Τη χρονιά που η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έκανε το πιο θεαματικό δημόσιο ντεμπούτο της, μπορεί να φαίνεται ότι η μηχανική μάθηση (ML) έχει περιοριστεί σε μόδα.
Ωστόσο, είναι ό,τι πιο απομακρυσμένο από την αλήθεια. Ακόμα κι αν μπορεί να μην είναι τόσο δημοφιλής όσο πριν, η μηχανική εκμάθηση εξακολουθεί να είναι μεγάλη ζήτηση σήμερα. Αυτό γίνεται έτσι ώστε η βαθιά μάθηση να μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Το FinTech δεν αποτελεί εξαίρεση.
Με προβλεπόμενο μέγεθος παγκόσμιας αγοράς περίπου 158 δισεκατομμυρίων δολαρίων ΗΠΑ το 2020 και αύξηση με σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 18% (CAGR) για να φτάσει σε ένα εκπληκτικό $ 528 δισ. ευρώ από 2030, η μηχανική μάθηση είναι ένα από τα πιο πολύτιμα εργαλεία που διαθέτουν τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα για βελτιστοποίηση διαδικασιών. Και στο τέλος, καθώς η πιο πρόσφατη μελέτη μας για την κατάσταση της τεχνητής νοημοσύνης πηγαίνει σε μεγάλο βάθος, εξοικονομήστε έξοδα.
Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις μηχανικής μάθησης στο FinTech
Η μηχανική μάθηση λύνει ορισμένα από τα βασικά ζητήματα του κλάδου. Η απάτη, για παράδειγμα, επηρεάζει περισσότερο από την απλή ασφάλιση ή τα κρυπτονομίσματα. Επιπλέον, η ισχυρή κανονιστική συμμόρφωση υπερβαίνει τα όρια του τομέα. Ανεξάρτητα από τον κλάδο ή τον τύπο της επιχείρησής σας, η μηχανική εκμάθηση στα χρηματοοικονομικά προσφέρει μια ποικιλία τρόπων μετατροπής των ανησυχιών σε κέρδη.
1. Αλγοριθμική διαπραγμάτευση
Πολλές επιχειρήσεις χρησιμοποιούν την πολύ επιτυχημένη τακτική των αλγοριθμικών συναλλαγών για να αυτοματοποιήσουν τις οικονομικές τους επιλογές και να ενισχύσουν τον όγκο συναλλαγών. Συνεπάγεται την εκτέλεση εντολών διαπραγμάτευσης σύμφωνα με προ-γραπτές οδηγίες συναλλαγών που γίνονται εφικτές από αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Δεδομένου ότι θα ήταν δύσκολο να αναπαραχθεί χειροκίνητα η συχνότητα των συναλλαγών που γίνονται από την τεχνολογία ML, κάθε σημαντική χρηματοοικονομική εταιρεία επενδύει σε αλγοριθμικές συναλλαγές.
2. Ανίχνευση και πρόληψη απάτης
Οι λύσεις μηχανικής εκμάθησης στο FinTech μαθαίνουν συνεχώς και προσαρμόζονται σε νέα μοτίβα απάτης, βελτιώνοντας την ασφάλεια για τις λειτουργίες και τους πελάτες της εταιρείας σας. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τη στατική φύση του κλασικού εντοπισμού απάτης βάσει κανόνων.
Οι αλγόριθμοι για τη μηχανική μάθηση μπορούν να εντοπίσουν ύποπτη δραστηριότητα και περίπλοκα μοτίβα απάτης με μεγάλη ακρίβεια εξετάζοντας τεράστια σύνολα δεδομένων.
Η IBM δείχνει πώς η μηχανική μάθηση (ML) μπορεί να εντοπίσει την απάτη σε έως και 100% των συναλλαγών σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντας στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να ελαχιστοποιούν τις απώλειες και να λαμβάνουν άμεσα μέτρα σε περίπτωση κινδύνου.
Τα συστήματα FinTech που χρησιμοποιούν μηχανική εκμάθηση (ML) μπορούν να ανιχνεύσουν πολλές μορφές απάτης, όπως κλοπή ταυτότητας, απάτη με πιστωτικές κάρτες, απάτες πληρωμών και εξαγορές λογαριασμών. Αυτό επιτρέπει την πλήρη ασφάλεια έναντι ενός ευρέος φάσματος απειλών.
3. Κανονιστική συμμόρφωση
Οι λύσεις κανονιστικής τεχνολογίας (RegTech) είναι από τις πιο δημοφιλείς περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης στον τραπεζικό τομέα.
Οι αλγόριθμοι ML μπορούν να εντοπίσουν συσχετίσεις μεταξύ συστάσεων, καθώς μπορούν να διαβάσουν και να μάθουν από τεράστια ρυθμιστικά έγγραφα. Ετσι, λύσεις cloud με ενσωματωμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για τον χρηματοοικονομικό τομέα μπορεί να παρακολουθεί και να παρακολουθεί αυτόματα τις ρυθμιστικές αλλαγές.
Οι τραπεζικοί οργανισμοί μπορούν επίσης να παρακολουθούν τα δεδομένα συναλλαγών για να εντοπίσουν παρατυπίες. Η ML μπορεί να εγγυηθεί ότι οι συναλλαγές των καταναλωτών πληρούν τις κανονιστικές απαιτήσεις με αυτόν τον τρόπο.
4. Χρηματιστήριο
Οι τεράστιοι όγκοι εμπορικής δραστηριότητας δημιουργούν μεγάλα σύνολα ιστορικών δεδομένων που παρουσιάζουν ατελείωτες δυνατότητες εκμάθησης. Όμως τα ιστορικά δεδομένα είναι απλώς το θεμέλιο πάνω στο οποίο χτίζονται οι προβλέψεις.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εξετάζουν πηγές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, όπως ειδήσεις και αποτελέσματα συναλλαγών, για να εντοπίσουν μοτίβα που εξηγούν τη λειτουργία του χρηματιστηρίου. Το επόμενο βήμα για τους εμπόρους είναι να επιλέξουν ένα μοτίβο συμπεριφοράς και να καθορίσουν ποιους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης θα ενσωματώσουν στη στρατηγική συναλλαγών τους.
5. Ανάλυση και λήψη αποφάσεων
Η FinTech χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση για να χειρίζεται και να κατανοεί μεγάλες ποσότητες δεδομένων αξιόπιστα. Μέσω της ενσωμάτωσης των υπηρεσιών ανάλυσης δεδομένων, προσφέρει διεξοδικά διερευνημένα insights που επιταχύνουν τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα. Επιπλέον, αυτή η τεχνολογία βελτιώνει την ταχύτητα και την ακρίβεια της πρόβλεψης των μελλοντικών προτύπων της αγοράς.
Οι εταιρείες FinTech μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν αναλυτικές προβλέψεις τεχνολογίες για την ανάπτυξη καινοτόμων, προνοητικών λύσεων που προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες απαιτήσεις των καταναλωτών και στις τάσεις της αγοράς. Με τη βοήθεια των υπηρεσιών ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης που συνεργάζονται, οι εταιρείες FinTech μπορούν να προβλέψουν και να αντιμετωπίσουν με επιτυχία νέες οικονομικές ανάγκες χάρη σε αυτήν την προληπτική στρατηγική.
Πώς επωφελούνται οι εταιρείες από τη μηχανική εκμάθηση στο FinTech;
Τα παραπάνω σημεία υπογραμμίζουν τις περιπτώσεις χρήσης μηχανικής μάθησης, αλλά τι γίνεται με τις ιδιαιτερότητες; Πώς μπορούν να συνοψιστούν καλύτερα τα κύρια πλεονεκτήματα της ML στο FinTech εάν περιορίζονται σε έναν μικρό αριθμό αντικειμενικών σημείων;
1. Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων διαδικασιών
Ο αυτοματισμός είναι πιθανότατα το πιο προφανές όφελος μηχανικής εκμάθησης για το FinTech, έχοντας πολλά πλεονεκτήματα. Για την επικύρωση πληροφοριών πελάτη σε πραγματικό χρόνο χωρίς να απαιτείται μη αυτόματη εισαγωγή, για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν να επιταχύνουν τη διαδικασία ενσωμάτωσης του πελάτη.
Επιπλέον, καταργώντας την ανάγκη εισαγωγής ανθρώπινων δεδομένων, η αυτοματοποίηση της συμφωνίας οικονομικών συναλλαγών εξοικονομεί χρόνο και χρήμα. Η υπόλοιπη ομάδα σας θα επωφεληθεί από την αυτοματοποίηση με πιο λεπτούς τρόπους. Ο αυτοματισμός που βασίζεται σε ML αφαιρεί την κουραστική εργασία που εμποδίζει τους επαγγελματίες σας να εργάζονται σε πιο σημαντικά έργα.
2. Κατανομή πόρων
Μέσω της αναγνώρισης προτύπων, η μηχανική εκμάθηση καθιερώνει την καλύτερη κατανομή κεφαλαίων, εργασίας και τεχνολογίας. Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, οι ρομπο-σύμβουλοι χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση (ML) στη διαχείριση επενδύσεων FinTech για να αξιολογήσουν το προφίλ κινδύνου κάθε πελάτη και να κατανείμουν περιουσιακά στοιχεία διασφαλίζοντας ότι το χαρτοφυλάκιο κάθε πελάτη είναι σε συγχρονισμό με τους οικονομικούς στόχους και την ανοχή κινδύνου.
Επιπλέον, τα chatbot που τροφοδοτούνται από μηχανική εκμάθηση προσφέρουν 24ωρη εξυπηρέτηση πελατών κατανέμοντας αποτελεσματικά τους πόρους για τη διαχείριση μεγάλου όγκου ερωτημάτων καταναλωτών. Με αυτόν τον τρόπο, οι εταιρείες FinTech μπορούν να αυξήσουν το εύρος των προσφορών τους χωρίς να αυξήσουν σημαντικά το λειτουργικό κόστος.
3. Μείωση κόστους μέσω προγνωστικών αναλύσεων
Οι εταιρείες FinTech μπορούν να βρουν ευκαιρίες για μείωση του κόστους με τη βοήθεια προγνωστικών αναλύσεων που βασίζονται στη μηχανική μάθηση. Για παράδειγμα, στη μηχανική εκμάθηση δανεισμού (ML) μπορεί να προβλέψει τις αθετήσεις δανείων, επιτρέποντας στους δανειστές να ξοδεύουν πόρους πιο αποτελεσματικά για να μειώσουν τις πιθανές απώλειες.
Μια άλλη οικονομική τοποθεσία χρησιμοποιεί έρευνα προτύπων πελατών για να δημιουργήσει μια παρόμοια κατάσταση. Οι επιχειρήσεις μπορούν να διατηρήσουν προληπτικά πελάτες και να μειώσουν το κόστος πρόσληψης νέων χρησιμοποιώντας τη μηχανική εκμάθηση για να προβλέψουν τον κύκλο εργασιών των πελατών.
4. Επεξεργασία δεδομένων
Ανάπτυξη λογισμικού FinTech Οι εταιρείες μπορούν να αξιοποιήσουν τεχνολογίες όπως η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR) και άλλα αυτοματοποιημένα συστήματα επεξεργασίας εγγράφων για να εξάγουν σημαντικές πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα, καθώς η μηχανική μάθηση χειρίζεται μεγάλης κλίμακας επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων.
Αυτό μειώνει σημαντικά την εξάρτηση μιας εταιρείας από μεγάλες ομάδες ανάλυσης δεδομένων και το σχετικό κόστος, αυτοματοποιώντας διαδικασίες όπως η επεξεργασία αιτήσεων δανείου, οι έλεγχοι Know Your Customer (KYC) και η συμμόρφωση με τους κανονισμούς.
Μελέτες περίπτωσης εφαρμογής μηχανικής μάθησης στο FinTech
Η μηχανική μάθηση έχει προσφέρει αξία στη βιομηχανία ανάπτυξης λογισμικού FinTech. Εδώ είναι μερικές σπουδαίες περιπτωσιολογικές μελέτες σε όλο τον κόσμο.
1. Credgenics
Το 2022, η Credgenics, μια ινδική startup SaaS που ειδικεύεται στον νομικό αυτοματισμό και την είσπραξη χρεών, πέτυχε Συνολικό βιβλίο δανείων 47 δισεκατομμυρίων δολαρίων, έχοντας διεκπεραιώσει πάνω από 40 εκατομμύρια δάνεια λιανικής.
Περισσότεροι από 100 εταιρικοί πελάτες έχουν επωφεληθεί από το χαμηλότερο κόστος και τους χρόνους συλλογής, την αυξημένη νομική αποτελεσματικότητα και τα υψηλότερα ποσοστά ανάλυσης και συλλογής λόγω των λύσεών τους που υποστηρίζονται από μηχανική εκμάθηση.
2. Η νοημοσύνη του συμβολαίου της JPMorgan Chase
Το 2017, η μεγαλύτερη τράπεζα στις ΗΠΑ παρουσίασε μια πλατφόρμα συμβάσεων νοημοσύνης (COiN) που αξιοποίησε σε μεγάλο βαθμό την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) για να επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν τη φωνή και το χειρόγραφο.
Ο πρωταρχικός στόχος του COiN ήταν να αυτοματοποιήσει τις επαναλαμβανόμενες χειροκίνητες διαδικασίες έντασης εργασίας, όπως η αναθεώρηση εμπορικών συμβάσεων πίστωσης, που εκτιμήθηκε ότι απαιτούσαν έως και 360,000 ώρες εργασίας στην περίπτωση της JPMorgan Chase. Το COiN θα μπορούσε να ολοκληρώσει την εργασία σε λίγα δευτερόλεπτα.
3 Wells Fargo
Η Wells Fargo είναι μια παγκόσμια εταιρεία χρηματοοικονομικών υπηρεσιών με έδρα τις Ηνωμένες Πολιτείες και χρησιμοποιεί λύσεις μηχανικής μάθησης όπως το NLP, βαθιά μάθηση, νευρωνικά δίκτυα και προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία που επιτρέπουν τον χειρισμό μεμονωμένων και μαζικών σημείων δεδομένων πελατών.
Τι το κάνει αυτό αξιοσημείωτο; Η ικανότητα εντοπισμού της πρόθεσης πίσω από τη διατύπωση ενός πελάτη στα παράπονα, η οποία μπορεί να αγνοηθεί κατά τη διάρκεια μιας τυπικής ανάγνωσης μεταγραφής. Αυτό δίνει τη δυνατότητα στον οργανισμό να εξορθολογίσει τις λειτουργίες, να παρέχει πιο αποτελεσματικές υπηρεσίες και να ενθαρρύνει ισχυρότερες σχέσεις με τους πελάτες.
Συμπέρασμα
Η FinTech δεν είναι μία από τις πολλές επαγγελματικές βιομηχανίες που ανησυχούν για τις αποκαλύψεις της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό δεν σημαίνει ότι οι εμπορικοί οργανισμοί δεν ανησυχούν για τις πιθανές συνέπειες των ψευδών δεδομένων που τροφοδοτούνται από AI — ή ότι οι επαγγελματίες του FinTech δεν παρακολουθούν τα πράγματα.
Ωστόσο, κανένας από τους ταχύτερους ρυθμούς εκσυγχρονισμού που επιβάλλεται από την τεχνολογία δεν είναι μοναδικός στο FinTech. Είναι στο όνομα της τεχνολογίας που οδηγεί τη FinTech μπροστά και τη διατηρεί ενωμένη. Είναι αυτό που διαφοροποιεί το εργατικό δυναμικό της FinTech ως ένα από τα πιο προηγμένα τεχνολογικά σε κάθε κλάδο. Για πολλούς, αυτό είναι που τους τράβηξε αρχικά στο FinTech. Οι ειδικοί μας είναι εξοικειωμένοι με την κατάσταση.
