Come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno plasmando il fintech

Come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno plasmando il fintech

Timestamp: 28 febbraio 2024 9:52
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Il fintech si è evoluto radicalmente negli ultimi anni, grazie in gran parte all’intelligenza artificiale (AI) e al machine learning (ML). Influenzando tutto, dalle operazioni principali al modo in cui prendiamo decisioni critiche, l'intelligenza artificiale e il machine learning hanno trovato la loro strada nella pratica
ogni fessura del settore finanziario. Ecco perché la spesa per l’intelligenza artificiale nel fintech lo è

previsto essere più che triplicato tra il 2019 e la fine di quest’anno. Ma dove sta andando questo investimento nell’intelligenza artificiale? E in che modo l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno plasmando il futuro del fintech?  

Sette modi in cui AI e ML stanno cambiando il fintech 

Robo-consulenti  

L’idea dei robo-advisor non è nulla di particolarmente nuovo. Sono in circolazione da quando Wealthfront (precedentemente noto come KaChing) è stato lanciato nel 2008. Ma le loro capacità e il modo in cui operano sono completamente diversi dalla loro incarnazione originale,
grazie all'intelligenza artificiale e al machine learning. Guidati da algoritmi, i robo-advisor sono passati da questionari con caselle di controllo a gestori di portafogli di investimenti digitali in buona fede, in grado di fornire consigli di investimento su misura relativi agli obiettivi finanziari e alle situazioni uniche di ciascun utente.
E possono farlo solo tramite AI e ML.   

Ottimizzazione dei processi  

L’ottimizzazione dei processi è probabilmente ciò a cui pensa la maggior parte delle persone quando si tratta di applicare sia l’intelligenza artificiale che il machine learning. E nel fintech hanno accelerato tutto, dalla creazione di report al servizio clienti. Automatizzando quelle attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, AI e ML
hanno semplificato i processi, con conseguenti risparmi significativi in ​​termini di tempo e costi, aumentando al tempo stesso la produttività. Invece di sostituire il personale, come è sempre stata la paura intrinseca dell’intelligenza artificiale e del machine learning, lo lasciano libero di concentrarsi su questioni in cui la tecnologia potrebbe non essere disponibile.
così utile.  

Man mano che andiamo avanti, l’intelligenza artificiale e il machine learning continueranno ad aumentare il loro valore in questo ambito attraverso l’implementazione nell’analisi dei Big Data. Consentire alle aziende fintech di massimizzare finalmente il valore dei dati a cui hanno potuto accedere ma che non hanno potuto analizzare facilmente
per anni. Aggiungere maggiore intelligenza alla velocità che AI ​​e ML già apportano al fintech.  

Livello di crediti  

L’intelligenza artificiale e il machine learning hanno già avuto un impatto significativo sul credit scoring. Consentendo ai brand di evitare i metodi tradizionali – alcuni potrebbero dire antiquati – utilizzati dalle agenzie di credit scoring affermate, l’intelligenza artificiale e il machine learning consentono l’analisi di molti dati personali,
fornendo una valutazione molto più accurata e personalizzata del merito creditizio. E aprendo le porte finanziarie a persone e imprese che in precedenza avrebbero potuto trovare tutte le vie di credito chiuse e portando nuovi clienti a basso rischio verso le istituzioni finanziarie.
Il che, ovviamente, ha significato approvazioni di prestiti più rapide ed efficienti.  

Sicurezza  

La sicurezza è da decenni la considerazione fondamentale per tutte le fintech e, con l’intensificarsi della battaglia contro le frodi, l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno fornendo alcune delle soluzioni più innovative. Dall'analisi dei documenti al monitoraggio dei modelli di transazione, AI e ML
consentire alle fintech di identificare e rispondere rapidamente alle attività fraudolente, creando un ambiente finanziario più sicuro per tutti.  

Servizio clienti  

Il servizio clienti è un obiettivo costante per la maggior parte delle aziende e l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno lavorando per trasformare il modo in cui viene fornito nel settore dei servizi finanziari. I chatbot avanzati offrono risposte personalizzate e immediate alle domande dei clienti. La lavorazione rapida
di dati consente ai chatbot e agli operatori del servizio clienti di offrire servizi su misura e consigli su prodotti adatti alle esigenze di ciascun cliente e soluzioni che potrebbero rispondere ai singoli problemi. Consentire alle fintech di adottare un approccio proattivo al servizio clienti
elimina la necessità di interventi antincendio e la sostituisce con un'esperienza cliente dinamica, personalizzata e soddisfacente.  

Marketing personalizzato  

Il GDPR ha cambiato il modo in cui la maggior parte delle aziende affronta il marketing digitale. Sono finiti i tempi dell’invio di e-mail generalizzato, stiamo invece assistendo a un approccio più sfumato, e l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno accelerando e migliorando questo processo con un grado di personalizzazione precedentemente irraggiungibile.
Abbiamo discusso il ruolo dei chatbot e degli assistenti virtuali, ma con l'intelligenza artificiale in grado di utilizzare i dati dei clienti, come transazioni passate, cronologie di ricerca e attività sui social media, per creare strategie e raccomandazioni di marketing personalizzate, commercializzando istantaneamente
diventa più interessante ed efficace.  

Analisi predittiva  

Con l’intelligenza artificiale e il machine learning, l’analisi è diventata molto più veloce, più semplice e precisa, il che ha significato molte cose per le fintech. Come accennato in precedenza, offre la possibilità di segmentare accuratamente i clienti per il marketing. Consente alle aziende fintech di analizzare una vasta clientela
dati, rendendo le previsioni dei comportamenti e delle preferenze futuri più accurate. E consente la personalizzazione di servizi e prodotti per soddisfare le esigenze dei clienti a livello individuale e di gruppo, consentendo di anticipare le richieste del mercato e consentendo alle aziende di
rimanere all'avanguardia nel loro settore.  

L’integrazione di AI e ML nel fintech ha comportato un cambiamento di paradigma quasi completo per il settore a tutti i livelli. Dal servizio clienti alla pianificazione del prodotto e all’amministrazione centrale, il panorama fintech viene radicalmente rimodellato, con miglioramenti
efficienza, esperienze, servizi e personalizzazione, portando benefici in egual misura ai clienti e alle imprese. E il viaggio è lungi dall’essere finito. Sia l’intelligenza artificiale che il machine learning sono ancora agli inizi e non mostrano ancora il potenziale che possono apportare al fintech
è stato appena graffiato.  

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