Kako uporabljati ML in AI v industriji Fintech? (Victor Martin)

Umetna inteligenca (AI) in njena podmnožica tehnologije, strojno učenje (ML), ne predstavljata več nekih futurističnih inovacij. Od tega, da so se pred manj kot desetletjem pojavile kot pogoste tehnološke modne besede, so postale sestavni del tega, kako

Tehnološke inovacije AI in ML se oblikujejo v digitalni pokrajini. Spodbujanje inovacij v določenih panogah, kot so Fintech, AI in ML, je še posebej pomembno.

Skoraj vsi statistični podatki industrije se nanašajo na izjemno rast Fintech rešitev, ki jih poganja AI, v prihodnjih letih. AI, po mnenju a

poročilo mordorske obveščevalne službe, bo predstavljal ogromnih 26.67 milijarde USD, kar bo zagotovilo letno 23.17-odstotno rast med letoma 2021 in 2026.

Kot razvojno podjetje, specializirano za fintech industrijo, že veste, kako uporabljati AI in ML pri spletnem razvoju za fintech industrijo. Obseg, priložnosti in primeri uporabe AI in ML v sektorju Fintech se nenehno širijo. Tukaj smo
poskušal predstaviti nekaj teh glavnih primerov uporabe umetne inteligence v industriji finančnih tehnologij.

Nadzor goljufij in finančna varnost

Industrija finančne tehnologije ostaja največja tarča večine kibernetskih napadov in kibernetske kriminalitete. Ker ti napadi in poskusi vdorov postajajo vse bolj sofisticirani, se je ročno posredovanje že zdavnaj izkazalo za povsem nesorazmerno. Tukaj sta AI in
Tehnologije ML ponujajo bolj inteligentne alternative.

Odkrivanje anomalij, nepravilnosti in specifičnih vzorcev, ki so skupni nezaželenemu kibernetskemu vedenju brez človeškega posredovanja, je največja prednost uporabe tehnologij AI in ML za nadzor goljufivih transakcij in zagotavljanje finančne varnosti. Poleg samodejnega
Prepoznavanje določenih sprožilcev in vzorcev za zlonamerne transakcije lahko AI in ML tudi avtomatizirata posebne varnostne ukrepe in dejavnosti za strožji nadzor in močne zaščitne ukrepe.

Prilagojeno bančništvo in uporabniška izkušnja prek BPA

Avtomatizacija poslovnih procesov (BPA), ki jo poganjajo poenostavljeni večopravilni stroji v okolju, je zdaj postala dejavnik pospeševanja rasti za številne industrije. Modeli strojnega učenja (ML) pomagajo strojem razumeti določeno vedenje, interakcije, namene in
pravila pri obdelavi transakcij. V skladu s tem lahko pomaga z izvajanjem določenih vmesnih korakov za pospešitev postopka. Ta strojno omogočen na koncu pospeši storitve za stranke, odpravi človeške napake in prilagodi storitve glede na stranko
vedenje in zgodovino transakcij.

AI in ML lahko takoj obravnavata skrbi strank s prilagajanjem storitev glede na posebne zahteve in namene strank. Od analize razpoloženja strank do komunikacije s strankami in ocene kakovosti podpore do inteligentne avtomatizacije opravil za oskrbo strank
AI in ML lahko hitro olajšata na stranko osredotočeno avtomatizacijo poslovnih procesov v sektorju finančne tehnologije, kar povzroči večje zadovoljstvo strank in poslovno pretvorbo.

Odločanje na podlagi vpogledov, ki temeljijo na podatkih

Današnje sejne sobe v kateri koli industriji se bolj kot na človeško analizo osredotočajo na vpoglede, ki temeljijo na podatkih in jih obdelujejo orodja za analitiko in poslovno inteligenco (BI). Zlasti v zelo konkurenčnem sektorju, ki zahteva veliko virov, kot sta bančništvo in finance, odločanje
je bolj kot drugi odvisen od vpogledov v podatke in orodij poslovne inteligence. Umetna inteligenca je te zmogljivosti podatkovne analitike dvignila na višjo raven z robustno izpostavljenostjo ogromnemu številu različnih naborov podatkov in parametrov analize.

V sektorju finančne tehnologije mnoga podjetja umetno inteligenco sprejemajo predvsem zaradi njenih zmožnosti odločanja. Ker je finančni sektor najbolj izpostavljen nestanovitnosti trga, fiskalnim pretresom in tveganjem vrednotenja, so hitrejši vpogledi, ki temeljijo na podatkih, obdelani z ogromno
velika količina podatkov. Sodobne platforme AI lahko analizirajo petabajte podatkov po številnih parametrih z bliskovito hitrostjo. Zaradi te revolucionarne zmožnosti zagotavljanja natančnih vpogledov v realnem času je umetna inteligenca postala nenadomestljiva v procesu odločanja
fintech sektorja.

Klepetalni roboti NLP in NLG za podporo strankam

Umetna inteligenca (AI) je bila še posebej uporabna za klepetalne robote za podporo strankam. Poleg tega, da ujamejo čustva in namere strank, lahko sodobni klepetalni roboti z umetno inteligenco tudi razumejo in komunicirajo v naravnem človeškem jeziku. Obdelava naravnega jezika (NLP) in
Razumevanje naravnega jezika (NLG) so usposobljeni podatkovni modeli, ki temeljijo na umetni inteligenci in pomagajo klepetalnim robotom razumeti človeško komunikacijo v naravnem govoru in besedilnem jeziku ter ustrezno komunicirati. Končno je rezultat tega bolj zadovoljiva podpora strankam, vodilni
generacijo in poslovno pretvorbo.

Po drugi strani pa klepetalni roboti z umetno inteligenco, ki gredo korak dlje od prve generacije klepetalnih robotov, ki temeljijo na pravilih, zdaj lahko odgovarjajo na številne poizvedbe po meri, specifične za domeno, kar ima za posledico boljše razumevanje odnosov s strankami. Končno prilagojena in hitrejša komunikacija
pomaga fintech podjetjem, da oživijo svoje blagovne znamke na tehnološkem področju in ustvarijo več potencialnih strank.    

Upravljanje terjatev in sklepanje zavarovanj v zavarovalniškem sektorju

Zavarovalništvo je eno od nastajajočih področij v finančnem sektorju, kjer sta tehnologiji AI in ML v zadnjih letih našli svoj odtis. Ker morajo zavarovalnice analizirati številne dejavnike nepredvidljivih dogodkov, negotove prihodnje napovedi in nestanovitne finančne razmere
Tržna dinamika je poglobljena stroga analiza, ki zajema ogromno večplastnih podatkov, izjemno pomembna za sklepanje zavarovanj, oblikovanje zavarovalniških produktov in ključne procese odločanja. Tu se orodja AI izkažejo za izjemno učinkovita.

Zlasti odkrivanje goljufivih odškodninskih zahtevkov je velik izziv za zavarovalnice, kjer lahko orodja AI igrajo izjemno vlogo. Poleg natančnega izračuna dejavnikov tveganja pred izdajo polic lahko orodja AI zaznajo tudi večje anomalije,
nepravilni vzorci in nedoslednosti v trditvah, ki jih mora podjetje dodatno raziskati.

Kreditno profiliranje in profiliranje tveganja za posojila

Za banke in finančne institucije, ki tržijo posojilne produkte za različne namene, je preverjanje kreditne sposobnosti in izdelava profila tveganja stranke ključnega pomena. To je še eno področje, kjer ima lahko umetna inteligenca izjemno koristno vlogo.

Z analizo velikega števila naborov podatkov, ki ustrezajo posameznemu finančnemu stanju, demografskim podatkom, nestanovitnosti trga in obetom, lahko orodje za kreditno točkovanje, ki ga poganja AI, hitro razvije natančno bonitetno oceno in rezultat za stranko. To tudi zagotavlja
hitrejši postopek črpanja ter višje odplačilo posojila in izterjava strank.

Povzemamo

AI in ML sta prisotna v skoraj vsem v digitalni pokrajini. Fintech bo med vsemi panogami imel največjo korist od teh inteligentnih tehnologij. V prihodnosti lahko pričakujemo, da bodo napovedni vložki AI pomagali številnim finančnim institucijam
preprečiti velike finančne krize, kot je bila leta 2008 v bližnji preteklosti.