كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تشكيل التكنولوجيا المالية

تطورت التكنولوجيا المالية بشكل جذري في السنوات القليلة الماضية، ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). من خلال التأثير على كل شيء بدءًا من العمليات الأساسية وحتى كيفية اتخاذ القرارات الحاسمة، وجد الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة طريقهما إلى التطبيق العملي
كل شق في القطاع المالي. وهذا هو سبب إنفاق الذكاء الاصطناعي في مجال التكنولوجيا المالية

وتوقع لتضاعف أكثر من ثلاثة أضعاف بين عام 2019 ونهاية هذا العام. ولكن إلى أين يتجه هذا الاستثمار في الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يشكل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مستقبل التكنولوجيا المالية؟  

سبع طرق يغير بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التكنولوجيا المالية 

المستشارين روبو  

إن فكرة المستشارين الآليين ليست جديدة بشكل خاص. لقد كانوا يتجولون منذ إطلاق Wealthfront (المعروف سابقًا باسم KaChing) في عام 2008. لكن قدراتهم وطريقة عملهم مختلفة تمامًا عن تجسيدهم الأصلي،
بفضل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد انتقل المستشارون الآليون المعتمدون على الخوارزميات من استبيانات مربع الاختيار إلى مديري المحافظ الاستثمارية الرقمية ذوي النية الحسنة، القادرين على تقديم مشورة استثمارية مخصصة تتعلق بالأهداف والمواقف المالية الفريدة لكل مستخدم.
ولا يمكنهم القيام بذلك إلا من خلال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.   

تحسين العملية  

ربما يكون تحسين العملية هو ما يفكر فيه معظم الناس عندما يتعلق الأمر بتطبيق كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وفي مجال التكنولوجيا المالية، قاموا بتسريع كل شيء، بدءًا من إنشاء التقارير وحتى خدمة العملاء. من خلال أتمتة تلك المهام المتكررة والمستهلكة للوقت، والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
قامت بتبسيط العمليات، مما أدى إلى توفير كبير في الوقت والتكلفة مع تعزيز الإنتاجية. فبدلاً من استبدال الموظفين - كما كان دائمًا الخوف المتأصل في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - فإنهم يحررونهم للتركيز على القضايا التي قد لا تكون التكنولوجيا مناسبة لها.
مفيدة جدا.  

وبينما نمضي قدمًا، سيستمر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في زيادة قيمتهما في هذا المجال من خلال النشر في تحليلات البيانات الضخمة. تمكين شركات التكنولوجيا المالية من تعظيم قيمة البيانات التي تمكنت من الوصول إليها ولكن ليس من السهل تحليلها
لسنوات. إضافة المزيد من الذكاء إلى السرعة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالفعل إلى التكنولوجيا المالية.  

سجل الائتمان  

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تأثيرًا كبيرًا بالفعل على التصنيف الائتماني. من خلال تمكين العلامات التجارية من تجنب الأساليب التقليدية - التي قد يقول البعض أنها قديمة - التي تستخدمها وكالات تسجيل الائتمان القائمة، يسمح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتحليل العديد من نقاط البيانات الشخصية،
توفير تقييم أكثر دقة وشخصية للجدارة الائتمانية. وفتح الأبواب المالية للأشخاص والشركات الذين ربما وجدوا في السابق أن جميع سبل الائتمان مغلقة وجلب عملاء جدد منخفضي المخاطر إلى المؤسسات المالية.
وهو ما يعني بالطبع الحصول على موافقات أسرع وأكثر كفاءة على القروض.  

حماية  

لقد كان الأمن هو الاعتبار الأهم لجميع شركات التكنولوجيا المالية لعقود من الزمن، ومع تكثيف المعركة ضد الاحتيال، يقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بعضًا من الحلول الأكثر ابتكارًا. من تحليل المستندات إلى مراقبة أنماط المعاملات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تمكين شركات التكنولوجيا المالية من التعرف بسرعة على الأنشطة الاحتيالية والاستجابة لها، مما يخلق بيئة مالية أكثر أمانًا للجميع.  

خدمة الزبائن  

تعد خدمة العملاء محورًا مستمرًا لمعظم الشركات، ويعمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على تغيير كيفية تقديمها في قطاع الخدمات المالية. تقدم روبوتات الدردشة المتقدمة ردودًا مخصصة وفورية على استفسارات العملاء. المعالجة السريعة
من البيانات تمكن روبوتات الدردشة وعاملي خدمة العملاء من تقديم خدمات ونصائح مخصصة حول المنتجات التي تناسب احتياجات كل عميل، والحلول التي يمكن أن تجيب على المشكلات الفردية. السماح لشركات التكنولوجيا المالية باتخاذ نهج استباقي لخدمة العملاء
يلغي الحاجة إلى مكافحة الحرائق ويستبدلها بتجربة عملاء ديناميكية وشخصية ومرضية.  

تسويق شخصي  

لقد غيرت اللائحة العامة لحماية البيانات الطريقة التي تتعامل بها معظم الشركات مع التسويق الرقمي. لقد ولت أيام البريد الإلكتروني الشامل، وبدلاً من ذلك نشهد نهجًا أكثر دقة، ويعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تسريع وتعزيز هذا الأمر بدرجة من التخصيص لم يكن من الممكن تحقيقها من قبل.
لقد ناقشنا أدوار روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، ولكن مع الذكاء الاصطناعي القادر على الاستفادة من بيانات العملاء، مثل المعاملات السابقة وسجلات البحث وأنشطة الوسائط الاجتماعية، لصياغة استراتيجيات وتوصيات تسويقية مخصصة، والتسويق على الفور
يصبح أكثر إثارة للاهتمام وفعالية.  

التحليلات التنبؤية  

مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، أصبحت التحليلات أسرع وأسهل ودقيقة، مما يعني العديد من الأشياء بالنسبة لشركات التكنولوجيا المالية. كما ذكرنا سابقًا، فهو يوفر القدرة على تقسيم العملاء بدقة للتسويق. إنها تمكن شركات التكنولوجيا المالية من تحليل عدد كبير من العملاء
البيانات، مما يجعل التنبؤات بالسلوكيات والتفضيلات المستقبلية أكثر دقة. ويتيح تصميم الخدمات والمنتجات لتلبية احتياجات العملاء على المستوى الفردي والجماعي، مما يتيح توقع متطلبات السوق ويسمح للشركات
البقاء في طليعة صناعتهم.  

أدى دمج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التكنولوجيا المالية إلى تحول نموذجي شبه كامل للصناعة على جميع المستويات. من خدمة العملاء إلى تخطيط المنتجات والإدارة الأساسية، يتم إعادة تشكيل مشهد التكنولوجيا المالية بشكل أساسي، مع تحسينه
الكفاءة والخبرات والخدمات والتخصيص، وتحقيق الفوائد للعملاء والشركات على قدم المساواة. والرحلة لم تنته بعد. لا يزال كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في سنواتهما الأولى، ولا يزال سطح الإمكانات التي يمكنهما جلبها إلى التكنولوجيا المالية
بالكاد تم خدشها.  

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs