Natural Language Processing in Fintech world
Technology in Banking and Finance space has given us some of the optimistic examples of evolving technologies being adopted in financial industry and has always been an early adopter of emerging and disruptive technologies.
A short time ago, improvements in Artificial Intelligence is bringing us close to the time when we won’t make a distinction between the way people talk and the way machines interpret and understand it.
If you are thoughtful about Natural Learning Processing (NLP) integration into your service, here are some thoughts on how to get use of the mainstream natural language programming software with a proven envisioned savings today, what will it can bang tomorrow – and how to leverage next-gen tools earlier than your competitors.
An Overview: Natural Language Processing impact on Finance World
What customers want today from their financial institutions like banks, insurance companies or credit unions? Real-time transactions, supervised management of their assets, and opportunity to settle any issue online and on quick note.
Bunu gerçekleştirmek için finansal hizmetlerin hız, zeka ve özerklik sağlayan en son teknolojilerle sağlanması gerekiyor.
Artificial Intelligence, turning machines into human-like entities, makes them perform the same tasks as people do – better and quicker. This is achieved via a complex of tools and tech solutions which are endowed mainly by its major sub-domains – Machine Learning and Natural Language Processing.
Machine Learning trains systems to learn from “experience”, i.e. incoming data, and make data driven decisions. Natural Language Processing is trained the same way as other systems, but has a specific aim: it must empower machines to interpret human speech both as it is spoken (Automated Speech) and typed (Automated Text Writing).
Natural language Processing in Fintech (like in any other sector), have 2 major use cases:
- Understanding human speech and mining its meaning. Recognizing intent & coming up with a relevant response (request for help, passing a claim, etc.).
- Turning unstructured data in databases and documents into structured data and mining actionable insights through pattern recognition (text mining).
Natural Language Processing in Fintech: Use Cases from Today & Tomorrow
Yapay zeka ve NLP'nin FinTech dünyasını etkilediği birkaç kullanım örneğini öne çıkarabiliriz:
- Chatbotları sanal asistanlara ve danışmanlara dönüştürüyoruz
- Enriching them with advanced Data analytics
- Onlarla iletişimi insan iletişiminden ayırt edilemez kılmak
- Dolandırıcılık tespiti için NLP'yi kullanma
- Müşterileri gruplara ayırma ve ilgili ürün tekliflerini iyileştirme
- İdari işlerin azaltılması ve ayrı görevlerin ve tüm alanların otomatikleştirilmesi
Uygulanabileceği alanlar:
Müşteri Hizmetleri
“Conversational banking” is a new phenomenon, and it means radical shifting from simple chat bots to full-fledged digital assistants. NLP companies provide them with functionality, helping translate user queries into information that can be used for appropriate responses.
What your competitors use today: The 24/7 available chat bot, which simplifies communication between a bank and its client, provides script-based assistance with trivial issues and quickly resolves simple complaints.
How to set your business apart from them: Invest into virtual assistants with advanced capabilities, able to process context, analyze text sentiment, and perform predictive analysis.
- Banka hesap yönetimi konusunda tüketicilere danışmanlık yapmak
- Triggering an alert when approaching spending limit
- Flagging payments in case of abnormality detection
Bu özellikler "Erica" botunun karakteristik özelliğidir ve başarısı inanılmaz olmuştur: AI destekli sanal asistan Bank of America'nın ilgisini çekmesine yardımcı oldu 1'de botun kullanıma sunulmasından sonraki 2 aydan kısa sürede 2017 milyondan fazla yeni kullanıcı.
Dikkat edilmesi gereken bir diğer yeni eğilim ise, bir kullanıcının kimliğini doğrulamak, bir işlemin tamamlanmasına yardımcı olmak ve sahtekarlık faaliyetlerini önlemek için kullanılan ses izi araştırması ve ses biyometrisidir.
Sırada ne var: Gelişen makine öğrenimi algoritmaları ve özellikle derin sinir ağları, yakında şunları yapabilecek sanal asistanların yaratılmasına olanak tanıyacak:
- Anlamsal olarak tutarlı iletişimi sürdürmek
- Kişiye dayalı bir sinirsel konuşma modeli oluşturmak
- Bir müşteriyle diyalog sırasında çeşitli tepkiler.
InsurTech
Advanced digital agents and Natural Language Processing based customer service is the next big thing in the global insurance market.
What your competitors use today: A chat bot based on predefined rules of selecting a risk profile, capable of:
- Sigorta ürünlerinin otomatik seçimi
- Sigortalama otomasyonu: Bir kullanıcı bir sigorta talebi için çevrimiçi başvuruda bulunur, bir karar alır ve buna eşlik eden bir faiz oranı alır.
- Standart takip sorularını yanıtlayarak taleplerin gönderilmesi.
How to set your business apart from them: Once you decide to integrate a chat bot and turn to a FinTech software development company, think about adding advanced functionality like:
- Basit talep onayı. BT aldı New York merkezli sigorta şirketi Lemonade tarafından geliştirilen yapay zeka sohbet robotu, basit bir sigorta talebini 3 saniyede çözüyor. Startup'ın CEO'su Daniel Schreiber'in belirttiği gibi, bu tür sohbet robotları maliyetleri önemli ölçüde azaltmaya olanak tanıyor, aksi takdirde "primlerin %11-13'ü taleplerin ele alınması bürokrasisi tarafından tüketiliyor".
- Dolandırıcılığa karşı algoritmalar. Bu durumda bir chatbot, talep çözümlemesi için ödeme yapmadan önce talep ayrıntılarını bir dolandırıcılık tespit algoritmasından geçirir. Örneğin, bir iddiaya dahil olan kişiler arasındaki kişisel bağlantıları tespit edebilir ve gerekirse daha fazla incelenmek üzere işaretleyebilir.
Sırada ne var: Müşteri hizmetlerinde olduğu gibi, InsurTech'teki bir chatbot da aşağıdakileri gerçekleştirebilen bir sanal asistana dönüşüyor:
- Kişiselleştirilmiş risk profili ve puanlama
- Karmaşık taleplerin ve hesaplamaların gerçek zamanlı işlenmesi
- Güvenli kişisel bilgi alımı.
RegTech
RegTech, düzenleyici gerekliliklere uyumu kolaylaştırmak için yeni teknolojilerin kullanıldığı, gelişmekte olan bir FinTech segmentidir.
Finansal Hizmetler sektörü, en sıkı düzenlemeye tabi olanlardan biridir ve finansal kurumların, gelişen ve değişen standartlara uyumu sağlamak için binlerce saatlik sıradan çalışması gerekir. Bir şey eksikse şirket, itibar kaybının yanı sıra inanılmaz para cezaları da ödeyecektir.
Bu sektörde yeni teknolojilere olan talebin artmasına ve NLP'nin listenin başında yer almasına şaşmamalı: Finansal Risk, FCRM ve GRC üzerinde çalışan kurumların %11'i, uygulamalarında temel bir bileşen olarak Doğal Dil İşleme'yi kullanıyor.
zaten bazıları var olumlu örnekler on the market. For example, Rabobank, a Dutch bank, and its Compliance team implemented an ingest-and-search platform, where structured and unstructured data is automatically indexed and made searchable. The result is reduced compliance controls from 15 to almost 3 minutes.
What your competitors use today: Natural Language Processing and Artificial Intelligence solutions, streamlining the examination of new regulation documents, highlighting the required obligations, validating front office decisions in real-time, ensuring BSA/AML compliance, and a growing number of the industry’s standards, like MiFID II/MiFIR/EMIR.
İşletmenizi onlardan nasıl ayırabilirsiniz: Entegre NLP özelliklerine sahip yeni nesil yapay zeka araçları şunları gerçekleştirir:
- Sözleşme incelemesi. BT aldı JP Morgan'ın COIN (Sözleşme + Soruşturma) adlı programı, 360,000 saatlik rutin çalışma gerektiren tam ölçekli belge incelemesini birkaç saniye içinde gerçekleştiriyor - kulağa oldukça çekici geliyor, değil mi?
- Düzenleyici araştırmalar. Potansiyel kara para aklamayla mücadelenin (AML) tespit edilmesi ve terörizmin finansmanı (CFT) ihlalleriyle mücadele, ilgili işlem ağlarını tespit etmek ve anormal davranışları tespit etmek için gelişmiş yapay zeka destekli veri analizi araçlarını (NLP/ML) gerektirir.
RegTech is developing at an incredible speed, with no signs of slowing down (specialists even call 2020 Year of RegTech). What does it mean for IT professionals?
- Kurumlar arası ve yargı alanları arası analiz üzerinde çalışmak. Yakında RegTech'in finansal hizmetler pazarının küçük bir segmentinden ayrı bir alana doğru büyüdüğünü göreceğiz. Bağlamsallaştırılmış yükümlülükler, kesin tanımlar ve net veri gereklilikleri içeren bir bilgi çerçevesi gibi görünecektir. Yapay zeka ve özellikle NLP, bu sürecin arkasındaki itici güç olacak; bu nedenle durum tespiti çözümleri, sağlam vaka yönetimi işlevselliği, otomatik düzenleyici raporlama ve yetenek ile RegTech'in geleceğine şimdiden hazırlanmak büyük önem taşıyor. birden fazla kanalda bilgi paylaşmak için.
To conclude, it is not the full list of Natural Language Processing use cases applied to the FinTech world. Trading, crowdfunding, P2P financing – these are but a few areas which can win from Natural Language Processing.
