Hur använder man ML och AI i Fintech-industrin? (Victor Martin)

Artificiell intelligens (AI) och dess undergruppsteknologi, maskininlärning (ML), representerar inte längre några futuristiska innovationer. Från att ha dykt upp som vanliga tekniska modeord för mindre än ett decennium sedan, har de blivit en del av hur

AI och ML tekniska innovationer formas över det digitala landskapet. Att driva innovationer inom vissa branscher, som Fintech, AI och ML, är särskilt avgörande.

Nästan all industristatistik hänvisar till den enorma tillväxten av AI-drivna Fintech-lösningar under de kommande åren. AI, Enligt a

rapport från Mordor Intelligence, kommer att stå för hela 26.67 miljarder USD, vilket säkerställer en årlig tillväxt på 23.17 % mellan 2021 och 2026.

Som ett utvecklingsföretag specialiserat på fintech-branschen vet du redan hur du använder AI och ML i webbutveckling för fintech-branschen. Omfattningen, möjligheterna och användningsfallen för AI och ML inom Fintech-sektorn expanderar kontinuerligt. Här vi
försökte visa upp några av dessa stora användningsfall av AI i fintech-branschen.

Bedrägerikontroll och finansiell säkerhet

Fintechbranschen är fortfarande det största målet för de flesta cyberattacker och cyberbrott. Eftersom dessa attacker och hackningsförsök blir allt mer sofistikerade, visade sig manuell intervention för länge sedan vara helt ur proportion. Det är här AI och
ML-teknologier erbjuder mer intelligenta alternativ.

Att upptäcka anomalier, oegentligheter och specifika mönster som är gemensamma för oönskat cyberbeteende utan mänsklig inblandning är den största fördelen med att använda AI- och ML-teknik för att kontrollera bedrägliga transaktioner och säkerställa ekonomisk säkerhet. Förutom automatisk
igenkänning av vissa triggers och mönster för illvilliga transaktioner, AI och ML kan också automatisera specifika säkerhetsåtgärder och aktiviteter för strängare kontroll och robusta skyddsåtgärder.

Personlig bank och kundupplevelse genom BPA

Business Process Automation (BPA) som drivs av strömlinjeformade multitasking-maskiner i en miljö, har nu blivit en tillväxtfrämjande faktor för många industrier. Machine Learning (ML)-modeller hjälper maskiner att förstå visst beteende, interaktioner, avsikt och
regler vid behandling av transaktioner. Följaktligen kan det hjälpa genom att utföra vissa mellanliggande steg för att påskynda processen. Denna maskinaktiverade snabbare i slutändan kundservice, eliminerar mänskliga fel och anpassar tjänster baserat på kunden
beteende och transaktionshistorik.

AI och ML kan ta itu med kundproblem omedelbart genom att anpassa tjänsterna efter specifika kundkrav och avsikter. Från kundsentimentanalys till kundkommunikation och kvalitetsbedömning av support till intelligent uppgiftsautomatisering för att betjäna kunder
snabbt kan AI och ML underlätta kundfokuserad automatisering av affärsprocesser i fintech-sektorn vilket resulterar i större kundnöjdhet och affärsomvandling.

Beslutsfattande baserat på datadrivna insikter

Dagens styrelserum i alla branscher fokuserar mer på datadrivna insikter som bearbetas av analys- och business intelligence-verktyg (BI) än mänsklig analys. Särskilt i en mycket konkurrenskraftig och resurskrävande sektor som bank och finans, beslutsfattande
är mer beroende av datainsikter och business intelligence-verktyg än andra. AI tog dessa dataanalysfunktioner till nästa nivå genom robust exponering för ett stort antal olika datauppsättningar och analysparametrar.

Inom fintech-sektorn anammar många företag främst AI för dess beslutsunderrättelseförmåga. Eftersom finanssektorn är mest utsatt för marknadsvolatilitet, finanspolitisk turbulens och värderingsrisker, bearbetas snabbare datadrivna insikter av en enorm
mängden data är av stor betydelse. Moderna AI-plattformar kan blixtsnabbt analysera petabyte data över en mängd parametrar. Denna revolutionerande förmåga att leverera exakta realtidsinsikter gjorde AI oersättlig i beslutsprocessen
av fintech-sektorn.

NLP & NLG Chatbots för kundsupport

Artificiell intelligens (AI) har varit särskilt användbar för chatbots för kundsupport. Förutom att fånga kundernas känslor och avsikter, kan moderna AI-chatbotar också förstå och kommunicera på naturligt mänskligt språk. Natural Language Processing (NLP) och
Natural Language Understanding (NLG) är AI-baserade tränade datamodeller som hjälper chatbots att förstå mänsklig kommunikation i naturligt tal och textspråk och kommunicera därefter. I slutändan resulterar detta i mer tillfredsställande kundsupport, lead
generation och företagsomvandling.

Å andra sidan kan AI-chatbotar som går steg längre än första generationens regelbaserade chatbotar nu svara på många domänspecifika anpassade frågor, vilket resulterar i en bättre förståelse för relationer med kunder. Personlig och snabbare kommunikation i slutändan
hjälper fintech-företag att återuppliva sitt varumärke i det tekniska landskapet och generera fler leads.    

Skadehantering & Underwriting inom försäkringssektorn

Försäkring är ett av de framväxande områdena inom finanssektorn där AI- och ML-teknologier har hittat sina spår under de senaste åren. Eftersom försäkringsbolag måste analysera många oförutsedda faktorer, osäkra framtida förutsägelser och volatila finansiella
marknadsdynamik, en djupgående noggrann analys som täcker en enorm mängd mångfacetterad data är extremt viktig för emissionsgarantier, försäkringsproduktdesign och viktiga beslutsprocesser. Det är här AI-verktyg visar sig vara oerhört effektiva.

Att upptäcka bedrägliga påståenden är en stor utmaning för försäkringsbolag där AI-verktyg kan spela en imponerande roll. Förutom den exakta beräkningen av riskfaktorer före utfärdandet av policyerna, kan AI-verktyg också upptäcka stora anomalier,
oregelbundna mönster och inkoherenser i påståenden som behöver undersökas ytterligare av företaget.

Kredit- och riskprofilering för lån

För banker och finansinstitut som marknadsför låneprodukter för olika ändamål är det av avgörande betydelse att kontrollera kreditvärdigheten och göra kundens riskprofil. Detta är ett annat område där AI kan spela en oerhört fördelaktig roll.

Genom att analysera ett stort antal datauppsättningar som motsvarar individuella finansiella statusar, demografiska data, marknadsvolatilitet och framtidsutsikter kan ett AI-drivet kreditvärderingsverktyg snabbt utveckla en exakt kreditvärdering och poäng för en kund. Detta säkerställer också
en snabbare utbetalningsprocess och högre återbetalning av lån och kundåtervinning.

Sammanfattar det

Det finns AI och ML i nästan allt i det digitala landskapet. Fintech, bland alla industrier, kommer att bli den största förmånstagaren av dessa intelligenta teknologier. I framtiden kan vi förvänta oss förutsägande AI-input för att hjälpa många finansinstitutioner
för att avvärja stora finansiella kriser som 2008 under det senaste förflutna.