Fintech har utviklet seg radikalt de siste årene, ikke en liten del takket være kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Ved å påvirke alt fra kjernedrift til hvordan vi tar kritiske beslutninger, har AI og ML funnet veien til praktisk talt
hver sprekk i finanssektoren. Det er derfor AI-utgifter innen fintech er det

spådd å ha mer enn tredoblet seg mellom 2019 og slutten av dette året. Men hvor går denne AI-investeringen? Og hvordan former AI og ML fremtiden til fintech?  

Syv måter AI og ML endrer Fintech på 

Roborådgivere  

Ideen om robo-rådgivere er ikke noe spesielt nytt. De har slått rundt siden Wealthfront (tidligere kjent som KaChing) ble lansert tilbake i 2008. Men deres evner og måten de opererer på er helt annerledes enn deres opprinnelige inkarnasjon,
takket være AI og ML. Algoritmedrevne, robo-rådgivere har gått fra avkrysningsboksspørreskjemaer til bona fide digitale investeringsporteføljeforvaltere, som er i stand til å gi skreddersydd investeringsrådgivning knyttet til de unike økonomiske målene og situasjonene til hver bruker.
Og de kan bare gjøre dette gjennom AI og ML.   

Prosessoptimalisering  

Prosessoptimalisering er nok det de fleste tenker på når det gjelder å bruke både AI og ML. Og innen fintech har de sporet alt, fra rapportoppretting til kundeservice. Ved å automatisere de repeterende, tidkrevende oppgavene, AI og ML
har strømlinjeformet prosesser, noe som resulterer i betydelige tids- og kostnadsbesparelser samtidig som produktiviteten økes. I stedet for å erstatte ansatte – som alltid har vært den iboende frykten med AI og ML – frigjør de dem til å fokusere på problemene der teknologi kanskje ikke er
så nyttig.  

Etter hvert som vi går fremover, kommer AI og ML til å fortsette å øke sin verdi på denne arenaen gjennom distribusjon i Big Data-analyse. Gjør det mulig for fintech-firmaer å endelig maksimere verdien av dataene de har hatt tilgang til, men som ikke enkelt kan analyseres
i årevis. Legger til økt intelligens til hastigheten som AI og ML allerede gir fintech.  

Kredittpoeng  

AI og ML har allerede hatt en betydelig innvirkning på kredittscoring. Ved å gjøre det mulig for merkevarer å unngå de tradisjonelle – noen vil kanskje si foreldede – metodene som brukes av etablerte kredittvurderingsbyråer, muliggjør AI og ML analyse av mange personlige datapunkter,
gir en langt mer nøyaktig og personlig vurdering av kredittverdighet. Og åpner finansielle dører for mennesker og bedrifter som tidligere kan ha funnet alle kredittveier stengt og bringe nye kunder med lavere risiko til finansinstitusjoner.
Noe som selvfølgelig har betydd raskere og mer effektive lånegodkjenninger.  

Sikkerhet  

Sikkerhet har vært det viktigste hensynet for alle fintechs i flere tiår, og med intensivering av kampen mot svindel, gir AI og ML noen av de mest innovative løsningene. Fra dokumentanalyse til overvåking av transaksjonsmønstre, AI og ML
gir fintechs mulighet til raskt å identifisere og reagere på uredelig aktivitet, og skape et tryggere økonomisk miljø for alle.  

Kundeservice  

Kundeservice er et kontinuerlig fokus for de fleste virksomheter, og AI og ML jobber med å transformere hvordan den leveres innenfor finanssektoren. Avanserte chatbots tilbyr personlig tilpassede og umiddelbare svar på kundespørsmål. Den raske behandlingen
av data gjør chatboter og kundeserviceoperatører i stand til å tilby skreddersydde tjenester og råd om produkter tilpasset hver enkelt kundes behov, og løsninger som kan svare på individuelle problemer. Tillater fintechs å ta en proaktiv tilnærming til kundeservice
fjerner behovet for brannslukking og erstatter det med en dynamisk, personlig, tilfredsstillende kundeopplevelse.  

Personlig markedsføring  

GDPR endret måten de fleste bedrifter nærmer seg digital markedsføring på. Borte er dagene med generell e-post, i stedet ser vi en mer nyansert tilnærming, og AI og ML fremskynder og forbedrer dette med en grad av personalisering som tidligere var uoppnåelig.
Vi har diskutert rollene til chatboter og virtuelle assistenter, men med AI i stand til å bruke kundedata, for eksempel tidligere transaksjoner, søkehistorikk og sosiale medieaktiviteter, til å lage personlig tilpassede markedsføringsstrategier og anbefalinger, markedsføring umiddelbart
blir mer interessant og effektivt.  

Prediktiv analyse  

Med AI og ML har analyse blitt så mye raskere, enklere og presis, noe som har betydd flere ting for fintechs. Som nevnt ovenfor, gir det muligheten til nøyaktig å segmentere kunder for markedsføring. Det gjør fintech-firmaer i stand til å analysere store kunder
data, noe som gjør spådommer om fremtidig atferd og preferanser mer nøyaktige. Og det gjør det mulig å skreddersy tjenester og produkter for å møte kundenes behov på individ- og gruppenivå, noe som gjør det mulig å forutse markedets krav og lar virksomheter
være i forkant av sin bransje.  

Integrering av AI og ML i fintech har resultert i et nesten fullstendig paradigmeskifte for industrien på tvers av alle nivåer. Fra kundeservice til produktplanlegging og kjerneadministrasjon, blir fintech-landskapet fundamentalt omformet, med forbedret
effektivitet, opplevelser, tjenester og personalisering, noe som gir fordeler for kunder og bedrifter i like stor grad. Og reisen er langt fra over. Både AI og ML er fortsatt i de første årene, og overflaten av potensialet de kan bringe til fintech
har knapt fått riper.  

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.finextra.com/blogposting/25809/how-ai-and-machine-learning-are-shaping-fintech?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs