Tekoäly ja fintechin taide mahdollista

Tekoäly (AI) edistää eniten muutosta kaikista tekniikoista Ravi Subramanian on nähnyt 25 vuoden aikana rahoitusalalla, koska se antaa visionäärille mahdollisuuden unelmoida suuresta. Subramanian on EVP ja pankkitoiminnan johtaja Hexaware Technologies, maailmanlaajuinen teknologia- ja liiketoimintaprosessipalveluyritys. Teknologisen kehityksen, kuten tekoälyn, ansiosta hänen uransa alkuvaiheessa kesti neljä vuotta, nyt neljä viikkoa.

Tämä lyhyt kehitysaika vapauttaa luovat mielet pohtimaan mahdollisuuksia, jotka voivat muuttaa toimialoja. Hexawarelle tämä tarkoittaa tietojen visualisointi- ja maksutekniikoiden soveltamista uusilla ja ainutlaatuisilla tavoilla.

"Se on erittäin jännittäviä aikoja, koska siitä on jo jonkin aikaa, kun olen nähnyt SaaS-pohjaisen pankkipalveluntarjoajan tulevan ja tulossa valtavirran toimijaksi", Subramanian aloitti. ”Olen nähnyt Mambun ja Thought Machinen hallitsevan pankkien CXO:n ajatusprosesseja. En ole vielä nähnyt NFIS:ään verrattavaa täysimittaista toteutusta…, mutta silti on kulunut aikoja siitä, kun tämä osa maailmaa muuttui, ja olen onnellinen, että elän tällä aikakaudella.”

Tekoäly ja Payscopium, maksujen kolmivaiheinen tulevaisuus

Verrattuna muihin teknologioihin Subramanian näkee tekoälyn syntymisen nopeana. Se ohjaa Payscopiumia, Hexawaren kolmivaiheista visiota maksujen tulevaisuudesta. Tänään olemme Payments as a Experiencessa (PaaX). Joissain paikoissa (todennäköisesti muutama vuosi myöhemmin Yhdysvalloissa) on tulossa Payments as a Lifestyle (PaaL) jo vuonna 2024. Rahasta tulee ohjelmoitavaa. Kuluttajat päättävät, kuinka varat jaetaan asumisen, päivittäistavaroiden ja muiden välttämättömyystarvikkeiden kesken. Hallitukset voivat ohjelmoida rahaa CBDC:n kautta. Vain kuluttajan toivomat asiat tapahtuvat, kun koneet tunnistavat mallimme ja tarpeemme.

Invisible Payments on viimeinen vaihe. Kaikki tehdään puolestamme. Kun maksut etenevät tähän pisteeseen, niistä tulee entistä mukaansatempaavampia rajojen, yritysten ja kuluttajien välillä. Vaakasuora prosessi yhdistää pankkiosat.

Vaikutukset alkavat siitä, että pankkittomia ja alipankkia käyttäviä kuluttajia otetaan mukaan niiden arvon vuoksi, ei sympatiasta. Rahoitus- ja ei-rahoitusyritykset ovat samalla tasolla. Se edistää yritysvetoisia, ihmiskeskeisiä muutoksia. Tuloksena oleva maksujen demokratisoituminen tuo 10-kertaisia ​​etuja yrityksille.

"Maksujen uberisaatio kaupallisten maksujen alueella tulee olemaan ratkaiseva hetki () mikro-, pk-yrityksille", Hexaware sanoo Payscopiumissa. ”Käyttöpääomaa täydennetään reaaliajassa, mikä lisää innovaatioiden vauhtia ja laajuutta.

”Yhteiskunta on merellisen kokemuksen, arvonluonnin ja elämänlaadun paranemisen partaalla. Maksut ohjaavat tätä muuttunutta kokemusta suurelle osalle väestöstä."

Tekoälyn polttoaine: oikeat tiedot oikeaan aikaan

Kuluttajat aistivat eron palvelun laadussa, kun he eniten tarvitsevat luottokorttia ja heidän pankkinsa tarjoaa heille lainaa. He ovat valmiita sitoutumaan, jos heille annetaan oikea tuote sillä hetkellä.

Subramanian sanoi, että ongelma johtuu vääristä tiedoista oikeaan aikaan. Oikeilla tiedoilla rahoituslaitos voi tarjota nuorille perheille korkeakouluvaroja, loma- tai asuntolainoja tai asuntolainoja. Jos asiakas matkustaa pian toiseen maahan, hänelle voidaan tarjota Forex-kortti.

Salaisuus on yhdistää pankin strukturoidut tiedot käyttäjän luvalla pääsyyn sosiaalisen median sivustoille, Amazon-tileille ja jopa Fitbitsille.

"Jos yhdistän Internetissä olevat strukturoimattomat tiedot, jotka ovat julkisesti tai puolijulkisesti saatavilla, ja käsken pankkiiria liittää ne rakennetietoihin, joita hänellä on minusta, kuten tuloista ja kuluista, ja antaa minulle jotain mitä tarvitsen", Subramanian sanoi.

Tekoäly on liima tässä prosessissa. Sen avulla pankki voi räätälöidä asiakasta, mutta myös pisteyttää sen. Luotettavampi lainanottaja saa paremman koron.

Subramanian kehitti mallin näkemyksensä testaamiseksi aloittaen hankkimalla suuria tietojoukkoja. Hän lisäsi pankkitiedot ja kulutustiedot luottokorteilta ja ostotileiltä. Malli kerää oivalluksia harjoitussovelluksista ja jopa hyväntekeväisyyslahjoituksista. Tämän tietokannan avulla asiakkaat voivat lähestyä pankkiaan tavoitteellisesti ja saada parhaan tuotesuunnitelman.

"Tämä on mielestäni tekoälyn voima, kun se laitetaan liiketoimintakontekstiin", Subramanian sanoi. "Tekoäly on ilmiömäinen, kun liitetään liiketoimintakontekstiin ja yhdistetään oikeaan dataan, henkilöön ja aikaan."

Kaikki tiet johtavat tekoälyyn

Jotkut pankit pelkäävät tekoälyn näkökohtia ja ottavat toisenlaisen lähestymistavan. He luovat omia koneoppimisalgoritmeja luottoriskin arvioimiseksi ja yhdistävät sen olemassa oleviin kanaviin, kuten matkapuhelimiin ja verkkosivustoihin. Hitaasti he ottavat käyttöön tekoälyn, koska he pelkäävät jonkun käyttävän näitä tietoja ja heidän kilpailuetunsa häviää.

Nämä laitokset keskittyvät syvään oppimiseen saadakseen älykkyyttä jäsentämättömästä tiedosta. Generatiivinen tekoäly auttaa heitä etupäässä keräämällä kaiken saatavilla olevan ja tarjoamalla käyttökelpoisia oivalluksia. Hexaware kehitti Pervasive AI: n vastauksena. Se syntetisoi tietoa laitoksen eri alueilta luodakseen uutta älykkyyttä.

Ajan myötä se yhdistetään Generatiiviseen tekoälyyn ja tarjoaa entistä enemmän arvoa. Järjestelmä voisi automaattisesti siirtää tuotteita säästääkseen korkokuluja ja ilmoittaa asiakkaalle puhelimeen, kelloon tai mihin tahansa valitsemaansa laitteeseen tulevalla hälytyksellä. Subramanian näkee tämän todeksi jo vuosikymmenen kuluttua.

Toteutuksen esteet

Siirtymistä voivat haitata siilot, jotka estävät strukturoidun dataliiton koko laitoksessa. Osastot kilpailevat keskenään. Subramanian keskittyy siltojen rakentamiseen näiden tietosaarten välille näissä tapauksissa työskentelemällä useiden osastojen kanssa itsenäisesti. Hän kokoaa nämä tiedot yhteen tekoälypohjaiseksi malliksi, joka näyttää heille, kuinka paljon eri tavalla dataa voidaan arvostaa.

"Silloin he ymmärtävät mahdollisen taiteen", Subramanian sanoi.

Subramanian näkee muut tekijät, jotka estävät joitakin omaksumasta tekoälyä. Yksi on luottamuksen merkitys. He pelkäävät tuovansa tekoälyä verkkoonsa ja saavansa sitten tietoa ulos.

Sen jälkeen tekoälyä omaksuvilta suurilta toimijoilta puuttuu konkreettisia tuloksia. Toki, voi olla joitain varhaisia ​​lukuja startupeista tai digitaalisista kokonaisuuksista, mutta jotkut pysyvät ujoina, kunnes jotkut näkevät positiivisia asioita korkeammista tasoista.

Tulevaisuus on valoisa

Subramanian odottaa päivää, jolloin tekoälyn edut suodattuvat pienille yrittäjille, jotka tarvitsevat eniten innovatiivista pankkitoimintaa. Isoilla yrityksillä on varaa ottaa riskejä, kuten tuotelinjojen laajentaminen tai toimipaikkojen lisääminen. Useimmilla pienillä yrityksillä ei ole tyynyä siihen.

Tekoäly voi auttaa tekemään laskelmoidumpia riskejä. Ehkä se on reaaliaikaisesti vapautettua käyttöpääomaa pizzeriaa varten pankista, jonka kaikki tapahtumatiedot ovat vuosien takaa. Näiden tietojen perusteella pidennät takaisinmaksuaikaa. Näin he voivat lisätä sijainnin tai suurentaa valikon kokoa. Liikevaihto kasvaa ja liiketoiminta kasvaa.

"Näemme pankkien pystyvän siihen", Subramanian sanoi. ”Private banking ei ole enää niche-asia. Kaikki tarvitsevat yksityistä pankkipalvelua, ja mittakaavassa oleva yksityinen pankki on nykyään normi.

"Hyperpersonalisointi on tarkoitettu kaikille ja kaikille. Se ei ole enää vain rikkaille."

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/