Pada tahun ketika kecerdasan buatan (AI) melakukan debut publiknya yang paling spektakuler, sepertinya pembelajaran mesin (ML) telah direduksi menjadi sebuah tren belaka.
Namun, ini adalah hal yang paling jauh dari kebenaran. Meskipun mungkin tidak sepopuler sebelumnya, pembelajaran mesin masih sangat diminati saat ini. Hal ini agar pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk melatih AI generatif. FinTech tidak terkecuali.
Dengan proyeksi ukuran pasar global sekitar US$158 miliar pada tahun 2020 dan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 18% yang mencapai tingkat pertumbuhan yang mencengangkan. $ 528 miliar 2030, pembelajaran mesin adalah salah satu alat paling berharga yang tersedia bagi lembaga keuangan untuk optimalisasi proses. Dan pada akhirnya, seiring dengan semakin mendalamnya studi Status AI terbaru kami, kami dapat menghemat biaya.
Kasus penggunaan pembelajaran mesin di FinTech
Pembelajaran mesin memecahkan beberapa masalah inti industri. Penipuan, misalnya, berdampak lebih dari sekadar asuransi atau mata uang kripto. Selain itu, kepatuhan terhadap peraturan yang kuat melampaui batas-batas domain. Terlepas dari industri atau jenis bisnis Anda, pembelajaran mesin di bidang keuangan menawarkan berbagai cara untuk mengubah kekhawatiran menjadi keuntungan.
1. Perdagangan algoritmik
Banyak bisnis menerapkan taktik perdagangan algoritmik yang sangat sukses untuk mengotomatiskan pilihan keuangan mereka dan meningkatkan volume transaksi. Hal ini memerlukan pelaksanaan perintah perdagangan mengikuti arahan perdagangan yang telah ditulis sebelumnya yang dimungkinkan oleh algoritma pembelajaran mesin. Karena akan sulit untuk mereplikasi frekuensi perdagangan yang dilakukan oleh teknologi ML secara manual, setiap perusahaan keuangan besar berinvestasi dalam perdagangan algoritmik.
2. Mendeteksi dan mencegah penipuan
Solusi pembelajaran mesin di FinTech terus belajar dan beradaptasi dengan pola penipuan baru, sehingga meningkatkan keselamatan operasi dan klien perusahaan Anda. Hal ini berbeda dengan sifat statis dari deteksi penipuan berbasis aturan klasik.
Algoritma untuk pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan pola penipuan yang rumit dengan sangat akurat dengan memeriksa kumpulan data yang sangat besar.
IBM mendemonstrasikan bagaimana pembelajaran mesin (ML) dapat mengidentifikasi penipuan hingga 100% transaksi secara real-time, memungkinkan lembaga keuangan meminimalkan kerugian dan mengambil tindakan cepat jika terjadi bahaya.
Sistem FinTech yang menggunakan pembelajaran mesin (ML) dapat mendeteksi berbagai bentuk penipuan, termasuk pencurian identitas, penipuan kartu kredit, penipuan pembayaran, dan pengambilalihan akun. Hal ini memungkinkan keamanan penuh terhadap berbagai ancaman.
3. Kepatuhan terhadap peraturan
Solusi Regulatory Technology (RegTech) adalah salah satu kasus penggunaan pembelajaran mesin yang paling populer di perbankan.
Algoritme ML dapat mengidentifikasi korelasi antar rekomendasi karena mereka dapat membaca dan belajar dari peraturan yang sangat besar. Dengan demikian, Solusi awan dengan algoritma pembelajaran mesin terintegrasi untuk sektor keuangan dapat secara otomatis melacak dan memantau perubahan peraturan.
Organisasi perbankan juga dapat mengawasi data transaksi untuk menemukan penyimpangan. ML dapat menjamin bahwa transaksi konsumen memenuhi persyaratan peraturan dengan cara ini.
4. Pasar saham
Aktivitas komersial dalam jumlah besar menghasilkan kumpulan data historis besar yang menghadirkan potensi pembelajaran tanpa akhir. Namun data historis hanyalah fondasi yang menjadi dasar pembuatan prakiraan.
Algoritme pembelajaran mesin melihat sumber data real-time seperti berita dan hasil transaksi untuk mengidentifikasi pola yang menjelaskan fungsi pasar saham. Langkah selanjutnya bagi para pedagang adalah memilih pola perilaku dan menentukan algoritma pembelajaran mesin mana yang akan dimasukkan ke dalam strategi perdagangan mereka.
5. Analisis dan pengambilan keputusan
FinTech menggunakan pembelajaran mesin untuk menangani dan memahami data dalam jumlah besar dengan andal. Melalui integrasi layanan analisis data, ia menawarkan wawasan yang diselidiki secara menyeluruh yang mempercepat pengambilan keputusan secara real-time sekaligus menghemat waktu dan uang. Selain itu, teknologi ini meningkatkan kecepatan dan keakuratan perkiraan pola pasar di masa depan.
Perusahaan FinTech juga dapat menggunakan analisis prediktif teknologi untuk mengembangkan solusi inovatif dan berpikiran maju yang beradaptasi dengan perubahan permintaan konsumen dan tren pasar. Dengan bantuan analisis data dan layanan pembelajaran mesin yang bekerja sama, perusahaan FinTech dapat meramalkan dan berhasil memenuhi kebutuhan keuangan baru berkat strategi proaktif ini.
Bagaimana perusahaan mendapatkan manfaat dari pembelajaran mesin di FinTech?
Poin di atas menyoroti kasus penggunaan pembelajaran mesin, namun bagaimana dengan spesifiknya? Bagaimana keunggulan utama ML di FinTech dapat diringkas dengan baik jika dibatasi pada sejumlah kecil poin-poin objektif?
1. Mengotomatiskan proses yang berulang
Otomatisasi mungkin merupakan manfaat pembelajaran mesin yang paling jelas bagi FinTech, karena memiliki beberapa keunggulan. Untuk memvalidasi informasi klien secara real-time tanpa memerlukan input manual, misalnya, algoritme pembelajaran mesin dapat mempercepat proses orientasi pelanggan.
Selain itu, dengan menghilangkan kebutuhan entri data manusia, mengotomatisasi rekonsiliasi transaksi keuangan menghemat waktu dan uang. Anggota tim Anda yang lain akan mendapatkan manfaat dari otomatisasi dengan cara yang lebih halus. Otomatisasi berbasis ML menghilangkan pekerjaan membosankan yang menghalangi profesional Anda mengerjakan proyek yang lebih penting.
2. Alokasi sumber daya
Melalui pengenalan pola, pembelajaran mesin menetapkan alokasi dana, tenaga kerja, dan teknologi terbaik. Seperti disebutkan sebelumnya, robo-advisor menggunakan pembelajaran mesin (ML) dalam manajemen investasi FinTech untuk menilai profil risiko setiap klien dan mengalokasikan aset untuk memastikan portofolio setiap klien selaras dengan tujuan keuangan dan toleransi risiko mereka.
Selain itu, chatbot yang didukung oleh pembelajaran mesin menawarkan layanan pelanggan sepanjang waktu dengan mengalokasikan sumber daya secara efisien untuk menangani pertanyaan konsumen dalam jumlah besar. Dengan cara ini, perusahaan FinTech dapat meningkatkan cakupan penawaran mereka tanpa meningkatkan biaya operasional secara signifikan.
3. Mengurangi biaya melalui analisis prediktif
Perusahaan FinTech dapat menemukan peluang pengurangan biaya dengan bantuan analisis prediktif berbasis pembelajaran mesin. Misalnya, dalam pembelajaran mesin peminjaman (ML) dapat memprediksi gagal bayar pinjaman, sehingga memungkinkan pemberi pinjaman menggunakan sumber daya secara lebih efektif untuk mengurangi kemungkinan kerugian.
Lokasi keuangan lain menggunakan riset pola pelanggan untuk menciptakan situasi serupa. Bisnis dapat secara proaktif mempertahankan pelanggan dan menurunkan biaya perekrutan pelanggan baru dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi pergantian pelanggan.
4. Pengolahan data
Pengembangan perangkat lunak FinTech perusahaan dapat memanfaatkan teknologi seperti pengenalan karakter optik (OCR) dan sistem pemrosesan dokumen otomatis lainnya untuk mengekstraksi wawasan penting berbasis data, karena pembelajaran mesin menangani pemrosesan dan analisis data berskala besar.
Hal ini sangat mengurangi ketergantungan perusahaan pada tim analisis data yang cukup besar dan biaya terkait dengan mengotomatiskan proses seperti memproses permohonan pinjaman, pemeriksaan Kenali Pelanggan Anda (KYC), dan kepatuhan terhadap peraturan.
Studi kasus penerapan pembelajaran mesin di FinTech
Pembelajaran mesin telah menawarkan nilai bagi industri pengembangan perangkat lunak FinTech. Berikut beberapa studi kasus hebat di seluruh dunia.
1. Kredgenik
Pada tahun 2022, Credgenics, sebuah startup SaaS India yang berspesialisasi dalam otomatisasi hukum dan penagihan utang, mencapai a total buku pinjaman sebesar $47 miliar, telah memproses lebih dari 40 juta pinjaman ritel.
Lebih dari 100 pelanggan perusahaan telah memperoleh manfaat dari biaya dan waktu pengumpulan yang lebih rendah, peningkatan efisiensi hukum, serta resolusi dan tingkat pengumpulan yang lebih tinggi karena solusi mereka yang didukung pembelajaran mesin.
2. Intelijen kontrak JPMorgan Chase
Pada tahun 2017, bank terbesar di AS meluncurkan platform intelijen kontrak (COiN) yang memanfaatkan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memungkinkan komputer memahami suara dan tulisan tangan.
Tujuan utama COiN adalah untuk mengotomatiskan proses manual yang berulang dan padat karya, seperti meninjau perjanjian kredit komersial, yang diperkirakan membutuhkan hingga 360,000 jam kerja seperti yang terjadi pada JPMorgan Chase. COiN dapat menyelesaikan tugas dalam beberapa detik.
3 Wells Fargo
Wells Fargo adalah perusahaan jasa keuangan dunia yang berkantor pusat di Amerika Serikat yang menggunakan solusi pembelajaran mesin seperti NLP, belajar mendalam, jaringan saraf, dan analitik prediktif yang memungkinkan untuk menangani titik data klien individu dan massal.
Apa yang membuat hal ini penting? Kapasitas untuk mengidentifikasi maksud di balik ungkapan pelanggan dalam keluhan, yang mungkin terabaikan saat membaca transkrip pada umumnya. Hal ini memungkinkan organisasi untuk menyederhanakan operasi, memberikan layanan yang lebih efisien, dan membina hubungan klien yang lebih kuat.
Kesimpulan
FinTech bukanlah salah satu dari beberapa industri profesional yang prihatin dengan kiamat AI. Hal ini tidak berarti bahwa organisasi perdagangan tidak peduli terhadap potensi konsekuensi dari data palsu yang didukung AI – atau bahwa para profesional FinTech tidak mengawasi berbagai hal.
Namun, laju modernisasi yang lebih cepat yang didorong oleh teknologi bukanlah hal yang unik bagi FinTech. Ini atas nama teknologi yang mendorong FinTech maju dan menjaganya tetap bersatu. Hal inilah yang membedakan tenaga kerja FinTech sebagai salah satu tenaga kerja yang paling maju secara teknologi di industri mana pun. Bagi banyak orang, hal itulah yang membuat mereka tertarik pada FinTech. Pakar kami sangat memahami situasi ini.
