Cum AI și Machine Learning modelează Fintech

Fintech a evoluat radical în ultimii ani, datorită în mare măsură inteligenței artificiale (AI) și învățării automate (ML). Influențând totul, de la operațiunile de bază până la modul în care luăm decizii critice, AI și ML și-au găsit drumul în practic
fiecare crăpătură a sectorului financiar. De aceea, cheltuielile cu inteligența artificială în fintech sunt

a prezis să fi mai mult decât triplat între 2019 și sfârșitul acestui an. Dar unde se duce această investiție în AI? Și cum modelează AI și ML viitorul fintech?  

Șapte moduri în care AI și ML schimbă Fintech 

Robo-consilieri  

Ideea de robo-advisors nu este nimic deosebit de nou. Aceștia se plimbă de când Wealthfront (cunoscut anterior ca KaChing) a fost lansat în 2008. Dar capacitățile lor și modul în care funcționează sunt complet diferite de încarnarea lor originală,
datorită AI și ML. Consilierii robotici, bazați pe algoritmi, au trecut de la chestionarele cu casete de selectare la manageri de portofoliu de investiții digitale de bună credință, capabili să ofere consiliere de investiții personalizată referitoare la obiectivele și situațiile financiare unice ale fiecărui utilizator.
Și pot face asta doar prin AI și ML.   

Optimizarea proceselor  

Optimizarea proceselor este probabil ceea ce cred majoritatea oamenilor atunci când vine vorba de aplicarea atât a AI, cât și a ML. Și în fintech, au accelerat totul, de la crearea de rapoarte până la serviciul pentru clienți. Prin automatizarea acelor sarcini repetitive și consumatoare de timp, AI și ML
au procese raționalizate, ceea ce duce la economii semnificative de timp și costuri, sporind în același timp productivitatea. În loc să înlocuiască personalul – așa cum a fost întotdeauna teama inerentă AI și ML – ei îi eliberează pentru a se concentra asupra problemelor în care tehnologia poate să nu fie
atât de util.  

Pe măsură ce avansăm, AI și ML vor continua să-și crească valoarea în acest domeniu prin implementarea în analiza Big Data. Permiterea firmelor fintech să maximizeze în sfârșit valoarea datelor pe care le-au putut accesa, dar nu le-au putut analiza cu ușurință
pentru ani. Adăugarea de inteligență sporită vitezei pe care AI și ML o aduc deja în domeniul fintech.  

Scor de credit  

AI și ML au avut deja un impact semnificativ asupra punctajului de credit. Permițând mărcilor să evite metodele tradiționale – unii ar putea spune, învechite – utilizate de agențiile de credit scoring, AI și ML permit analiza multor puncte de date personale,
oferind o evaluare mult mai precisă și personalizată a bonității. Și deschiderea ușilor financiare pentru oamenii și afacerile care au găsit anterior că toate căile de credit au fost închise și aducerea de noi clienți cu risc mai scăzut instituțiilor financiare.
Ceea ce, desigur, a însemnat aprobări de împrumuturi mai rapide și mai eficiente.  

Securitate  

Securitatea a fost principala considerație pentru toate fintech-urile de zeci de ani, iar odată cu intensificarea luptei împotriva fraudei, AI și ML oferă unele dintre cele mai inovatoare soluții. De la analiza documentelor la monitorizarea modelelor de tranzacții, AI și ML
dă putere fintech-urilor să identifice și să răspundă rapid activităților frauduloase, creând un mediu financiar mai sigur pentru toată lumea.  

Serviciul Clienți  

Serviciul pentru clienți este un accent permanent pentru majoritatea companiilor, iar AI și ML lucrează pentru a transforma modul în care este furnizat în sectorul serviciilor financiare. Chatbot-urile avansate oferă răspunsuri personalizate și imediate la întrebările clienților. Prelucrarea rapidă
de date le permite chatboților și agenților de servicii pentru clienți să ofere servicii personalizate și consiliere cu privire la produse potrivite nevoilor fiecărui client și soluții care ar putea răspunde problemelor individuale. Permite fintech-urilor să adopte o abordare proactivă a serviciilor pentru clienți
elimină nevoia de stingere a incendiilor și o înlocuiește cu o experiență dinamică, personalizată și satisfăcătoare pentru clienți.  

Marketing personalizat  

GDPR a schimbat modul în care majoritatea companiilor abordează marketingul digital. A dispărut vremurile de e-mail-uri generale, în schimb vedem o abordare mai nuanțată, iar AI și ML accelerează și îmbunătățesc acest lucru cu un grad de personalizare inatins anterior.
Am discutat despre rolurile chatbot-urilor și ale asistenților virtuali, dar cu inteligența artificială capabilă să utilizeze datele clienților, cum ar fi tranzacțiile anterioare, istoricul căutărilor și activitățile din rețelele sociale, pentru a elabora strategii și recomandări de marketing personalizate, marketing instantaneu
devine mai interesant și mai eficient.  

Analize predictive  

Cu AI și ML, analiza a devenit mult mai rapidă, mai ușoară și mai precisă, ceea ce a însemnat mai multe lucruri pentru fintech. După cum am menționat mai sus, oferă capacitatea de a segmenta cu precizie clienții pentru marketing. Acesta permite firmelor fintech să analizeze clienți mari
date, făcând predicțiile privind comportamentele și preferințele viitoare mai precise. Și permite personalizarea serviciilor și produselor pentru a satisface nevoile clienților la nivel individual și de grup, permițând anticiparea cerințelor pieței și permițând afacerilor să
să rămână în fruntea industriei lor.  

Integrarea AI și ML în fintech a dus la o schimbare aproape completă de paradigmă pentru industrie la toate nivelurile. De la serviciul pentru clienți până la planificarea produselor și administrarea de bază, peisajul fintech este în mod fundamental remodelat, cu îmbunătățiri
eficiență, experiențe, servicii și personalizare, aducând beneficii clienților și afacerilor în egală măsură. Și călătoria este departe de a se termina. Atât AI, cât și ML sunt încă în primii ani și suprafața potențialului pe care îl pot aduce fintech-ului
abia a fost zgâriat.  

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs