AI ja fintechi kunst võimalik

Tehisintellekt (AI) soodustab kõigist tehnoloogiatest kõige rohkem muutusi Ravi Subramanian on näinud oma 25 aasta jooksul rahanduses, sest see võimaldab visionääridel suurelt unistada. Subramanian on EVP ja panganduspraktika juht Hexaware tehnoloogiad, ülemaailmne tehnoloogia- ja äriprotsessiteenuste ettevõte. Tänu tehnoloogilistele edusammudele, nagu AI, kulub tema karjääri alguses neli aastat, nüüd kulub neli nädalat.

See lühike arendusaeg vabastab loomingulised meeled mõtlema võimalustele, mis võivad tööstusi muuta. Hexaware'i jaoks tähendab see andmete visualiseerimise ja maksetehnoloogiate rakendamist uutel ja ainulaadsetel viisidel.

"Praegu on väga põnevad ajad, sest olen juba mõnda aega näinud SaaS-põhise pangateenuse pakkujat tulemas ja muutumas peavoolu tegijaks," alustas Subramanian. "Olen näinud, kuidas Mambu ja Thought Machine hõivavad pankade CXO-de mõtteprotsesse. Ma pole veel näinud täielikku rakendust, mis oleks võrreldav NFIS-iga…, kuid sellegipoolest on selle maailma osa ümberkujundamisest möödas juba aastaid ja ma olen õnnelik, et elan sellel ajastul.

AI ja Payscopium, maksete kolmeastmeline tulevik

Võrreldes teiste tehnoloogiatega näeb Subramanian tehisintellekti esilekerkimist kiirena. See juhib Payscopiumi, Hexaware'i kolmeastmelist visiooni maksete tuleviku kohta. Täna oleme Payments as a Experience (PaaX) programmis. Kohati 2024. aastal (USA-s tõenäoliselt paar aastat hiljem) tuleb välja Payments as a Lifestyle (PaaL). Raha muutub programmeeritavaks. Tarbijad otsustavad, kuidas jaotada raha eluaseme, toidukaupade ja muu vajaliku vahel. Valitsused saavad raha programmeerida CBDCde kaudu. Juhtuvad ainult asjad, mida tarbija soovib – masinad tuvastavad meie mustrid ja vajadused.

Nähtamatud maksed on viimane etapp. Kõik tehakse meie eest. Sedamööda, kuidas maksed jõuavad sellesse punkti, muutuvad need piiriüleselt, ettevõtete ja tarbijate jaoks kaasahaaravamaks. Horisontaalne protsess ühendab pangaosad.

Mõju algab sellega, et pangakontota ja madala pangakontoga tarbijaid kaasatakse nende väärtuse tõttu, mitte kaastundest. Finants- ja mittefinantsettevõtted on samal tasemel. See soodustab ettevõtete juhitud, inimestele keskendunud muutusi. Sellest tulenev maksete demokratiseerimine toob ettevõtetele 10 korda kasu.

„Maksete uberiseerimine kommertsmaksete valdkonnas on otsustav hetk (mikro-, väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks),“ ütleb Hexaware oma Payscopiumi kirjelduses. „Käibekapitali täiendatakse reaalajas, suurendades innovatsiooni tempot ja ulatust.

„Ühiskond on kogemuste, väärtusloome ja elukvaliteedi paranemise äärel. Maksed on selle muutunud kogemuse tõukejõuks suure osa elanikkonna jaoks.

AI kütus: õiged andmed õigel ajal

Tarbijad tajuvad teenuse kvaliteedi erinevust siis, kui nad vajavad krediitkaarti kõige rohkem ja nende pank pakub neile laenu. Nad on valmis pühenduma, kui neile antakse sel hetkel õige toode.

Subramanian ütles, et probleem taandub õigel ajal valedele andmetele. Õigete andmete olemasolul saab finantsasutus pakkuda noortele peredele kõrgkooli vahendeid, puhkuse- või koduremondi laenu või hüpoteeklaene. Kui klient reisib peagi teise riiki, võidakse talle anda Forexi kaart.

Saladus seisneb panga struktureeritud andmete ühendamises kasutaja loaga juurdepääsuga sotsiaalmeedia saitidele, Amazoni kontodele ja isegi Fitbitsidele.

"Kui ma ühendan Internetis olevad struktureerimata andmed, mis on avalikult või poolavalikult kättesaadavad, ja kästan pankuril lisada need struktuuriandmetele, mis neil on minu kohta, nagu tulud ja kulud, ja anda mulle midagi. mida ma vajan,” ütles Subramanian.

AI on selle protsessi liim. See võimaldab pangal klienti kohandada, aga ka skoori teha. Usaldusväärsem laenuvõtja saab parema intressimäära.

Subramanian töötas välja mudeli oma nägemise testimiseks, alustades suurte andmekogumite hankimisest. Ta lisas pangaandmed ja kulutusteabe krediitkaartidelt ja ostukontodelt. Mudel kogub teadmisi treeningrakendustest ja isegi heategevuslikest annetustest. Selle andmekogu abil saavad kliendid oma panga poole pöörduda eesmärgiga ja saada parima tooteplaani.

"See on see, mida ma arvan, et tehisintellekti jõud on ärikonteksti asetatud," ütles Subramanian. "Äri konteksti ja õigete andmete, isiku ja ajaga sidudes on AI fenomenaalne."

Kõik teed viivad tehisintellekti

Kartes AI aspekte, kasutavad mõned pangad teistsugust lähenemist. Nad loovad krediidiriski hindamiseks patenteeritud masinõppe algoritme ja ühendavad selle olemasolevate kanalitega, nagu mobiiltelefonid ja veebisaidid. Aeglaselt tutvustavad nad tehisintellekti, sest nad kardavad, et keegi kasutab neid andmeid ja nende konkurentsieelis kaob.

Need asutused keskenduvad sügavale õppimisele, et saada luureandmeid struktureerimata andmetest. Generatiivne AI aitab neid esiotsas, kogudes kõike saadaolevat ja pakkudes praktilisi teadmisi. Hexaware töötas vastuseks välja Pervasive AI. See sünteesib teavet institutsiooni erinevatest piirkondadest, et luua uut luureandmeid.

Aja jooksul ühendatakse see generatiivse tehisintellektiga, et pakkuda veelgi rohkem väärtust. Süsteem võib intressitasude säästmiseks tooteid automaatselt teisaldada ja klienti teavitada telefoni, kella või muu valitud vidina kaudu. Subramanian näeb seda reaalsusena juba kümne aasta pärast.

Rakendamise takistused

Üleminekut võivad takistada silohoidlad, mis takistavad struktureeritud andmekoalitsiooni kogu asutuses. Osakonnad võistlevad omavahel. Subramanian keskendub sellistel juhtudel sildade loomisele nende andmesaarte vahel, töötades mitme osakonnaga iseseisvalt. Ta koondab selle teabe AI-põhiseks mudeliks, mis näitab neile, kui palju erinevalt saab andmeid hinnata.

"See on siis, kui nad mõistavad võimaliku kunsti," ütles Subramanian.

Subramanian näeb teisi tegureid, mis takistavad AI-d omaks võtmast. Üks on usalduse tähtsus. Nad kardavad tehisintellekti oma võrku tuua ja seejärel teavet välja lekkida.

Seejärel puuduvad AI-d omaks võtnud suured tegijad käegakatsutavad tulemused. Muidugi, idufirmadelt või digitaalsetest üksustest võib esineda mõningaid varasemaid numbreid, kuid mõned jäävad häbelikuks, kuni mõned näevad kõrgematel tasanditel positiivseid tulemusi.

Tulevik on helge

Subramanian ootab päeva, mil tehisintellekti eelised ulatuvad väiksemate ettevõtjateni, kes vajavad kõige enam uuenduslikku pangandust. Suured ettevõtted võivad endale lubada riske, nagu tootesarjade laiendamine või asukohtade lisamine. Enamikul väiksematel ettevõtetel pole selleks piisavalt alust.

AI võib aidata teha rohkem arvutatud riske. Võib-olla on see käibekapital, mis on reaalajas vabastatud pangast pizzeria jaoks ja kogu nende tehinguteave ulatub aastate taha. Nende andmete põhjal pikendate tagasimakseperioodi. See võimaldab neil asukohta lisada või menüü suurust suurendada. Tulud kasvavad ja äri kasvab.

"Seda me näeme, mida pangad saavad teha," ütles Subramanian. “Privaatpangandus ei ole enam niši. Kõik vajavad privaatpangandust ja mastaapne privaatpangandus on praegu norm.

"Hüperpersonaliseerimine on mõeldud kõigile ja kõigile. See pole enam ainult rikaste jaoks.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/