Kuidas tehisintellekt ja masinõpe Fintechi kujundavad

Fintech on viimastel aastatel radikaalselt arenenud tänu tehisintellektile (AI) ja masinõppele (ML). Mõjutades kõike alates põhitoimingutest kuni kriitiliste otsuste langetamiseni, on AI ja ML leidnud tee praktiliselt
finantssektori iga lõhe. Seetõttu on tehisintellekti kulutused fintechis

ennustada 2019. aasta ja selle aasta lõpuni rohkem kui kolmekordistunud. Aga kuhu see AI investeering läheb? Ja kuidas AI ja ML kujundavad fintechi tulevikku?  

Seitse viisi, kuidas AI ja ML Fintechi muudavad 

Robo-nõunikud  

Robo-nõustajate idee pole midagi eriti uut. Nad on tegutsenud alates Wealthfronti (endise nimega KaChing) lansseerimisest 2008. aastal. Kuid nende võimalused ja tegutsemisviis on täiesti erinevad nende algsest kehast,
tänu AI-le ja ML-ile. Algoritmipõhised robo-nõustajad on liikunud märkeruutude küsimustikest heausksete digitaalsete investeerimisportfellihaldurite juurde, kes on võimelised andma kohandatud investeerimisnõustamist iga kasutaja ainulaadsete finantseesmärkide ja -olukordade kohta.
Ja nad saavad seda teha ainult AI ja ML kaudu.   

Protsessi optimeerimine  

Tõenäoliselt mõtleb enamik inimesi nii tehisintellekti kui ka ML-i rakendamisel protsessi optimeerimisele. Ja fintechis on nad kõike kiirendanud, alates aruannete loomisest kuni klienditeeninduseni. Automatiseerides need korduvad ja aeganõudvad ülesanded, AI ja ML
on lihtsustanud protsesse, mille tulemuseks on oluline aja- ja kulude kokkuhoid, suurendades samal ajal tootlikkust. Selle asemel, et töötajaid välja vahetada – nagu on alati olnud loomupärane hirm AI ja ML puhul – vabastavad nad nad keskenduma probleemidele, kus tehnoloogia ei pruugi olla
nii kasulik.  

Edaspidi jätkavad tehisintellekt ja ML oma väärtust sellel areenil Big Data analüütika kasutuselevõtu kaudu. Võimaldades fintech-ettevõtetel lõpuks maksimeerida nende andmete väärtust, millele nad on pääsenud juurde, kuid mida pole lihtne analüüsida
aastaid. Suurenenud intelligentsuse lisamine kiirusele, mida AI ja ML juba fintechile toovad.  

Krediidi hindamine  

AI ja ML on juba krediidiskoori oluliselt mõjutanud. Võimaldades brändidel vältida traditsioonilisi – mõne arvates vananenud – meetodeid, mida kasutavad väljakujunenud krediidiskoori hindavad agentuurid, võimaldavad AI ja ML analüüsida paljusid isikuandmepunkte,
pakkudes palju täpsemat ja isikupärasemat krediidivõimelisuse hinnangut. Ja rahaliste uste avamine inimestele ja ettevõtetele, kes võisid varem olla leidnud, et kõik krediidivõimalused on suletud, ning tuua finantsasutustesse uusi, madalama riskiga kliente.
Mis on muidugi tähendanud kiiremaid ja tõhusamaid laenukinnitusi.  

TURVALISUS  

Turvalisus on olnud kõigi fintechide jaoks aastakümneid esmatähtis ning võitlus pettuste vastu on intensiivistunud, AI ja ML pakuvad kõige uuenduslikumaid lahendusi. Alates dokumendianalüüsist kuni tehingumustrite, AI ja ML jälgimiseni
anda fintechidele võimalus pettusi kiiresti tuvastada ja sellele reageerida, luues kõigile turvalisema finantskeskkonna.  

Kasutajatugi  

Klienditeenindus on enamiku ettevõtete jaoks pidevalt keskendunud ning AI ja ML töötavad selle nimel, et muuta seda, kuidas seda finantsteenuste sektoris pakutakse. Täiustatud vestlusrobotid pakuvad klientide päringutele isikupärastatud ja koheseid vastuseid. Kiire töötlemine
Andmed võimaldavad vestlusrobotidel ja klienditeenindajatel pakkuda kohandatud teenuseid ja nõu iga kliendi vajadustele vastavate toodete kohta ning lahendusi, mis võiksid vastata individuaalsetele probleemidele. Fintechidel võimaldada klienditeenindusele ennetavalt läheneda
eemaldab vajaduse tulekustutustööde järele ja asendab selle dünaamilise, isikupärastatud ja rahuldust pakkuva kliendikogemusega.  

Isikupärastatud turundus  

GDPR muutis viisi, kuidas enamik ettevõtteid digitaalsele turundusele läheneb. Möödas on üldise e-kirjade saatmise ajad, selle asemel näeme nüansirikkamat lähenemist ning AI ja ML kiirendavad ja täiustavad seda varem saavutamatu isikupärastamisega.
Oleme arutanud vestlusrobotite ja virtuaalsete assistentide rolle, kuid AI suudab kasutada kliendiandmeid, nagu varasemad tehingud, otsinguajalugu ja sotsiaalmeedia tegevused, et koostada isikupärastatud turundusstrateegiaid ja -soovitusi, turundust koheselt.
muutub huvitavamaks ja tõhusamaks.  

Ennustav analüüs  

AI ja ML abil on analüütika muutunud palju kiiremaks, lihtsamaks ja täpsemaks, mis on fintechide jaoks tähendanud mitmeid asju. Nagu eespool mainitud, annab see võimaluse kliente turunduse jaoks täpselt segmentida. See võimaldab fintech-ettevõtetel analüüsida suuri kliente
andmeid, muutes tulevase käitumise ja eelistuste prognoosid täpsemaks. Ja see võimaldab kohandada teenuseid ja tooteid vastavalt klientide vajadustele nii üksikisiku kui ka rühma tasandil, võimaldades ennetada turu nõudmisi ja võimaldades ettevõtetel
püsida oma tööstuse esirinnas.  

AI ja ML integreerimine fintechi on toonud kaasa peaaegu täieliku paradigma muutuse tööstuses kõigil tasanditel. Alates klienditeenindusest kuni tooteplaneerimise ja põhihalduseni kujundatakse fintech-maastikku põhjalikult ümber ja täiustatakse
tõhusust, kogemusi, teenuseid ja isikupärastamist, tuues võrdselt kasu nii klientidele kui ka ettevõtetele. Ja teekond pole kaugeltki lõppenud. Nii tehisintellekt kui ka ML on alles algusjärgus ja nende potentsiaali pindala, mida nad fintechile võivad tuua
on vaevu kriimustatud.  

• 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.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs