في العام الذي ظهر فيه الذكاء الاصطناعي (AI) لأول مرة أمام الجمهور، قد يبدو الأمر وكأن التعلم الآلي (ML) قد تحول إلى مجرد موضة.
ومع ذلك، فهو أبعد ما يكون عن الحقيقة. حتى لو لم يكن شائعًا كما كان من قبل، فإن التعلم الآلي لا يزال مطلوبًا بشدة اليوم. وذلك حتى يمكن استخدام التعلم العميق لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي. التكنولوجيا المالية ليست استثناء.
مع حجم سوق عالمي متوقع يبلغ حوالي 158 مليار دولار أمريكي في عام 2020 ويرتفع بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 18٪ ليصل إلى مستوى مذهل 528 مليار دولار بحلول 2030يعد التعلم الآلي أحد أكثر الأدوات قيمة المتاحة للمؤسسات المالية لتحسين العمليات. وفي النهاية، نظرًا لأن أحدث دراسة لدينا حول حالة الذكاء الاصطناعي تتعمق بشكل كبير، يمكنك توفير النفقات.
استخدام حالات التعلم الآلي في FinTech
يعمل التعلم الآلي على حل بعض المشكلات الأساسية في الصناعة. يؤثر الاحتيال، على سبيل المثال، على أكثر من مجرد التأمين أو العملات المشفرة. علاوة على ذلك، فإن الامتثال التنظيمي القوي يتجاوز حدود المجال. بغض النظر عن مجال عملك أو نوع عملك، يقدم التعلم الآلي في مجال التمويل مجموعة متنوعة من الطرق لتحويل المخاوف إلى مكاسب.
1. التداول الحسابي
تستخدم العديد من الشركات التكتيك الناجح جدًا للتداول الخوارزمي لأتمتة خياراتها المالية وزيادة حجم المعاملات. وهو يستلزم تنفيذ أوامر التداول باتباع توجيهات التداول المكتوبة مسبقًا والتي أصبحت ممكنة بفضل خوارزميات التعلم الآلي. نظرًا لأنه سيكون من الصعب تكرار عمليات التداول التي تتم بواسطة تقنية تعلم الآلة يدويًا، فإن كل شركة مالية كبيرة تستثمر في التداول الخوارزمي.
2. كشف ومنع الاحتيال
تتعلم حلول التعلم الآلي في FinTech باستمرار أنماط الاحتيال الجديدة وتتكيف معها، مما يؤدي إلى تحسين السلامة لعمليات شركتك وعملائها. وهذا يتناقض مع الطبيعة الثابتة للكشف عن الاحتيال التقليدي القائم على القواعد.
يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنشطة المشبوهة وأنماط الاحتيال المعقدة بدقة كبيرة من خلال فحص مجموعات البيانات الضخمة.
توضح شركة IBM كيف يمكن للتعلم الآلي (ML) التعرف على الاحتيال في ما يصل إلى 100% من المعاملات في الوقت الفعلي، مما يسمح للمؤسسات المالية بتقليل الخسائر واتخاذ الإجراءات السريعة في حالة وجود خطر.
يمكن لأنظمة FinTech التي تستخدم التعلم الآلي (ML) اكتشاف العديد من أشكال الاحتيال، بما في ذلك سرقة الهوية، والاحتيال على بطاقات الائتمان، والاحتيال في الدفع، والاستيلاء على الحساب. وهذا يسمح بالأمن الكامل ضد مجموعة واسعة من التهديدات.
3. الامتثال التنظيمي
تعد حلول التكنولوجيا التنظيمية (RegTech) من بين حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا للتعلم الآلي في الخدمات المصرفية.
يمكن لخوارزميات ML تحديد الارتباطات بين التوصيات حيث يمكنها القراءة والتعلم من الأوراق التنظيمية الضخمة. هكذا، الحلول السحابية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتكاملة للقطاع المالي، يمكنها تتبع ومراقبة التغييرات التنظيمية تلقائيًا.
يمكن للمؤسسات المصرفية أيضًا مراقبة بيانات المعاملات لاكتشاف المخالفات. يمكن لتعلم الآلة أن يضمن أن معاملات المستهلك تلبي المتطلبات التنظيمية بهذه الطريقة.
4. سوق الأسهم
تولد الكميات الهائلة من النشاط التجاري مجموعات كبيرة من البيانات التاريخية التي توفر إمكانات تعليمية لا نهاية لها. لكن البيانات التاريخية هي مجرد الأساس الذي تبنى عليه التوقعات.
تنظر خوارزميات التعلم الآلي إلى مصادر البيانات في الوقت الفعلي مثل الأخبار ونتائج المعاملات لتحديد الأنماط التي تشرح عمل سوق الأوراق المالية. الخطوة التالية للمتداولين هي اختيار نمط سلوكي وتحديد خوارزميات التعلم الآلي التي سيتم دمجها في استراتيجية التداول الخاصة بهم.
5. التحليل واتخاذ القرار
تستخدم FinTech التعلم الآلي للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات وفهمها بشكل موثوق. ومن خلال تكامل خدمات تحليل البيانات، فإنه يقدم رؤى مدروسة بدقة تعمل على تسريع عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي مع توفير الوقت والمال. بالإضافة إلى ذلك، تعمل هذه التقنية على تحسين سرعة ودقة التنبؤ بأنماط السوق المستقبلية.
يمكن لشركات التكنولوجيا المالية أيضًا استخدامها تحليلات تنبؤية تقنيات لتطوير حلول مبتكرة ومستقبلية تتكيف مع متطلبات المستهلكين المتغيرة واتجاهات السوق. وبمساعدة تحليلات البيانات وخدمات التعلم الآلي التي تعمل معًا، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية التنبؤ بالاحتياجات المالية الجديدة والتعامل معها بنجاح بفضل هذه الاستراتيجية الاستباقية.
كيف تستفيد الشركات من التعلم الآلي في مجال التكنولوجيا المالية؟
النقاط المذكورة أعلاه تسلط الضوء على حالات استخدام التعلم الآلي، ولكن ماذا عن التفاصيل؟ كيف يمكن تلخيص المزايا الرئيسية لتعلم الآلة في التكنولوجيا المالية بشكل أفضل إذا اقتصرت على عدد صغير من النقاط الموضوعية؟
1. أتمتة العمليات المتكررة
من المحتمل أن تكون الأتمتة هي الفائدة الأكثر وضوحًا للتعلم الآلي للتكنولوجيا المالية، حيث تتمتع بالعديد من المزايا. للتحقق من صحة معلومات العميل في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى إدخال يدوي، على سبيل المثال، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تسريع عملية تأهيل العميل.
علاوة على ذلك، ومن خلال التخلص من ضرورة إدخال البيانات البشرية، فإن أتمتة تسوية المعاملات المالية توفر الوقت والمال. سيستفيد باقي أعضاء فريقك من الأتمتة بطرق أكثر دقة. تعمل الأتمتة المستندة إلى التعلم الآلي على إزالة العمل الشاق الذي يمنع المتخصصين لديك من العمل في مشاريع أكثر أهمية.
2. تخصيص الموارد
من خلال التعرف على الأنماط، يحدد التعلم الآلي أفضل تخصيص للأموال والعمالة والتكنولوجيا. كما ذكرنا سابقًا، يستخدم المستشارون الآليون التعلم الآلي (ML) في إدارة استثمارات FinTech لتقييم ملف تعريف مخاطر كل عميل وتخصيص الأصول لضمان تزامن محفظة كل عميل مع أهدافه المالية وقدرته على تحمل المخاطر.
علاوة على ذلك، توفر روبوتات الدردشة المدعومة بالتعلم الآلي خدمة عملاء على مدار الساعة من خلال تخصيص الموارد بكفاءة للتعامل مع عدد كبير من استفسارات المستهلكين. وبهذه الطريقة، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية زيادة نطاق عروضها دون زيادة تكاليف التشغيل بشكل كبير.
3. خفض التكلفة من خلال التحليلات التنبؤية
يمكن لشركات التكنولوجيا المالية إيجاد فرص لخفض التكاليف بمساعدة التحليلات التنبؤية القائمة على التعلم الآلي. على سبيل المثال، في مجال الإقراض، يمكن للتعلم الآلي (ML) التنبؤ بالتخلف عن سداد القروض، مما يمكّن المقرضين من إنفاق الموارد بشكل أكثر فعالية لتقليل الخسائر المحتملة.
يستخدم موقع مالي آخر بحثًا عن أنماط العملاء لإنشاء موقف مماثل. يمكن للشركات الاحتفاظ بالعملاء بشكل استباقي وخفض تكلفة توظيف عملاء جدد باستخدام التعلم الآلي للتنبؤ بمعدل دوران العملاء.
4. معالجة البيانات
تطوير برمجيات التكنولوجيا المالية يمكن للشركات الاستفادة من تقنيات مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) وأنظمة معالجة المستندات الآلية الأخرى لاستخراج رؤى مهمة تعتمد على البيانات، حيث يتعامل التعلم الآلي مع معالجة البيانات وتحليلها على نطاق واسع.
وهذا يقلل بشكل كبير من اعتماد الشركة على فرق تحليل البيانات الكبيرة والتكاليف ذات الصلة من خلال أتمتة العمليات مثل معالجة طلبات القروض، وفحوصات "اعرف عميلك" (KYC)، والامتثال التنظيمي.
دراسات حالة لتطبيق التعلم الآلي في FinTech
يقدم التعلم الآلي قيمة لصناعة تطوير برمجيات FinTech. فيما يلي بعض دراسات الحالة الرائعة حول العالم.
1. كريدجينيكس
في عام 2022، حققت شركة Credgenics، وهي شركة هندية ناشئة SaaS متخصصة في الأتمتة القانونية وتحصيل الديون، مستوى 47 مليار دولار إجمالي القروض، بعد أن عالجت أكثر من 40 مليون قرض للبيع بالتجزئة.
استفاد أكثر من 100 عميل من المؤسسات من انخفاض التكاليف وأوقات التحصيل، وزيادة الكفاءة القانونية، وارتفاع معدلات الدقة والتحصيل بفضل حلولهم التي تدعم التعلم الآلي.
2. المعلومات التعاقدية الخاصة ببنك جيه بي مورجان تشيس
في عام 2017، كشف أكبر بنك في الولايات المتحدة عن منصة استخبارات العقود (COiN) التي استفادت بشكل كبير من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم الصوت والكتابة اليدوية.
كان الهدف الأساسي لـ COiN هو أتمتة العمليات اليدوية المتكررة كثيفة العمالة، مثل مراجعة اتفاقيات الائتمان التجارية، والتي تشير التقديرات إلى أنها تتطلب ما يصل إلى 360,000 ساعة عمل في حالة JPMorgan Chase. يمكن لـ COiN إكمال المهمة في بضع ثوانٍ.
3. ويلز فارجو
Wells Fargo هي شركة خدمات مالية عالمية يقع مقرها الرئيسي في الولايات المتحدة وتستخدم حلول التعلم الآلي مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، التعلم العميقوالشبكات العصبية وعوامل تمكين التحليلات التنبؤية للتعامل مع نقاط بيانات العميل الفردية والجماعية.
ما الذي يجعل هذا جدير بالملاحظة؟ القدرة على تحديد القصد من وراء صياغة العميل للشكاوى، والتي قد يتم التغاضي عنها أثناء قراءة النص النموذجية. وهذا يمكّن المنظمة من تبسيط العمليات وتقديم خدمات أكثر كفاءة وتعزيز علاقات أقوى مع العملاء.
وفي الختام
التكنولوجيا المالية ليست واحدة من العديد من الصناعات المهنية المعنية بنهاية العالم للذكاء الاصطناعي. هذا لا يعني أن المنظمات التجارية ليست قلقة بشأن العواقب المحتملة للبيانات الكاذبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي - أو أن المتخصصين في التكنولوجيا المالية لا يراقبون الأمور.
ومع ذلك، فإن معدل التحديث الأسرع الذي تفرضه التكنولوجيا لا يقتصر على التكنولوجيا المالية. إنه باسم التكنولوجيا التي تدفع التكنولوجيا المالية إلى الأمام وتبقيها متماسكة. وهذا ما يميز القوى العاملة في مجال التكنولوجيا المالية باعتبارها واحدة من أكثر القوى العاملة تقدمًا من الناحية التكنولوجية في أي صناعة. بالنسبة للكثيرين، هذا هو ما جذبهم إلى التكنولوجيا المالية في المقام الأول. خبراؤنا على دراية تامة بالوضع.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.fintechnews.org/how-is-machine-learning-changing-the-landscape-of-fintech/
