Hogyan alakítja az AI és a gépi tanulás a fintechet

A fintech radikálisan fejlődött az elmúlt néhány évben, nem kis részben a mesterséges intelligenciának (AI) és a gépi tanulásnak (ML) köszönhetően. Az alapműveletektől a kritikus döntések meghozataláig mindent befolyásolva az AI és az ML megtalálta az utat a gyakorlati
a pénzügyi szektor minden rése. Ezért van az, hogy az AI-költések a fintech-en belül

jósolt több mint megháromszorozódott 2019 és az idei év vége között. De hová tart ez az AI-befektetés? És hogyan alakítja az AI és az ML a fintech jövőjét?  

Hét módon változtatja meg az AI és az ML a Fintechet 

Robo-tanácsadók  

A robo-tanácsadók ötlete nem különösebben új. A Wealthfront (korábbi nevén KaChing) 2008-as elindítása óta folyamatosan kopogtatnak. De képességeik és működésük teljesen eltér eredeti inkarnációjuktól.
köszönhetően az AI-nek és az ML-nek. Az algoritmusok által vezérelt, robo-tanácsadók a checkbox kérdőívek helyett a jóhiszemű digitális befektetési portfóliókezelőkké váltak, akik személyre szabott befektetési tanácsokat tudnak adni az egyes felhasználók egyedi pénzügyi céljaihoz és helyzeteihez kapcsolódóan.
És ezt csak AI-n és ML-en keresztül tudják megtenni.   

Folyamat optimalizálás  

Valószínűleg a legtöbb ember a folyamatoptimalizálásra gondol, amikor az AI és az ML alkalmazásáról van szó. A fintechben pedig mindent felgyorsítottak, a jelentéskészítéstől az ügyfélszolgálatig. Az ismétlődő, időigényes feladatok automatizálásával az AI és az ML
leegyszerűsítette a folyamatokat, ami jelentős idő- és költségmegtakarítást eredményez, miközben növeli a termelékenységet. Ahelyett, hogy lecserélnék a személyzetet – ahogyan az AI és az ML mindig is benne rejlő félelem volt – felszabadítják őket, hogy azokra a kérdésekre összpontosítsanak, ahol a technológia esetleg nem
olyan hasznos.  

Ahogy haladunk előre, a mesterséges intelligencia és az ML tovább növeli értékét ezen a területen a Big Data analitika bevezetésével. Lehetővé teszi a fintech cégek számára, hogy végre maximalizálják azon adatok értékét, amelyekhez hozzáfértek, de nem könnyen elemezhetők
éveken át. Megnövelt intelligencia a sebességhez, amelyet az AI és az ML már hoz a fintech számára.  

Hitelezés  

Az AI és az ML már jelentős hatást gyakorolt ​​a kreditpontszámításra. Az AI és az ML lehetővé teszi, hogy a márkákat elkerüljék a hagyományos – egyesek szerint elavult – hitelminősítő ügynökségek által használt módszereket, így az AI és az ML számos személyes adatpont elemzését teszi lehetővé,
sokkal pontosabb és személyre szabottabb hitelképességi értékelést biztosít. Pénzügyi ajtók megnyitása olyan emberek és vállalkozások előtt, akik korábban valószínűleg minden hitelezési lehetőséget lezártak, és új, alacsonyabb kockázatú ügyfeleket hoz a pénzintézetekhez.
Ez természetesen gyorsabb és hatékonyabb hiteljóváhagyást is jelentett.  

Biztonság  

A biztonság évtizedek óta a legfontosabb szempont minden fintech számára, és a csalás elleni küzdelem fokozódásával az AI és az ML a leginnovatívabb megoldásokat kínálja. A dokumentumelemzéstől a tranzakciós minták, az AI és az ML figyeléséig
felhatalmazza a fintecheket, hogy gyorsan azonosítsák és reagáljanak a csaló tevékenységekre, biztonságosabb pénzügyi környezetet teremtve mindenki számára.  

Vevőszolgálat  

Az ügyfélszolgálat a legtöbb vállalkozás számára folyamatosan fókuszban áll, és az AI és az ML azon dolgozik, hogy átalakítsa a pénzügyi szolgáltatási szektoron belüli szolgáltatásait. A fejlett chatbotok személyre szabott és azonnali válaszokat kínálnak az ügyfelek kérdéseire. A gyors feldolgozás
Az adatok lehetővé teszik a chatbotok és az ügyfélszolgálati munkatársak számára, hogy személyre szabott szolgáltatásokat és tanácsokat kínáljanak az egyes ügyfelek igényeinek megfelelő termékekről, valamint olyan megoldásokról, amelyek megválaszolhatják az egyedi problémákat. Lehetővé teszi a fintechek számára, hogy proaktív módon hozzák meg az ügyfélszolgálatot
megszünteti a tűzoltás szükségességét, és dinamikus, személyre szabott, kielégítő ügyfélélménnyel helyettesíti.  

Személyre szabott marketing  

A GDPR megváltoztatta a legtöbb vállalkozás digitális marketinghez való hozzáállását. Elmúltak az általános e-mailezés napjai, ehelyett egy árnyaltabb megközelítést látunk, az AI és az ML pedig felgyorsítja és fokozza ezt a korábban elérhetetlen személyre szabottsággal.
Megbeszéltük a chatbotok és a virtuális asszisztensek szerepét, de az AI képes felhasználni az ügyfelek adatait, például a múltbeli tranzakciókat, a keresési előzményeket és a közösségi médiában végzett tevékenységeket, hogy személyre szabott marketingstratégiákat és ajánlásokat dolgozzon ki, azonnali marketinget.
érdekesebbé és hatékonyabbá válik.  

Prediktív elemzés  

Az AI és az ML segítségével az analitika sokkal gyorsabb, egyszerűbb és pontosabb lett, ami több dolgot is jelentett a fintechek számára. Mint fentebb említettük, lehetővé teszi az ügyfelek pontos szegmentálását a marketing szempontjából. Lehetővé teszi a fintech cégek számára, hogy elemezzék a hatalmas ügyfeleket
adatok, pontosabbá téve a jövőbeli viselkedések és preferenciák előrejelzését. Lehetővé teszi a szolgáltatások és termékek személyre szabását az ügyfelek egyéni és csoportszintű igényeihez, lehetővé téve a piaci igények előrejelzését és a vállalkozások számára
maradjanak iparáguk élvonalában.  

Az AI és az ML integrálása a fintechbe szinte teljes paradigmaváltást eredményezett az iparágban minden szinten. Az ügyfélszolgálattól a terméktervezésig és az alapvető adminisztrációig a fintech környezet alapvetően átalakul, tökéletesítéssel
hatékonyság, tapasztalatok, szolgáltatások és személyre szabottság, amely egyenlő mértékben hoz előnyöket az ügyfelek és a vállalkozások számára. És még koránt sincs vége az utazásnak. Mind a mesterséges intelligencia, mind az ML még korai életévében jár, és a fintechben rejlő potenciál felszíne
alig karcolódott meg.  

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