In het jaar dat kunstmatige intelligentie (AI) zijn meest spectaculaire publieke debuut beleefde, lijkt het erop dat machine learning (ML) tot een rage is gereduceerd.
Het is echter het verst mogelijk van de waarheid. Ook al is het misschien niet zo populair als voorheen, er is nog steeds veel vraag naar machine learning. Dit is zodat deep learning kan worden gebruikt om generatieve AI te trainen. FinTech is daarop geen uitzondering.
Met een verwachte mondiale marktomvang van ongeveer 158 miljard dollar in 2020 en een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 18% om een duizelingwekkende omvang te bereiken $ 528 miljard 2030Machine learning is een van de meest waardevolle tools die financiële instellingen ter beschikking hebben voor procesoptimalisatie. En uiteindelijk, zoals ons meest recente State of AI-onderzoek diepgaand gaat, besparen we kosten.
Gebruik cases van machine learning in FinTech
Machine learning lost enkele kernproblemen van de sector op. Fraude heeft bijvoorbeeld meer gevolgen dan alleen verzekeringen of cryptocurrencies. Bovendien overstijgt een sterke naleving van de regelgeving de domeingrenzen. Ongeacht uw branche of type bedrijf biedt machine learning in de financiële sector een verscheidenheid aan manieren om zorgen om te zetten in winst.
1. Algoritmische handel
Veel bedrijven passen de zeer succesvolle tactiek van algoritmische handel toe om hun financiële keuzes te automatiseren en het transactievolume te vergroten. Het omvat het uitvoeren van handelsorders volgens vooraf geschreven handelsrichtlijnen, mogelijk gemaakt door machine learning-algoritmen. Omdat het moeilijk zou zijn om de frequentie van transacties die door ML-technologie handmatig worden uitgevoerd, te repliceren, investeert elk belangrijk financieel bedrijf in algoritmische handel.
2. Fraude opsporen en voorkomen
Machine learning-oplossingen in FinTech leren voortdurend en passen zich voortdurend aan nieuwe zwendelpatronen aan, waardoor de veiligheid voor de activiteiten en klanten van uw bedrijf wordt verbeterd. Dit staat in contrast met het statische karakter van klassieke, op regels gebaseerde fraudedetectie.
Algoritmen voor machinaal leren kunnen verdachte activiteiten en ingewikkelde fraudepatronen met grote nauwkeurigheid identificeren door enorme datasets te onderzoeken.
IBM demonstreert hoe machine learning (ML) fraude in tot 100% van de transacties in realtime kan identificeren, waardoor financiële instellingen verliezen kunnen minimaliseren en snel actie kunnen ondernemen in geval van gevaar.
FinTech-systemen die gebruik maken van machine learning (ML) kunnen talloze vormen van fraude detecteren, waaronder identiteitsdiefstal, creditcardfraude, betalingsfraude en accountovernames. Dit zorgt voor volledige beveiliging tegen een breed scala aan bedreigingen.
3. Naleving van regelgeving
Regulatory Technology (RegTech)-oplossingen behoren tot de meest populaire gebruiksscenario's van machine learning in het bankwezen.
ML-algoritmen kunnen correlaties tussen aanbevelingen identificeren, omdat ze enorme regelgevingsdocumenten kunnen lezen en ervan kunnen leren. Dus, Cloud oplossingen met geïntegreerde machine-learning-algoritmen voor de financiële sector kunnen wijzigingen in de regelgeving automatisch worden gevolgd en bewaakt.
Bankorganisaties kunnen ook transactiegegevens in de gaten houden om onregelmatigheden op te sporen. ML kan op deze manier garanderen dat consumententransacties aan de wettelijke vereisten voldoen.
4. Beurs
De enorme volumes aan commerciële activiteiten genereren grote historische datasets die een eindeloos leerpotentieel bieden. Maar historische gegevens vormen slechts de basis waarop voorspellingen worden gebouwd.
Machine learning-algoritmen kijken naar realtime gegevensbronnen zoals nieuws en transactieresultaten om patronen te identificeren die het functioneren van de aandelenmarkt verklaren. De volgende stap voor handelaren is het kiezen van een gedragspatroon en bepalen welke machine learning-algoritmen ze in hun handelsstrategie moeten opnemen.
5. Analyse en besluitvorming
FinTech maakt gebruik van machinaal leren om grote hoeveelheden gegevens op betrouwbare wijze te verwerken en te begrijpen. Door de integratie van data-analysediensten biedt het grondig onderzochte inzichten die de realtime besluitvorming versnellen en tegelijkertijd tijd en geld besparen. Bovendien verbetert deze technologie de snelheid en nauwkeurigheid van het voorspellen van toekomstige marktpatronen.
FinTech-bedrijven kunnen hier ook gebruik van maken predictive analytics technologieën om innovatieve, vooruitstrevende oplossingen te ontwikkelen die zich aanpassen aan de veranderende eisen van de consument en markttrends. Met de hulp van samenwerkende data-analyse en machine learning-diensten kunnen FinTech-bedrijven dankzij deze proactieve strategie nieuwe financiële behoeften voorzien en met succes aanpakken.
Hoe profiteren bedrijven van machine learning in FinTech?
De bovenstaande punten benadrukken de gebruiksscenario’s van machine learning, maar hoe zit het met de details? Hoe kunnen de belangrijkste voordelen van ML in FinTech het beste worden samengevat als ze beperkt blijven tot een klein aantal objectieve punten?
1. Automatisering van repetitieve processen
Automatisering is waarschijnlijk het meest voor de hand liggende voordeel van machine learning voor FinTech en heeft verschillende voordelen. Om klantinformatie in realtime te valideren zonder dat handmatige invoer nodig is, kunnen machine learning-algoritmen bijvoorbeeld het onboardingproces van klanten versnellen.
Bovendien bespaart het automatiseren van de afstemming van financiële transacties tijd en geld door de noodzaak van menselijke gegevensinvoer weg te nemen. De rest van uw team zal op subtielere manieren profiteren van automatisering. ML-gestuurde automatisering neemt het vervelende werk weg dat uw professionals ervan weerhoudt aan belangrijkere projecten te werken.
2. Toewijzing van middelen
Door middel van patroonherkenning zorgt machinaal leren voor de beste toewijzing van geld, arbeid en technologie. Zoals eerder gezegd, gebruiken robo-adviseurs machine learning (ML) in FinTech-investeringsbeheer om het risicoprofiel van elke klant te beoordelen en activa toe te wijzen, zodat de portefeuille van elke klant synchroon loopt met zijn financiële doelstellingen en risicotolerantie.
Bovendien bieden chatbots, aangedreven door machine learning, 24 uur per dag klantenservice door middelen efficiënt toe te wijzen om een groot aantal consumentenvragen af te handelen. Op deze manier kunnen FinTech-bedrijven de reikwijdte van hun aanbod vergroten zonder de bedrijfskosten aanzienlijk te verhogen.
3. Kosten verlagen door voorspellende analyses
FinTech-bedrijven kunnen mogelijkheden vinden voor kostenreductie met behulp van door machine learning aangestuurde voorspellende analyses. Bij de kredietverlening kan machine learning (ML) bijvoorbeeld wanbetalingen op leningen voorspellen, waardoor kredietverstrekkers middelen effectiever kunnen besteden om toekomstige verliezen te verminderen.
Een andere financiële locatie gebruikt klantpatroononderzoek om een soortgelijke situatie te creëren. Bedrijven kunnen proactief klanten behouden en de kosten voor het werven van nieuwe klanten verlagen door machine learning te gebruiken om het klantverloop te voorspellen.
4. Gegevensverwerking
FinTech-softwareontwikkeling bedrijven kunnen technologieën zoals optische karakterherkenning (OCR) en andere geautomatiseerde documentverwerkingssystemen gebruiken om belangrijke datagestuurde inzichten te verkrijgen, terwijl machine learning grootschalige gegevensverwerking en -analyse afhandelt.
Dit vermindert de afhankelijkheid van een bedrijf van omvangrijke data-analyseteams en de daarmee samenhangende kosten aanzienlijk, door het automatiseren van processen zoals het verwerken van leningaanvragen, Know Your Customer (KYC)-controles en het naleven van de regelgeving.
Casestudies van de implementatie van machine learning in FinTech
Machine learning heeft waarde geboden aan de FinTech-softwareontwikkelingsindustrie. Hier zijn enkele geweldige casestudies over de hele wereld.
1. Geloofwaardigheid
In 2022 bereikte Credgenics, een Indiase SaaS-startup gespecialiseerd in juridische automatisering en incasso, een Totale kredietportefeuille van $ 47 miljard, nadat het meer dan 40 miljoen particuliere leningen had verwerkt.
Meer dan 100 zakelijke klanten hebben geprofiteerd van lagere kosten en incassotijden, grotere juridische efficiëntie en hogere resolutie- en incassopercentages dankzij hun door machine learning aangedreven oplossingen.
2. De contractinformatie van JPMorgan Chase
In 2017 onthulde de grootste bank in de VS een contract intelligence (COiN)-platform dat veel gebruik maakte van natuurlijke taalverwerking (NLP) om computers in staat te stellen stem en handschrift te begrijpen.
Het primaire doel van COiN was het automatiseren van arbeidsintensieve, repetitieve handmatige processen, zoals het beoordelen van commerciële kredietovereenkomsten, waarvoor in het geval van JPMorgan Chase naar schatting tot 360,000 arbeidsuren nodig waren. COiN zou de taak binnen een paar seconden kunnen voltooien.
3. Wells Fargo
Wells Fargo is een wereldwijde financiële dienstverlener met hoofdkantoor in de Verenigde Staten die gebruik maakt van machine learning-oplossingen zoals NLP, diepgaand leren, neurale netwerken en voorspellende analyses om individuele en bulkdatapunten van klanten te verwerken.
Wat maakt dit opmerkelijk? Het vermogen om de intentie achter de bewoordingen van een klant in klachten te identificeren, die bij het lezen van een typisch transcript over het hoofd kunnen worden gezien. Hierdoor kan de organisatie de activiteiten stroomlijnen, efficiëntere diensten leveren en sterkere klantrelaties bevorderen.
Conclusie
FinTech is niet een van de vele professionele industrieën die zich zorgen maken over AI-apocalyps. Dat wil niet zeggen dat handelsorganisaties zich geen zorgen maken over de mogelijke gevolgen van door AI aangestuurde valse gegevens – of dat FinTech-professionals de zaken niet in de gaten houden.
Geen van de snellere moderniseringen die door de technologie worden gedwongen, is echter uniek voor FinTech. Het staat in naam van de technologie die FinTech vooruit helpt en bij elkaar houdt. Dit is wat het FinTech-personeel onderscheidt als een van de technologisch meest geavanceerde in welke sector dan ook. Voor velen is dat wat hen in de eerste plaats naar FinTech heeft getrokken. Onze experts zijn goed op de hoogte van de situatie.
