Die Grenze zwischen einer gewöhnlichen Finanzverwaltungs-App und einem leistungsstarken Finanzassistenten liegt im Einsatz künstlicher Intelligenz. Laut Mordor Intelligence ist die globale KI im FinTech Der Markt wird bis 26.67 voraussichtlich 2026 Milliarden US-Dollar erreichen. MobiDev einen Blick auf einige erweiterte Funktionen geworfen, die auf dieser Technologie basieren.
Biometrische Authentifizierung
Biometrische Authentifizierungstechnologie gilt als eine der zuverlässigsten Methoden zum Schutz von Daten. Es kann durch Gesichtserkennung, Iris-Scannen, Fingerabdruckidentifikation oder Sprachüberprüfung implementiert werden. Jede Option hat jedoch ihre Implementierungsmerkmale. Beispielsweise ist das Erstellen von Iris-Scans auf Mobilgeräten und Desktops ohne spezielle Hardware nicht möglich, da die Auflösung herkömmlicher Kameras nicht ausreicht.
Gesprächsmaschine
Basierend auf Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Natural Language Understanding (NLU)-Technologie ermöglicht die Conversational Engine eine reibungslose Kommunikation zwischen einer Finanz-App und ihren Benutzern. KI-Sprachassistenten verwenden das Mikrofon eines Geräts, um Sprachanfragen zu empfangen. Zuallererst müssen sie einen Befehl (ein Wakeword) erkennen, der dabei hilft, das Gerät aufzuwecken, da virtuelle Assistenten normalerweise passiv zuhören. Darüber hinaus gehen nach dem Auslösen die Spracherkennung, die Sprachanalyse und die Sprachverarbeitung an die Arbeit, und die Magie geschieht.
Predictive und Prescriptive Analytics-Modul
Persönliche Finanzassistenten-Apps können Benutzerverhaltensmuster erkennen und Vorhersagen über zukünftige Einnahmen und Ausgaben der Benutzer treffen. Dies geschieht dank Statistiken und Modellierungstechniken. Vorhersagen basieren auf historischen Daten von Kontotransaktionen, die von maschinellen Lernalgorithmen unterstützt werden. Predictive Analytics lässt Benutzer für die Zukunft planen und sagt ihnen, wie sie ihre finanziellen Ziele am besten erreichen können, indem sie wie ein echter Finanzberater agieren.
Quittungserkennung
Zur Erkennung des Belegs extrahiert das System den Text aus dem Foto Ihres Belegs und analysiert ihn, um festzustellen, welche Daten den im System eingebetteten Kategorien entsprechen. Danach analysiert das Modul vorhandene Ausgabenkategorien und sucht nach geeigneten, um Informationen aus einem neuen Beleg hinzuzufügen.
Die größte Herausforderung besteht darin, dass Belege in unterschiedlichen Formaten dargestellt werden können, was die Analyse von Informationen und deren weitere Verteilung erschwert. Hier brauchen Sie effektive Machine-Learning-Modelle.
Ausführlichere Informationen zum Erstellen einer KI-gestützten Finanzassistenten-App finden Sie unter:
https://mobidev.biz/blog/how-to-build-an-ai-powered-financial-assistant-app
MobiDev ist ein internationales Softwareentwicklungsunternehmen mit Niederlassungen in Polen und der Ukraine. Das Unternehmen konzentriert sich darauf, Visionären bei der Entwicklung ihrer Produkte zu helfen. MobiDev investiert in Technologieforschung und verfügt über jahrelange Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Lösungen, der Implementierung von maschinellem Lernen, Augmented Reality und IoT.
