Як ШІ та машинне навчання формують Fintech

Як ШІ та машинне навчання формують Fintech

Мітка часу: 28 лютого 2024 9:52
How AI and Machine Learning Are Shaping Fintech PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Фінтех радикально розвинувся за останні кілька років, багато в чому завдяки штучному інтелекту (AI) і машинному навчанню (ML). Впливаючи на все, починаючи від основних операцій і закінчуючи тим, як ми приймаємо важливі рішення, штучний інтелект і машинне навчання знайшли свій шлях до
кожній щілині фінансового сектора. Ось чому витрати на штучний інтелект у фінтех

передвіщений з 2019 року до кінця цього року збільшився більш ніж утричі. Але куди йдуть ці інвестиції в штучний інтелект? І як AI та ML формують майбутнє фінансових технологій?  

Сім способів ШІ та машинного навчання змінюють Fintech 

Робо-радники  

Ідея робо-консультантів не є чимось особливо новим. Вони працювали з тих пір, як Wealthfront (раніше відомий як KaChing) був запущений ще в 2008 році. Але їхні можливості та те, як вони працюють, абсолютно відрізняються від їх оригінального втілення,
завдяки AI і ML. Робо-консультанти, керовані алгоритмами, перейшли від опитувальників із прапорцями до сумлінних менеджерів портфеля цифрових інвестицій, здатних надавати індивідуальні інвестиційні поради щодо унікальних фінансових цілей і ситуацій кожного користувача.
І вони можуть зробити це лише за допомогою AI та ML.   

Оптимізація процесів  

Оптимізація процесів – це, ймовірно, те, про що думає більшість людей, коли мова йде про застосування штучного інтелекту та машинного навчання. А у сфері фінтех вони пришвидшили все, від створення звітів до обслуговування клієнтів. Автоматизуючи ці повторювані, трудомісткі завдання, AI та ML
оптимізували процеси, що призвело до значної економії часу та коштів при одночасному підвищенні продуктивності. Замість того, щоб замінювати персонал, як це завжди було притаманним страху щодо штучного інтелекту та машинного навчання, вони звільняють його, щоб зосередитися на проблемах, де технології можуть бути недоступні
так корисно.  

У міру просування AI та ML продовжуватимуть збільшувати свою цінність на цій арені завдяки розгортанню в аналітиці Big Data. Дозволяє фінтех-компаніям нарешті максимізувати цінність даних, до яких вони мали доступ, але їх було важко проаналізувати
протягом багатьох років. Додавання підвищеного інтелекту до швидкості, яку штучний інтелект і машинне навчання вже приносять у фінтех.  

Кредитний скоринг  

AI та ML вже зробили значний вплив на кредитний рейтинг. Дозволяючи брендам уникати традиційних – дехто може сказати, застарілих – методів, які використовують відомі рейтингові агентства, AI та ML дозволяють аналізувати багато особистих даних,
надання набагато більш точної та персоналізованої оцінки кредитоспроможності. А також відкриття фінансових дверей для людей і компаній, які раніше могли виявити, що всі кредитні шляхи закриті, і залучення нових клієнтів із меншим ризиком до фінансових установ.
Що, звісно, ​​означало швидше й ефективніше затвердження кредитів.  

Безпека  

Протягом десятиліть безпека була першорядною проблемою для всіх фінтех-компаній, і в умовах посилення боротьби з шахрайством штучний інтелект і машинне навчання пропонують одні з найбільш інноваційних рішень. Від аналізу документів до моніторингу моделей транзакцій, AI та ML
дають змогу фінтех-компаніям швидко виявляти шахрайські дії та реагувати на них, створюючи безпечніше фінансове середовище для всіх.  

Обслуговування клієнтів  

Обслуговування клієнтів – це постійна увага для більшості компаній, і штучний інтелект та ML працюють над зміною того, як це надається в секторі фінансових послуг. Розширені чат-боти пропонують персоналізовані та миттєві відповіді на запити клієнтів. Швидка обробка
даних дозволяє чат-ботам і працівникам служби підтримки пропонувати індивідуальні послуги та поради щодо продуктів, які відповідають потребам кожного клієнта, а також рішення, які можуть вирішити індивідуальні проблеми. Дозволяючи фінтехам використовувати проактивний підхід до обслуговування клієнтів
позбавляє потреби від пожежі та замінює її динамічним, персоналізованим, задовільним клієнтським досвідом.  

Персоналізований маркетинг  

GDPR змінив підхід більшості компаній до цифрового маркетингу. Часи загального надсилання електронних листів минули, натомість ми бачимо більш тонкий підхід, а AI та ML пришвидшують і покращують це за допомогою такого рівня персоналізації, який раніше був недосяжним.
Ми обговорювали роль чат-ботів і віртуальних помічників, але зі штучним інтелектом, який може використовувати дані клієнтів, такі як минулі транзакції, історії пошуку та дії в соціальних мережах, для створення персоналізованих маркетингових стратегій і рекомендацій, миттєво виводячи маркетинг
стає цікавішим і ефективнішим.  

Прогностична аналітика  

Завдяки штучному інтелекту та машинному обігу аналітика стала набагато швидшою, легшою та точною, що означало кілька речей для фінтех. Як згадувалося вище, це дає можливість точно сегментувати клієнтів для маркетингу. Це дозволяє фінтех-компаніям аналізувати величезну кількість клієнтів
даних, роблячи прогнози майбутньої поведінки та переваг більш точними. І це дозволяє адаптувати послуги та продукти для задоволення потреб клієнтів на індивідуальному та груповому рівнях, дозволяючи передбачати вимоги ринку та дозволяючи підприємствам
залишатися в авангарді своєї галузі.  

Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання у фінтех призвела до майже повної зміни парадигми галузі на всіх рівнях. Від обслуговування клієнтів до планування продукту та основного адміністрування, фінтех-ландшафт докорінно змінюється, покращуючи
ефективність, досвід, послуги та персоналізація, що однаково приносить переваги клієнтам і компаніям. І подорож ще далека від завершення. І штучний інтелект, і машинне навчання все ще перебувають на ранньому етапі розвитку, і видно потенціал, який вони можуть привнести у фінтех
ледве подряпаний.  

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра