Sinä vuonna, jolloin tekoäly (AI) sai näyttävimmän julkisen debyyttinsä, saattaa näyttää siltä, että koneoppiminen (ML) on vähentynyt muotiin.
Se on kuitenkin kauimpana mahdollista totuudesta. Vaikka se ei ehkä olisikaan yhtä suosittua kuin ennen, koneoppiminen on edelleen erittäin kysyttyä. Tämä on siksi, että syväoppimista voidaan käyttää generatiivisen tekoälyn harjoittamiseen. FinTech ei ole poikkeus.
Maailmanmarkkinoiden ennustetaan olevan noin 158 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2020 ja kasvavat 18 %:n vuosittaisella kasvuvauhdilla (CAGR) saavuttaakseen huikean $ 528 miljardia 2030, koneoppiminen on yksi arvokkaimmista rahoituslaitosten käytettävissä olevista työkaluista prosessien optimointiin. Ja lopuksi, kun viimeisin State of AI -tutkimuksemme menee syvälle, säästä kuluja.
Koneoppimisen käyttötapaukset FinTechissä
Koneoppiminen ratkaisee joitakin alan ydinongelmia. Esimerkiksi petokset vaikuttavat enemmän kuin vain vakuutuksiin tai kryptovaluuttoihin. Lisäksi vahva säännöstenmukaisuus ylittää toimialueen rajat. Toimialastasi tai yritystyypistäsi riippumatta rahoituksen koneoppiminen tarjoaa useita tapoja muuttaa huolenaiheet hyödyiksi.
1. Algoritminen kaupankäynti
Monet yritykset käyttävät erittäin onnistunutta algoritmista kaupankäyntiä automatisoidakseen taloudellisia valintojaan ja lisätäkseen transaktioiden määrää. Se edellyttää kaupankäyntimääräysten suorittamista koneoppimisalgoritmien mahdollistamien ennalta kirjoitettujen kaupankäyntiohjeiden mukaisesti. Koska ML-tekniikalla tehtyjen kauppojen tiheyttä olisi vaikea toistaa manuaalisesti, jokainen merkittävä rahoitusyhtiö sijoittaa algoritmiseen kauppaan.
2. Petosten havaitseminen ja estäminen
FinTechin koneoppimisratkaisut oppivat jatkuvasti ja mukautuvat uusiin huijausmalleihin, mikä parantaa yrityksesi toimintojen ja asiakkaiden turvallisuutta. Tämä on ristiriidassa klassisen sääntöihin perustuvan petosten havaitsemisen staattisen luonteen kanssa.
Koneoppimisen algoritmit voivat tunnistaa epäilyttävän toiminnan ja monimutkaiset petosmallit erittäin tarkasti tutkimalla laajoja tietojoukkoja.
IBM osoittaa, kuinka koneoppiminen (ML) voi tunnistaa petokset jopa 100 %:ssa tapahtumista reaaliajassa, jolloin rahoituslaitokset voivat minimoida tappiot ja ryhtyä toimiin ripeästi vaaratilanteessa.
Koneoppimista (ML) käyttävät FinTech-järjestelmät voivat havaita useita petosmuotoja, mukaan lukien identiteettivarkaudet, luottokorttipetokset, maksupetokset ja tilien haltuunotot. Tämä mahdollistaa täydellisen suojan monenlaisia uhkia vastaan.
3. Säännösten noudattaminen
Regulatory Technology (RegTech) -ratkaisut ovat yksi suosituimmista koneoppimisen käyttötapauksista pankkitoiminnassa.
ML-algoritmit voivat tunnistaa suositusten välisiä korrelaatioita, koska ne voivat lukea ja oppia valtavista sääntelypapereista. Täten, pilviratkaisut integroiduilla koneoppimisalgoritmeilla rahoitussektorille voi automaattisesti seurata ja valvoa säännösten muutoksia.
Pankkiorganisaatiot voivat myös pitää silmällä tapahtumatietoja havaitakseen sääntöjenvastaisuuksia. ML voi taata, että kuluttajatapahtumat täyttävät säännösten vaatimukset tällä tavalla.
4. Osakemarkkinat
Valtavat kaupallisen toiminnan määrät luovat suuria historiallisia tietokokonaisuuksia, jotka tarjoavat loputtoman oppimispotentiaalin. Mutta historialliset tiedot ovat vain perusta, jolle ennusteet rakennetaan.
Koneoppimisalgoritmit tarkastelevat reaaliaikaisia tietolähteitä, kuten uutisia ja transaktiotuloksia, tunnistaakseen kuvioita, jotka selittävät osakemarkkinoiden toimintaa. Seuraava askel kauppiaille on valita käyttäytymismalli ja määrittää, mitkä koneoppimisalgoritmit sisällytetään kaupankäyntistrategiaansa.
5. Analyysi ja päätöksenteko
FinTech käyttää koneoppimista käsittelemään ja ymmärtämään suuria tietomääriä luotettavasti. Tietojen analysointipalvelujen integroinnin ansiosta se tarjoaa perusteellisesti tutkittuja oivalluksia, jotka nopeuttavat reaaliaikaista päätöksentekoa säästäen samalla aikaa ja rahaa. Lisäksi tämä tekniikka parantaa tulevien markkinamallien ennustamisen nopeutta ja tarkkuutta.
Myös FinTech-yritykset voivat käyttää ennustava analyysi teknologioita kehittääkseen innovatiivisia, eteenpäin suuntautuvia ratkaisuja, jotka mukautuvat muuttuviin kuluttajien vaatimuksiin ja markkinatrendeihin. Yhdessä toimivan data-analytiikan ja koneoppimispalvelujen avulla FinTech-yritykset voivat ennakoida ja vastata menestyksekkäästi uusiin taloustarpeisiin tämän ennakoivan strategian ansiosta.
Miten yritykset hyötyvät FinTechin koneoppimisesta?
Yllä olevat kohdat korostavat koneoppimisen käyttötapauksia, mutta entä yksityiskohdat? Miten ML:n tärkeimmät edut FinTechissä voidaan tiivistää parhaiten, jos ne rajoittuvat pieneen määrään objektiivisia luettelopisteitä?
1. Toistuvien prosessien automatisointi
Automaatio on luultavasti ilmeisin koneoppimisen hyöty FinTechille, jolla on useita etuja. Esimerkiksi koneoppimisalgoritmit voivat nopeuttaa asiakkaan käyttöönottoprosessia asiakastietojen tarkistamiseksi reaaliajassa ilman manuaalista syöttöä.
Lisäksi poistamalla ihmisten tietojen syöttämisen välttämättömyys, rahoitustapahtumien täsmäytyksen automatisointi säästää aikaa ja rahaa. Muu tiimisi hyötyy automaatiosta hienovaraisemmilla tavoilla. ML-ohjattu automaatio poistaa ikävän työn, joka estää ammattilaistasi tekemästä tärkeämpiä projekteja.
2. Resurssien kohdentaminen
Mallintunnistuksen avulla koneoppiminen määrittää varojen, työvoiman ja teknologian parhaan allokoinnin. Kuten aiemmin todettiin, robo-neuvojat käyttävät koneoppimista (ML) FinTech-sijoitusten hallinnassa arvioidakseen kunkin asiakkaan riskiprofiilia ja allokoidakseen varoja varmistaakseen, että kunkin asiakkaan salkku on synkronoitu heidän taloudellisten tavoitteidensa ja riskinsietokykynsä kanssa.
Lisäksi koneoppimiseen perustuvat chatbotit tarjoavat ympärivuorokautista asiakaspalvelua kohdentamalla resursseja tehokkaasti suuren määrän kuluttajien tiedusteluihin. Näin FinTech-yritykset voivat laajentaa tarjontaansa ilman, että toimintakustannukset kasvavat merkittävästi.
3. Kustannusten vähentäminen ennakoivan analytiikan avulla
FinTech-yritykset voivat löytää mahdollisuuksia kustannussäästöihin koneoppimiseen perustuvan ennakoivan analytiikan avulla. Esimerkiksi luotonannossa koneoppiminen (ML) voi ennustaa lainojen laiminlyönnit, jolloin lainanantajat voivat käyttää resursseja tehokkaammin vähentääkseen mahdollisia tappioita.
Toinen rahoituspaikka käyttää asiakasmallitutkimusta luodakseen samanlaisen tilanteen. Yritykset voivat ennakoivasti säilyttää asiakkaita ja alentaa uusien rekrytointikustannuksia käyttämällä koneoppimista ennakoimaan asiakkaiden vaihtuvuutta.
4. Tietojenkäsittely
FinTech-ohjelmistokehitys yritykset voivat hyödyntää teknologioita, kuten optista merkintunnistusta (OCR) ja muita automatisoituja asiakirjankäsittelyjärjestelmiä saadakseen tärkeitä tietopohjaisia oivalluksia, koska koneoppiminen käsittelee laajamittaista tietojenkäsittelyä ja analysointia.
Tämä vähentää huomattavasti yrityksen riippuvuutta suurista data-analyysiryhmistä ja niihin liittyviä kustannuksia automatisoimalla prosesseja, kuten lainahakemusten käsittelyä, Know Your Customer (KYC) -tarkistuksia ja säännösten noudattamista.
Koneoppiminen on tarjonnut lisäarvoa FinTech-ohjelmistokehitysteollisuudelle. Tässä on hienoja tapaustutkimuksia eri puolilta maailmaa.
1. Credgenics
Vuonna 2022 Credgenics, intialainen SaaS-startup, joka on erikoistunut juridiseen automatisointiin ja perintään, saavutti Lainakanta yhteensä 47 miljardia dollaria, joka on käsitellyt yli 40 miljoonaa vähittäislainaa.
Yli 100 yritysasiakasta on hyötynyt koneoppimiseen perustuvien ratkaisujensa alhaisemmista kustannuksista ja noutoajoista, lisääntyneestä oikeudellisesta tehokkuudesta sekä korkeammasta resoluutiosta ja keräyssuhteista.
2. JPMorgan Chasen sopimustiedustelu
Vuonna 2017 Yhdysvaltain suurin pankki julkisti sopimustiedon (COiN) alustan, joka hyödynsi voimakkaasti luonnollisen kielen käsittelyä (NLP), jotta tietokoneet voivat ymmärtää ääntä ja käsinkirjoitusta.
COiNin ensisijainen tavoite oli automatisoida työvaltaisia, toistuvia manuaalisia prosesseja, kuten kaupallisten luottosopimusten tarkastelua, jonka arvioitiin vaativan jopa 360,000 XNUMX työtuntia JPMorgan Chasen tapauksessa. COiN saattoi suorittaa tehtävän muutamassa sekunnissa.
3. Wells Fargo
Wells Fargo on maailmanlaajuinen rahoituspalveluyritys, jonka pääkonttori on Yhdysvalloissa ja joka käyttää koneoppimisratkaisuja, kuten NLP, syvä oppiminen, neuroverkot ja ennakoivan analytiikan mahdollistajat yksittäisten ja joukkoasiakastietopisteiden käsittelemiseksi.
Mikä tekee tästä huomionarvoisen? Kyky tunnistaa asiakkaan valituksissa esittämien lauseiden taustalla oleva tarkoitus, joka voi jäädä huomiotta tyypillisen tekstin lukemisen aikana. Näin organisaatio voi tehostaa toimintaansa, tarjota tehokkaampia palveluita ja vahvistaa asiakassuhteita.
Yhteenveto
FinTech ei ole yksi monista ammattialoja, jotka ovat huolissaan tekoälyn apokalypseista. Tämä ei tarkoita sitä, etteivätkö kaupankäyntiorganisaatiot olisi huolissaan tekoälypohjaisten väärien tietojen mahdollisista seurauksista – tai että FinTech-ammattilaiset eivät seuraa asioita.
Mikään teknologian pakottamasta nopeammasta modernisaatiosta ei kuitenkaan ole yksinomaan FinTechille. Se on teknologian nimissä, joka vie FinTechiä eteenpäin ja pitää sen koossa. Se erottaa FinTech-työvoiman yhdeksi teknologisesti edistyneimmistä kaikilla toimialoilla. Monien mielestä se veti heidät alun perin FinTechiin. Asiantuntijamme tuntevat tilanteen hyvin.
