Kuinka tekoäly ja koneoppiminen muokkaavat Fintechiä

Kuinka tekoäly ja koneoppiminen muokkaavat Fintechiä

Aikaleima: 28. helmikuuta 2024 9
Kuinka tekoäly ja koneoppiminen muokkaavat Fintech PlatoBlockchain -tietoälyä. Pystysuuntainen haku. Ai.

Fintech on kehittynyt radikaalisti muutaman viime vuoden aikana, mikä johtuu suurelta osin tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) ansiosta. Tekoäly ja ML ovat vaikuttaneet kaikkeen ydintoiminnoista kriittisten päätösten tekemiseen.
rahoitusalan jokaiseen aukkoon. Siksi tekoälyn kulutus fintechissä on

ennusti on yli kolminkertaistunut vuoden 2019 ja tämän vuoden lopun välillä. Mutta mihin tämä AI-investointi on menossa? Ja miten tekoäly ja ML muokkaavat fintechin tulevaisuutta?  

Seitsemän tapaa AI ja ML muuttavat Fintechiä 

Robo-neuvojat  

Robo-neuvojien idea ei ole mitenkään erityisen uusi. He ovat olleet liikkeellä siitä lähtien, kun Wealthfront (aiemmin KaChing) lanseerattiin vuonna 2008. Mutta niiden ominaisuudet ja toimintatapa ovat täysin erilaiset kuin niiden alkuperäinen inkarnaatio,
kiitos AI:lle ja ML:lle. Algoritmivetoiset robo-neuvojat ovat siirtyneet valintaruutukyselylomakkeista vilpittömässä mielessä digitaalisiin sijoitussalkunhoitajiin, jotka pystyvät tarjoamaan räätälöityjä sijoitusneuvoja kunkin käyttäjän ainutlaatuisista taloudellisista tavoitteista ja tilanteista.
Ja he voivat tehdä tämän vain tekoälyn ja ML:n kautta.   

Prosessin optimointi  

Prosessin optimointi on luultavasti se, mitä useimmat ihmiset ajattelevat, kun kyse on sekä tekoälyn että ML:n soveltamisesta. Ja fintechissä he ovat nopeutuneet kaiken raporttien luomisesta asiakaspalveluun. Automatisoimalla toistuvat, aikaa vievät tehtävät, tekoäly ja ML
ovat virtaviivaistaneet prosesseja, mikä johtaa merkittäviin ajan- ja kustannussäästöihin ja lisää tuottavuutta. Sen sijaan, että korvattaisiin henkilöstöä – kuten tekoälyn ja ML:n luontainen pelko on aina ollut – he vapauttavat heidät keskittymään asioihin, joissa teknologia ei ehkä ole
niin hyödyllinen.  

Edistyessämme tekoäly ja ML lisäävät edelleen arvoaan tällä areenalla käyttämällä Big Data -analytiikkaa. Fintech-yritysten mahdollistaminen vihdoin maksimoimaan niiden tietojen arvon, joita ne ovat voineet käyttää, mutta joita he eivät ole helposti analysoineet
vuosia. Lisätään älykkyyttä nopeuteen, jonka tekoäly ja ML jo tuovat fintechiin.  

Luottoarviointi  

Tekoäly ja ML ovat jo vaikuttaneet merkittävästi luottopisteytykseen. Tekoäly ja ML mahdollistavat monien henkilökohtaisten tietopisteiden analysoinnin, jotta brändit voivat välttää perinteisiä – joidenkin mielestä vanhentuneita – vakiintuneiden luottoluokituslaitosten käyttämiä menetelmiä.
tarjoaa paljon tarkemman ja henkilökohtaisemman luottokelpoisuuden arvioinnin. Ja rahoitusovien avaaminen ihmisille ja yrityksille, jotka ovat ehkä aiemmin löytäneet kaikki luottomahdollisuudet suljetuiksi, ja tuoda rahoituslaitoksille uusia, pienemmän riskin asiakkaita.
Mikä on tietysti merkinnyt nopeampaa ja tehokkaampaa lainan hyväksyntää.  

Turvallisuus  

Turvallisuus on ollut kaikkien fintech-yritysten tärkein asia vuosikymmeniä, ja petosten vastaisen taistelun lisääntyessä tekoäly ja ML tarjoavat joitain innovatiivisimpia ratkaisuja. Asiakirjaanalyysistä tapahtumamallien seurantaan, tekoäly ja ML
antaa fintechille mahdollisuuden tunnistaa vilpillinen toiminta ja reagoida siihen nopeasti, mikä luo turvallisemman taloudellisen ympäristön kaikille.  

Asiakaspalvelu  

Asiakaspalvelu on jatkuva painopiste useimmille yrityksille, ja tekoäly ja ML pyrkivät muuttamaan sen toimittamista rahoituspalvelusektorilla. Kehittyneet chatbotit tarjoavat räätälöityjä ja välittömiä vastauksia asiakkaiden kyselyihin. Nopea käsittely
Datan avulla chatbotit ja asiakaspalvelutyöntekijät voivat tarjota räätälöityjä palveluita ja neuvoja kunkin asiakkaan tarpeisiin soveltuvista tuotteista sekä ratkaisuja yksittäisiin ongelmiin. Antaa fintechille mahdollisuuden omaksua ennakoiva lähestymistapa asiakaspalveluun
poistaa palonsammutustarpeen ja korvaa sen dynaamisella, henkilökohtaisella ja tyydyttävällä asiakaskokemuksella.  

Henkilökohtainen markkinointi  

GDPR muutti tapaa, jolla useimmat yritykset suhtautuvat digitaaliseen markkinointiin. Yleisen sähköpostin lähettämisen ajat ovat poissa, sen sijaan näemme vivahteikaisemman lähestymistavan, ja tekoäly ja ML nopeuttavat ja parantavat tätä aiemmin saavuttamattomilla personoinneilla.
Olemme keskustelleet chatbottien ja virtuaaliassistenttien rooleista, mutta tekoäly pystyy hyödyntämään asiakastietoja, kuten aiempia tapahtumia, hakuhistoriaa ja sosiaalisen median toimintaa, luodakseen yksilöllisiä markkinointistrategioita ja suosituksia, jotka markkinoivat välittömästi.
muuttuu mielenkiintoisemmaksi ja tehokkaammaksi.  

Ennustava analyysi  

Tekoälyn ja ML:n myötä analytiikka on muuttunut paljon nopeammaksi, helpommaksi ja tarkemmaksi, mikä on merkinnyt monia asioita fintechille. Kuten edellä mainittiin, se tuo mahdollisuuden segmentoida asiakkaat tarkasti markkinointia varten. Sen avulla fintech-yritykset voivat analysoida suuria asiakkaita
dataa, mikä tekee tulevasta käyttäytymisestä ja mieltymyksistä tarkempia. Ja se mahdollistaa palvelujen ja tuotteiden räätälöinnin vastaamaan asiakkaiden tarpeita yksilö- ja ryhmätasolla, mikä mahdollistaa markkinoiden vaatimusten ennakoinnin ja yritysten
pysyä alansa kärjessä.  

Tekoälyn ja ML:n integrointi fintechiin on johtanut lähes täydelliseen paradigman muutokseen alalla kaikilla tasoilla. Asiakaspalvelusta tuotesuunnitteluun ja ydinhallintaan fintech-maisema uudistuu perusteellisesti ja parannellaan
tehokkuutta, kokemuksia, palveluita ja personointia, jotka tuovat yhtä paljon etuja asiakkaille ja yrityksille. Ja matka ei ole kaukana ohi. Sekä tekoäly että ML ovat vielä alkuvuosinaan, ja niiden potentiaalin pinta on fintechille
on tuskin naarmuuntunut.  

Aikaleima:

Lisää aiheesta Fintextra