Làm thế nào để sử dụng ML và AI trong ngành Fintech? (Victor Martin)

Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ tập hợp con của nó, học máy (ML), không còn đại diện cho một số đổi mới của tương lai. Từ việc xuất hiện như một từ thông dụng công nghệ thường xuyên cách đây chưa đầy một thập kỷ, chúng đã trở thành một phần không thể thiếu trong cách

Đổi mới công nghệ AI và ML được định hình trên toàn cảnh kỹ thuật số. Thúc đẩy đổi mới trong một số ngành nhất định, chẳng hạn như Fintech, AI và ML, đặc biệt quan trọng.

Hầu như tất cả các số liệu thống kê trong ngành đều đề cập đến sự phát triển vượt bậc của các giải pháp Fintech do AI cung cấp trong những năm tới. AI, Theo một

báo cáo từ Mordor Intelligence, sẽ chiếm một con số khổng lồ 26.67 tỷ USD, đảm bảo mức tăng trưởng 23.17% hàng năm từ năm 2021 đến năm 2026.

Là một công ty phát triển chuyên về ngành fintech, bạn đã biết cách sử dụng AI và ML trong phát triển web cho ngành fintech. Phạm vi, cơ hội và trường hợp sử dụng của AI và ML trong lĩnh vực Fintech không ngừng mở rộng. Ở đây chúng tôi
đã cố gắng giới thiệu một số trường hợp sử dụng chính của AI trong ngành fintech.

Kiểm soát gian lận và an ninh tài chính

Ngành fintech vẫn là mục tiêu lớn nhất của hầu hết các cuộc tấn công mạng và tội phạm mạng. Vì các cuộc tấn công và nỗ lực hack này ngày càng trở nên tinh vi, nên việc can thiệp thủ công từ lâu đã được chứng minh là hoàn toàn không phù hợp. Đây là nơi AI và
Các công nghệ ML đang cung cấp nhiều lựa chọn thay thế thông minh hơn.

Phát hiện các điểm bất thường, bất thường và các mẫu cụ thể phổ biến đối với hành vi mạng không mong muốn mà không cần sự can thiệp của con người là lợi thế lớn nhất của việc sử dụng công nghệ AI và ML để kiểm soát các giao dịch gian lận và đảm bảo an ninh tài chính. Ngoài số tự động
nhận dạng các trình kích hoạt và mẫu nhất định cho các giao dịch ác ý, AI và ML cũng có thể tự động hóa các biện pháp và hoạt động bảo mật cụ thể để kiểm soát chặt chẽ hơn và bảo vệ mạnh mẽ.

Trải nghiệm khách hàng và dịch vụ ngân hàng được cá nhân hóa thông qua BPA

Tự động hóa quy trình kinh doanh (BPA) được hỗ trợ bởi các máy đa nhiệm được sắp xếp hợp lý trong một môi trường, hiện đã trở thành yếu tố thúc đẩy tăng trưởng cho nhiều ngành. Các mô hình Machine Learning (ML) giúp máy hiểu một số hành vi, tương tác, ý định và
quy định trong xử lý giao dịch. Theo đó, nó có thể trợ giúp bằng cách thực hiện các bước trung gian nhất định để tăng tốc quá trình. Máy hỗ trợ này cuối cùng đã tăng tốc dịch vụ khách hàng, loại bỏ lỗi của con người và cá nhân hóa dịch vụ dựa trên khách hàng
hành vi và lịch sử giao dịch.

AI và ML có thể nhanh chóng giải quyết các mối quan tâm của khách hàng bằng cách cá nhân hóa các dịch vụ theo yêu cầu và mục đích cụ thể của khách hàng. Từ phân tích tâm lý khách hàng đến giao tiếp khách hàng và hỗ trợ đánh giá chất lượng đến tự động hóa tác vụ thông minh để phục vụ khách hàng
một cách nhanh chóng, AI và ML có thể tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tự động hóa quy trình kinh doanh tập trung vào khách hàng trong lĩnh vực fintech, dẫn đến sự hài lòng của khách hàng và chuyển đổi kinh doanh nhiều hơn.

Ra quyết định dựa trên thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu

Các phòng họp ngày nay trong bất kỳ ngành nào cũng tập trung nhiều hơn vào thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu được xử lý bởi các công cụ phân tích và thông minh kinh doanh (BI) hơn là phân tích của con người. Đặc biệt trong lĩnh vực có tính cạnh tranh cao và sử dụng nhiều nguồn lực như tài chính ngân hàng, việc ra quyết định
phụ thuộc nhiều hơn vào thông tin chi tiết về dữ liệu và các công cụ kinh doanh thông minh hơn những công cụ khác. AI đã đưa khả năng phân tích dữ liệu này lên một tầm cao mới thông qua khả năng tiếp xúc mạnh mẽ với một số lượng lớn các bộ dữ liệu và thông số phân tích đa dạng.

Trong lĩnh vực fintech, nhiều công ty chủ yếu nắm lấy AI vì khả năng quyết định thông minh của nó. Vì lĩnh vực tài chính tiếp xúc nhiều nhất với sự biến động của thị trường, bất ổn tài chính và rủi ro định giá, nên những hiểu biết dựa trên dữ liệu nhanh hơn được xử lý bởi một bộ phận khổng lồ.
khối lượng dữ liệu có tầm quan trọng lớn. Các nền tảng AI hiện đại có thể phân tích hàng petabyte dữ liệu trên vô số thông số với tốc độ cực nhanh. Khả năng mang tính cách mạng này trong việc cung cấp thông tin chuyên sâu chính xác theo thời gian thực khiến AI trở thành không thể thay thế trong quá trình ra quyết định
của lĩnh vực fintech.

Chatbot NLP & NLG để hỗ trợ khách hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đặc biệt hữu ích cho các chatbot hỗ trợ khách hàng. Bên cạnh việc nắm bắt tâm lý và ý định của khách hàng, các chatbot AI hiện đại còn có thể hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLG) là các mô hình dữ liệu được đào tạo dựa trên AI giúp chatbot hiểu giao tiếp của con người bằng ngôn ngữ văn bản và lời nói tự nhiên và giao tiếp tương ứng. Cuối cùng, điều này dẫn đến hỗ trợ khách hàng hài lòng hơn, dẫn đầu
thế hệ, và chuyển đổi kinh doanh.

Mặt khác, các chatbot AI tiến xa hơn các chatbot dựa trên quy tắc thế hệ đầu tiên hiện có thể trả lời nhiều truy vấn tùy chỉnh theo miền cụ thể, giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ với khách hàng. Cá nhân hóa và giao tiếp nhanh hơn cuối cùng
giúp các công ty fintech hồi sinh thương hiệu của họ trong bối cảnh công nghệ và tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng hơn.    

Quản lý yêu cầu bồi thường & Bảo lãnh phát hành trong lĩnh vực bảo hiểm

Bảo hiểm là một trong những lĩnh vực mới nổi trong lĩnh vực tài chính nơi các công nghệ AI và ML đã ghi dấu ấn trong những năm gần đây. Vì các công ty bảo hiểm cần phân tích nhiều yếu tố dự phòng, dự đoán tương lai không chắc chắn và tài chính biến động.
động lực của thị trường, một phân tích nghiêm ngặt sâu rộng bao gồm một lượng lớn dữ liệu nhiều mặt là vô cùng quan trọng đối với hoạt động bảo lãnh phát hành, thiết kế sản phẩm bảo hiểm và các quy trình ra quyết định quan trọng. Đây là nơi các công cụ AI chứng tỏ hiệu quả to lớn.

Đặc biệt việc phát hiện các yêu cầu gian lận là một thách thức lớn đối với các công ty bảo hiểm khi các công cụ AI có thể đóng một vai trò ấn tượng. Ngoài việc tính toán chính xác các yếu tố rủi ro trước khi ban hành chính sách, các công cụ AI còn có thể phát hiện các điểm bất thường lớn,
các mẫu bất thường và sự không mạch lạc trong các tuyên bố cần được công ty thăm dò thêm.

Hồ sơ tín dụng và rủi ro cho các khoản vay

Đối với các ngân hàng và tổ chức tài chính tiếp thị các sản phẩm cho vay cho các mục đích khác nhau, việc kiểm tra điểm tín dụng và lập hồ sơ rủi ro của khách hàng là vô cùng quan trọng. Đây là một lĩnh vực khác mà AI có thể đóng một vai trò cực kỳ có lợi.

Bằng cách phân tích một số lượng lớn các bộ dữ liệu tương ứng với tình trạng tài chính cá nhân, dữ liệu nhân khẩu học, biến động thị trường và triển vọng, một công cụ chấm điểm tín dụng do AI cung cấp có thể nhanh chóng phát triển xếp hạng và điểm tín dụng chính xác cho khách hàng. Điều này cũng đảm bảo
quy trình giải ngân nhanh hơn và khả năng hoàn trả khoản vay cũng như khả năng phục hồi của khách hàng cao hơn.

Tổng kết

Có AI và ML trong hầu hết mọi thứ trong bối cảnh kỹ thuật số. Fintech, trong số tất cả các ngành, sẽ là người hưởng lợi nhiều nhất từ ​​những công nghệ thông minh này. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi các đầu vào AI dự đoán sẽ giúp ích cho nhiều tổ chức tài chính
để ngăn chặn các cuộc khủng hoảng tài chính lớn như năm 2008 vừa qua.