By ミタ・チャトゥルヴェディ
デジタル貸付から大規模なデータ分析まで、人工知能と機械学習の使用により、金融とテクノロジーの統合をカバーする業界であるFinTechは、特に、処理されます。 これがインドのFinTechスタートアップのいくつかにどのように反映されているかを見てみましょう（順不同でリストされています）：
かみそりの支払い
Razorpayは、企業がその一連の製品で支払いを受け入れ、処理し、支払うことを可能にするインドで唯一の支払いソリューションです。 彼らのAIを活用したシステムThirdwatchは、eコマースにおけるReturn-to-Origin（RTO）詐欺の損失を減らすのに役立ちます。 RTO詐欺は、顧客が製品を欠陥のある製品と交換するか、最初から受け取ったことを否定することによって製品を返品したときに発生します。
AIは、AIエンジンがeコマースプラットフォームShopifyのユーザーのアカウントから直接注文を処理するようにすることで、RTO詐欺を減らすのに役立ちます。 ここでは、AIの緑が低リスクの注文にフラグを立て、赤がリスクの高い注文にフラグを立てます。 これらの危険信号のある注文は、リスクの理由に応じて拒否または承認される可能性があります。
INDマネー
INDmoneyは、FinZoom InvestmentAdvisorsが提供するAI主導の財務アドバイザリーです。 同社は、GoibiboとPayUIndiaの創設者であるAshishKashyapによって設立されました。 そのINDSuperMoneyAppは自動的にユーザーのお金を整理し、投資、ローン、税金、経費全体で貯蓄と収益を増やすことについてユーザーにアドバイスします。 INDwealthは、同社のウェルスマネジメントプラットフォームです。
コグネックス
CogNextは、金融機関がAIおよびMLアルゴリズムの助けを借りて分析プロセスを自動化およびデジタル化し、大規模な問題を解決できるようにする新興の規制技術（Regtech）企業です。 これらのアルゴリズムを通じて、コグネックスは法規制の順守を費用効果の高い方法で簡素化および自動化します。
CogNextには、自動化されたテクノロジープラットフォームであるPlatform Xもあります。これは、規制コンプライアンスのための「機敏で構成可能、インタラクティブ、スケーラブルで費用効果の高い」ソリューションを提供します。 このようなソリューションにより、金融機関は、引き受けるリスクを管理し、整合性と透明性の結果を向上させることができます。 プロジェクトXは、顧客データと計算を簡単に処理できるようにする技術フレームワークを通じて機能します。 CogNextのもうXNUMXつの要素は、金融機関で働くドメインおよびビジネスの専門家がMLとAIを使用してビジネス価値を生み出すことを奨励するAutoMLソリューションです。 チームはこれを使用して、基盤となるMLアルゴリズムをコーディングしたり理解したりすることなく、高度なAIプロジェクトを開発できます。 したがって、CogNextは、特定の技術的知識を必要とせずに、銀行またはFIモデルのワークフローをより大量に合理化し、所要時間を短縮しました。
キャピタルフロート
2013年にGauravHindujaとShashankRishyasringaによって設立されたCapitalFloatは、インドを代表する「今すぐ購入」およびクレジットソリューションプラットフォームのXNUMXつです。
Capital Floatは、リスク評価とマーケティングを促進するために、人間の洞察とともにAIテクノロジーを採用しています。 AIおよびMLアルゴリズムは、企業が申請者の信用度を理解するのに役立ち、申請者に適切な種類のローンを選択できるようにします。 Capital Floatはまた、AIモデルを利用して、マーケティングキャンペーンで顧客をより的確にターゲティングしました。 2018年に、彼らは主要なパーソナルファイナンス管理アプリであるWalnutを買収し、クレジットソリューション業界にさらに押し上げました。 現在、彼らは個人金融（Walnutを介して）、ビジネスファイナンス、中小企業向けの短期クレジット、およびWalnut369としても知られるBuyNow PayLaterプラットフォームのソリューションを提供しています。
クレジットメイト
CreditMateは、貸し手が借り手からの遅延返済を回収するのを支援する回収プラットフォームです。 このアプリケーションは、AIとMLを利用して、プロセスをより効率的にします。 2019年、同社は「Sherlock」製品を発表しました。この製品は、MLアルゴリズムを使用して債務不履行者をスコアリングし、債務解決プロセスを費用効果の高い方法で管理します。
レンディングカート
2014年に設立されたLendingkartは、AIを使用して運転資本ファイナンスオプションに簡単にアクセスします。 同社は、インドで中小企業（中小企業）の貸付を提供する、預金を受け取らないNBFC（ノンバンク金融機関）です。 したがって、このテクノロジーを使用して、信用評価、製品の相互作用、および品質のリードスコアリングを支援します。 AIアルゴリズムは、10万を超えるデータポイントを分析して、申請者の信用度を分析します。 このテクノロジーの統合は、インドのデジタル野心に不可欠な中小企業の繁栄に役立ちます。
スワイプ
2011年に開発されたMswipeは、インド最大の独立したモバイルPOSマーチャントアクワイアラーおよびネットワークプロバイダーの2019つです。 XNUMX年、Mswipe 開始 スマートPOS端末とUPIQRコードへの拡張。 同社はまた、バンガロールに拠点を置く別のスタートアップであるSignzyによるマーチャントオンボーディングプラットフォームであるField Force Automation Application（F2A2）でAIを使用しています。 AIの使用により、新規加盟店のオンボーディング時間が約XNUMX日からXNUMX分に短縮されました。
PlatoAi。 Web3の再考。 増幅されたデータインテリジェンス。
出典：https：//www.fintechnews.org/how-the-indian-fintech-is-using-ai-2/
