Fintech は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の少なからずおかげで、ここ数年で急激に進化しました。中核的な業務から重要な意思決定の方法に至るまで、あらゆるものに影響を与える AI と ML は、実用的な分野に活路を見出しています。
金融セクターのあらゆる隙間。フィンテック分野における AI 支出が増加しているのはこのためです。
予測 2019年から今年末までにXNUMX倍以上に増加した。しかし、この AI への投資はどこへ向かうのでしょうか?そして、AI と ML はフィンテックの未来をどのように形作っているのでしょうか?
AI と ML がフィンテックを変える 7 つの方法
ロボアドバイザー
ロボアドバイザーのアイデアは、特に新しいものではありません。彼らは、2008 年に Wealthfront (以前は KaChing として知られていました) が立ち上げられて以来、あちこちで活動し続けています。しかし、その機能と運用方法は、元の化身とはまったく異なります。
AI と ML のおかげです。アルゴリズム主導のロボアドバイザーは、チェックボックスによるアンケートから、各ユーザー固有の財務目標や状況に合わせた個別の投資アドバイスを提供できる、正真正銘のデジタル投資ポートフォリオ マネージャーに移行しました。
そして、これを実現できるのは AI と ML だけです。
プロセスの最適化
AI と ML の両方を適用するというと、ほとんどの人がプロセスの最適化を思い浮かべるのではないでしょうか。そしてフィンテックでは、レポートの作成から顧客サービスに至るまで、すべてを迅速化しました。これらの反復的で時間のかかるタスクを自動化することで、AI と ML
プロセスが合理化され、生産性が向上しながら時間とコストが大幅に節約されます。 AI や ML に常に特有の恐怖があったように、スタッフを置き換えるのではなく、テクノロジーが対応できない可能性のある問題に集中できるようにスタッフを解放します。
とても便利です。
私たちが前進するにつれて、AI と ML は、ビッグデータ分析への展開を通じて、この分野での価値を高め続けるでしょう。フィンテック企業がこれまでアクセスできても分析が難しかったデータの価値を最終的に最大化できるようにする
長年。 AI と ML がすでにフィンテックにもたらしているスピードに、さらなるインテリジェンスを加えます。
クレジットスコアリング
AI と ML はすでに信用スコアリングに大きな影響を与えています。ブランドが確立された信用スコアリング機関によって使用されている従来の（時代遅れだと言う人もいるかもしれない）手法を回避できるようにすることで、AI と ML により多くの個人データ ポイントの分析が可能になり、
はるかに正確でパーソナライズされた信用度の評価を提供します。そして、これまではあらゆる信用手段が閉ざされていたかもしれない人々や企業に金融の扉を開き、新たな低リスク顧客を金融機関に呼び込むことになる。
もちろん、これは融資の承認がより迅速かつ効率的に行われることを意味します。
セキュリティ
セキュリティは何十年もの間、すべてのフィンテックにとって最優先の考慮事項であり、不正行為との戦いが激化する中、AI と ML は最も革新的なソリューションのいくつかを提供しています。文書分析からトランザクションパターンの監視、AI、MLまで
フィンテックが不正行為を迅速に特定して対応できるようにし、すべての人にとってより安全な金融環境を構築します。
カスタマーサービス
顧客サービスはほとんどの企業にとって継続的な焦点であり、AI と ML は金融サービス部門内での顧客サービスの提供方法の変革に取り組んでいます。高度なチャットボットは、顧客の質問に対してパーソナライズされた即時応答を提供します。迅速な処理
データの活用により、チャットボットやカスタマー サービス担当者は、各顧客のニーズに適した製品に関するカスタマイズされたサービスやアドバイス、および個々の問題に答えるソリューションを提供できるようになります。フィンテックが顧客サービスに対して積極的なアプローチを取れるようにする
消火活動の必要性を排除し、ダイナミックでパーソナライズされた満足のいく顧客体験に置き換えます。
パーソナライズされたマーケティング
GDPR は、ほとんどの企業のデジタル マーケティングへのアプローチ方法を変えました。一括メールの時代は終わり、代わりに、より微妙なアプローチが見られ、AI と ML がこれまで達成できなかった程度のパーソナライゼーションでこれを促進および強化しています。
チャットボットと仮想アシスタントの役割について説明しましたが、AI が過去の取引、検索履歴、ソーシャル メディア活動などの顧客データを利用して、パーソナライズされたマーケティング戦略や推奨事項を作成し、瞬時にマーケティングを行うことができます。
より興味深く効果的になります。
予測分析
AI と ML により、分析は非常に高速、簡単、正確になりました。これはフィンテックにとっていくつかの意味を持ちました。前述したように、マーケティングのために顧客を正確にセグメント化する機能がもたらされます。フィンテック企業が膨大な顧客を分析できるようになります
データを利用して、将来の行動や好みの予測をより正確にします。また、個人およびグループレベルで顧客のニーズに合わせてサービスや製品をカスタマイズできるため、市場の需要を予測し、企業が次のようなことを実現できるようになります。
業界の最前線に留まります。
AI と ML をフィンテックに統合することにより、業界のあらゆるレベルでほぼ完全なパラダイム シフトが生じました。顧客サービスから製品計画、中核的な管理に至るまで、フィンテックの状況は根本的に再構築され、改善されています。
効率、エクスペリエンス、サービス、パーソナライゼーションを実現し、顧客と企業に同等のメリットをもたらします。そして、旅はまだ終わっていません。 AI と ML はどちらもまだ初期段階にあり、フィンテックにもたらす可能性の表面にあります。
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