых решений. Именно здесь инструменты ИИ оказываются чрезвычайно эффективными.

В частности, обнаружение мошеннических претензий является серьезной проблемой для страховых компаний, где инструменты искусственного интеллекта могут сыграть впечатляющую роль. Помимо точного расчета факторов риска перед выдачей полиса, инструменты ИИ также могут обнаруживать серьезные аномалии.
нерегулярные закономерности и непоследовательность в заявлениях, которые требуют дальнейшего изучения со стороны компании.

Профилирование кредита и риска для кредитов

Для банков и финансовых учреждений, которые продают кредитные продукты для различных целей, проверка кредитного рейтинга и составление профиля риска клиента имеет основополагающее значение. Это еще одна область, в которой ИИ может сыграть чрезвычайно полезную роль.

Анализируя большое количество наборов данных, соответствующих индивидуальному финансовому статусу, демографическим данным, волатильности рынка и перспективам, инструмент кредитного скоринга на базе искусственного интеллекта может быстро разработать точный кредитный рейтинг и оценку для клиента. Это также обеспечивает
более быстрый процесс выплаты средств, более высокие темпы погашения кредита и восстановления клиентов.

Подводя итоги

Искусственный интеллект и машинное обучение используются практически во всем в цифровом мире. Финтех, среди всех отраслей, получит наибольшую выгоду от этих интеллектуальных технологий. В будущем мы можем ожидать, что прогнозирующие данные ИИ помогут многим финансовым учреждениям.
чтобы предотвратить крупные финансовые кризисы, подобные 2008 году в недавнем прошлом.