בשנה שבה לבינה מלאכותית (AI) הייתה הופעת הבכורה הציבורית המרהיבה ביותר שלה, זה עשוי להיראות כאילו למידת מכונה (ML) הצטמצמה לכדי אופנה.
עם זאת, זה הדבר הכי רחוק שאפשר מהאמת. גם אם זה אולי לא פופולרי כמו קודם, למידת מכונה עדיין מבוקשת מאוד היום. זאת כדי שניתן יהיה להשתמש בלמידה עמוקה כדי לאמן AI גנרטיבי. FinTech אינו יוצא מן הכלל.
עם היקף שוק גלובלי צפוי של כ-158 מיליארד דולר בשנת 2020 ועלייה בשיעור צמיחה שנתי מורכב של 18% (CAGR) כדי להגיע לרמה מדהימה 528 מליארד דולרים על ידי 2030, למידת מכונה היא אחד הכלים היקרים ביותר שזמינים למוסדות פיננסיים לאופטימיזציה של תהליכים. ובסופו של דבר, כשמחקר ה-AI האחרון שלנו נכנס לעומק רב, חסוך בהוצאות.
השתמש במקרים של למידת מכונה בפינטק
למידת מכונה פותרת כמה מבעיות הליבה של התעשייה. הונאה, למשל, משפיעה על יותר מסתם ביטוח או מטבעות קריפטוגרפיים. יתר על כן, ציות רגולטורי חזק חוצה את גבולות התחום. ללא קשר לתעשייה או לסוג העסק שלך, למידת מכונה בפיננסים מציעה מגוון דרכים להמיר דאגות לרווחים.
1. מסחר אלגוריתמי
עסקים רבים משתמשים בטקטיקה המוצלחת מאוד של מסחר אלגוריתמי כדי להפוך את הבחירות הפיננסיות שלהם לאוטומטיות ולהגביר את נפח העסקאות. זה כרוך בביצוע פקודות מסחר בעקבות הנחיות מסחר כתובות מראש המתאפשרות על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה. מכיוון שיהיה קשה לשחזר את תדירות העסקאות שנעשות על ידי טכנולוגיית ML באופן ידני, כל חברה פיננסית משמעותית משקיעה במסחר אלגוריתמי.
2. איתור ומניעת הונאה
פתרונות למידת מכונה בפינטק לומדים ומסתגלים כל הזמן לדפוסי הונאה חדשים, ומשפרים את הבטיחות עבור הפעילות והלקוחות של החברה שלך. זאת בניגוד לאופי הסטטי של זיהוי הונאה קלאסי מבוסס כללים.
אלגוריתמים ללמידת מכונה יכולים לזהות פעילות חשודה ודפוסי הונאה מורכבים בדיוק רב על ידי בחינת מערכי נתונים נרחבים.
IBM מדגימה כיצד למידת מכונה (ML) יכולה לזהות הונאה של עד 100% מהעסקאות בזמן אמת, ומאפשרת למוסדות פיננסיים למזער הפסדים ולנקוט פעולה מיידית במקרה של סכנה.
מערכות פינטק המשתמשות בלמידה חישובית (ML) יכולות לזהות צורות רבות של הונאה, כולל גניבת זהות, הונאת כרטיסי אשראי, הונאת תשלומים והשתלטות על חשבון. זה מאפשר אבטחה מלאה מפני מגוון רחב של איומים.
3. ציות לתקנות
פתרונות טכנולוגיות רגולטוריות (RegTech) הם בין מקרי השימוש הפופולריים ביותר של למידת מכונה בבנקאות.
אלגוריתמי ML יכולים לזהות קורלציות בין המלצות מכיוון שהם יכולים לקרוא וללמוד מאמרי רגולציה ענקיים. לכן, פתרונות ענן עם אלגוריתמים משולבים של למידת מכונה למגזר הפיננסי יכולים לעקוב ולנטר שינויים רגולטוריים באופן אוטומטי.
ארגונים בנקאיים יכולים גם לפקוח עין על נתוני העסקאות כדי לזהות אי סדרים. ML יכולה להבטיח שעסקאות צרכנים עומדות בדרישות הרגולטוריות בדרך זו.
4. בורסה
הנפחים האדירים של הפעילות המסחרית מייצרים מערכי נתונים היסטוריים גדולים המציגים פוטנציאל למידה אינסופי. אבל נתונים היסטוריים הם רק הבסיס שעליו נבנות התחזיות.
אלגוריתמים של למידת מכונה מסתכלים על מקורות נתונים בזמן אמת כגון חדשות ותוצאות עסקאות כדי לזהות דפוסים המסבירים את תפקוד שוק המניות. השלב הבא עבור סוחרים הוא לבחור דפוס התנהגותי ולקבוע אילו אלגוריתמים של למידת מכונה לשלב באסטרטגיית המסחר שלהם.
5. ניתוח וקבלת החלטות
FinTech משתמש בלמידת מכונה כדי לטפל ולהבין כמויות גדולות של נתונים בצורה מהימנה. באמצעות השילוב של שירותי ניתוח נתונים, הוא מציע תובנות שנחקרו ביסודיות שמזרזות את קבלת ההחלטות בזמן אמת תוך חיסכון בזמן וכסף. בנוסף, טכנולוגיה זו משפרת את המהירות והדיוק של חיזוי דפוסי שוק עתידיים.
חברות פינטק יכולות גם להשתמש אנליזה ניבוי טכנולוגיות לפיתוח פתרונות חדשניים, בעלי חשיבה קדימה, המותאמים לדרישות הצרכנים המשתנות ולמגמות השוק. בעזרת שירותי ניתוח נתונים ולמידת מכונה הפועלים יחד, חברות פינטק יכולות לחזות ולטפל בהצלחה בצרכים פיננסיים חדשים הודות לאסטרטגיה פרואקטיבית זו.
איך חברות מרוויחות מלמידת מכונה בפינטק?
הנקודות לעיל מדגישות את מקרי השימוש של למידת מכונה, אבל מה לגבי הפרטים? כיצד ניתן לסכם בצורה הטובה ביותר את היתרונות העיקריים של ML בפינטק אם מוגבלים למספר קטן של נקודות תבליט אובייקטיביות?
1. אוטומציה של תהליכים שחוזרים על עצמם
אוטומציה היא ככל הנראה היתרון הברור ביותר של למידת מכונה עבור FinTech, עם מספר יתרונות. כדי לאמת מידע על הלקוח בזמן אמת מבלי לדרוש קלט ידני, למשל, אלגוריתמי למידת מכונה יכולים לזרז את תהליך הכניסה ללקוח.
יתר על כן, על ידי ביטול הצורך בהזנת נתונים אנושיים, אוטומציה של התאמה של עסקאות פיננסיות חוסכת זמן וכסף. שאר הצוות שלך ייהנה מאוטומציה בדרכים עדינות יותר. אוטומציה מונעת ML מסירה את העבודה המייגעת שמונעת מאנשי המקצוע שלך לעבוד על פרויקטים חשובים יותר.
2. הקצאת משאבים
באמצעות זיהוי דפוסים, למידת מכונה קובעת את ההקצאה הטובה ביותר של כספים, עבודה וטכנולוגיה. כפי שנאמר קודם לכן, יועצי רובו משתמשים בלמידה חישובית (ML) בניהול השקעות ב-FinTech כדי להעריך את פרופיל הסיכון של כל לקוח ולהקצות נכסים כדי להבטיח שהתיק של כל לקוח מסונכרן עם היעדים הפיננסיים שלו וסובלנות הסיכון שלו.
יתר על כן, צ'אטבוטים המופעלים על ידי למידת מכונה מציעים שירות לקוחות מסביב לשעון על ידי הקצאת משאבים ביעילות לטיפול בכמות גדולה של פניות צרכנים. בדרך זו, חברות פינטק יכולות להגדיל את היקף ההיצע שלהן מבלי להגדיל משמעותית את עלויות התפעול.
3. הפחתת עלויות באמצעות ניתוח חזוי
חברות פינטק יכולות למצוא הזדמנויות להפחתת עלויות בעזרת ניתוח חיזוי מונע למידת מכונה. לדוגמה, בלימוד מכונה של הלוואות (ML) יכולה לחזות ברירת מחדל של הלוואות, מה שמאפשר למלווים להוציא משאבים בצורה יעילה יותר כדי לצמצם הפסדים פוטנציאליים.
מיקום פיננסי אחר משתמש במחקר דפוסי לקוחות כדי ליצור מצב דומה. עסקים עשויים לשמר לקוחות באופן יזום ולהוזיל את העלות של גיוס חדשים באמצעות למידת מכונה כדי לחזות תחלופה של לקוחות.
4. עיבוד נתונים
פיתוח תוכנה פינטק חברות יכולות למנף טכנולוגיות כמו זיהוי תווים אופטי (OCR) ומערכות עיבוד מסמכים אוטומטיות אחרות כדי לחלץ תובנות חשובות מונעות נתונים, שכן למידת מכונה מטפלת בעיבוד וניתוח נתונים בקנה מידה גדול.
זה מקטין במידה ניכרת את ההסתמכות של החברה על צוותי ניתוח נתונים גדולים ועלויות נלוות על ידי אוטומציה של תהליכים כגון עיבוד בקשות להלוואות, בדיקות הכר את הלקוח שלך (KYC) ועמידה בתקנות.
תיאורי מקרה של יישום למידת מכונה ב-FinTech
למידת מכונה העניקה ערך לתעשיית פיתוח התוכנה של FinTech. להלן כמה מקרים מעולים ברחבי העולם.
1. Credgenics
בשנת 2022, Credgenics, סטארטאפ הודי SaaS המתמחה באוטומציה משפטית וגביית חובות, השיגה סך כל ספר ההלוואות של 47 מיליארד דולר, לאחר שעיבד למעלה מ-40 מיליון הלוואות קמעונאיות.
למעלה מ-100 לקוחות ארגוניים נהנו מעלויות נמוכות יותר וזמני איסוף, יעילות משפטית מוגברת ושיעורי רזולוציה וגבייה גבוהים יותר בגלל הפתרונות המונעים על ידי למידה חישובית שלהם.
2. מודיעין החוזה של JPMorgan Chase
בשנת 2017, הבנק הגדול ביותר בארה"ב חשף פלטפורמת מודיעין חוזה (COiN) אשר מינפה רבות את עיבוד השפה הטבעית (NLP) כדי לאפשר למחשבים להבין קול וכתב יד.
המטרה העיקרית של COiN הייתה לבצע אוטומציה של תהליכים ידניים עתירי עבודה שחוזרים על עצמם, כמו סקירת הסכמי אשראי מסחריים, שלפי הערכות נדרשו עד 360,000 שעות עבודה במקרה של JPMorgan Chase. COiN יכול להשלים את המשימה תוך כמה שניות.
3 וולס פארגו
וולס פארגו היא חברת שירותים פיננסיים עולמית שבסיסה בארצות הברית, המשתמשת בפתרונות למידת מכונה כגון NLP, למידה עמוקה, רשתות עצביות ואנליטיקה חזויה מאפשרים לטפל בנקודות נתוני לקוח בודדות ובכמות גדולה.
מה עושה את זה ראוי לציון? היכולת לזהות את הכוונה מאחורי ניסוח של לקוח בתלונות, שעלול להתעלם מהן במהלך קריאת תמלול טיפוסית. זה מאפשר לארגון לייעל את התפעול, לספק שירותים יעילים יותר ולטפח קשרי לקוחות חזקים יותר.
סיכום
פינטק היא לא אחת מכמה תעשיות מקצועיות שמודאגות מאפוקליפסות בינה מלאכותית. זה לא אומר שארגוני מסחר אינם מודאגים מההשלכות הפוטנציאליות של נתונים שקריים המופעלים על ידי בינה מלאכותית - או שאנשי מקצוע בתחום ה-FinTech לא שמים עין על הדברים.
עם זאת, אף אחד מקצב המודרניזציה המהיר יותר שנכפה על ידי הטכנולוגיה אינו ייחודי ל-FinTech. זה בשם הטכנולוגיה שמניעה את FinTech קדימה ושומרת אותו ביחד. זה מה שמייחד את כוח העבודה של FinTech כאחד המתקדמים ביותר מבחינה טכנולוגית בכל תעשייה. בעיני רבים, זה מה שמשך אותם ל-FinTech מלכתחילה. המומחים שלנו מכירים מקרוב את המצב.
