Як використовувати ML та AI у фінтех-індустрії? (Віктор Мартін)

Штучний інтелект (AI) і його підмножина технологій, машинне навчання (ML), більше не представляють якихось футуристичних інновацій. З тих пір, як менше десяти років тому вони з’явилися як технічні модні слова, вони стали невід’ємною частиною того, як

Технологічні інновації AI та ML формуються в цифровому ландшафті. Запровадження інновацій у певних галузях, таких як Fintech, AI та ML, є особливо важливим.

Майже всі галузеві статистичні дані свідчать про приголомшливе зростання фінтех-рішень на основі штучного інтелекту в найближчі роки. А.І., За словами а

звіт Мордорської розвідки, становитиме колосальні 26.67 мільярда доларів США, що забезпечить щорічне зростання на 23.17% у період з 2021 по 2026 рік.

Як компанія-розробник, що спеціалізується на фінтех-індустрії, ви вже знаєте, як використовувати AI та ML у веб-розробці для фінтех-індустрії. Масштаби, можливості та варіанти використання штучного інтелекту та машинного навчання в секторі фінансових технологій постійно розширюються. Ось ми
спробував продемонструвати деякі з цих основних випадків використання штучного інтелекту в галузі фінансових технологій.

Контроль шахрайства та фінансова безпека

Індустрія фінансових технологій залишається найбільшою мішенню для більшості кібератак і кіберзлочинів. Оскільки ці атаки та спроби злому стають все більш витонченими, ручне втручання давно виявилося абсолютно непропорційним. Тут AI і
Технології ML пропонують більш розумні альтернативи.

Виявлення аномалій, порушень і специфічних шаблонів, характерних для небажаної кібер-поведінки без втручання людини, є найбільшою перевагою використання технологій ШІ та ML для контролю шахрайських транзакцій і забезпечення фінансової безпеки. Крім автомата
розпізнавання певних тригерів і шаблонів для зловмисних транзакцій, AI і ML також можуть автоматизувати певні заходи безпеки та дії для суворішого контролю та надійних гарантій.

Персоналізований банківський і клієнтський досвід через BPA

Автоматизація бізнес-процесів (BPA), що базується на спрощених багатозадачних машинах у середовищі, тепер стала фактором зростання для багатьох галузей. Моделі машинного навчання (ML) допомагають машинам зрозуміти певну поведінку, взаємодію, наміри та
правила обробки транзакцій. Відповідно, це може допомогти, виконавши певні проміжні кроки для прискорення процесу. Ця машинна підтримка пришвидшує обслуговування клієнтів, усуває людські помилки та персоналізує послуги на основі клієнта
поведінка та історія транзакцій.

AI та ML можуть оперативно вирішувати проблеми клієнтів, персоналізуючи послуги відповідно до конкретних вимог і намірів клієнта. Від аналізу настроїв клієнтів до спілкування з клієнтами та оцінки якості підтримки до інтелектуальної автоматизації завдань для обслуговування клієнтів
AI і ML можуть швидко сприяти автоматизації бізнес-процесів, орієнтованих на клієнта, у секторі фінансових технологій, що призводить до більшої задоволеності клієнтів і конверсії бізнесу.

Прийняття рішень на основі даних

Сучасні зали засідань у будь-якій галузі більше зосереджуються на аналізі даних, які обробляються інструментами аналітики та бізнес-аналітики (BI), ніж на людському аналізі. Особливо в такому висококонкурентному та ресурсомісткому секторі, як банківська справа та фінанси, прийняття рішень
більше, ніж інші, залежить від аналізу даних та інструментів бізнес-аналітики. Штучний інтелект підняв ці можливості аналізу даних на новий рівень завдяки надійному впливу величезної кількості різноманітних наборів даних і параметрів аналізу.

У секторі фінтех багато компаній насамперед використовують ШІ за його здатність приймати рішення. Оскільки фінансовий сектор найбільше вразливий до нестабільності ринку, фіскальних потрясінь і оціночних ризиків, швидша інформація на основі даних обробляється величезною
обсяг даних має велике значення. Сучасні платформи ШІ можуть блискавично аналізувати петабайти даних за безліччю параметрів. Ця революційна здатність надавати точні дані в реальному часі зробила штучний інтелект незамінним у процесі прийняття рішень
сектору фінтех.

Чат-боти NLP і NLG для підтримки клієнтів

Штучний інтелект (AI) особливо корисний для чат-ботів служби підтримки клієнтів. Окрім того, що сучасні чат-боти зі штучним інтелектом вловлюють почуття та наміри клієнтів, вони також можуть розуміти та спілкуватися природною людською мовою. Обробка природної мови (NLP) і
Розуміння природної мови (NLG) — це навчені моделі даних на основі штучного інтелекту, які допомагають чат-ботам розуміти людське спілкування природною мовою та текстовою мовою та спілкуватися відповідно. Зрештою це призводить до більш задовільної підтримки клієнтів, лідера
покоління та перетворення бізнесу.

З іншого боку, чат-боти штучного інтелекту, які йдуть далі, ніж чат-боти першого покоління на основі правил, тепер можуть відповідати на багато користувальницьких запитів, пов’язаних із доменом, що сприяє кращому розумінню стосунків із клієнтами. Зрештою, персоналізована та швидша комунікація
допомагає фінтех-компаніям відродити свій бренд на технологічному ландшафті та залучити більше потенційних клієнтів.    

Управління претензіями та андеррайтинг у секторі страхування

Страхування є однією з нових сфер у фінансовому секторі, де технології AI та ML знайшли свій слід останніми роками. Оскільки страховим компаніям необхідно аналізувати багато факторів надзвичайних ситуацій, невизначені майбутні прогнози та нестабільність фінансового стану
ринкової динаміки, глибокий ретельний аналіз, що охоплює величезну кількість багатогранних даних, надзвичайно важливий для андерайтингу, розробки страхових продуктів і ключових процесів прийняття рішень. Саме тут інструменти ШІ виявилися надзвичайно ефективними.

Зокрема, виявлення шахрайських претензій є серйозною проблемою для страхових компаній, де інструменти ШІ можуть відігравати вражаючу роль. Крім точного розрахунку факторів ризику перед видачею полісів, інструменти штучного інтелекту можуть також виявляти серйозні аномалії,
нерегулярні моделі та неузгодженість у претензіях, які потребують подальшого дослідження компанією.

Профілі кредитів і ризиків для позик

Для банків і фінансових установ, які продають кредитні продукти для різних цілей, перевірка кредитного рейтингу та складання профілю ризику клієнта має основне значення. Це ще одна сфера, де штучний інтелект може відігравати надзвичайно корисну роль.

Аналізуючи велику кількість наборів даних, що відповідають індивідуальному фінансовому стану, демографічним даним, нестабільності ринку та перспективам, інструмент оцінки кредитоспроможності на основі ШІ може швидко розробити точний кредитний рейтинг і оцінку для клієнта. Це також забезпечує
швидший процес виплати та більш високий рівень погашення кредиту та повернення клієнтів.

Підбиваючи підсумки

Майже в усьому цифровому ландшафті є штучний інтелект і машинне навчання. Фінтех, серед усіх галузей, отримає найбільшу вигоду від цих інтелектуальних технологій. У майбутньому ми можемо очікувати, що інтелектуальний інтелект допоможе багатьом фінансовим установам
щоб запобігти великим фінансовим кризам, подібним до 2008 року, у недавньому минулому.