কীভাবে এআই এবং মেশিন লার্নিং ফিনটেককে রূপ দিচ্ছে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এর জন্য সামান্য অংশে ধন্যবাদ, গত কয়েক বছরে Fintech আমূলভাবে বিকশিত হয়েছে। মূল ক্রিয়াকলাপ থেকে শুরু করে আমরা কীভাবে সমালোচনামূলক সিদ্ধান্ত নিই সবকিছুকে প্রভাবিত করে, AI এবং ML ব্যবহারিকভাবে তাদের পথ খুঁজে পেয়েছে
আর্থিক খাতের প্রতিটি ফাটল। যে কারণে ফিনটেকের মধ্যে এআই ব্যয় হচ্ছে

পূর্বাভাস 2019 এবং এই বছরের শেষের মধ্যে তিনগুণ বেশি হয়েছে। কিন্তু এই এআই বিনিয়োগ কোথায় যাচ্ছে? এবং কিভাবে AI এবং ML ফিনটেকের ভবিষ্যত গঠন করছে?  

সাতটি উপায় এআই এবং এমএল ফিনটেক পরিবর্তন করছে 

রোবোর উপদেষ্টা  

রোবো-উপদেষ্টাদের ধারণা বিশেষ নতুন কিছু নয়। 2008 সালে ওয়েলথফ্রন্ট (পূর্বে কাচিং নামে পরিচিত) চালু হওয়ার পর থেকে তারা ঘুরে বেড়াচ্ছে। কিন্তু তাদের ক্ষমতা এবং তাদের কাজ করার পদ্ধতি তাদের আসল অবতার থেকে সম্পূর্ণ আলাদা,
এআই এবং এমএলকে ধন্যবাদ। অ্যালগরিদম-চালিত, রোবো-উপদেষ্টারা চেকবক্স প্রশ্নাবলী থেকে প্রকৃত ডিজিটাল ইনভেস্টমেন্ট পোর্টফোলিও ম্যানেজারদের কাছে চলে এসেছেন, প্রতিটি ব্যবহারকারীর অনন্য আর্থিক লক্ষ্য এবং পরিস্থিতির সাথে সম্পর্কিত উপযোগী বিনিয়োগ পরামর্শ প্রদান করতে সক্ষম।
এবং তারা শুধুমাত্র AI এবং ML এর মাধ্যমে এটি করতে পারে।   

প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশান  

প্রসেস অপ্টিমাইজেশান সম্ভবত বেশিরভাগ লোকেরা যা মনে করে যখন এটি AI এবং ML উভয় প্রয়োগের ক্ষেত্রে আসে। এবং ফিনটেক-এ, তারা রিপোর্ট তৈরি থেকে গ্রাহক পরিষেবা পর্যন্ত সবকিছু দ্রুত-ট্র্যাক করেছে। সেই পুনরাবৃত্তিমূলক, সময়সাপেক্ষ কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে, এআই এবং এমএল
স্ট্রিমলাইনড প্রসেস আছে, যার ফলে উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর সময় উল্লেখযোগ্য সময় এবং খরচ সাশ্রয় হয়। কর্মীদের প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে - যেমনটি সবসময়ই AI এবং ML-এর সাথে অন্তর্নিহিত ভয় ছিল - তারা তাদের সেই বিষয়গুলিতে ফোকাস করার জন্য মুক্ত করে যেখানে প্রযুক্তি নাও থাকতে পারে
তাই দরকারী  

আমরা এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে, AI এবং ML বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সে স্থাপনার মাধ্যমে এই অঙ্গনে তাদের মান বাড়াতে চলেছে। ফিনটেক সংস্থাগুলিকে শেষ পর্যন্ত তারা যে ডেটা অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হয়েছে তার মান সর্বাধিক করতে সক্ষম করে কিন্তু সহজে বিশ্লেষণ করতে পারে না
বছরের জন্য. AI এবং ML ইতিমধ্যে ফিনটেকে নিয়ে আসা গতিতে বর্ধিত বুদ্ধিমত্তা যুক্ত করা।  

জমা হিসাব  

AI এবং ML ইতিমধ্যেই ক্রেডিট স্কোরিংয়ে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেছে। ব্র্যান্ডগুলিকে প্রথাগত - কেউ কেউ বলতে পারে পুরানো - প্রতিষ্ঠিত ক্রেডিট স্কোরিং এজেন্সিগুলি দ্বারা ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলি পরিহার করতে সক্ষম করা, AI এবং ML অনেক ব্যক্তিগত ডেটা পয়েন্ট বিশ্লেষণের অনুমতি দেয়,
ক্রেডিটযোগ্যতার অনেক বেশি সঠিক এবং ব্যক্তিগতকৃত মূল্যায়ন প্রদান করে। এবং এমন ব্যক্তিদের এবং ব্যবসার জন্য আর্থিক দরজা খুলে দেওয়া যারা পূর্বে সমস্ত ক্রেডিট পথ বন্ধ হয়ে যেতে পারে এবং নতুন, কম ঝুঁকিপূর্ণ গ্রাহকদের আর্থিক প্রতিষ্ঠানে নিয়ে আসা।
যার অর্থ অবশ্যই দ্রুততর, আরও দক্ষ ঋণ অনুমোদন।  

নিরাপত্তা  

কয়েক দশক ধরে সমস্ত ফিনটেকের জন্য নিরাপত্তা সর্বোত্তম বিবেচ্য বিষয়, এবং প্রতারণার বিরুদ্ধে যুদ্ধ তীব্র হওয়ার সাথে সাথে, AI এবং ML কিছু উদ্ভাবনী সমাধান প্রদান করছে। নথি বিশ্লেষণ থেকে লেনদেন নিদর্শন নিরীক্ষণ, AI এবং ML
প্রত্যেকের জন্য একটি নিরাপদ আর্থিক পরিবেশ তৈরি করে দ্রুত প্রতারণামূলক কার্যকলাপ সনাক্ত করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে ফিনটেকগুলিকে ক্ষমতায়ন করে।  

গ্রাহক সেবা  

গ্রাহক পরিষেবা বেশিরভাগ ব্যবসার জন্য একটি চলমান ফোকাস, এবং AI এবং ML আর্থিক পরিষেবা খাতের মধ্যে এটি কীভাবে সরবরাহ করা হয় তা রূপান্তর করতে কাজ করছে। উন্নত চ্যাটবট গ্রাহকের প্রশ্নের ব্যক্তিগতকৃত এবং তাৎক্ষণিক উত্তর প্রদান করে। দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ
ডেটার মাধ্যমে চ্যাটবট এবং গ্রাহক পরিষেবা অপারেটিভগুলিকে প্রতিটি গ্রাহকের প্রয়োজনের সাথে উপযোগী পণ্যগুলির জন্য উপযোগী পরিষেবা এবং পরামর্শ প্রদান করতে সক্ষম করে, এবং সমাধানগুলি যা পৃথক সমস্যার উত্তর দিতে পারে। ফিনটেকগুলিকে গ্রাহক পরিষেবার জন্য একটি সক্রিয় দৃষ্টিভঙ্গি নেওয়ার অনুমতি দেওয়া
অগ্নিনির্বাপণের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং এটিকে একটি গতিশীল, ব্যক্তিগতকৃত, সন্তোষজনক গ্রাহক অভিজ্ঞতা দিয়ে প্রতিস্থাপন করে।  

ব্যক্তিগতকৃত বিপণন  

জিডিপিআর সেই পদ্ধতি পরিবর্তন করেছে যেভাবে বেশিরভাগ ব্যবসা ডিজিটাল মার্কেটিং এর সাথে যোগাযোগ করে। কম্বল ইমেল করার দিন চলে গেছে, পরিবর্তে আমরা একটি আরও সূক্ষ্ম পদ্ধতি দেখতে পাচ্ছি, এবং AI এবং ML এটিকে ত্বরান্বিত এবং উন্নত করছে এমন একটি ডিগ্রি ব্যক্তিগতকরণের সাথে যা আগে অপ্রাপ্য ছিল।
আমরা চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারীর ভূমিকা নিয়ে আলোচনা করেছি, কিন্তু AI এর সাথে গ্রাহকের ডেটা, যেমন অতীতের লেনদেন, অনুসন্ধানের ইতিহাস এবং সোশ্যাল মিডিয়া ক্রিয়াকলাপগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত বিপণন কৌশল এবং সুপারিশগুলি তৈরি করতে, অবিলম্বে বিপণন করতে সক্ষম।
আরও আকর্ষণীয় এবং কার্যকর হয়ে ওঠে।  

আনুমানিক বিশ্লেষণ  

AI এবং ML এর সাথে, বিশ্লেষণগুলি অনেক দ্রুত, সহজ এবং সুনির্দিষ্ট হয়ে উঠেছে, যা ফিনটেকের জন্য বেশ কিছু জিনিস বোঝায়। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, এটি বিপণনের জন্য গ্রাহকদের সঠিকভাবে ভাগ করার ক্ষমতা নিয়ে আসে। এটি ফিনটেক সংস্থাগুলিকে বিশাল গ্রাহক বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে
ডেটা, ভবিষ্যত আচরণ এবং পছন্দগুলির ভবিষ্যদ্বাণী আরও সঠিক করে তোলে। এবং এটি একটি ব্যক্তি এবং গোষ্ঠী স্তরে গ্রাহকের চাহিদা মেটাতে পরিষেবা এবং পণ্যের সেলাই করার অনুমতি দেয়, বাজারের চাহিদাগুলির প্রত্যাশাকে সক্ষম করে এবং ব্যবসাগুলিকে অনুমতি দেয়
তাদের শিল্পের অগ্রভাগে থাকুন।  

ফিনটেকের মধ্যে AI এবং ML একীভূত করার ফলে সমস্ত স্তর জুড়ে শিল্পের জন্য একটি প্রায় সম্পূর্ণ প্যারাডাইম পরিবর্তন হয়েছে। গ্রাহক পরিষেবা থেকে শুরু করে পণ্য পরিকল্পনা এবং মূল প্রশাসন, ফিনটেক ল্যান্ডস্কেপ মৌলিকভাবে পুনর্বিন্যাস করা হচ্ছে, উন্নত সহ
দক্ষতা, অভিজ্ঞতা, পরিষেবা এবং ব্যক্তিগতকরণ, গ্রাহক এবং ব্যবসার জন্য সমান পরিমাপে সুবিধা নিয়ে আসে। এবং যাত্রা শেষ হতে অনেক দূরে। AI এবং ML উভয়ই এখনও তাদের প্রারম্ভিক বছরগুলিতে রয়েছে, এবং তারা ফিনটেকে নিয়ে আসতে পারে এমন সম্ভাবনার পৃষ্ঠ
সবে স্ক্র্যাচ করা হয়েছে.  

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs