A mesterséges intelligencia és a fintech művészete lehetséges

Mesterséges Intelligencia (AI) elősegíti a legtöbb változást a technológia közül Ravi Subramanian 25 évnyi pénzügyben eltöltött éve alatt látott, mert lehetővé teszi a látnokok számára, hogy nagyot álmodjanak. Subramanian az EVP és a banki gyakorlat vezetője Hexaware Technologies, egy globális technológiai és üzleti folyamatokat szolgáltató vállalat. Az olyan technológiai fejlesztéseknek köszönhetően, mint a mesterséges intelligencia, karrierje elején négy évbe telt, most négy hetet vesz igénybe.

Ez a rövid fejlesztési idő felszabadítja a kreatív elméket, hogy átgondolják azokat a lehetőségeket, amelyek átalakíthatják az iparágakat. A Hexaware számára ez az adatvizualizációs és fizetési technológiák új és egyedi módon történő alkalmazását jelenti.

„Nagyon izgalmas idők járnak, mert már egy ideje nem láttam, hogy egy SaaS-alapú banki szolgáltató érkezett, és mainstream szereplővé vált” – kezdte Subramanian. „Láttam, hogy a Mambu és a Thought Machine lefoglalja a bankokban a CXO-k gondolkodási folyamatait. Még nem láttam az NFIS-hez hasonló teljes körű megvalósítást… de ennek ellenére már évek teltek el azóta, hogy a világnak ez a része átalakult, és boldog vagyok, hogy ebben a korszakban élek.”

AI és Payscopium, a fizetések háromlépcsős jövője

Más technológiákhoz képest a Subramanian az AI megjelenését gyorsnak látja. Ez fogja vezérelni a Payscopiumot, a Hexaware háromlépcsős jövőképét a fizetések jövőjéről. Ma a Payments as a Experience (PaaX) szakaszban vagyunk. Egyes helyeken 2024-től (valószínűleg néhány évvel később az Egyesült Államokban) megjelenik a Payments as a Lifestyle (PaaL). A pénz programozhatóvá válik. A fogyasztók döntik el, hogyan osztják fel a pénzeszközöket a lakhatás, az élelmiszerek és egyéb szükségletek között. A kormányok a CBDC-ken keresztül programozhatnak pénzt. Csak olyan dolgok fognak megtörténni, amelyeket a fogyasztó akar, és a gépek azonosítják mintáinkat és szükségleteinket.

Az Invisible Payments az utolsó szakasz. Mindent megtesznek értünk. Ahogy a fizetések idáig haladnak, egyre jobban magával ragadóvá válnak a határokon, a vállalkozásokon és a fogyasztókon átívelően. A vízszintes folyamat összekapcsolja a banki részeket.

A hatások azzal kezdődnek, hogy nem szimpátiából, hanem értékük miatt vonják be a nem bankkártyás és alulbanki fogyasztókat. A pénzügyi és nem pénzügyi vállalkozások egy szinten lesznek. Ez elősegíti az üzlet által irányított, emberközpontú átalakulásokat. Az ebből eredő fizetési demokratizálódás tízszeres előnyökkel jár a vállalkozások számára.

„A fizetések überizálása a kereskedelmi fizetési területen döntő pillanat lesz a mikro-, kis- és középvállalkozások számára” – írja a Hexaware a Payscopium ismertetőjében. „A működő tőke valós időben töltődik fel, növelve ezzel az innováció ütemét és mértékét.

„A társadalom a tapasztalatok, az értékteremtés és az életminőség javulásának küszöbén áll. A lakosság nagy része számára a fizetés lesz a mozgatórugója ennek az átalakult élménynek.”

A mesterséges intelligencia üzemanyaga: a megfelelő adatok a megfelelő időben

A fogyasztók akkor érzékelik a szolgáltatás minőségének különbségét, amikor a legnagyobb szükségük van hitelkártyára, és bankjuk hitelt ajánl fel. Hajlandóak elköteleződni, ha abban a pillanatban a megfelelő terméket kapják.

Subramanian szerint a probléma a megfelelő időben történő rossz adatokra vezethető vissza. Megfelelő adatok birtokában egy pénzintézet a fiatal családoknak főiskolai alapokat, üdülési vagy lakásfelújítási kölcsönt, jelzáloghitelt ajánlhat fel. Ha egy ügyfél hamarosan egy másik országba utazik, Forex kártyát kaphat.

A titok abban rejlik, hogy a bank strukturált adatait összekapcsolják a közösségi oldalakhoz, az Amazon fiókokhoz és még a Fitbitekhez való, felhasználó által engedélyezett hozzáféréssel.

"Ha kombinálom az interneten található strukturálatlan adatokat, amelyek nyilvánosan elérhetők vagy félig nyilvánosan elérhetők, és megmondom a bankárnak, hogy rakja rá azokat a szerkezeti adataira, amelyekkel rendelkezik rólam, például a bevételekről és a kiadásokról, és adjon nekem valamit. amire szükségem van – mondta Subramanian.

Az AI a ragasztó ebben a folyamatban. Lehetővé teszi a bank számára az ügyfél személyre szabását, de pontozását is. A megbízhatóbb hitelfelvevő jobb kamatot kap.

Subramanian kifejlesztett egy modellt látásának tesztelésére, kezdve azzal, hogy nagy adatkészleteket gyűjtött össze. Banki adatokat és költési információkat adott hozzá a hitelkártyákról és a vásárlási számlákról. A modell gyakorlati alkalmazásokból, sőt jótékonysági adományokból is betekintést nyer. Ezzel az adattárral az ügyfelek céllal fordulhatnak bankjukhoz, és a legjobb terméktervet kaphatják meg.

„Ez az, amit az AI hatalmának érzem, ha üzleti kontextusba helyezzük” – mondta Subramanian. „Üzleti kontextusba helyezve, a megfelelő adatokkal, személyekkel és idővel összekapcsolva az AI fenomenális.”

Minden út az AI-hoz vezet

A mesterséges intelligencia egyes aspektusaitól tartva egyes bankok más megközelítést alkalmaznak. Saját fejlesztésű gépi tanulási algoritmusokat hoznak létre a hitelkockázat felmérésére, és összekapcsolják azokat meglévő csatornákkal, például mobiltelefonokkal és webhelyekkel. Lassan bevezetik az AI-t, mert attól félnek, hogy valaki felhasználja ezeket az adatokat, és a versenyelőnyük törlődik.

Ezek az intézmények a mély tanulásra összpontosítanak, hogy intelligenciát nyerjenek strukturálatlan adatokból. A generatív mesterséges intelligencia segít nekik a kezelőfelületen azáltal, hogy összegyűjti az összes elérhető információt, és hasznos betekintést nyújt. A Hexaware válaszul kifejlesztette a Pervasive AI-t. Az intézmény különböző területeiről származó információkat szintetizálja, hogy új intelligenciát hozzon létre.

Idővel a Generative AI-vel kombinálva még több értéket biztosít. A rendszer automatikusan mozgathatja a termékeket, hogy megtakarítsa a kamatköltségeket, és értesítse az ügyfelet a telefonján, óráján vagy bármilyen eszközén megjelenő figyelmeztetéssel. Subramanian ezt már egy évtizeden belül valóságnak látja.

A megvalósítás akadályai

Az átállást hátráltathatják a silók, amelyek megakadályozzák a strukturált adatkoalíciót az egész intézményben. Az osztályok versenyeznek egymással. A Subramanian ezekben az esetekben az adatszigetek közötti hidak építésére összpontosít, és több részleggel önállóan dolgozik. Ezeket az információkat egy AI-alapú modellben egyesíti, amely megmutatja nekik, hogy az adatok mennyire eltérően értékelhetők.

„Ekkor ismerik fel a lehetséges művészetét” – mondta Subramanian.

Subramanian úgy látja, más tényezők is visszatartanak egyeseket attól, hogy elfogadják az AI-t. Az egyik a bizalom fontossága. Attól tartanak, hogy a mesterséges intelligencia bekerül a hálózatukba, majd információ szivárog.

Aztán ott van a kézzelfogható eredmények hiánya az AI-t felkaroló nagy szereplőktől. Természetesen lehetnek induló vállalkozások vagy digitális entitások korai számai, de néhányan félénkek maradnak, amíg néhányan pozitívumot nem látnak a magasabb szinteken.

A jövő fényes

A Subramanian várja azt a napot, amikor az AI előnyei a kisebb vállalkozókhoz szűrődnek ki, akiknek leginkább szükségük van innovatív banki szolgáltatásokra. A nagy cégek megengedhetik maguknak, hogy kockázatot vállaljanak, például termékvonalak bővítését vagy telephelyek bővítését. A legtöbb kisebb vállalkozásnak nincs erre megfelelő párnája.

Az AI segíthet kiszámítottabb kockázatok kialakításában. Talán ez a forgótőke, amelyet valós idejű alapon szabadítottak fel egy pizzéria számára egy banktól, az összes tranzakciós információjukkal évekre visszamenőleg. Ezen adatok alapján Ön meghosszabbítja a törlesztési időt. Ez lehetővé teszi számukra, hogy helyet adjanak hozzá, vagy növeljék a menü méretét. Növekszik a bevétel és növekszik az üzlet.

„Ez az, amit a bankok megtehetnek” – mondta Subramanian. „A privát banki ügyintézés már nem egy rés. Mindenkinek szüksége van privát banki szolgáltatásokra, és a nagyszabású privát banki szolgáltatások ma már a norma.

„A hiperperszonalizáció mindenkié és mindenkié. Ez már nem csak a gazdagoknak szól.”

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.fintechnews.org/ai-and-the-art-of-the-fintech-possible/