Jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe kształtują Fintech

Fintech radykalnie ewoluował w ciągu ostatnich kilku lat, w dużej mierze dzięki sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowemu (ML). Wpływając na wszystko, od podstawowych operacji po sposób podejmowania kluczowych decyzji, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znalazły zastosowanie w praktyce
każdą szczelinę sektora finansowego. Dlatego właśnie wydatki na sztuczną inteligencję w fintech są takie

Przewiduje od 2019 r. do końca tego roku wzrosła ponad trzykrotnie. Ale dokąd zmierza ta inwestycja w sztuczną inteligencję? A jak AI i ML kształtują przyszłość fintech?  

Siedem sposobów, w jakie sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zmieniają Fintech 

Robo-doradcy  

Pomysł robo-doradców nie jest niczym szczególnie nowym. Krążą po okolicy od czasu uruchomienia Wealthfront (wcześniej znanego jako KaChing) w 2008 roku. Jednak ich możliwości i sposób działania są całkowicie odmienne od ich pierwotnego wcielenia,
dzięki AI i ML. Działający na podstawie algorytmów roboty-doradcy przeszli od kwestionariuszy z polami wyboru do menedżerów działających w dobrej wierze cyfrowych portfeli inwestycyjnych, którzy są w stanie zapewnić dostosowane do potrzeb porady inwestycyjne związane z unikalnymi celami finansowymi i sytuacją każdego użytkownika.
Mogą to zrobić jedynie poprzez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.   

Optymalizacja procesów  

Optymalizacja procesów to prawdopodobnie to, o czym myśli większość ludzi, jeśli chodzi o zastosowanie zarówno sztucznej inteligencji, jak i uczenia maszynowego. A w fintech przyspieszyli wszystko, od tworzenia raportów po obsługę klienta. Automatyzując te powtarzalne, czasochłonne zadania, AI i ML
usprawniły procesy, co skutkuje znaczną oszczędnością czasu i kosztów przy jednoczesnym zwiększeniu produktywności. Zamiast zastępować pracowników – jak zawsze towarzyszyła nieodłączna obawa związana ze sztuczną inteligencją i uczeniem się maszyn – pozwalają im skupić się na kwestiach, w których technologia może nie być dostępna
tak przydatne.  

W miarę postępu sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą nadal zwiększać swoją wartość w tej dziedzinie poprzez wdrożenie w analityce Big Data. Umożliwienie firmom fintech ostatecznej maksymalizacji wartości danych, do których miały dostęp, ale które nie były łatwe do przeanalizowania
przez lata. Dodanie zwiększonej inteligencji do szybkości, jaką sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe już zapewniają fintech.  

Punktacja kredytowa  

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wywarły już znaczący wpływ na scoring kredytowy. Umożliwiając markom rezygnację z tradycyjnych – niektórzy mogliby powiedzieć, przestarzałych – metod stosowanych przez uznane agencje scoringowe, AI i ML pozwalają na analizę wielu punktów danych osobowych,
zapewniając znacznie dokładniejszą i spersonalizowaną ocenę zdolności kredytowej. Oraz otwarcie drzwi finansowych dla osób i firm, dla których wcześniej mogły zostać zamknięte wszystkie możliwości kredytowe, oraz przyciągnięcie do instytucji finansowych nowych klientów o niższym ryzyku.
Co oczywiście oznaczało szybsze i skuteczniejsze zatwierdzanie pożyczek.  

Bezpieczeństwo  

Od dziesięcioleci bezpieczeństwo jest sprawą najwyższej wagi dla wszystkich fintechów, a wraz z nasileniem się walki z oszustwami sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zapewniają jedne z najbardziej innowacyjnych rozwiązań. Od analizy dokumentów po monitorowanie wzorców transakcji, AI i ML
umożliwi fintechom szybkie identyfikowanie oszukańczych działań i reagowanie na nie, tworząc bezpieczniejsze środowisko finansowe dla wszystkich.  

Obsługa klienta  

Obsługa klienta jest w centrum uwagi większości firm, a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pracują nad zmianą sposobu jej świadczenia w sektorze usług finansowych. Zaawansowane chatboty oferują spersonalizowane i natychmiastowe odpowiedzi na zapytania klientów. Szybkie przetwarzanie
danych umożliwia chatbotom i pracownikom obsługi klienta oferowanie dostosowanych usług i porad dotyczących produktów dostosowanych do potrzeb każdego klienta oraz rozwiązań, które mogą odpowiedzieć na indywidualne problemy. Umożliwienie fintechom proaktywnego podejścia do obsługi klienta
eliminuje potrzebę gaszenia pożarów i zastępuje ją dynamiczną, spersonalizowaną i satysfakcjonującą obsługą klienta.  

Spersonalizowany marketing  

RODO zmieniło sposób, w jaki większość firm podchodzi do marketingu cyfrowego. Dawno minęły czasy powszechnego wysyłania e-maili, zamiast tego obserwujemy bardziej zróżnicowane podejście, a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe przyspieszają i ulepszają to, zapewniając stopień personalizacji wcześniej nieosiągalny.
Omówiliśmy rolę chatbotów i wirtualnych asystentów, ale dzięki sztucznej inteligencji, która może wykorzystywać dane klientów, takie jak wcześniejsze transakcje, historie wyszukiwania i działania w mediach społecznościowych, do tworzenia spersonalizowanych strategii marketingowych i rekomendacji, natychmiastowy marketing
staje się ciekawsze i skuteczniejsze.  

Analityka predykcyjna  

Dzięki sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu analityka stała się znacznie szybsza, łatwiejsza i precyzyjna, co oznacza kilka rzeczy dla fintechów. Jak wspomniano powyżej, zapewnia możliwość dokładnej segmentacji klientów w celach marketingowych. Umożliwia firmom fintech analizę rozległych klientów
danych, dzięki czemu przewidywania przyszłych zachowań i preferencji będą dokładniejsze. Umożliwia także dostosowywanie usług i produktów do potrzeb klientów na poziomie indywidualnym i grupowym, umożliwiając przewidywanie potrzeb rynku i umożliwiając przedsiębiorstwom
pozostać w czołówce swojej branży.  

Integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z fintech zaowocowała niemal całkowitą zmianą paradygmatu w branży na wszystkich poziomach. Od obsługi klienta po planowanie produktu i podstawową administrację, krajobraz fintech ulega fundamentalnym przekształceniom i udoskonaleniom
efektywność, doświadczenia, usługi i personalizacja, przynosząc w równym stopniu korzyści klientom i firmom. A podróż jeszcze się nie skończyła. Zarówno sztuczna inteligencja, jak i uczenie maszynowe są wciąż na wczesnym etapie rozwoju, a potencjał, jaki mogą wnieść do fintech, jest jeszcze niewielki
został ledwo porysowany.  

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs