Nell’anno in cui l’intelligenza artificiale (AI) ha avuto il suo debutto pubblico più spettacolare, potrebbe sembrare che il machine learning (ML) sia stato ridotto a una moda passeggera.
Tuttavia è quanto di più lontano possibile dalla verità. Anche se potrebbe non essere così popolare come prima, oggi il machine learning è ancora molto richiesto. In questo modo il deep learning può essere utilizzato per addestrare l’intelligenza artificiale generativa. Il FinTech non fa eccezione.
Con una dimensione del mercato globale prevista di circa 158 miliardi di dollari nel 2020 e un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 18% per raggiungere uno sbalorditivo $ 528 miliardi entro 2030, il machine learning è uno degli strumenti più preziosi a disposizione degli istituti finanziari per l’ottimizzazione dei processi. E alla fine, poiché il nostro più recente studio sullo stato dell’intelligenza artificiale va molto in profondità, risparmiate sulle spese.
Casi d'uso del machine learning nel FinTech
L’apprendimento automatico sta risolvendo alcuni dei problemi fondamentali del settore. La frode, ad esempio, non colpisce semplicemente le assicurazioni o le criptovalute. Inoltre, una forte conformità normativa trascende i confini del dominio. Indipendentemente dal settore o dal tipo di attività, il machine learning in finanza offre una varietà di modi per convertire le preoccupazioni in guadagni.
1. Trading algoritmico
Molte aziende utilizzano la tattica di grande successo del trading algoritmico per automatizzare le proprie scelte finanziarie e aumentare il volume delle transazioni. Implica l’esecuzione di ordini di negoziazione seguendo direttive di negoziazione prescritte rese possibili da algoritmi di apprendimento automatico. Poiché sarebbe difficile replicare manualmente la frequenza delle operazioni effettuate dalla tecnologia ML, ogni importante società finanziaria investe nel trading algoritmico.
2. Individuazione e prevenzione delle frodi
Le soluzioni di machine learning nel settore FinTech apprendono e si adattano costantemente ai nuovi modelli di truffa, migliorando la sicurezza delle operazioni e dei clienti della tua azienda. Ciò è in contrasto con la natura statica del classico rilevamento delle frodi basato su regole.
Gli algoritmi per l’apprendimento automatico possono identificare attività sospette e intricati modelli di frode con grande precisione esaminando vasti set di dati.
IBM dimostra come il machine learning (ML) sia in grado di identificare le frodi fino al 100% delle transazioni in tempo reale, consentendo agli istituti finanziari di ridurre al minimo le perdite e agire tempestivamente in caso di pericolo.
I sistemi FinTech che utilizzano l’apprendimento automatico (ML) sono in grado di rilevare numerose forme di frode, tra cui furto di identità, frode con carta di credito, frode nei pagamenti e furto di account. Ciò consente una sicurezza completa contro un’ampia gamma di minacce.
3. Conformità normativa
Le soluzioni di Regulatory Technology (RegTech) sono tra i casi d'uso più popolari di machine learning nel settore bancario.
Gli algoritmi ML possono identificare le correlazioni tra le raccomandazioni poiché possono leggere e imparare da enormi documenti normativi. Così, Soluzioni cloud con algoritmi di machine learning integrati per il settore finanziario possono tracciare e monitorare automaticamente i cambiamenti normativi.
Le organizzazioni bancarie possono anche tenere d'occhio i dati delle transazioni per individuare irregolarità. Il ML può garantire che le transazioni dei consumatori soddisfino i requisiti normativi in questo modo.
4. Mercato azionario
Gli enormi volumi di attività commerciale generano grandi set di dati storici che presentano un potenziale di apprendimento infinito. Ma i dati storici sono solo la base su cui vengono costruite le previsioni.
Gli algoritmi di apprendimento automatico esaminano fonti di dati in tempo reale come notizie e risultati delle transazioni per identificare modelli che spiegano il funzionamento del mercato azionario. Il passo successivo per i trader è scegliere un modello comportamentale e determinare quali algoritmi di apprendimento automatico incorporare nella loro strategia di trading.
5. Analisi e processo decisionale
FinTech utilizza l’apprendimento automatico per gestire e comprendere grandi quantità di dati in modo affidabile. Attraverso l'integrazione di servizi di analisi dei dati, offre approfondimenti approfonditi che accelerano il processo decisionale in tempo reale risparmiando tempo e denaro. Inoltre, questa tecnologia migliora la velocità e la precisione della previsione dei futuri modelli di mercato.
Anche le società FinTech possono utilizzare analisi predittiva tecnologie per sviluppare soluzioni innovative e lungimiranti che si adattano alle mutevoli richieste dei consumatori e alle tendenze del mercato. Con l’aiuto dell’analisi dei dati e dei servizi di machine learning che lavorano insieme, le aziende FinTech possono prevedere e affrontare con successo nuove esigenze finanziarie grazie a questa strategia proattiva.
In che modo le aziende traggono vantaggio dal machine learning nel FinTech?
I punti precedenti evidenziano i casi d'uso del machine learning, ma per quanto riguarda le specifiche? Come possono essere riassunti al meglio i principali vantaggi del ML nel FinTech se limitati a un numero limitato di punti oggettivi?
1. Automatizzazione dei processi ripetitivi
L’automazione è probabilmente il vantaggio più evidente del machine learning per FinTech, poiché presenta numerosi vantaggi. Per convalidare le informazioni del cliente in tempo reale senza richiedere input manuali, ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono accelerare il processo di onboarding del cliente.
Inoltre, eliminando la necessità di inserire dati da parte di persone, automatizzare la riconciliazione delle transazioni finanziarie consente di risparmiare tempo e denaro. Il resto del tuo team trarrà vantaggio dall’automazione in modi più sottili. L'automazione basata sul machine learning elimina il lavoro noioso che impedisce ai tuoi professionisti di lavorare su progetti più importanti.
2. Allocazione delle risorse
Attraverso il riconoscimento dei modelli, l’apprendimento automatico stabilisce la migliore allocazione di fondi, manodopera e tecnologia. Come accennato in precedenza, i robo-advisor utilizzano l'apprendimento automatico (ML) nella gestione degli investimenti FinTech per valutare il profilo di rischio di ciascun cliente e allocare le risorse garantendo che il portafoglio di ciascun cliente sia in sincronia con i suoi obiettivi finanziari e la tolleranza al rischio.
Inoltre, i chatbot basati sull’apprendimento automatico offrono assistenza clienti 24 ore su 24, allocando le risorse in modo efficiente per gestire un volume elevato di richieste dei consumatori. In questo modo le aziende FinTech possono ampliare la portata della propria offerta senza aumentare significativamente i costi operativi.
3. Ridurre i costi attraverso l'analisi predittiva
Le aziende FinTech possono trovare opportunità di riduzione dei costi con l’aiuto dell’analisi predittiva basata sull’apprendimento automatico. Ad esempio, nel settore dei prestiti il machine learning (ML) può prevedere i default dei prestiti, consentendo ai finanziatori di spendere le risorse in modo più efficace per ridurre le perdite potenziali.
Un’altra posizione finanziaria utilizza la ricerca sui modelli dei clienti per creare una situazione simile. Le aziende possono fidelizzare in modo proattivo i clienti e ridurre i costi per reclutarne di nuovi utilizzando l’apprendimento automatico per prevedere il turnover dei clienti.
4. Elaborazione dati
Sviluppo software FinTech le aziende possono sfruttare tecnologie come il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e altri sistemi automatizzati di elaborazione dei documenti per estrarre importanti informazioni basate sui dati, poiché l’apprendimento automatico gestisce l’elaborazione e l’analisi dei dati su larga scala.
Ciò riduce notevolmente la dipendenza di un'azienda da team di analisi dei dati di grandi dimensioni e dai relativi costi automatizzando processi come l'elaborazione delle richieste di prestito, i controlli Know Your Customer (KYC) e la conformità normativa.
Casi di studio di implementazione del machine learning nel FinTech
L’apprendimento automatico offre valore al settore dello sviluppo di software FinTech. Ecco alcuni ottimi casi di studio in tutto il mondo.
1. Credgenica
Nel 2022, Credgenics, una startup SaaS indiana specializzata in automazione legale e recupero crediti, ha raggiunto un Portafoglio prestiti totale di 47 miliardi di dollari, avendo elaborato oltre 40 milioni di prestiti al dettaglio.
Oltre 100 clienti aziendali hanno beneficiato di costi e tempi di riscossione inferiori, maggiore efficienza legale e tassi di risoluzione e riscossione più elevati grazie alle loro soluzioni basate sull'apprendimento automatico.
2. L'intelligence contrattuale di JPMorgan Chase
Nel 2017, la più grande banca degli Stati Uniti ha presentato una piattaforma di contract intelligence (COiN) che sfrutta fortemente l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per consentire ai computer di comprendere la voce e la scrittura.
L’obiettivo principale di COiN era quello di automatizzare processi manuali ripetitivi e ad alta intensità di manodopera, come la revisione dei contratti di credito commerciale, che si stima richiedessero fino a 360,000 ore di lavoro nel caso di JPMorgan Chase. COiN potrebbe completare l'attività in pochi secondi.
3. Wells Fargo
Wells Fargo è una società di servizi finanziari mondiale con sede negli Stati Uniti che impiega soluzioni di apprendimento automatico come PNL, apprendimento profondo, reti neurali e abilitatori di analisi predittiva per gestire punti dati client singoli e in blocco.
Cosa rende questo degno di nota? La capacità di identificare l'intento dietro la frase di un cliente nei reclami, che può essere trascurato durante una tipica lettura della trascrizione. Ciò consente all’organizzazione di semplificare le operazioni, fornire servizi più efficienti e promuovere relazioni più forti con i clienti.
Conclusione
Il FinTech non è uno dei tanti settori professionali preoccupati per l’apocalissi dell’intelligenza artificiale. Ciò non vuol dire che le organizzazioni commerciali non siano preoccupate per le potenziali ramificazioni dei dati falsi alimentati dall’intelligenza artificiale – o che i professionisti FinTech non tengano d’occhio la situazione.
Tuttavia, il ritmo più rapido di modernizzazione imposto dalla tecnologia non è esclusivo del FinTech. È nel nome della tecnologia che spinge avanti il FinTech e lo tiene insieme. È ciò che differenzia la forza lavoro FinTech come una delle più tecnologicamente avanzate in qualsiasi settore. Per molti, questo è ciò che li ha attratti in primo luogo nel FinTech. I nostri esperti conoscono bene la situazione.
