Fintech hat sich in den letzten Jahren radikal weiterentwickelt, nicht zuletzt dank künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). KI und ML beeinflussen alles, vom Kernbetrieb bis hin zur Art und Weise, wie wir kritische Entscheidungen treffen, und haben Einzug in die Praxis gehalten
jeden Spalt des Finanzsektors. Aus diesem Grund sind die KI-Ausgaben im Fintech-Bereich so hoch

vorhergesagt zwischen 2019 und Ende dieses Jahres mehr als verdreifacht haben. Aber wohin geht diese KI-Investition? Und wie prägen KI und ML die Zukunft der Fintech?  

Sieben Wege, wie KI und ML Fintech verändern 

Robo-Berater  

Die Idee der Robo-Advisors ist nichts besonders Neues. Sie sind seit der Einführung von Wealthfront (früher bekannt als KaChing) im Jahr 2008 auf dem Vormarsch. Aber ihre Fähigkeiten und die Art und Weise, wie sie funktionieren, unterscheiden sich völlig von ihrer ursprünglichen Inkarnation.
dank KI und ML. Algorithmengesteuerte Robo-Berater haben sich von Kontrollkästchen-Fragebögen zu echten digitalen Investment-Portfoliomanagern entwickelt, die in der Lage sind, maßgeschneiderte Anlageberatung in Bezug auf die individuellen finanziellen Ziele und Situationen jedes Benutzers bereitzustellen.
Und das können sie nur durch KI und ML erreichen.   

Prozessoptimierung  

Prozessoptimierung ist wahrscheinlich das, woran die meisten Menschen denken, wenn es um die Anwendung von KI und ML geht. Und im Fintech-Bereich haben sie alles beschleunigt, von der Berichterstellung bis zum Kundenservice. Durch die Automatisierung dieser sich wiederholenden, zeitaufwändigen Aufgaben, KI und ML
haben Prozesse optimiert, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger Steigerung der Produktivität führt. Anstatt das Personal zu ersetzen – wie es bei KI und ML immer der Fall war – geben sie ihnen die Möglichkeit, sich auf die Themen zu konzentrieren, bei denen die Technologie möglicherweise nicht zur Verfügung steht
so nützlich.  

Im weiteren Verlauf werden KI und ML ihren Wert in diesem Bereich durch den Einsatz in der Big-Data-Analyse weiter steigern. Damit können Fintech-Unternehmen endlich den Wert der Daten maximieren, auf die sie zugreifen, die sie aber nicht einfach analysieren können
jahrelang. Die Geschwindigkeit, die KI und ML bereits in die Fintech-Branche bringen, wird um mehr Intelligenz erweitert.  

Kreditwürdigkeit  

KI und ML haben bereits erhebliche Auswirkungen auf die Kreditwürdigkeitsprüfung. Indem sie es Marken ermöglichen, auf die traditionellen – manche würden sagen antiquierten – Methoden etablierter Kreditbewertungsagenturen zu verzichten, ermöglichen KI und ML die Analyse vieler persönlicher Datenpunkte.
Bereitstellung einer weitaus genaueren und individuelleren Beurteilung der Kreditwürdigkeit. Und die Öffnung finanzieller Türen für Menschen und Unternehmen, denen zuvor möglicherweise alle Kreditmöglichkeiten verschlossen waren, und die Gewinnung neuer, risikoärmerer Kunden zu Finanzinstituten.
Das bedeutet natürlich eine schnellere und effizientere Kreditgenehmigung.  

Sicherheit  

Sicherheit ist seit Jahrzehnten für alle Fintechs das oberste Gebot, und da der Kampf gegen Betrug immer intensiver wird, bieten KI und ML einige der innovativsten Lösungen. Von der Dokumentenanalyse bis zur Überwachung von Transaktionsmustern, KI und ML
Ermöglichen Sie Fintechs, betrügerische Aktivitäten schnell zu erkennen und darauf zu reagieren und so ein sichereres Finanzumfeld für alle zu schaffen.  

Kundenservice   

Der Kundenservice ist für die meisten Unternehmen ein ständiger Schwerpunkt, und KI und ML arbeiten daran, die Art und Weise, wie er im Finanzdienstleistungssektor bereitgestellt wird, zu verändern. Fortschrittliche Chatbots bieten personalisierte und sofortige Antworten auf Kundenanfragen. Die schnelle Bearbeitung
Die Datenmenge ermöglicht es Chatbots und Kundendienstmitarbeitern, maßgeschneiderte Dienstleistungen und Beratung zu Produkten anzubieten, die auf die Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind, sowie Lösungen, die individuelle Probleme lösen können. Fintechs können einen proaktiven Ansatz für den Kundenservice verfolgen
macht die Brandbekämpfung überflüssig und ersetzt sie durch ein dynamisches, personalisiertes und zufriedenstellendes Kundenerlebnis.  

Personalisiertes Marketing  

Die DSGVO hat die Art und Weise verändert, wie die meisten Unternehmen digitales Marketing angehen. Die Zeiten des pauschalen E-Mail-Versands sind vorbei, stattdessen sehen wir einen differenzierteren Ansatz, und KI und ML beschleunigen und verbessern diesen mit einem Grad an Personalisierung, der bisher unerreichbar war.
Wir haben die Rolle von Chatbots und virtuellen Assistenten besprochen, aber mit KI, die in der Lage ist, Kundendaten wie vergangene Transaktionen, Suchverläufe und Social-Media-Aktivitäten zu nutzen, um personalisierte Marketingstrategien und -empfehlungen zu entwickeln und sofort zu vermarkten
wird interessanter und effektiver.  

Predictive Analytics  

Mit KI und ML sind Analysen viel schneller, einfacher und präziser geworden, was für Fintechs mehrere Auswirkungen hat. Wie oben erwähnt, bietet es die Möglichkeit, Kunden für das Marketing genau zu segmentieren. Es ermöglicht Fintech-Unternehmen, große Kundenmengen zu analysieren
Daten, die Vorhersagen zukünftiger Verhaltensweisen und Präferenzen genauer machen. Und es ermöglicht die maßgeschneiderte Anpassung von Dienstleistungen und Produkten an die Kundenbedürfnisse auf individueller und Gruppenebene, wodurch die Marktanforderungen vorhergesehen werden können und Unternehmen dies ermöglichen
Bleiben Sie an der Spitze Ihrer Branche.  

Die Integration von KI und ML in Fintech hat zu einem fast vollständigen Paradigmenwechsel für die Branche auf allen Ebenen geführt. Vom Kundenservice über die Produktplanung bis hin zur Kernverwaltung wird die Fintech-Landschaft grundlegend umgestaltet und verbessert
Effizienz, Erlebnisse, Dienstleistungen und Personalisierung, die Kunden und Unternehmen gleichermaßen Vorteile bringen. Und die Reise ist noch lange nicht zu Ende. Sowohl KI als auch ML stecken noch in den Kinderschuhen und das Potenzial, das sie in die Fintech einbringen können, ist erst an der Oberfläche
ist kaum zerkratzt.  

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs