In dem Jahr, in dem künstliche Intelligenz (KI) ihr spektakulärstes öffentliches Debüt feierte, könnte es so aussehen, als wäre maschinelles Lernen (ML) zu einer Modeerscheinung geworden.
Es ist jedoch am weitesten von der Wahrheit entfernt. Auch wenn es vielleicht nicht mehr so beliebt ist wie früher, ist maschinelles Lernen auch heute noch sehr gefragt. Auf diese Weise kann Deep Learning zum Trainieren generativer KI genutzt werden. FinTech ist keine Ausnahme.
Mit einer prognostizierten globalen Marktgröße von etwa 158 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 und einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 18 % erreichen wir ein atemberaubendes Niveau $ 528 Milliarden 2030Maschinelles Lernen ist eines der wertvollsten Werkzeuge, die Finanzinstituten zur Prozessoptimierung zur Verfügung stehen. Und am Ende sparen Sie Kosten, da unsere neueste Studie zum Stand der KI sehr ausführlich ist.
Anwendungsfälle von maschinellem Lernen in FinTech
Maschinelles Lernen löst einige der Kernprobleme der Branche. Betrug betrifft beispielsweise mehr als nur Versicherungen oder Kryptowährungen. Darüber hinaus überschreitet eine strenge Einhaltung gesetzlicher Vorschriften Domänengrenzen. Unabhängig von Ihrer Branche oder Art Ihres Unternehmens bietet maschinelles Lernen im Finanzwesen vielfältige Möglichkeiten, Bedenken in Gewinne umzuwandeln.
1. Algorithmischer Handel
Viele Unternehmen nutzen die sehr erfolgreiche Taktik des algorithmischen Handels, um ihre Finanzentscheidungen zu automatisieren und das Transaktionsvolumen zu steigern. Dabei geht es um die Ausführung von Handelsaufträgen nach vorab geschriebenen Handelsanweisungen, die durch maschinelle Lernalgorithmen ermöglicht werden. Da es schwierig wäre, die Häufigkeit der mit der ML-Technologie durchgeführten Geschäfte manuell zu reproduzieren, investiert jedes bedeutende Finanzunternehmen in den algorithmischen Handel.
2. Betrug erkennen und verhindern
Lösungen für maschinelles Lernen im FinTech-Bereich lernen ständig und passen sich an neue Betrugsmuster an, wodurch die Sicherheit für den Betrieb und die Kunden Ihres Unternehmens verbessert wird. Dies steht im Gegensatz zur statischen Natur der klassischen regelbasierten Betrugserkennung.
Algorithmen für maschinelles Lernen können verdächtige Aktivitäten und komplizierte Betrugsmuster mit großer Genauigkeit erkennen, indem sie riesige Datensätze untersuchen.
IBM demonstriert, wie maschinelles Lernen (ML) Betrug bei bis zu 100 % der Transaktionen in Echtzeit erkennen kann, sodass Finanzinstitute Verluste minimieren und im Gefahrenfall umgehend Maßnahmen ergreifen können.
FinTech-Systeme, die maschinelles Lernen (ML) nutzen, können zahlreiche Formen von Betrug erkennen, darunter Identitätsdiebstahl, Kreditkartenbetrug, Zahlungsbetrug und Kontoübernahmen. Dies ermöglicht vollständige Sicherheit gegen eine Vielzahl von Bedrohungen.
3. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Regulatory Technology (RegTech)-Lösungen gehören zu den beliebtesten Anwendungsfällen des maschinellen Lernens im Bankwesen.
ML-Algorithmen können Korrelationen zwischen Empfehlungen erkennen, da sie umfangreiche Regulierungsdokumente lesen und daraus lernen können. Daher, Cloud-Lösungen Mit integrierten Algorithmen für maschinelles Lernen für den Finanzsektor können regulatorische Änderungen automatisch verfolgt und überwacht werden.
Bankorganisationen können auch Transaktionsdaten im Auge behalten, um Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Auf diese Weise kann ML gewährleisten, dass Verbrauchertransaktionen den regulatorischen Anforderungen entsprechen.
4. Börse
Die enormen Mengen kommerzieller Aktivitäten erzeugen große historische Datensätze, die ein endloses Lernpotenzial bieten. Aber historische Daten sind nur die Grundlage, auf der Prognosen basieren.
Algorithmen für maschinelles Lernen untersuchen Echtzeitdatenquellen wie Nachrichten und Transaktionsergebnisse, um Muster zu identifizieren, die die Funktionsweise des Aktienmarktes erklären. Der nächste Schritt für Händler besteht darin, ein Verhaltensmuster auszuwählen und zu bestimmen, welche Algorithmen für maschinelles Lernen sie in ihre Handelsstrategie integrieren möchten.
5. Analyse und Entscheidungsfindung
FinTech nutzt maschinelles Lernen, um große Datenmengen zuverlässig verarbeiten und verstehen zu können. Durch die Integration von Datenanalysediensten bietet es gründlich untersuchte Erkenntnisse, die die Entscheidungsfindung in Echtzeit beschleunigen und gleichzeitig Zeit und Geld sparen. Darüber hinaus verbessert diese Technologie die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Prognose zukünftiger Marktmuster.
Auch FinTech-Unternehmen können nutzen Predictive analytics Technologien zur Entwicklung innovativer, zukunftsweisender Lösungen, die sich an die sich ändernden Verbraucheranforderungen und Markttrends anpassen. Mithilfe der Zusammenarbeit von Datenanalysen und maschinellen Lerndiensten können FinTech-Unternehmen dank dieser proaktiven Strategie neue Finanzbedürfnisse vorhersehen und erfolgreich angehen.
Wie profitieren Unternehmen vom maschinellen Lernen im FinTech-Bereich?
Die oben genannten Punkte verdeutlichen die Anwendungsfälle des maschinellen Lernens, aber wie sieht es mit den Besonderheiten aus? Wie lassen sich die Hauptvorteile von ML im FinTech-Bereich am besten zusammenfassen, wenn man sich auf eine kleine Anzahl objektiver Stichpunkte beschränkt?
1. Wiederkehrende Prozesse automatisieren
Automatisierung ist wahrscheinlich der offensichtlichste Vorteil des maschinellen Lernens für FinTech und bietet mehrere Vorteile. Um Kundeninformationen in Echtzeit zu validieren, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind, können beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen den Kunden-Onboarding-Prozess beschleunigen.
Darüber hinaus spart die Automatisierung des Abgleichs von Finanztransaktionen Zeit und Geld, da die Notwendigkeit einer menschlichen Dateneingabe entfällt. Der Rest Ihres Teams wird auf subtilere Weise von der Automatisierung profitieren. Durch die ML-gesteuerte Automatisierung entfällt die mühsame Arbeit, die Ihre Fachkräfte daran hindert, an wichtigeren Projekten zu arbeiten.
2. Zuweisung von Ressourcen
Durch Mustererkennung sorgt maschinelles Lernen für die beste Verteilung von Mitteln, Arbeitskräften und Technologie. Wie bereits erwähnt, nutzen Robo-Berater maschinelles Lernen (ML) im FinTech-Investmentmanagement, um das Risikoprofil jedes Kunden zu bewerten und Vermögenswerte zuzuweisen, um sicherzustellen, dass das Portfolio jedes Kunden mit seinen finanziellen Zielen und seiner Risikotoleranz übereinstimmt.
Darüber hinaus bieten Chatbots, die auf maschinellem Lernen basieren, eine Kundenbetreuung rund um die Uhr, indem sie Ressourcen effizient zuweisen, um eine große Menge an Verbraucheranfragen zu bearbeiten. Auf diese Weise können FinTech-Unternehmen den Umfang ihrer Angebote erweitern, ohne dass die Betriebskosten wesentlich steigen.
3. Kostensenkung durch prädiktive Analysen
FinTech-Unternehmen können mithilfe von maschinellem Lernen gesteuerter prädiktiver Analyse Möglichkeiten zur Kostensenkung finden. Beispielsweise kann maschinelles Lernen (ML) bei der Kreditvergabe Kreditausfälle vorhersagen und es Kreditgebern so ermöglichen, Ressourcen effektiver einzusetzen, um potenzielle Verluste zu reduzieren.
Ein anderer Finanzstandort nutzt Kundenmusterforschung, um eine ähnliche Situation zu schaffen. Unternehmen können proaktiv Kunden binden und die Kosten für die Rekrutierung neuer Kunden senken, indem sie maschinelles Lernen nutzen, um die Kundenfluktuation vorherzusagen.
4. Datenverarbeitung
FinTech-Softwareentwicklung Unternehmen können Technologien wie die optische Zeichenerkennung (OCR) und andere automatisierte Dokumentenverarbeitungssysteme nutzen, um wichtige datengesteuerte Erkenntnisse zu gewinnen, da maschinelles Lernen die Verarbeitung und Analyse umfangreicher Daten übernimmt.
Dies reduziert die Abhängigkeit eines Unternehmens von großen Datenanalyseteams und die damit verbundenen Kosten erheblich, indem Prozesse wie die Bearbeitung von Kreditanträgen, KYC-Prüfungen (Know Your Customer) und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften automatisiert werden.
Fallstudien zur Implementierung von maschinellem Lernen in FinTech
Maschinelles Lernen bietet der FinTech-Softwareentwicklungsbranche einen Mehrwert. Hier finden Sie einige großartige Fallstudien rund um den Globus.
1. Credgenik
Im Jahr 2022 erreichte Credgenics, ein indisches SaaS-Startup, das sich auf Rechtsautomatisierung und Inkasso spezialisiert hat, einen Gesamtkreditbestand von 47 Milliarden US-Dollar, nachdem über 40 Millionen Privatkredite bearbeitet wurden.
Über 100 Unternehmenskunden haben aufgrund ihrer auf maschinellem Lernen basierenden Lösungen von geringeren Kosten und Inkassozeiten, einer höheren Rechtseffizienz sowie höheren Lösungs- und Inkassoquoten profitiert.
2. Die Vertragsinformationen von JPMorgan Chase
Im Jahr 2017 stellte die größte Bank der USA eine Contract-Intelligence-Plattform (COiN) vor, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) stark nutzte, um Computern das Verstehen von Sprache und Handschrift zu ermöglichen.
Das Hauptziel von COiN bestand darin, arbeitsintensive, sich wiederholende manuelle Prozesse wie die Überprüfung von Handelskreditverträgen zu automatisieren, was im Fall von JPMorgan Chase schätzungsweise bis zu 360,000 Arbeitsstunden erforderte. COiN könnte die Aufgabe in wenigen Sekunden erledigen.
3 Wells Fargo
Wells Fargo ist ein weltweit tätiges Finanzdienstleistungsunternehmen mit Hauptsitz in den Vereinigten Staaten, das maschinelle Lernlösungen wie NLP einsetzt. tiefe Lernen, neuronale Netze und prädiktive Analysefunktionen zur Verarbeitung einzelner und großer Kundendatenpunkte.
Was macht das bemerkenswert? Die Fähigkeit, die Absicht hinter der Formulierung eines Kunden in Beschwerden zu erkennen, die bei einer typischen Transkriptlesung möglicherweise übersehen wird. Dies ermöglicht es der Organisation, Abläufe zu rationalisieren, effizientere Dienstleistungen anzubieten und stärkere Kundenbeziehungen zu fördern.
Zusammenfassung
FinTech ist keine von mehreren Branchen, die sich Sorgen über KI-Apokalypsen machen. Das heißt nicht, dass Handelsorganisationen sich keine Sorgen über die möglichen Auswirkungen KI-gestützter falscher Daten machen – oder dass FinTech-Experten die Dinge nicht im Auge behalten.
Die durch die Technologie erzwungene schnellere Modernisierung ist jedoch keine Besonderheit von FinTech. Es ist der Name der Technologie, die FinTech vorantreibt und zusammenhält. Es ist das, was die FinTech-Belegschaft zu einer der technologisch fortschrittlichsten in der Branche macht. Für viele ist es genau das, was sie überhaupt zum FinTech-Bereich geführt hat. Unsere Experten sind mit der Situation bestens vertraut.
